シンギュラリティ後のシステム開発者の在り方、AIと共存するための技術と思考

こちらの文章は、99%がスマートフォンのBingアプリを使用した音声による会話から得たものです。トップ画像もBingＡIで生成しました。執筆者はシステムエンジニアであり、自身が関わっている作業の大部分がAIに置き換えられることをここ数週間で実感しました。シンギュラリティ以降、システム開発者として必要なスキルに不安を感じていたため、AIとの会話の内容を要約したものです。

はじめに

人工知能（AI）が人間の能力を超える時代が来るのではないかという話題が近年盛んに取り上げられています。このような時代の到来を示す言葉として「シンギュラリティ」という概念があります。

シンギュラリティとは、「AIなどの技術が、自ら人間より賢い知能を生み出すことが可能になる時点」や「それによってもたらされる世界の変化」を指す言葉です。アメリカの発明家であり、AI研究の権威であるレイ・カーツワイル氏は、2045年にシンギュラリティが到来すると予測しています¹²。

もしシンギュラリティが実現した場合、私たちの社会や生活はどう変わっていくのでしょうか。また、私たちはどう対応していくべきなのでしょうか。この本では、シンギュラリティ後に求められる能力について考えてみたいと思います。

第一章では、AIに代替されない職業やスキルについて紹介します。第二章では、AIと協働する能力について紹介します。第三章では、AIに生み出せない創造性について紹介します。

この本を読んで、シンギュラリティ後も生き残れる人材になるためのヒントを得られれば幸いです。

第一章　AIに代替されない開発スキル

シンギュラリティが起こると、人間の仕事がAIに置き換わる可能性があります。特に、単純作業やルーチンワークはAIに代替されやすいと考えられています。しかし、すべての仕事がAIに奪われるわけではありません。AIに代替されにくい開発スキルとはどのようなものでしょうか。

AIに代替されやすい開発スキルとは何か？

まず、AIに代替されやすい開発スキルとは何かを考えてみましょう。一般的に、以下のような特徴を持つ開発スキルはAIに代替されやすいと言えます。

- 汎用性が高く、標準化されたもの
- ルールや手順が明確であるもの
- 繰り返し行われるもの
- 人間の感情や価値観が関係しないもの

例えば、以下のような開発スキルはAIに代替されやすいと考えられます。

- HTML/CSS/JavaScriptなどのフロントエンド技術
- WordPressなどのCMS（コンテンツ管理システム）技術
- テストコードやドキュメント作成などの品質管理技術
- バグ修正や保守運用などのメンテナンス技術

これらの開発スキルは汎用性が高く、標準化されたものであり、ルールや手順が明確であることが多く、繰り返し行われることが多いです。また、人間の感情や価値観が関係しないことも多いです。そのため、これらの開発スキルはAIによって自動化される可能性が高いです。

AIに代替されにくい開発スキルとは何か？

次に、AIに代替されにくい開発スキルとは何かを考えてみましょう。一般的に、以下のような特徴を持つ開発スキルはAIに代替されにくいと言えます。

- 特定分野や業界への深い知識・経験・洞察力を必要とするもの
- 複雑で多様な問題解決能力を必要とするもの
- 創造的で革新的なアイデアを必要とするもの
- 人間同士または人間と機械間でコミュニケーション能力を必要とするも

例えば、以下のような開発スキルはAIに代替されにくいと考えられます。

- AI/ML/DL（人工知能/機械学習/深層学習）技術
- IoT（モノのインターネット）技術
- AR/VR/MR（拡張現実/仮想現実/複合現実）技術
- ブロックチェーン技術

これらの開発スキルは特定分野や業界への深い知識・AIに代替されないづらい開発スキルです。
AIに代替されやすい開発スキルとAIに代替されにくい開発スキルを見てきましたが、それだけでは不十分です。AIに代替されないためには、プログラミング言語やフレームワークも重要な要素です。

プログラミング言語やフレームワークは、開発者がコードを書く際に使用するツールです。プログラミング言語はコンピュータと人間が共通の言葉でコミュニケーションするためのもので、フレームワークはプログラムの基本的な構造や機能を提供するものです。

プログラミング言語やフレームワークは数多く存在し、それぞれに特徴や用途があります。しかし、すべてのプログラミング言語やフレームワークがAIに代替されないわけではありません。AIに代替されないためには、以下のような特徴を持つプログラミング言語やフレームワークを選択することが重要です。

