AI駆動開発の最前線──これからのエンジニアに求められる必須スキルとは？
AIを“使う”から“導く”へ。共鳴する時代のエンジニアは、レビューと設計の力で価値を生み出す。
目次
安達 奨（Susumu Adachi）
ITコンサルタント／Knowledge marketing合同会社 代表
IT業界で15年以上の経験を持ち、システム開発の上流工程から下流工程に至るまで幅広く精通。（企画、要件定義、設計、プログラミング、テスト）
現在ではシステム開発のみならず、ツール選定、ベンダー選定など、大手～中小企業向けのIT支援を多数手がける。
本サービスでは、特に事業会社時代から "システム開発会社の見積"
に疑問を感じており、これを是正すべきと考え監修を行っている。
はじめに：AIがコードを書くのは「当たり前」になった
筆者が初めてCodexを触ったのは数年前。 そのときは、AIがPythonでfor文を生成するだけで感動していた。 それが今では、AIが要件定義からUI構成、API設計、テスト生成まで一気通貫で行う。 もはや“AIがコードを書く”こと自体はニュースではない。
GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、Replit、そしてCursor。 開発者のデスクトップ環境には、どれか一つはAI補助ツールが常駐している。 AIはすでに「ツール」ではなく「チームメンバー」だ。
バイブコーディングがもたらしたのは、この開発体験の質的変化である。 AIは単なる自動化エンジンではなく、人間の思考に“共鳴”する存在になりつつある。
しかし、この変化の中で最も大きな課題は、 **「人間の役割がどう変わるのか」**という点だ。 AIがコードを書けるようになった今、 エンジニアは何を武器に生き残るべきなのか。
「AIがいれば人間はいらない」という誤解
AIが登場した当初、多くの人がこう言った。 「もうエンジニアはいらないのでは？」
だが、これは明確な誤解だ。 筆者が過去にAI開発を支援した現場でも、AIが生成したコードは **“動くが危険”**というパターンが多かった。 セキュリティ対策が抜けていたり、冗長なロジックが残っていたりする。 つまり、AIは実装できるが、判断できない。
AIが作るのは“平均的な答え”であって、“最適解”ではない。 そして最適解を選ぶ行為こそ、人間の仕事だ。
この構図を理解しないままAIに開発を任せると、 システムの品質保証が崩壊する。 エンジニア不要論は、AIが人間の“判断”を代替できると誤解しているが、 それは根本的に間違いだ。
これからのエンジニアに求められる3つの変化
AIが主役となった今、エンジニアの価値は「手を動かす」ことから「導く」ことへと移行している。 筆者はこの変化を、3つのシフトで捉えている。
① コードを書く力 → AIを設計・指導する力へ
これまでは「正しいコードを書く能力」がエンジニアの基本スキルだった。 しかし今後は、「AIに正しいコードを書かせる力」が問われる。
つまり、**プロンプト設計力（Prompt Engineering）**が重要になる。 AIに「Reactでログイン画面を作って」と言うだけでは足りない。 「状態管理はReduxで」「認証はOAuth2で」「アクセシビリティ基準はWCAG 2.1を遵守して」と 細かく条件を指定し、目的・制約・背景を伝える必要がある。
このようにAIを導く能力は、単なる英語力ではなく構造化思考そのものだ。 仕様書を書く力が、そのままAIへの指示力になる。
筆者の感覚では、もはや“プロンプト＝要件定義書”であり、 AIはそれを基にプログラムを組み立てる“新人エンジニア”だ。
② 実装力 → 品質保証力（レビュー・テスト）へ
AIが生成したコードは、速い。 しかし、その品質はピンキリだ。 バグもあれば、セキュリティホールもある。 そこで重要になるのが、レビュー力である。
コードの正しさを判断する力、依存関係を見抜く力、 テスト観点を抽出する力。 これらが、これからのエンジニアに求められる“新しい実装力”だ。
AIがどれだけ優秀でも、テストを自動化しても、 最後の品質保証は人間が行うしかない。 つまり、AI時代のエンジニアは“品質の番人”であり、 レビューという工程が最大の価値を持つ。
筆者はこれを「ディレクターエンジニア」と呼んでいる。 AIを指導し、品質を管理するリーダー的存在だ。
③ 個人スキル → 組織的な“AI開発ガバナンス”へ
AIがチーム開発に入ると、新しい課題が生まれる。 「どこまでAIに任せるか」という線引き問題だ。
セキュリティ設計や業務ロジックは人間が担当すべきだが、 共通UIやAPIの生成などはAIに任せた方が速い。 このように役割分担を組織で明文化する必要がある。
また、AIが生成したコードを社内に持ち込む場合、 著作権やライセンスの扱いも明確にしなければならない。 企業としてAIを安全に使うためのガバナンス設計が、 今後の開発組織の生命線になる。
