ChatGPT・Gemini・Claudeなどの生成AIでエンジニアの仕事はどう変わるのか？AI駆動開発も解説

2025-03-14

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2025年、AI技術の進化がソフトウェア開発の現場を大きく変えようとしています。ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIの台頭により、コードの自動生成やバグ修正、コードレビューがAIによって行われる時代が到来しています。

特にGitHub Copilotの導入により、開発者のコーディング速度が向上した事例も増えており開発プロセス全体の効率化が進んでいます。このようなAIの進化は、エンジニアの役割を大きく変化させると考えられます。本記事では、AI時代におけるエンジニアの新たな役割や求められるスキル、そして今後の展望について考察します。

コードの自動生成と効率化の進展

AIがコードを自動生成する能力は、飛躍的に向上しています。ChatGPTやClaude、Geminiは、プログラムの仕様を入力するだけで、高品質なコードを生成できるようになりました。エンジニアはゼロからコードを書く時間を大幅に削減できるようになります。

例えば、GitHub Copilotを活用することで、開発者のコーディング速度が向上した理、Geminiを社内ツールに統合し、一部のタスクで開発効率を上げることができます。こうした進展により、エンジニアは単純なコーディング作業から解放され、より創造的な問題解決や最適化に集中することが可能になります。

職種ごとの影響

フロントエンドエンジニア: UIコンポーネントの自動生成により、デザイン実装のスピードが向上します。特にReactやVueなどのフレームワークを活用する場合、AIがコードのテンプレートを提供することで、開発の手間を大幅に削減できます。
バックエンドエンジニア: API設計やデータベースのスキーマ生成がAIによってサポートされます。DjangoやNode.jsのようなフレームワークを用いる場合、AIが設計を補助し、エンジニアは最適化に集中できます。
インフラエンジニア: IaC(Infrastructure as Code)のコード生成やクラウド環境の自動設定が可能になります。TerraformやAWS CloudFormationをAIがサポートすることで、環境構築の効率が向上します。
データエンジニア: AIによるデータクレンジングや自動ETL処理の進化します。AIが異常データを検出し、クレンジングの手間を軽減することで、分析業務の正確性が向上します。

また、テストコードの自動生成も進化しており、AIがバグの可能性を指摘しながら、最適なテストケースを作成することができます。品質保証のプロセスが高速化され、開発スピードの向上が期待されます。

2025年急速に広がっているAI駆動開発

AI駆動開発(AI-Driven Development)とは、開発プロセス全体を通じてAI技術を活用し、効率化や品質向上を図る開発手法を指します。この手法では、従来の人間が行っていたタスクをAIがサポートすることにより、開発速度の向上や、より高度な機能の実現が可能になります。具体的には、コードの自動生成やバグ検出、テスト自動化、さらには要件定義や設計の支援までをAIが担うケースも増えてきています。

最近注目されている生成AIツールには、OpenAIのChatGPTやGitHub Copilotなどがあります。例えば、GitHub Copilotはプログラマーが書き始めたコードの意図を汲み取り、自動的にコードを補完することで生産性を大きく高めています。一方、ChatGPTは自然言語での質問に応じてコードを生成したり、問題解決のための提案を提供したりと、多様な用途での活用が期待されています。こうした生成AIツールを効果的に活用できる能力は、今後のエンジニアには不可欠なスキルとなるでしょう。

【トヨタシステムズ・富士通】基幹システムのアップデートに生成 AI を活用し作業時間の 50％削減を実現

トヨタシステムズと富士通は共同で、生成AI技術を活用したシステム開発の効率化に関する実証実験を実施しました。実験には、富士通が提供する生成AIサービス「Fujitsu Kozuchi Generative AI」が用いられ、システム開発や運用業務の課題であるOSやプログラミング言語のアップデート時に発生する非互換情報の調査や抽出、そしてその対応となるプログラム修正のプロセスをAIにより自動化することに挑戦しました。

従来、これらの作業はエンジニアが手動で行っており、時間と労力が大きくかかっていました。しかし、本実証実験では生成AIを導入することで、非互換箇所の特定からコードの修正までを自動化することに成功し、結果として従来と比較して約50%の作業時間短縮を実現しました。これはエンジニアの負担軽減につながるだけでなく、システム開発の効率化を大幅に向上させる可能性を示しています。

プレスリリース：https://www.toyotasystems.com/news/upload/2024/10/pressrelease20241024.pdf?utm_source=chatgpt.com

開発時におすすめの生成AIツール

1. GitHub Copilot( https://github.com/features/copilot)

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発し、 Visual Studio Code、Visual Studio、Vim、JetBrainsなどの統合開発環境で動作し、コードの自動補完や関数の提案を行います。主要なプログラミング言語に対応しており、開発者の生産性向上をサポートします。

2. Cline(https://github.com/cline/cline)

Clineは、VSCodeの拡張機能として提供されるAIコーディングアシスタントです。ユーザーが指定したAIサービスのAPIキーを設定することで、コードの自動生成や編集を支援します。

3. Cursor(https://www.cursor.so/)

Cursorは、AIを搭載したコードエディタで、コードの自動補完、エージェントモード、ノート機能などを備えています。プロジェクト全体のサポートや柔軟なコード編集が可能で、開発者の効率化を支援します。