- 需要が高く、将来性があるもの
- 機能性が高く、柔軟性があるもの
- 学習コストが低く、使いやすいもの

例えば、以下のようなプログラミング言語やフレームワークはAIに代替されない可能性が高いと考えられます。

- Python：AI/ML/DL/IoT/データサイエンスなど幅広い分野で活用される人気・需要共に高い汎用的なプログラミング言語。文法がシンプルで初心者でも学びやすく、豊富なライブラリやフレームワーク（Django/Flask/TensorFlow/PyTorch等）がある。
- Java：Androidアプリ開発やWebアプリ開発・エンタープライズシステム開発など多岐にわたって使用される堅牢・安定・高速なオブジェクト指向型プログラング言語。移植性が高く、多くのプラットフォームで動作する。有名なフレームワークにはSpringやStrutsがある。
- C/C++：システム開発やゲーム開発・組み込み開発などに使用される低水準・高速・高性能なプログラミング言語。メモリ管理やポインタ操作など難易度が高いが、その分自由度が高く、最適化されたコードを書くことができる。
- Ruby：Webアプリ開発に使用される人気の高いスクリプト言語。文法が自然言語に近く、読みやすく書きやすい。有名なフレームワークにはRuby on Railsがある。
- JavaScript：WebサイトやWebアプリの動的な機能を実現するために使用されるスクリプト言語。HTML/CSSと組み合わせてフロントエンド開発に使用するほか、Node.jsなどのフレームワークを使ってバックエンド開発もできる。
- Swift：iOSアプリ開発に使用されるApple社製のプログラミング言語。文法がシンプルで安全性が高く、パフォーマンスも優れている。

これらのプログラミング言語やフレームワークは、需要が高く、将来性があるだけでなく、機能性が高く、柔軟性があるものです。また、学習コストも低く、使いやすいものです。これらの特徴はAIに代替されにくい要素と言えます。

しかし、これらのプログラミング言語やフレームワークを学んだからといって安心できるわけではありません。技術は日々進化しており、新しいプログラミング言語やフレームワークも次々と登場しています。そのため、常に最新の技術動向をキャッチアップし、自分のスキルを更新していくことが重要です。

AIに代替されないためには、「何を学ぶか」だけでなく、「どう学ぶか」も大切です。自分で問題を見つけて解決する能力や創造的で革新的なアイデアを生み出す能力も必要です。また、人間同士または人間と機械間でコミュニケーションする能力も必要です。

この章ではAIに代替されない開発スキルについて紹介しました。次章ではAIと協働する開発能力について紹介します。

第二章　AIと協働する開発能力

シンギュラリティが起こると、AIに代替されない開発スキルだけでなく、AIと協働する開発能力も重要になってきます。AIと協働するとは、AIを自分のパートナーとして認識し、AIの能力を最大限に活用しながら、自分の能力も発揮することです。

AIと協働するメリットとデメリット

まず、AIと協働するメリットとデメリットについて考えてみましょう。AIと協働するメリットは以下のようなものがあります。

- AIは人間にはできない高速・正確・大規模な処理が得意であるため、効率性や品質が向上する。
- AIは人間には思いつかないような新しいアイデアや解決策を提案してくれる可能性があるため、創造性や革新性が向上する。
- AIは人間の感情や偏見に影響されないため、客観的かつ公平な判断ができる。
- AIは人間の知識や経験を学習し、フィードバックしてくれるため、自己成長やスキルアップに役立つ。

一方で、AIと協働するデメリットもあります。以下のようなものが挙げられます。

- AIは人間の感情や価値観を理解しないため、コミュニケーションや信頼関係が構築しにくい。
- AIは人間の倫理観や社会規範に従わない可能性があるため、不適切や不道徳な行動を取る恐れがある。
- AIは人間の意図や目的を把握しない場合があるため、予期せぬ結果や問題を引き起こす可能性がある。
- AIは人間より優秀であることを認識させられることで、人間の自信やモチベーションが低下する可能性がある。

以上からわかるようにAIと協働するためのデータ分析・機械学習スキルAIと協働するためには、データ分析・機械学習スキルも必要です。データ分析・機械学習スキルとは、データを収集・整理・分析し、AIに適したモデルやアルゴリズムを選択・設計・実装・評価する能力のことです。

データ分析・機械学習スキルがあれば、以下のようなことができます。

- AIに必要なデータを効率的に入手し、品質や量を確保する。
- AIに最適なモデルやアルゴリズムを選択し、パラメータやハイパーパラメータを調整する。
- AIの性能や精度を評価し、改善策や問題点を見つける。
- AIの出力や挙動を解釈し、意味や根拠を理解する。

これらのことができれば、AIと協働する際に以下のようなメリットがあります。

- AIの目的や要件に合わせて最適なソリューションを提供できる。
- AIのエラー率やバイアス率を低減できる。
- AIの信頼性や透明性を高められる。
- AIのフィードバックや提案に対して論理的かつ効果的に応答できる。

