この春から大学でCSとプログラミングの学習を開始する者です。
現在、AIの急速な進化を目の当たりにし、自分が就職活動を迎える数年後にはジュニアエンジニアの採用枠が絞られ、選考難易度が極めて高くなっているのではないかと強い危機感を抱いています。
私は在学中、目先のトレンドだけでなくCS理論や低レイヤーの深掘りに注力し、技術の根本を理解することで差別化を図ろうと考えています。
一線で活躍されているJunさんから見て、以下の3点についてアドバイスをいただけないでしょうか。
1：抽象化が進むAI時代において、あえて低レイヤーや理論を重視するこの戦略は、数年後の市場でも生き残るための有効な武器になると思われますか？
2：外資の現場感として、今後ジュニア層に求められる最低ラインはどのように変化していくと予想されますか？
3 ：もしJunさんが今、プログラミング未経験の大学1年生に戻るとしたら、AIをどう活用し、どのようなロードマップで学習を進めますか？

Question

この春から大学でCSとプログラミングの学習を開始する者です。
現在、AIの急速な進化を目の当たりにし、自分が就職活動を迎える数年後にはジュニアエンジニアの採用枠が絞られ、選考難易度が極めて高くなっているのではないかと強い危機感を抱いています。
私は在学中、目先のトレンドだけでなくCS理論や低レイヤーの深掘りに注力し、技術の根本を理解することで差別化を図ろうと考えています。
一線で活躍されているJunさんから見て、以下の3点についてアドバイスをいただけないでしょうか。
1： 抽象化が進むAI時代において、あえて低レイヤーや理論を重視するこの戦略は、数年後の市場でも生き残るための有効な武器になると思われますか？
2：外資の現場感として、今後ジュニア層に求められる最低ラインはどのように変化していくと予想されますか？
3 ：もしJunさんが今、プログラミング未経験の大学1年生に戻るとしたら、AIをどう活用し、どのようなロードマップで学習を進めますか？

酒井潤 · Accepted Answer

今考えられている「CS理論や低レイヤーを深掘りして差別化する」という戦略は、AI時代でも十分有効な武器になると思います。むしろ抽象化が進むほど、基盤を理解している人材の価値は上がりやすいです。AIはコード生成や実装補助は強いですが、メモリ管理、並列処理、OS、ネットワーク、パフォーマンス特性といった低レイヤー理解までは置き換えにくく、大規模システムや基盤開発では引き続き人間側の理解が求められます。
ジュニア層に求められる最低ラインについては、数年後は確実に上がると思います。これまでは文法理解と簡単なCRUD開発でも入口に立てましたが、今後はそれに加えてクラウド基礎、API設計、Git運用、テスト、AIツール活用といった実務前提スキルが最低ラインに近づいていく感覚です。AIでコードを書ける前提になる分、「AIの出力を理解して修正できるか」が評価ポイントになっていくと思います。
もし自分が今、未経験の大学1年生に戻るとしたら、ロードマップは大きく3段階に分けます。まずはPythonなどで基礎文法とアルゴリズム思考を固める。次にバックエンド開発やクラウドを触って、アプリがどう動くかを理解する。並行してOS、ネットワーク、データベースなど低レイヤーも掘る。そしてAIは最初から使いますが、コード生成役ではなく家庭教師として使います。自分で設計して、AIに実装案を出させて、説明させて理解する使い方です。