AI全頼りの新人エンジニアが現場から切られるまで

生成AIの普及により、エンジニアの多くがChatGPTやClaude Codeを活用してコードを書く時代になりました。

そんな中、「AIがあるから、もう誰でもプログラムを書ける」と言い出す人が現れ始めています。実際、私も、このような事を言う人と出会いました。

しかし、私は（少なくとも現状のAIの精度では）「誰でもプログラミングできる」は言い過ぎだと考えています。

本記事では、実際に私が現場で目の当たりにした体験談をもとに、その理由をお伝えします。

 

【体験談】AI全頼りの新人エンジニアと仕事をした

以前、あるSES企業と仕事をしたときのことです。

そのプロジェクトに、あるエンジニアが配属されてきました。

スキルを聞く限り、それなりの経験を持つエンジニアのようでした。

業務内容は、Ruby on RailsによるAPIの、設計・プログラミング・テストです。

難易度は、高くありません。

 

レビューで露わになった「致命的な問題」

今の時代、コードを書いたり、ドキュメントをまとめたりするのに、ChatGPTやClaude Codeなどの生成AIを使うのは必須です。

このプロジェクトでも、皆、当然のようにこれらのAIツールを使っていました。

 

レビューの担当者は、私です。

もちろん、途中参画されたエンジニアのコードもレビューをしました。

最初のうちは、コードもドキュメントもそれなりに形になっていたため、大きな違和感はありませんでした。

しかし、詳しく内容を確認していくうちに、次第に「何かがおかしい」と感じ始めました。

そして、質問を重ねるうちに、ある事実が浮かび上がってきました。

彼は、実は未経験の新人エンジニアだったのです。

未経験の彼は、AIに作らせたプログラムやドキュメントの内容を、一切理解できていなかったのです。

プログラムについて質問しても、「何も答えられない」のです。

質問をしても、何も回答が返ってきません。

しばらくすると、長文の回答が返ってきます。

それは、私の質問をそのままAIに投げて、AIが返してきた回答を、そのまま私に伝えてくるのです。

その繰り返しです。

AIが書いたコードやドキュメントは非常に読みにくく、修正や指摘のたびに手戻りが発生しました。

エンジニア自身が理解しないまま、AIに修正依頼を出して、出来上がったものも、また、エンジニア自身が理解しないまま、レビュアーに提出する…

エンジニアは、何も理解できていない…

AIが作る成果物の精度も高まらない…

AIは万能ではありません。ときに事実と異なる出力をし、文脈を読み違えることもあります。それを判断・修正できるのは、あくまで「理解している人間」だけです。

 

理解のないまま量産されるコードは、いわば「AIが生成したゴミ」です。

それをレビューする側の負担は、想像以上に重く、プロジェクト全体の生産性をじわじわと蝕んでいきました。

 

成長ゼロのまま、AIに聞き続けた末路

プロジェクトは進み、3ヶ月が過ぎました。

しかし、彼のスタンスは変わりませんでした。分からないことがあれば、すべてAIに聞く。

AIの回答をそのまま使う。

理解しようとしない。

いつしか、彼は「自分が一体何をやっているのか、最初から最後まで理解できていない」状態になっていました。

そして進捗が出ないまま、彼はプロジェクトから、切られました。

自分が何をやっていたのかも分からないまま…

もしかしたら、自分が契約終了した理由もAIに尋ねてたかもしれませんね。

 

そもそも、こういう人材を採用した人事にも問題があります。

「AIがあるから、今の時代、誰でもプログラムを書ける」——そう豪語していた 中小SES企業の代表兼人事の方は、あまりの惨状に閉口してしまっていました。

どこからこんな逸材を見つけてきたのか、今でも謎です。

 

AIに置き換えられた人間

レビューを重ねながら、私はあることに気づきました。

このやり取りの構造を整理すると、こうなります。

私 ⇔ 新人 ⇔ AI（新人が使用）

つまり、私が質問する → 新人がAIに投げる → AIの回答を新人が私に伝える。

新人は、いわば「中継役」に過ぎません。

であれば、こう思わずにはいられませんでした。

むしろ、こうすれば良かっただけの話です。

私 ⇔ AI（私が使用。精度の高いもの）

間に人を挟むことで、伝言ゲームのように情報が劣化し、回答の精度も下がり、時間も無駄になる。

「AIを使える人間」と「AIに使われる人間」の間には、こんなにも大きな差があるのだと、改めて実感した瞬間でした。

 

無知がAIを使うと、ますます「無知」になっていく

この体験を通じて、私はひとつの構造的な問題に気づきました。

未経験者とか新人とか、知識が少ない人がAIを使うと、理解が深まらなくなる、という悪循環です。

流れを整理するとこうなります。

この過程において、分からないのならAI以外の別の方法で調べなよ…と思われるのは自然ですが、そもそも、自分自身、何が分からないのかすら整理できていない状態なのです。

それゆえに、本人にとっては、「AIに聞く」以外に術がありません。

しかし、AIはどれだけ質問を重ねても、本人が理解していないことを「理解させてくれる存在」ではありません。

答えをもらっても、その答えを咀嚼する土台がなければ、何も積み上がらないのです。

むしろ、「AIに聞けばなんとかなる」という感覚だけが強化されていき、
自分の頭で考えようとする力が、じわじわと失われていきます。

その結果、彼はどうなったか——前述の体験談の通りです。

無知のままAIを使い続けると、無知がさらに加速する。
これが、AI時代における新たな「落とし穴」だと、私は現場で実感しました。

 

AI登場以前と以後——エンジニアの「成長プロセス」はどう変わったか

これは決して「AIが悪い」ということではありません。問題は、AIとの向き合い方にあります。

AI登場以前の新人エンジニアは、こうして成長していました。

この「理解する」というプロセスこそが、エンジニアとしての地力を作っていました。

ところが、AIが登場してからは、話が変わってきました。

その場の問題はAIが解決してくれます。しかし、「なぜそうなるのか」という最低限の理解が伴わなければ、エンジニアとしてのスキルは積み上がりません。

AIが生成したコードが仕様と合っているかを判断できなければ、結局、何を作っているのか意味不明な状態に陥ります。

 

「AIがあれば誰でもエンジニアになれる」は本当か

冒頭の問いに戻ります。

「AIがあれば誰でもプログラムを書ける」——これは、半分正しく、半分危険な考え方だと私は思います。

確かに、AIはコードを自動生成し、ドキュメントも書いてくれます。表面上は「形になったもの」を作ることができます。

しかし、プロとして継続的に仕事をするには、AIが何をしているかを理解し、正しいか誤りかを判断し、修正できる知識と経験が不可欠です。

結局は、成果物に対して、責任を取るのは、AIではなく人間なのです。

AIはあくまで強力なアシスタントです。主体はあくまで「考えるエンジニア」でなければなりません。

AIを道具として使いこなすのか、AIに使われるだけになるのか——その差が、これからの時代のエンジニアの明暗を分けると、私は現場で痛感しています。

本記事の体験談が、AIとの正しい向き合い方を考えるきっかけになれば幸いです。