〜責任・保守・技術的負債から考えるAI時代の現実〜

近年、OpenAI のChatGPTなど、AIによるコード生成ツールが急速に普及しています。

「もうエンジニアはいらないのでは？」
そんな声も聞かれるようになりました。

しかし本当にそうでしょうか？

本記事では、次の3つの視点から整理します。

1. AIが書くコードでエンジニアの仕事はなくなるのか
2. AI製プロダクトの責任は誰が取るのか
3. 困った時だけ直してくれるエンジニアは見つかるのか

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1. AIがコードを書く時代、エンジニアは不要になる？

結論から言えば、

エンジニアの仕事は「なくならない」。
ただし「役割は変わる」かも知れません。

AIは確かにコードを書けます。非常に高速です。

しかしAIは：

• ビジネス要件の本質を理解する
• 長期運用を前提に設計する
• リスクを先読みする
• 責任を負う

ことはできません。

つまり、
コードを書く作業は代替されても、問題解決は代替されないのです。

今後価値が上がるのは：

• 要件定義ができる人
• 設計できる人
• AIの出力をレビューできる人
• トラブル対応できる人

「書ける人」より「直せる人」が重要になります。

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2. AIが作ったサイトに不具合発生。誰が責任を取る？

ここが非常に重要なポイントです。

AIで作ったサイトやアプリが公開後に：

• 個人情報漏洩
• 決済トラブル
• サービス停止
• データ消失

が起きた場合。

責任を取るのは誰か？答えは明確です。

公開した事業者・運営者です。

AIは法的主体ではありません。あくまでツールです。

AIが書いたからといって、責任がAIに移るわけではありません。

つまり、

「AIで作った」は免責理由にならない。

ここを理解せずに公開すると、大きなリスクを抱えることになります。

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3. 困った時だけ直してくれるエンジニアは見つかるのか？

よくある考え方：

「AIで作って、問題が出たらその時エンジニアに頼めばいい」

現実は、かなり厳しいです。

理由①：AI生成コードは構造が不透明

• 設計思想がない
• コメント不足
• 不要な依存関係
• セキュリティ考慮不足

エンジニアからすると、「これ直すより作り直した方が早い」というケースが少なくないかも知れません。

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理由②：スポット対応はリスクが高い

エンジニア側の視点：

• 全体構造を把握していない
• 他にバグが潜んでいる可能性
• 修正で別の箇所が壊れるリスク
• 責任範囲が曖昧

そのため多くのエンジニアは、

✔ 最初から関わる案件
✔ 継続契約案件

を好みます。

「困った時だけ」は、引き受けてもらいにくいのが現実です。

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4. AI開発の最大の問題：技術的負債

AI開発が広がることで短期的なスピードを優先した結果、

• 設計が雑
• 可読性が低い
• 拡張性がない
• テストがない

状態になること。

AIはスピードを最大化します。
しかし設計思想まで保証してくれるわけではありません。

結果として：

• カスタムできない
• 機能追加できない
• バグが増える
• 保守コストが跳ね上がる

という未来が待っています。

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5. AI時代に生き残るのは誰か？

ここが本質です。

AI時代は：

• 作れる人が増える
• 直せる人が希少になる

時代です。

価値が上がるのは：

✔ 設計できるエンジニア
✔ セキュリティが分かる人
✔ 障害対応できる人
✔ レビューできる人

AIは「加速装置」です。

しかし、ハンドルを握る人がいなければ事故は起きます。

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6. 結論

AIがコードを書く時代はすでに始まっています。

しかし：

• 仕事はなくならない
• 責任は人間が負う
• 困った時だけのエンジニア確保は難しい
• 技術的負債は確実に増える

だからこそ、エンジニアの価値は「書く」から「守る」へ変わっていきます。

AIは開発のカジュアル化を進めました。
しかし同時に、

本物のエンジニアの価値を浮き彫りにしている

とも言えるかも知れません。