エンジニアを目指す学生と共に考える、生成AIでエンジニアの未来はどう変わるのか

Profile

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  長瀬慶重
  当社専務執行役員（技術担当）
  通信業界での研究開発を経て、2005年入社。「アメーバブログ」やコミュニティサービス「アメーバピグ」、ソーシャルゲーム、コミュニティサービスなどのサービス開発を担当し、2014年に執行役員、2020年に常務執行役員に就任。「ABEMA」をはじめ当社のメディア事業に携わるエンジニアの採用や、技術力をさらに向上するための評価制度などの環境づくりにも注力している。現在はサイバーエージェント専務執行役員（技術担当）を務める。

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  毛利真崇
  AI事業本部　AIクリエイティブDiv 統括
  2005年当社新卒入社。 広告代理事業の営業に従事した後、セントラルアカウントデザイン室を立ち上げ、広告プロダクトのアルゴリズム解析および運用設計、自動化ツールのプロダクトマネージャーを担当。2017年にAIクリエイティブDivを立ち上げ、AIや3DCGを活用した広告クリエイティブの効果予測や自動生成の研究開発のビジネス開発責任者・統括として従事。

早々にプロダクトに実装し、着実に広告効果を改善。当社のAI活用事例

サイバーエージェントが展開する事業においてAIをどのように活用しているのか、独自開発の各種事例をご紹介します。

「エンジニアが将来コーディングする必要ってありますか？」学生からの様々な質問

長瀬：続いて、生成AIによってエンジニアの未来はどう変わるのか？というテーマで、学生のみなさんからの質問に答えていきたいと思います。事前にいただいたアンケートから、上位6つを厳選しました。

質問1「エンジニアが将来、コーディングをする必要ってあると思いますか？」

毛利：将来的にゼロになることはないと思いますが、生成AIの登場によって、コーディングする機会自体は格段に減ると考えています。

長瀬：サイバーエージェントでは現在6～7割以上のエンジニアがGitHub Copilotを活用しており、Copilotで推薦されたコードの3-4割が採択されている状況です。今後5年以内にはその比率がさらに上昇すると考えられるので、コーディングの量はかなり減るでしょう。現場のエンジニアによると、感覚的に2割前後は生産性が改善したとのことでした。

質問2「生成AIで様々なことができるようになりましたが、今後エンジニアとして1つの技術を極めるべきでしょうか？それとも様々な職種を知っておいた方が良いですか？

長瀬：まず1つの技術をしっかり確立した後に、他の領域についても知見を広げることが非常に大事な時代になると思います。これまでは特定の専門性だけで成立していた一面もありましたが、今後はより総合的な技術が求められるようになると思います。

毛利：私も同じ意見です。私のチームのエンジニアを見ていて思うのは、1つの技術を極めることの難しさです。本当にその技術が好きな人って、仕事以外にも技術検証を進めたりと趣味と仕事の間がないほど没頭しているんですね。素晴らしいことですが非常に大変なことでもあるので、1つの技術を学習した後に知識をどんどん広げていくことを多くの学生におすすめしたいです。

質問3「生成AIが大事なのはわかるのですが、何から学べばいいのかわかりません。」

毛利：自分の専門ではないものに生成AIツールを活用することがすごくおすすめです。例えば私はデザイナーではないので、画像生成のMidjourneyとかStable Diffusionを触っていると、自分の能力が本当に拡張されているように感じました。

長瀬：確かにそれはありますね。先日、新しい未来のテレビ「ABEMA」で放送したドラマのデータを使って、脚本のレビューを行うツールを作ってみたのですが、自分が知り得ない領域で検証すると、生成AIの凄さが一気に分かると思います。

毛利：100点を出すために使うというよりは、自分の能力では20点くらいにしか到達できない領域を生成AIによって80点まで上げてくれる、という感覚で使うとすごく利益を得られると思います。

質問4「エンジニアは、これからも価値の高い職種であり続けると思いますか？」

長瀬：私は毎年小学生のためのプログラミングコンテスト「Tech Kids Grand Prix」の審査員を務めているのですが、年々レベルが上がっていることを感じます。とはいっても、その子たちが皆将来エンジニアを志しているわけでもない。そう考えると、今後はまるでExcelを触るかのように、当たり前にプログラミングする時代が来るかもしれないと感じます。

ただ、コンピュータサイエンスなど根本的な部分に興味がなければ、技術を深掘りできません。エンジニアとしての自分の強みや軸をしっかり持った上で、例えばマーケティングなどその他貢献できる分野を探していく、いわば掛け算的な働き方が主流になるのではないでしょうか。

毛利：私は、エンジニアという言葉の定義をどう捉えるか次第で、これからも最も価値の高い職種の1つであり続けると考えています。単にコードだけを書く人の価値はどんどん下がってしまいますが、クリエイティビティに溢れ、生成AIを活用してスピーディに何かを創り出せる人の価値はさらに向上していくと思います。

質問5「生成AIを使わなくても、エンジニアとして活躍できる可能性はありますか？」

毛利：可能性としてはあると思いますが、生成AIの各ツールでどんなことができて何が得意なのか、何が苦手なのか、といった点を理解しておく必要はあると考えてます。ものすごい勢いで発展しているので、とにかくこのスピードに追いつくためには今生成AIを使って、技術の変化をキャッチアップすべきだと思います。

長瀬：サイバーエージェントで活躍している若手や、会社を代表する優秀な技術者の共通点の1つとして挙げられるのが、知的好奇心があって変化に寛容な点です。生成AIに限らず大事なのは、新たな技術やトレンドをキャッチアップして、興味を持てる気質であること。生成AIの登場によって、コーディングに限らず様々な業務が効率化することは明らかなので、それをいかに取り入れ、自分自身のバリューをどう高めていくかという発想が不可欠だと思います。

質問6「海外と日本のAI技術の差について聞いてみたいです」

毛利：最後に、チャットで多かった質問に回答しますね。私のチームでLLMを開発していることもあり、技術の差については特に感じません。

ただ違いとしてあるのが、GPUとデータ量です。グローバルと日本の約1億人しかターゲティングしない環境だと、そのマシンリソースに圧倒的な差がついてしまいます。また、やはり英語と日本語のデータ量にも大きな差があるので、生成という観点では英語圏の方がやりやすさはあります。

長瀬：ただ逆に言えば、日本語というドメスティックな領域で生成AIによって生まれるビジネスチャンスにグローバル企業は参入できません。そういった大きなチャンスに向かって、毛利はじめ私たちが引き続き取り組んでいければと思います。

成長産業で、AI時代にも自分なりの価値が提供できるエンジニアに

長瀬：最後に、サイバーエージェントでの生成AIに関する様々な取り組みをご紹介します。
先ほどご紹介した全社で利用を促進しているGitHub Copilotに加え、生成AIの台頭により採用要件のアップデートも検討しています。