💻 エンジニアはAIに代替されるのか？

テクノロジーの最前線で活躍するエンジニア。そんな彼らの仕事そのものが、AIに取って代わられる可能性があると言われています。この記事では、エンジニアという職業がAIによってどう変わっていくのかを探っていきます。

AIは自然言語からコードを生成したり、バグの検出や改善提案も可能です。GitHub Copilotなどのツールは、すでにエンジニアの日常業務を効率化しています。

AIは何千行にもわたるコードの中からエラーを見つけ、テストパターンを自動で生成できます。品質管理の面で大きな力を発揮しています。

ビッグデータの処理や可視化もAIの得意分野。エンジニアが行っていた定型的なデータ処理は徐々にAIに任されつつあります。

新しいサービスや機能の企画、アーキテクチャの設計など、ゼロから何かを生み出す力は人間の強みです。AIは過去データの応用が得意でも、革新はまだ苦手です。

仕様変更への柔軟な対応や、顧客・チーム間の調整は人間ならでは。要件定義やミーティング、感情的な配慮などはAIでは難しい部分です。

エラー発生時に即座に適切な対応をするなど、実務での直感的判断や経験の活用は、まだAIには難しい領域です。

AIはエンジニアの業務を大きくサポートしてくれますが、プロジェクト全体の設計や人間同士の連携はまだ人間にしかできません。

今後は「AIを使いこなせるエンジニア」が生き残る時代になりそうです。

最近はAIでコードを書くスピードが爆速になった。でも「これ、本当に動く？」と疑って確認するのは、やっぱり自分自身なんだよね。

次回は「教師」の職業について考えてみます！

👩‍🏫 教師はAIに代替されるのか？

教育の現場にもAIが徐々に入り込んできています。個別最適化学習や自動採点など、AIが教える時代は本当に来るのか？この記事では、教師という仕事がAIにどう影響を受けるのかを深掘りします。

AIは生徒一人ひとりの理解度や進捗に応じた学習プランを自動で作成し、効果的な指導を行うことができます。

選択問題や記述式のある程度の答案までAIが採点することが可能です。教師の負担が大きい採点業務が軽減されます。

AIはクラス全体の進捗を管理し、遅れている生徒への補習提案なども行えます。

生徒のやる気を引き出す声かけや、成長に合わせた言葉の選び方など、人間的な関わりはAIには難しい領域です。

アクティブラーニングや探求型学習など、教科書にとらわれない創造的な授業は人間ならではの工夫が光ります。

いじめ、不登校、家庭の事情など、教室には学力以外の問題が山積み。AIにはこうした複雑な状況に対応する力はまだありません。

AIは教師の業務を補完してくれる一方で、生徒一人ひとりに向き合う“教育の本質”は人間にしかできません。

教育現場でも、AIを活かす教師が求められる時代が来ています。

AI教材はすごく便利。でも、生徒が「わからない…」とつぶやいたときに、そっと寄り添えるのは先生の力だなって思います。

次回は「販売職」の職業について考えてみます！