AIが発達したとしてもエンジニアは英語を学ばなければならない理由

パリのKubeconというカンファレンスに出席した。

Kubernetesという世界中で使われている技術に関するカンファレンスだったので、GoogleやApple、Spotify、RedHat、Datadogなど、世界を代表する企業のエンジニアが参加していた。

この世界中のエンジニアが集うカンファレンスに出席して確信したことがある。

それは、AIが発達したとしてもエンジニアは英語を習得しなければならないということだ。（この記事の内容はエンジニア以外の職種にも当てはまる。私はエンジニアのため、エンジニア目線で解説していくが、あなたが他の職種だったとしても、自分の職種に当てはめて読んでほしい）

AIがあれば日常業務はなんとかなる

「AIが同時通訳や翻訳をしてくれるようになるので英語を学ぶ必要はない」という主張を聞くことが多い。

確かにリモートワーク・テキストコミュニケーション中心のエンジニアカルチャーを考えると、AIに日英・英日翻訳させてしまえば仕事で英語に困ることはない。（実際、私は英語が使えない状態で英語公用語の会社に入社したが、テキストコミュニケーションで困ることはなかった)

また、AIがさらに進歩して、スラングや文章のコンテキストまで加味した同時通訳ができるようになれば、オンライン会議上で英語を完璧な日本語に変換してくれる未来も来るだろう。

後ほど解説するが、同時通訳がどれだけ進歩したとしても、文法体系の違いによる時間差は発生する。しかし、仕事の会話をするだけならその時間差は問題ない。
※`I don't think so` と`私はそう思いません`では、否定のnotとませんの位置の違いからどうしても通訳にラグが生じる

AIでは埋めれない大きな壁

仕事で困らないのなら、なぜ英語を学ばなければならないのか？と疑問に思った読者も多いと思う。

だが、あえて断言しておく。

「英語を話せないエンジニアは仕事がなくなる」

英語を話せないエンジニアは、5年後には面白く条件のいい仕事を得られなくなり、10年後にはエンジニアと名乗れなくなるだろう。

これは、世界トップクラスのエンジニアが集まるカンファレンスに参加し、グローバルレベルのエンジニアと日常的に仕事をするようになって私が確信したことだ。

なぜ、そう断言できるのか説明していく。