AI駆動開発は、エンジニアの仕事をどこから変えたのか

AI駆動開発とは？基準と広まった背景

「AI駆動開発」という言葉をよく耳にしますが、具体的にどこからが「AI駆動開発」なのでしょうか。「ChatGPTにコードの書き方を聞いている」「GitHub Copilotを入れた」というだけでは、実はまだAI駆動開発とは呼べません。

AI駆動開発とは何か

AI駆動開発とは、開発の最初から最後までの工程（要件定義、設計、実装、テスト、運用など）において、AIを「サポートツール」ではなく「開発担当」として組み込む開発方法です。

これまでの開発が「人間が考え、人間がコードを書き、人間がテストする」ものだったとすれば、AI駆動開発は「人間が『何を作るか・なぜ作るか』を決め、AIが実際のコードを書き、人間がそれをチェックする」という新しいスタイルになります。

なぜAI駆動開発が広まっているのか

現在、この開発スタイルが広まっているのには大きく2つの理由があります。

1つ目は、「ビジネスのスピードに人間だけでは追いつけないから」です。今は変化が激しい時代なので、いかに早く実装できるかが大切です。しかし、エンジニアの数には限りがあり、手作業だけではそのスピードに応えきれなくなっています。

2つ目は、「AIができる業務の範囲が広がったから」です。少し前まで、AIは「書いたコードのチェック」や「決まったテストの自動化」くらいしかできませんでした。しかし今は、要件から設計書のベースを作ったり、日本語で指示するだけで複雑な機能を作ったりできるようになりました（こうした開発スタイルは「バイブコーディング」とも呼ばれています）。

AI活用の3ステップ

今の開発現場におけるAIの活用レベルは、大きく3つに分けられます。

• ステップ1：個人のアシスタントとして使う
  エンジニア個人が、検索エンジン代わりやコード生成ツールとしてAIを使っている状態です。
• ステップ2：チームの開発ルールに組み込む
  AIを使ったコードレビューやテストの自動生成など、特定の「工程」でAIがチームのルールに組み込まれている状態です。ここがAI駆動開発の入り口です。
• ステップ3：AI駆動開発の本格スタート
  人間は「何を作るか（What）」「なぜ作るか（Why）」を考えることに集中し、実際の設計やコーディング、テストなどの「どう作るか（How）」はAIが自ら進めている状態です。

NecmosのDX部門が実践しているAI駆動開発のリアル

ここからは、実際にAI駆動開発を取り入れているNecmosのDX部門の実例をもとに、現場で起きているリアルな変化や失敗談を深掘りしていきます。

工程ごとの変化：一番時間が浮いたのはどの工程か？

これまでの開発工程（要件定義〜基本設計〜詳細設計〜実装〜テスト）にAIを入れた結果、作業時間が大きく減った工程は以下の通りです。

圧倒的に時間が浮いたのは「実装」と「単体テスト」です。逆に、「要件定義」や「基本設計」の部分は人間がリードして行っているため、かかる時間はほとんど変わっていません。

わかりやすく言うと、「How（どうやって作るか）」の部分はAIが一番得意で、質を落とさずに時間を大幅に削れる領域です。一方で、「What（何を作るか）」や「Why（なぜ作るか）」に近づくほど、AIだけでは難しくなり、人間の力が必要になります。

AIと人間の役割分担：「人間は管理者、AIは作業者」

開発を進める上で、どこまでをAIに任せ、どこからを人間がやっているのでしょうか。NecmosのDX部門では、こんなサイクルを回しています。

1. 目的をはっきりさせる（人間）
2. 中間の作業・プログラミング（AI）
3. 出来上がったものをチェックする（人間）

中間の作業（設計を具体的にしたり、コードを書いたりすること）は、ほとんどAIに任せています。
例えるなら、管理者（人間）が「こういう方針でいくぞ」と決め、実務を作業者（AI）に任せ、完成したものを管理者（人間）が最終チェックする、という関係性です。

AI駆動開発において直面した課題

もちろん、開発の最初からすべてが順調だったわけではありません。AI駆動開発の導入当初は、さまざまな課題に直面しました。

■ 苦労したこと：情報が多すぎて判断に迷う
AIにエラーの解決策を尋ねると、複数の方法や関連情報が一度に提示されることがありました。そのため、人間側が「どの方法を選べばよいのか」と迷い、対応に時間がかかることがありました。

■ エラーや手戻りが多発した原因：意図の共有不足
人間側の意図や完成イメージが十分に伝わっていないままAIに作業を任せると、エラーや手戻りが多発しました。曖昧な指示でもAIは回答や成果物を生成するため、想定とは違う品質の低い成果物になってしまうことがあります。

AI駆動開発で意識していること

こうした課題から、Necmosの開発チーム（DX部門）では現在、以下の点を強く意識しています。

• 「目的」をAI任せにしない
  「何のためにこの機能を作るのか」という目的までAIに丸投げしてしまうと、システムが迷走します。最終的な決定と目的設定は必ず人間が行います。
• 上流工程（要件定義・基本設計）でのチェック
  最初の段階でAIが出してきた設計書などは、そのまま採用するのではなく、必ず人間がチェックします。最初の段階でずれると、後々の作業に多くの手戻りが出てしまいます。
• 背景情報をしっかり伝える
  AIに良い仕事をしてもらうには、「今、AIにどんな前提情報が必要か」を考えて、背景やルールを正確に伝えることが絶対に必要です。
• 待ち時間を作らない「並行作業」
  人間がAIの成果物をチェックしている待ち時間に、別のAIに別の作業をお願いするなど、並行して進めることでチーム全体の生産性を高めています。

