AI時代のエンジニアに
必要なこととは

AIの進化により下流工程の効率化・代替が進む一方で、目の前の問題を汲み取り応えなければならない上流工程は、AIに任せることが難しい領域です。その背景には、問題解決までのプロセスの複雑さがあります。
「問題発見」「課題設定」「問題解決」という流れの中で、難易度がもっとも高いのが「課題設定」です。数ある問題の中から優先順位を判断し、なぜ今取り組むべきかを論理的に定める必要があり、人が担うべき重要な工程となっています。技術力は引き続き重要ですが、ビジネススキルを土台とした課題設定能力を、知識だけでなく実務レベルまで高めることが求められています。

AI技術が日進月歩で進化する今、変化への適応力の重要性は、これまで以上に増しています。新しい技術や概念を抵抗なく習得し続ける姿勢はもちろん、既存の知識や前提を適切に見直し、必要に応じて手放すアンラーニングの能力も不可欠です。これらは以前から必要とされてきたものですが、技術の変化スピードが急加速しているAI時代においては、その必要性が一層高まっています。
技術だけでなく、会社の方針や組織も、市場の動き・技術トレンドに合わせて変化します。より良い未来に向かうための新しい機会としてポジティブにチャレンジできるならば、自身の大きな成長にもつながります。

ITインフラ業界は1社への勤続年数が長い傾向があり、キャリアを考える上でのロールモデルや情報が圧倒的に少ない業界です。市場で重宝される技術領域は分かっていても、それ以外に必要なスキルを知らないエンジニアは多く、運用・保守の延長線上に設計・構築があると誤解しているケースも珍しくありません。上流工程では、技術力を土台としながらも、求められる視点・役割・スキルが根本的に異なります。キャリアについての正しい知識を持ち、伸ばすべきスキルと身を置くべき環境を真剣に考えることが、エンジニアとしての市場価値を高め続ける鍵となります。