考察 Reflections

エンジニアリング文化、協働、理論と実践、そして変わりゆく技術についての考え。

2025年以降、「AIが新人の仕事を奪っている」という記事と「そうではない」という記事が並んでいます。この記事では数字を並べて食い違う理由を説明し、数字を読むための6つの質問と、どちらが正しくても新人にできることを紹介します。

AIツールが間違った答えを出したり、仕事を壊したりしたとき、誰が負うのか。この考察は、実際の2つの事例（エア・カナダとMata対Avianca）をたどり、責任の簡単な地図を描き、機械のせいにしないためにチームが今すぐできる5つのことを提案します。

AIがコードを速く書くので、プログラミングの創造的な部分はどこへ行くのかと問う人が増えました。この省察は、開発者の仕事を5つの層に分け、AIが担う層と残る層を見て、楽しさ、スキル、生産性の数字と並べ、リスクと技を保つ習慣を示します。

分厚い技術書と Stack Overflow の時代から AI エージェントまで、ソフトウェア開発という職業の6つの時代をたどります。開発者はどう働いてきたのか、ボトルネックはどこにあるのか、そして2027〜2030年以降に向けてどんなスキルを準備すべきかを考えます。