これからのエンジニアに必要な能力

ここまでの変化を一言でまとめると、エンジニアの仕事の重心が「How（どう作るか）」から「What・Why（何を・なぜ作るか）」へ移り、「How」が部分が軽くなったということです。

Necmosでは、この移った先で求められる力を 「次世代PM力」 と呼んでいます。PMという言葉がついていますが、プロジェクトマネージャーという役職の話ではありません。「プロジェクトを成功に導く（Manage to ＝ 何とかする）」ための思考と行動の在り方を指しており、役職や経験年数に関係なく、すべてのエンジニアに必要になるものだと考えています。

具体的には、大きく2つの要素に分けられます。

①「判断」する力

AIが実作業を担うようになった分、人間の側に残るのは「判断」です。ここには3つの中身があります。

1つ目は、AIに任せる領域と人間が担う領域の線を引くこと。
「この判断はAIに委ねてよいか、人間が責任を持つべきか」を見極める力です。実際、開発現場でも要件定義や基本設計の出力は必ず人間がチェックしています。何でも任せればいいわけではなく、線をどこに引くかを自分で決められることが最初の一歩になります。

2つ目は、目的（Why）を起点にAIの使いどころを決めること。
「工数を減らすためにAIを使う」ではなく、「この課題を解決するためにAIを使う」。手段からではなく目的から発想する順番が、この力の根幹です。そして決めた目的は、「何を作るのか」「なぜ作るのか」「どんな前提があるのか」を明確にしてAIに伝えなければなりません。前章で紹介した「作る前のすり合わせ」は、まさにこの作業です。

3つ目は、AIの出力を正しくレビューすること。
AIを使いこなすとは、出てきたものを鵜呑みにすることではなく、質を見極めて方向を正すことです。目的に合っているか、セキュリティ上の問題はないか。もし意図と違うものが上がってきたら、「指示のどこが足りなかったのか」を分析して伝え直す。この繰り返しが開発スピードを決めていきます。

②人にしかできない対話に、時間とエネルギーを向ける力

もう一つは、AIの活用によって生まれた時間を何に使うかという話です。

実装が速くなるほど、プロジェクトのボトルネックは「作る速さ」ではなく「認識のズレ」に移ります。何を作るべきかが曖昧なまま作れば、手戻りが増えるだけです。だからこそ、浮いた時間をチームや顧客との対話に向け、質の高い成果物を完成させることが必要になります。

この「次世代PM力」という考え方については、「AI時代に必要とされる次世代PM力とは？」で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

では、この力はどこで身につけるのか。ここが、AI時代のエンジニアにとって一番現実的な問題かもしれません。

その力は、どこで身につけるのか

ここまで読んで、「言いたいことはわかるが、今の現場でそれをやる機会がない」と感じた方も多いのではないでしょうか。

判断する力も、チームを動かす力も、書籍や研修だけで身につくものではありません。目的を考える余地がある現場に立ち、実際に判断を任される経験を重ねて初めて身についていきます。つまり、能力そのものと同じくらい、どのフィールドに身を置くかが重要だということです。

ところが従来の働き方では、この「どこで働くか」を自分で決められないことが少なくありませんでした。参画先が会社側の判断で決まり、気づけば自分の意思と関係のない現場にいる。これでは、鍛えたい力があっても鍛える場所を選べません。

Necmosが案件選択制を採用しているのは、この構造を変えるためです。単価・契約内容・稼働場所・開発環境まですべて開示したうえで、参画するかどうかはご自身に決めていただきます。会社都合のアサインはありません。「上流工程に関われる現場に行きたい」「AIを取り入れているチームで働きたい」という判断を、自分の意思でできる状態にしています。

ただ、選択肢があるだけでは選べないのも事実です。だからNecmosではキャリア伴走として、専属のキャリアアドバイザーとの1on1を継続的に行っています。今の自分に足りない能力は何か、次にどんな現場を目指すのか。それを一緒に言語化し、次の案件選びにつなげていく。1回きりの面談ではなく、キャリアが変わり続ける前提で伴走し続ける仕組みです。

• 案件選択制について詳しくは：もう希望と違う案件で悩まない。「案件選択制」を採用する「新SES」の魅力とは
• キャリア伴走について詳しくは：キャリア伴走

まとめ

Necmosの開発現場の事例からもわかるように、AI駆動開発の要は「管理者（人間）」と「作業者（AI）」の役割分担をはっきりさせ、作業に入る前のすり合わせを徹底することにありました。AIが「How」を担うようになったからこそ、人間の仕事は「What・Why」を決めることに移っています。

そこで問われるのは、コードを書くスピードではありません。AIと自分の境界線を引き、目的から考え、出てきたものを判断する。そして空いた時間を、人にしかできない対話に向ける。次世代PM力こそが、これからのエンジニアに必要な能力です。

そして、その力は判断を任される現場に立ち、経験を重ねて初めて自分のものになります。何を身につけるかと、どこで身につけるか。この2つをセットで考えられるかどうかが、AI時代のキャリアを大きく分けていくはずです。

その選択を一人で背負う必要はありません。もし今、これからのキャリアに少しでも迷いがあるなら、一度お話を聞かせてください。

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