システム開発がＡＩで100％出来るというニュースがあったので、ＡＩを勉強した方がいいでしょうか？

近頃は、システム開発も含めAI化が進んでいると感じています。私はシステムエンジニアの仕事をしていますが、AI化によって変わってきたのも実感しています。なかには生成AIを使うことで、エンジニアなしでもシステム開発ができるのでは…と不安に感じる人もいるようです。実際に私にもそういった問い合わせをいただく機会が増えたため、AIを勉強していきシフトしていくべきなのか考えるようになりました。システム開発がAIで100％できるようになったとして、本当に勉強するべきなのでしょうか。実際に私が調べてわかったことを、まとめたいと思います。

■企業のAI化が大幅に進んでいる理由

企業のAI化が大幅に進んでいるのは、高齢化による人材不足や作業効率を高め生産性を高めたいという想いがあるからこそです。特にチャットGPTのように生成AIの成長による企業の導入が進んでおり、2028年には50％前後と半数の企業で導入されるのではという声もあるようです。AIを使うことによってコードの自動生成やデバック支援を行うことによって、作業負担を軽減させたり、開発効率を高めるなどの確かな違いもあります。もちろん、AIを導入することによって、企業にもたくさんの恩恵があるのは確かです。人間が行うことで、プロンプトや成果にばらつきがあったとしても、AI化によって自動生成の標準化に繋げることもできます。また、人間が見落としがちな不具合も事前に検出するため、運用現場の判断やミス、対応のばらつきなどの抑制も期待できるようです。企業としても安定した質を提供できるようになるため、信頼性を高めたサービスが提供できます。

■システム開発こそAIを学ぶべき

システム開発のエンジニアにこそ、ＡＩを学ぶべき理由がたくさんあります。まず、一つ目の理由として、ＡＩの普及は急速に進んでいるものの先端型ＩＴ人材が大きく不足していることにあります。さらに、2030年までの期間で見ると先端ＩＴを使いこなせない、従来型のＩＴ人材はやや過剰になってしまい、余ってしまうこともわかっています。今でこそ、仕事が減っていると感じることはないものの、今後人が溢れてしまいより競争率が高まることも考えられますし、頑張っても給料に反映されない問題も出てきます。

二つ目に、AI技術が今後より多くの分野にて活用されると言われているためです。今は限られた分野でのみ取り入れられていますが、生活にとっても身近な範囲でAIが増えていきます。例えば、AIによる車両の自動運転が進んだことで、自動運転技術が世界的にも広まりつつあります。医療分野を見ても、AIを使った新しい治療法の提案や、診断支援なども行われるなど、技術の進歩が著しく進んでいます。

システム開発の仕事を通して、より多くの仕事をしていきたいと考えているのではないでしょうか。将来性を考えてもＡＩを積極的に学び、システム開発×ＡＩでより効率的なシステムを開発していく必要があります。

・どうやってＡＩを学んだらいいのか

システム開発に携わっている人の多くは、業種に長く携わってきていることもあり「今からＡＩを学ぶにはどうしたらいいのか…」と迷っている人もいると思います。実際に私も、ＡＩについて、どう学ぶのが効率的なのかとても悩みました。とはいえ、AIの需要が高まっている今、学ぼうと思えばたくさんの方法が出てきます。本屋さんに行けば専門書や技術書も多くあるため、情報収集も簡単です。まずはAIの基本を学びつつ、実際にアウトプットしていくことで、AIについて自然と学びやすい環境も生まれます。また、時間に余裕がある人はスクールに通いつつ学ぶ方法もあります。

AIの知識をアウトプットしたうえで、AI関連の仕事に就きスキルを磨いていく方法もあります。もちろん、システム開発をしながらでも学べる部分がたくさんありますが、AIについてもっと専門的に学びたいと考えているのであれば、仕事そのものを見直す方法もあります。それぞれに適した学び方もあるため、続けやすい方法を選ぶようにしてください。

■システム開発者がAIを学ぶために覚えておきたい手順

システム開発者が、実際にAIを学ぶために効率的に進めるポイントを紹介します。

AIについて学ぶのであれば、より効率的に納得できるように学んでいきましょう。

・目的を明確にすること

AIを学ぶうえで、ただ「将来のために学びたい」と大まかに考えている人もいるのではないでしょうか。もちろん、AIの需要が高まっていることを考えると、方向性が間違っているわけではありません。ただ、この方法では勉強の途中で挫折してしまうことも十分に考えられます。AIを学ぶ目的を明確にできれば、必要なスキルも学べますし、効果的な学習計画を立てることもできます。例えば、AIを学び新規事業開発に携わりたい、業務効率化に繋げたい、キャリアチェンジに繋げたいなどなんでもいいのです。目的に合わせてAIを学ぶ深さも変わってきます。できれば紙に書き出すことによって、学習のモチベーションを維持しやすくなり、時間を有効的に使えるようになります。

・AIの分野について熟知する

AIを学ぶためにも、まずは全体的な分野を把握することが大切です。例えば「ディープラーニング」は、ニューラルネットワークを使って学ぶ高度な学習方法のことです。「NLP」は、人間の言語を理解して生成し活かすための技術のことなど、一口にAIといっても種類があるのがわかると思います。今、最も注目されているのが生成AIになり、ChatGPTなどが有名なのではないでしょうか。ビジネスシーンでも耳にすることが増え、老若男女問わずに使っている人も増えています。AIについて学ぶうえで、まずは知ることが大切です。

・AIの基礎知識をつける

システム開発に携わっている人は、もともとプログラミング言語を知っていますし仕事でも活用しています。実際にAIでよく使われているのはPythonと呼ばれるプログラミング言語です。シンプルな文法でも使えて、ライブラリが豊富なので初心者でも使いやすいことからも定評を得ています。Pythonについて基本的な分野を学び、基礎をしっかりと固めておくと安心です。また、AIの開発のためにはデータサイエンスの基礎についても学ぶ必要があり、データ収集や前処理にはじまり分析までのスキルを身に着けることも大切です。データを操作しり、可視化するための方法についても学ぶ必要があります。

・AIのプロジェクトに挑戦する

基礎を学んだあとは、とにかく実践あるのみです。理論だけではなく実践を通じて学べますし、知識が定着しやすくなるため、実務的にも活かしやすくなります。生成系AIを使ったプロジェクトもあるため取り組みやすく、既存のチュートリアルを活かして作る方法もあります。最初からうまくできるとは限りませんが、失敗を恐れずに挑戦していくことで、AIの技術も身に着けやすくなるのでおすすめです。

■まとめ

システム開発にとっても、将来性を考えるとAIの技術を学び指示を出す側になる必要があります。先端技術を身に着けておけば、携われるジャンルの幅も広がり、システム開発以外にも活躍できる範囲が広がっていくと思います。システム開発としてもっと活躍したい、仕事の幅を広げたいと考えている人にとっても、AIの知識をつけ実践を通してジャンルを問わずに活躍できるようにしていきましょう。