4. Replit(https://replit.com/)

Replitは、ブラウザ上で動作する統合開発環境で、複数のプログラミング言語に対応しています。リアルタイムの共同編集やデプロイ機能を備え、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用されています。

AIによるバグ修正とコードレビューの高度化

従来、バグ修正やコードレビューはエンジニアの重要な業務の一つでしたが、AIの進化により、これらの作業も自動化が進んでいます。現在のAIは、コードの構造や実装を解析し、潜在的なバグやセキュリティリスクを特定することができます。例えば、MicrosoftのCopilot Chatでは、エンジニアが書いたコードに対してリアルタイムでバグを指摘し、修正案を提案する機能が搭載されています。

AIによるコード解析は単なるバグ修正にとどまらず、パフォーマンスの最適化にも活用されています。例えば、大規模なデータベースのクエリをAIが自動分析し、より効率的なインデックスやクエリ最適化を提案することができ、アプリケーションのレスポンス速度向上やサーバーコストの削減へと繋がります。

コードレビューにおいても、AIはエンジニアを強力に支援します。例えば、チームのコーディングスタイルに基づいたフィードバックをAIが自動で提示し、規約違反を事前に防ぐことができます。また、過去のコード変更履歴を分析し、類似のバグが発生した箇所を特定することで、未然に問題を防ぐ仕組みを提供します。

このように、AIを活用することで、バグの検出精度が向上し、エンジニアはより創造的な問題解決に集中できる環境が整いつつあります。しかし、AIによるコード解析にも限界があるため、最終的な判断は依然としてエンジニアの経験や知識に依存する点には注意が必要です。

AIを活用するエンジニアの役割の変化

AIがコードを自動生成するようになったことで、エンジニアの役割も変化しています。従来の「コードを書く職人」から、「AIを活用し、より戦略的な開発を行う役割」へとシフトしています。

例えば、AIがコードの多くを生成し、人間のエンジニアはそのレビューと最適化に集中するという開発フローが今後導入されていくと考えられます。AIがコードを大量に作成できる一方で、その品質を保証するためには「AIの出力を適切に精査する能力」が必要になります。

求められるスキルセットの変化

プロンプトエンジニアリング: AIに適切な指示を出し、望むアウトプットを得る技術。適切なプロンプトを設計できるかどうかが、AIの性能を最大限に活用するカギとなります。
レビュー力: AIが作成したコードの品質をチェックし、最適化する能力。コードのセキュリティや可読性を考慮しながら、適切なリファクタリングができるエンジニアが求められます。
システム設計能力: AIが部分的なコード生成を担う中で、全体のアーキテクチャを考える力。システムのスケーラビリティや拡張性を意識した設計ができることが重要です。
チームコミュニケーション力: AIの活用を前提とした開発プロセスの管理。AIを導入することで、開発フローの見直しが必要になるため、チーム全体での協力が不可欠です。

今後の展望

AIの進化によって、エンジニアリング業務は大きく変化しています。コードの自動生成やバグ修正、コードレビューがAIによって行われることで、エンジニアの役割はより戦略的なものへと移行しつつあります。今後、AIを活用した開発プロセスの最適化、エンジニアに求められる新たなスキル、そしてAIとの役割分担の進化がどのように進んでいくのかを考察します。

AIとエンジニアの協業による開発プロセスの最適化

AI技術の発展により、エンジニアの開発業務が大きく変わろうとしています。従来、コードを書くことがエンジニアの主要な業務でしたが、AIによるコード自動生成の精度向上により、エンジニアの役割はより高度な業務へとシフトしています。GitHub CopilotやChatGPTなどのツールを活用することで、単純なコーディング作業はAIに任せ、エンジニアはシステムの設計や最適化、AIが生成したコードの品質管理に集中することが可能になります。

例えば、マイクロサービスアーキテクチャの導入が進む中で、各サービスの設計を統合的に考え、最適なAI活用戦略を立てることが重要になります。従来は人間が行っていた設計レビューの一部もAIがサポートできるようになり、設計の一貫性や拡張性のチェックがより迅速に行えるようになるでしょう。これにより、開発プロジェクトのスピードと品質の向上が期待されます。

また、CI/CD(継続的インテグレーション/継続的デリバリー)の分野でも、AIの導入が進んでいます。テストの自動化だけでなく、デプロイ前のリスク評価やセキュリティチェックもAIが担うことで、より安定したシステム運用が可能になります。エンジニアはこれらのAIツールを適切に活用し、最適な開発プロセスを設計・管理するスキルが求められるようになるでしょう。

AIとエンジニアの役割分担の進化

AI技術が急速に進化する中で、エンジニアはどのようにAIと共存していくべきなのでしょうか。AIによって自動化できる部分と、人間が担うべき部分の役割分担が明確になりつつあります。

例えば、AIが得意とするのは、パターン認識やデータ解析、コードの自動補完やエラー検出といった分野です。一方で、システムの設計やユーザー体験の最適化、新しい技術の研究開発といった創造的な業務は、依然として人間のエンジニアが担う必要があります。

また、AIが生成したコードをレビューするスキルも求められています。AIのコード生成は完璧ではなく、誤ったコードが出力されることもあるため、人間が最終的な品質チェックを行うことが不可欠です。このような役割分担のもと、エンジニアはAIと協力しながら、より価値の高い業務に集中することができるようになるでしょう。