【ITニュース解説】生成AI時代にあるべき開発/データ組織を考える

近年、生成AI技術の急速な発展は、ソフトウェア開発の世界に大きな変革をもたらしている。株式会社フェズのプロダクト開発部部長である海沼玲史氏も、この変化の時代において、ソフトウェアエンジニア、特にキャリアをスタートさせたばかりの若手や経験の浅いエンジニアが、どのような職種を選び、どのような働き方をすべきかという問いに直面していることを指摘する。

生成AIの登場は、これまでエンジニアが担っていた一部の作業を自動化し、効率化する可能性を秘めている。例えば、定型的なコードの生成、デバッグ作業の支援、ドキュメント作成の補助などは、AIの得意とするところだ。これにより、エンジニアは単純作業から解放され、より複雑で創造的な問題解決や、プロダクト全体の価値向上に集中できる機会を得る。しかし同時に、AIが代替できる領域が増えることで、自身の専門性が将来的にどのように評価されるのか、どのようなスキルを身につけるべきなのかといった不安も生じやすい。

海沼氏自身が、バックエンドエンジニア、SRE（Site Reliability Engineer）、データエンジニアという多様な職種を経験してきたことは、これからのエンジニアのキャリア形成において重要な示唆を与える。特定の技術領域に特化するだけでなく、複数の領域を横断的に理解し、それぞれの専門知識を組み合わせて課題を解決する能力が、ますます求められるようになるだろう。これは、生成AIが様々な技術領域に影響を与え、それぞれの境界線を曖昧にする中で、より一層顕著になる傾向だ。

海沼氏が「プロダクトエンジニア」として、プロダクトの成功のために何でも行い、チームのボトルネックを見つけて解決することに注力しているという姿勢は、生成AI時代に求められるエンジニア像を端的に表している。単に技術的な要件を満たすだけでなく、ビジネス目標を深く理解し、ユーザー体験を最適化し、チーム全体の生産性を向上させるための幅広い視野と行動力が不可欠となる。生成AIが技術的な作業を効率化するからこそ、エンジニアは技術とビジネス、そして人とのコミュニケーションを結びつけ、プロダクト全体の価値を高める「ハブ」のような役割を果たすことが期待されるのだ。

特に、AI技術の核となるのはデータである。記事タイトルが「開発/データ組織」に言及していることからも、データエンジニアリングの重要性は今後さらに増すと考えられる。高品質なデータを収集し、適切に加工・管理する能力は、生成AIの性能を最大限に引き出すために不可欠だ。しかし、データ組織と開発組織がそれぞれ独立して機能するだけでは、AIを最大限に活用したプロダクト開発は難しい。両者が密接に連携し、データを中心に据えた開発プロセスを構築することが、生成AI時代の競争優位性を確立する鍵となる。

組織全体としても、生成AIの進化に適応するための変化が求められる。海沼氏が採用活動を現在のボトルネックと認識していることは、生成AI時代に求められるスキルセットを持つ人材の確保が、いかに難しいかを物語っている。これからの開発組織は、単に技術スキルが高いだけでなく、変化への適応能力、問題解決能力、そして多様な職種や技術領域を横断して協調できる「プロダクト全体を見る力」を持ったエンジニアを育成し、確保する必要がある。

生成AIは、エンジニアの仕事を奪う脅威と見られがちだが、実際には、エンジニアがより高度で、より戦略的で、より創造的な仕事に集中するための強力なパートナーとなり得る。この変化の波を乗りこなし、自身のキャリアを豊かにするためには、常に新しい技術を学び続け、多角的な視点を持つこと、そしてプロダクト全体の成功に貢献する意識を持つことが重要だ。組織もまた、個々のエンジニアの成長を支援し、変化に柔軟に対応できる体制を整えることで、生成AI時代における持続的な成長を実現できるだろう。