15分で動くものは作れる。エンジニアの価値と実力とは何か
昨日お会いしたエンジニアの方に、素直に感心しました。若いのに技術がしっかりしていて、人としても気持ちのいい方だったんですよね。
その帰り道に考えていたのが、この記事の内容です。AIは能力をブーストしてくれるエンジンだと思っていますが、ブーストされているのは何なのか。最近そこが気になっています。
15分で5画面できる
今のAIを使えば、動くものは本当に速く作れます。チャットで壁打ちして要件を詰めていけば、コードを書く工程は15分ほど。それで5画面くらいのモックが立ち上がります。
試しに作ったものを2つ置いておきます。
AI点検のデモ：https://mvp-demo-dayone-team.vercel.app/ai-inspection
農業管理のデモ：https://mvp-demo-dayone-team.vercel.app/farm-management
YouTubeなどで見かける「コーディングの知識ゼロでこんなものを作りました」という話も、この範囲であれば本当だと思います。見た目のあるものが立ち上がるところまでは、確実に誰でも到達できるようになりました。
エンジニアの仕事は、AIに奪われる第一候補なのか
数字だけを見ると、身構えたくなります。Googleは2026年4月、新しく書くコードの75%がAIの生成で、エンジニアが確かめて採用していると発表しました。GitHub Copilotの利用状況でも、コードの平均46%ほどがAIによるものとされています。技術部門の責任者に聞いた調査では、67%が「毎週書かれるコードの51〜75%を、AIが生成するか大きく書き換えている」と答えています（New Relic「State of AI Coding 2026」 https://newrelic.com/blog/ai/state-of-ai-coding-2026 ）。
自分の手元でも同じです。サイトを作る程度のコーディングは、もうほとんどAIがやっています。手を動かして書く作業は、体感でかなり減りました。
この流れだけを見れば、たしかに仕事がなくなる方向に見えます。
そこからが本番
ただ、あの5画面をそのままお客様に渡せるかというと、渡せません。
マルチテナントにするなら認証はどうするのか。どの言語とフレームワークを選ぶのか。ファイル構成をどう切れば、あとから他の人が触れるのか。何をもって正しいと判断するのか。テストはどう書くのか。決めなければいけないことが、ここから一気に増えます。
この感覚は、数字にもなっています。decivo社が行った小規模な試し（12機能・各1回）では、素朴なプロンプトから作った12個の機能が本番投入の基準をどれくらい満たすかを測っていて、チャット形式で19.6%、最新のエージェントを使っても47.1%という結果でした。12個のうち完全に準備できていたものはゼロ。権限管理・入力検証・テストの項目は、どちらの作り方でも最後までゼロのままです（decivo「Is AI-Generated Code Production-Ready?」 https://www.decivo.de/en/blog/ki-code-produktionsreif ）。
認証とテストが空のまま、見た目だけ完成している。自分が引っかかっているのは、まさにこの状態です。
同じ記事が引いているVeracodeの2026年の報告にも、示唆的な数字があります。構文の正しさは95%を超えるのに、セキュリティ面の合格率は55%前後。見た目の完成度と中身の安全性が、測定できるかたちで乖離しているんですね。
判断を間違えていても、最初はちゃんと動いてしまう。動くから正しいのだろうと錯覚する構造が、そもそも組み込まれている。ここが怖いところだと思っています。
お客様も、たぶん同じ壁に当たる
作れる人が増えるということは、お客様自身も作れるようになるということです。簡単な社内ツールくらいなら、自分で立ち上げてしまう方も出てくるでしょう。
そして、たぶん同じ場所で止まります。画面はできた。動いてもいる。でも、これを他の部署にも使わせるにはどうするのか。誰がログインを管理するのか。データが壊れたときに戻せるのか。「あれ、ここからどうするんだっけ」という地点に来る。
作ってみて初めて、作ることと使えるようにすることの間に距離があると分かる。作れる人が増えることは、この距離を見えにくくするのではなく、むしろ可視化するんじゃないかと思っています。
作れることと、渡せることは別の話
動くものを作るところまでは、もう誰でも行けます。でも人に使ってもらえる状態にするには、別の種類の判断が要る。そして、その判断は経験からしか出てこない部分が大きい。
業界の入口は確実に広がりました。オンラインスクールで学べるようになり、独学の環境も整った。当社で求人を出したときも、一週間で40件ほどの応募をいただきました。人手不足と言われる中で、この数字はありがたいです。注目されている領域ですから、やりたい人が多いのだろうと思っています。
そのぶん、選ぶ側には見極めが必要になりました。「作れるか」ではもう差がつかないからです。見るべきは、渡せるところまで持っていけるかどうか。認証を選べるか、後から人が触れる構成にできるか、何をテストすべきか分かっているか。そのあたりの判断力です。
ここに、示唆的な調査があります。開発者609人を対象にしたもので、経験2年未満の層は、AIツールによる品質向上の実感が最も低い（51.9%）のに、レビューなしでAIのコードを出すことへの自信は最も高い（60.2%）。逆に経験の長い層では、品質向上を感じている割合が高い一方、レビューなしで出す自信があると答えたのは25.8%にとどまりました（Qodo「The State of AI Code Quality 2025」 https://www.qodo.ai/reports/state-of-ai-code-quality/ ・数字は同社の発表 https://www.prnewswire.com/il/news-releases/despite-78-claiming-productivity-gains-two-in-three-developers-say-ai-misses-critical-context-according-to-qodo-survey-302480084.html ）。
これは人の優劣の話ではなく、何が危ないかを知っているかどうかで慎重さが変わるという話だと思っています。踏み抜いた経験があるから、怖いところが分かる。経験がないうちは怖さの在り処が見えないので、自信のほうが先に立つ。構造としてそうなっているんですよね。
そして、これは自分にも返ってきます。動いたから良し、として先に進んだことは、自分も一度や二度ではありません。
たぶん、揺り戻しが来る
お客様が自分で作ってみて「作れるけど渡せない」と気づいたとき、次に考えるのは「これを任せる相手は誰がいいのか」だと思うんです。自分でもある程度できると分かったからこそ、その先を頼む相手の基準が上がる。
自分でもこれくらいできるのに、経験1〜2年の人に頼んで本当に大丈夫だろうか。そう考えるお客様は出てくるはずです。結果として、経験のある人に頼みたいという揺り戻しが起きるんじゃないか。そんな気がしています。
供給が増えて、一時的に安い選択肢は増えるでしょう。それ自体は健全なことだとも思います。ただ、その中で選ばれ続けるのは、渡せるところまで持っていける人になる。実力の意味が「作れること」から移ったのは、確かだと感じています。
AIというエンジンがブーストするのが元の判断力の方だとしたら、鍛えるべき場所もはっきりしてきます。書く速さではなく、決める精度。そこを伸ばしにいくしかないんだろうな、と考えているところです。
