ミナト「正直に言うと、ここ1〜2年でエンジニア採用の基準がかなり変わった。昔は“どれだけコードが書けるか”が中心だったけど、今は違う。」
カナ「AIの影響ですね。コード生成はすでにAIがかなり担えるようになっていますから。」
ミナト「そう。だから“書ける人”より“設計できる人”の価値が上がってきた。単純な実装力だけだと差がつきにくい。」
カナ「その“設計”も、少し意味が変わってきていませんか？」
ミナト「どういうこと？」
カナ「昔はシステム設計とかアーキテクチャの話が中心でしたけど、今は“AIに何を任せて、どこを人間が判断するか”まで含まれています。」
ミナト「確かにそれはある。面接でも“この仕様をAIと一緒に実装するならどう進めますか？”みたいな質問が増えた。」
カナ「つまり、AIとの協働設計ですね。」
ミナト「そう。ただ面白いのは、AIに詳しい人ほど必ずしも評価が高いわけじゃないことだね。」
カナ「知識量ではなく、使い方の判断力ですか？」
ミナト「その通り。むしろ“ここはAIに任せない方がいい”って判断できる人の方が信頼される。」
カナ「それは重要な変化ですね。AIを使う力というより、AIを制御する力に近い。」
ミナト「あと意外だったのは、“ジュニアエンジニア不要論”は現場ではあまり現実的じゃないってこと。」
カナ「ああ、それはよく言われますね。」
ミナト「でも実際は逆で、基礎ができてないとAIの出力を見極められない。だから“基礎があるジュニア”の価値はむしろ上がってる。」
カナ「なるほど。コードを書く力ではなく、コードを評価する力が必要になるわけですね。」
ミナト「そう。昔は“書いて覚える”だったけど、今は“AIの出力を読んで理解する”ことが成長の中心になっている感じがある。」
カナ「開発スピードはAIで上がったのに、採用が慎重になっている理由もそこかもしれませんね。」
ミナト「うん。AIがそれっぽいコードを出すせいで、“動くけど正しくない”ものが増えた。だから表面的なスキルより、理解の深さを見るようになった。」
カナ「見える成果物より、内部構造の理解ですね。」
ミナト「そうなるね。皮肉だけど、AIが発達するほど人間側の理解力の重要性が上がっている。」
カナ「つまりAIはエンジニアを減らすというより、役割を変えていると。」
ミナト「まさにそれ。コードを書く人から、問題を分解してAIと分業する人へ。」
カナ「もはや“エンジニア”というより“構造を設計する職種”に近づいている気がします。」
ミナト「うん。これからの採用は“何が書けるか”じゃなくて、“AIとどう役割分担できるか”が一番の評価軸になると思う。」
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