データ分析・機械学習スキルは、プログラミング言語（Python/R/SQL等）やフレームワーク（TensorFlow/PyTorch/scikit-learn等）だけでなく、数学（統計学/確率論/線形代数等）やビジネス（業界知識/市場分析/戦略立案等）も含まれます。そのため、幅広い知識と経験が求められます。
データ分析・機械学習スキルは、オンラインコースや書籍などの教材を利用することで学ぶことができます。しかし、それだけでは不十分です。実際にデータを扱って分析や機械学習を行うことが重要です。

データ分析・機械学習スキルを身につけるためには、以下のような方法がおすすめです。

- Kaggleなどのオンラインプラットフォームでデータセットやコンペティションに参加する。
- GitHubなどのオンラインサービスで自分のプロジェクトやコードを公開し、フィードバックを得る。
- Meetupなどのオフラインイベントで他の開発者やエンジニアと交流し、知識や経験を共有する。

これらの方法は、データ分析・機械学習スキルだけでなく、コミュニケーションスキルやチームワークスキルも向上させることができます。また、最新の技術動向や業界動向もキャッチアップすることができます。

この章ではAIと協働する開発能力について紹介しました。次章ではAIに生み出せない創造性について紹介します。

第三章　AIに生み出せない創造性

シンギュラリティが起こると、AIに代替されない開発スキルやAIと協働する開発能力だけでなく、AIに生み出せない創造性も重要になってきます。創造性とは、新しいものや価値あるものを生み出す能力のことです。

創造性が必要な理由

まず、創造性が必要な理由について考えてみましょう。創造性が必要な理由は以下のようなものがあります。

- 市場や社会のニーズや課題に応えるためには、既存のものではなく、新しいものや価値あるものを提供する必要がある。
- 競争力を維持するためには、他者と差別化されたものや優れたものを提供する必要がある。
- 未来を切り拓くためには、想像力やビジョンを持って、新しい可能性や方向性を探求する必要がある。

次に、AIに生み出せない創造性の特徴について考えてみましょう。AIに生み出せない創造性の特徴は以下のようなものがあります。

- 感情や感性を持っていること
- 直感やひらめきを持っていること
- 多様な視点や知識を持っていること
- 挑戦や失敗を恐れないこと

例えば、以下のような創造的な作品や活動はAIに生み出せない可能性が高いと考えられます。

- 芸術作品（絵画/音楽/文学等）
- エンターテイメント作品（映画/アニメ/ゲーム等）
- 発明品（特許/商品/サービス等）
- 革新的なアイデア（ビジネスモデル/社会貢献/教育等）

これらの創造的な作品や活動は、感情や感性を表現したり、直感やひらめきを活用したり、多様な視点や知識を組み合わせたり、挑戦や失敗を乗り越えたりすることで生まれます。これらの要素はAIには欠けており、人間にしか持ち得ないものです。

創造性は、AIに生み出せない人間の強みであり、シンギュラリティ後も生き残るために必要な能力です。しかし、創造性は生まれながらに持っているものではありません。創造性は、意識的に鍛えることで身につけることができます。

創造性を身につけるためには、以下のような方法がおすすめです。

- 感情や感性を豊かにするために、自分の好きなことや興味のあることを積極的に行う。
- 直感やひらめきを刺激するために、日常的にブレインストーミングやアイデアノートなどのクリエイティブな活動を行う。
- 多様な視点や知識を得るために、自分の専門分野以外の分野やジャンルにも触れてみる。
- 挑戦や失敗を恐れないために、自分のコンフォートゾーンから抜け出して新しいことや難しいことに挑戦してみる。

これらの方法は、創造性だけでなく、自信やモチベーションも向上させることができます。また、楽しみや喜びも増えることができます。

この章ではAIに生み出せない創造性について紹介しました。最後まで読んでくださりありがとうございます。この本がシンギュラリティ後も生き残れる人材になるには以下のスキルが必要であると要約できます。

- AI技術への理解：AI技術の仕組みや特徴、限界や問題点を把握すること。
- 論理的思考力：目的や条件を明確化し、論理的に分析し判断する能力。
- コミュニケーション能力：AI技術を使って他者と協働したり交渉したりするための能力。感情や価値観を伝えたり受け止めたりすることも含む。
- 創造性：AI技術では到達できない新しい価値やアイデアを生み出す能力。既存の枠組みから脱却したり異分野と結びつけたりすることも含む。

以上がシンギュラリティ後も必要となるスキルの要約です。

終わりに

こちらの文章は、99%がスマートフォンのBingアプリを使用した音声による会話から得たものです。執筆者はシステムエンジニアであり、自身が関わっている作業の大部分がAIに置き換えられうることを認識しています。シンギュラリティ以降、システム開発者として必要なスキルに不安を感じていたため、AIとの会話の内容を要約したものです。