「AIと新人エンジニア」構図で考える
AIの扱い方は、新人エンジニアの育成に近い。 優秀だが文脈を理解しない。 与えられた課題はこなすが、目的を理解していない。
だからこそ、ベテランの役割は「教えること」から「導くこと」に変わる。 AIには意図を説明し、修正の背景を伝える必要がある。
筆者がClaudeを使って実験した際、 「コードを短くして」とだけ指示したときは、可読性が下がった。 一方、「保守性を高めるために、関数を短く分割して」と伝えたときは、 驚くほど綺麗なリファクタリングが行われた。
AIは命令よりも意図の説明に反応する。 これは、新人を育てる時とまったく同じ構造だ。 つまり、AI時代のエンジニアは**“指導者”であることが求められる**。
AI開発環境の進化と「人間の再定義」
開発環境は日々進化している。 GitHub Copilot WorkspaceはAIと共にプロジェクト全体を操作できるようになり、 Claude Projectsは複数ファイルを理解して設計意図を保持するようになった。 VSCodeやCursorでは、AIが文脈に応じて修正提案を自動化する。
こうしたツールの進化により、「手を動かす」部分はどんどん自動化される。 だが、それと比例して“人間の責任領域”は重くなる。
AIは「コードを書く」ことを代替できても、 「判断する」ことは代替できない。 AIが間違った方向に進んだとき、それを止められるのは人間だけだ。
だからこそ、これからのエンジニアはアーキテクト思考を持つ必要がある。 設計の全体像を俯瞰し、AIが出力したピースを正しく配置する力。 これはもはや職人ではなく、建築家の仕事に近い。
AIを使いこなすための必須スキルセット
筆者は、これからのエンジニアに求められるスキルを 「技術スキル」ではなく「AI時代の思考スキル」として捉えている。
① プロンプト設計（Prompt Engineering）
AIに仕様を正確に伝える能力は、開発力そのものだ。 構文や命令の知識ではなく、目的・制約・前提を言語化する力。 良いプロンプトは、まるで設計書のように構造的である。
筆者は常に以下の3構文を意識している。
- 目的（何をしたいか）
- 制約（何をしてはいけないか）
- 出力形式（どう表現してほしいか）
この3つを含めるだけで、AIの出力精度は劇的に変わる。 「プロンプト力＝設計力」と言っても過言ではない。
② AIレビュー力
生成されたコードの善し悪しを判断する力。 AIが提案した修正をそのまま受け入れるのではなく、 依存関係・可読性・セキュリティ・パフォーマンスの観点でレビューする。
これは、AIに「指導」する行為に近い。 AIは批判を受けることで改善する。 つまり、レビューとはAI育成の一部なのだ。
③ メタスキル（AI × 業務 × アーキテクチャ）
AIを活かす鍵は、技術×業務×文脈をつなぐ力にある。 単にコードが書けるだけでは足りない。 業務要件を理解し、どの部分をAI化すべきか判断できる力が必要だ。
バイブコーディングの本質は「AIを動かす」のではなく、「AIを正しい方向へ導く」こと。 そのためには、システム構造を俯瞰し、ビジネス要件と技術要件を橋渡しする視点が求められる。
AI開発の民主化がもたらす新しい分業構造
AI開発が進むと、これまでの役割の境界が曖昧になる。 エンジニアだけでなく、コンサルタント、デザイナー、企画職までもが AIを使ってアプリを構築するようになってきた。
だが、これはエンジニアの地位低下を意味しない。 むしろ、**“プロの意味が再定義される”**転換期である。
ノーコードツールが登場したとき、多くのエンジニアは危機感を覚えた。 だが実際は、ノーコードでは実現できない高品質な領域に エンジニアの価値が集中した。 AIでも同じ現象が起こるだろう。
これからのエンジニアは、AIを活かすディレクターであり、 その共鳴を設計するファシリテーターになる。
筆者の見立て──AIと共鳴できるエンジニアだけが残る
筆者は数多くの開発現場を見てきたが、 AIを恐れるエンジニアほど、早く陳腐化していく印象がある。
AIは敵ではない。 むしろ、AIと共鳴できる人間こそ、次の時代の中心になる。
AIは高速・高精度だが、意図がなければ暴走する。 だからこそ、意図を与えられる人間が必要だ。 AIの出力を批評し、方向を修正し、最終判断を下せる人間。 それが、バイブコーディング時代の真のエンジニアである。
まとめ──AIと共鳴する時代のエンジニアへ
AIが主役になっても、エンジニアは不要にならない。 むしろ、エンジニアが“AIの先生”になる時代が来た。
バイブコーディングの本質は「共鳴」であり、「依存」ではない。 AIを正しく導ける人だけが、AIと共に未来を作る。
次回（第4回）は、 「事業会社によるAI活用としてのバイブコーディング導入」 をテーマに、プロトタイプ開発や業務効率化での実践的な活用法を解説する。
AIと人間が共に振動するこの時代、 求められているのは“速く書く人”ではなく、“正しく導く人”だ。