酒井さん、いつも拝見しています。
日本の企業で働く、実務半年目のPythonバックエンドエンジニアです。
AIを使った開発が前提になった今、
ジュニアエンジニアが「実装力・設計力」をどう鍛えるべきか悩んでいます。
個人的には、自己学習以上に一番スキルが伸びるのは業務経験だと思っています。
ただ実際の現場では、Claude Codeを使った高速開発やタイトな納期が前提になりつつあり、深く思考しなくても、理解が浅いまま実装だけは進んでしまう感覚があります。
一方で、AIによって、
試行錯誤・失敗・長時間のデバッグのような、昔は成長につながっていた経験はかなり圧縮されているとも感じています。
もし酒井さんが今の時代のジュニアエンジニアだったら、
•あえてやる訓練
•AIに任せない工程
•逆に不要になった努力
をどう考えますか？

Question

酒井潤 · Accepted Answer

かなり良い視点だと思いますし、今のジュニア世代が感じている本質的な悩みだと思います。

実際、今はAIによって「実装するだけ」ならかなり速くなりました。なので、昔みたいに何時間もデバッグして、試行錯誤して、ようやく動いた、みたいな経験は確実に減っています。

ただ、自分は「成長がなくなった」というより、「成長に必要なポイントが変わった」と感じています。

昔は、コードを書くこと自体に価値がありました。でも今は、実装そのものの価値が下がっているので、「何を作るべきか」「なぜその設計なのか」「その変更が全体にどう影響するのか」を考える力の方が重要になっています。

もし自分が今ジュニアだったら、まず「設計を言語化する訓練」はかなり意識すると思います。AIはコードを書いてくれますが、「なぜその構成なのか」を理解していないと、あとで必ず破綻します。

なので、コードを書く前に、「なぜその責務分離にするのか」「なぜそのDB設計なのか」「なぜそのAPI設計なのか」を、自分の言葉で説明できる状態を作ると思います。

あと、AIに任せない部分としては、「問題の切り分け」はかなり重要だと思っています。

実務で強い人って、コードを書くのが速い人というより、「どこに問題があるか」を見抜くのが速い人なんですよね。AIは局所的な修正は得意ですが、「そもそも問題設定が間違っている」とか、「設計全体がおかしい」みたいな話はまだ弱いです。

なので、自分ならデバッグそのものを全部AIに投げるというより、「何が問題なのかを考える時間」は残します。

一方で、不要になった努力もかなりあると思っています。例えば、細かい文法暗記や、ボイラープレートを何度も手で書く練習みたいなものは、昔ほど価値は高くないです。

ただ、「理解せずにAIに投げる」はやはり危険で、今後強くなる人は、「AIで高速に作れる」かつ「その中身を理解して改善できる人」だと思います。

今の時代って、実装スピード自体は全員かなり上がるので、差がつくのは「抽象化」「設計」「意思決定」「責任を持てるか」の部分になっていくと思っています。

なので、コードを書く練習をゼロにする必要はないですが、「どう設計するか」「なぜそうするか」を考える時間の価値は、昔よりかなり上がっている感覚です。