近年では、さまざまな業種業界でAIの活用が検討されています。とくにAIに関するキャッチアップのスピードが早いIT業種・エンジニアの方は、業務のなかで「どのように活用するのか」を実際に検討される場面も増えてきているのではないでしょうか。
本記事では、エンジニアの現場でAIを活用する方法や実際の利用事例、導入する際の注意点などを紹介します。また、AIの普及により「エンジニアは代替されるのか？」といった議論についても解説しますので、ぜひ本記事を参考にしてください。
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エンジニアはAIに代替される？
生成AIの技術により、単純なプログラミング業務は代替される可能性があります。現在でも、コードを入力しているときにサジェストで補完されたり、求めることを入力するだけでコードが生成されたりなど、補助的な役割として生成AIを活用することができます。
実際に、GitHub CopilotやOpenAI Codexなどを利用することで、関連したコードをAIが自動で生成してくれます。そのため、将来的には非エンジニアでも作業を代替できるようになることが予想されます。一方で、AIに指示を出したり、技術的な全体像を構想したりなど、開発の上流にある業務は引き続き求められるでしょう。また、データを司るデータサイエンティストや、AIを活用したAIエンジニアはむしろ需要が高まる可能性があります。
エンジニアがAIを活用してできること
AIを活用することで、エンジニアは下記のような取り組みが可能になります。
- プログラミングの作業効率化
- AIを活用したシステムの構築
プログラミングの作業効率化
先述したように、単純なプログラミング作業であれば自動化・効率化が可能です。指示内容をもとにAIがコードを生成（提案）してくれたり、ルーティンワークを学習させれば必要なタイミングでプログラムを自動で実行させることもできます。
プログラミングや事務作業の時間を短縮できるため、本来時間を割くべき業務に集中することができます。その結果、生産性が向上することでプロジェクトの成功や働き方改革の促進につながります。
AIを活用したシステムの構築
システムを開発する際に、AIを活用することでさらなる高度化を図ることができます。
たとえばAIによるナレッジベースを構築することで、社内に点在していたドキュメントを一元化して情報検索に役立てることが可能です。社内から寄せられたお問い合わせに対して、AIが自動で回答するシステムを開発することで、ヘルプデスクの負担を最小限に抑えます。また、回答に対するフィードバックを通してAIの精度を高めることも可能です。
このように、システムのなかにAIを搭載するだけで、従来までのIT技術では実現できなかった機能を実装することができます。
エンジニアの現場でAIを活用した企業事例
実際に、エンジニアの現場でAIを活用した企業事例を紹介します。
LINEヤフー株式会社
LINEヤフー株式会社では、エンジニアを対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」を導入しました。本システムは、エンジニアがコーディングをしている際にコードの補完や提案を行ってくれるツールです。導入したところ、1人あたりの1日のコーディング時間が約1〜2時間削減されたようです。
同社では、生成AI利用ガイドラインを策定して、AIの活用に向けた社内のルール基盤を固めたうえで積極的な利用を推進しています。
参考：LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始
株式会社NTTデータグループ
株式会社NTTデータグループは、2024年から法人向けシステムの構築に生成AI（人工知能）を導入することを発表しました。すでに実証実験の段階では、開発工数を7割削減するなど、大きな成果事例が出ています。
とくに「プログラミング」と「単体テスト」の工程では、高い成果を確認できており、コーディングを進めるうちに正確性が増してきているようです。プロンプトやファインチューニング（追加学習）を思考錯誤することで、精度の向上に努められています。
同社では、営業などの職種もあわせて、約19万5,000人が生成AIを利用できるように社内体制の構築を進めています。
参考：NTTデータが生成AI使うシステム開発手法を全技術者に展開、人月型契約が見直しに｜日経XTECH
参考：NTTデータが「生成AIありき」のSI、コード変換の作業工数を7割削減の効果も
株式会社サイバーエージェント
株式会社サイバーエージェントのオンラインクリニック事業部では「TOIRO美肌院」の開発にあたり、生成AIの技術を活用しました。「GitHub Copilot」や「ChatGPT」を利用して、まずは基本的なコードを生成し、その後に修正をする流れで開発を進めたようです。
結果として、事業部の人数がわずか2人にもかかわらず、生成したコードの量が全事業部で4位になるほどまで開発効率を向上させることに成功しました。生成AIで業務効率化に取り組むには「生成AIにできること・できないことは何か？」を理解したうえで取り入れることが重要であると述べられています。
参考：新規サービスの開発プロセスの効率化を支える生成AIの活用テクニック | CyberAgent Developers Blog
エンジニアの現場でAIを導入する際の注意点
AIを導入することでさまざまなメリットがある一方で、導入時にはいくつかの注意点があります。
- AIを導入する目的を明確にする
- 社員のAIに対するリテラシーを高める
- セキュリティリスクに気をつける
AIを導入する目的を明確にする
AIを導入する際には、目的を明確にすることが重要です。AIの導入はあくまで手段であり、目的を明確にしないままでは導入して満足してしまうおそれがあります。
まずは各部署にヒアリングをして、どのような問題が発生しているのかをヒアリングすることから始めます。複数の問題点を比較することで、共通の課題が見えてくるはずです。課題が明確になったあとに、できるだけ具体的な目標指標を設定しましょう。
社員のAIに対するリテラシーを高める
AIは導入するだけではなく、その先の活用が重要です。そのためには、利用する社員のITリテラシーを高める必要があります。定期的に研修を行ったり、情報交換の場を設けたりなど、AIを活用するきっかけを作ることが求められます。
セキュリティリスクに気をつける
AIの利用には、情報漏洩や著作権の侵害などのさまざまなリスクが伴います。導入する前にルールを設定したり、マニュアルを作成したりなど、社員が利用する際に迷わないような環境づくりが重要です。
また、とくにシステム開発の場面では、セキュリティリスクに対する配慮が求められます。実装するAIシステムで、個人情報や機密情報の流出が起きないように制御をかける工夫が必要になります。
まとめ
AI技術の発展は今後さらに進むことが予想されるため、ますますエンジニアの現場でも活用の機会が進んでくるでしょう。実際に、すでに大手企業やIT企業の間では実務で活用するケースも増えています。
エンジニアがAIを活用することで、プログラミングの作業効率化やAIを活用したシステムの構築などが期待されます。一方で、社員のITリテラシーを高めたり、セキュリティリスクに気をつけたりなど、各社でさまざまな課題があることも事実です。
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