Women Tech Terrace 2025で考える「AI時代を生き抜くエンジニアのキャリア戦略～技術×ビジネス×教育 それぞれの視点から～」

Profile

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  小島舞子氏
  株式会社クラフター 代表取締役社長
  企業内独自書類を参照できる安全な生成AIツール「Crew」とDX販促支援ツール「CraftChat」企画運営。2022年7月にマネックスグループにM&A。Women AI Initiative発起人。一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）協議員。Newspicksプロピッカー。Forbes JAPAN Women In Tech 30。NPO法人Waffle ビジネス開発講座 指南役。『企業競争力を高めるための生成AI活用の教科書』出版（Gakken）

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  讃井康智氏
  ライフイズテック株式会社 取締役　最高AI教育責任者（CEAIO）
  東京大学教育学研究科にて学習科学の世界的権威、故三宅なほみ教授に師事し、全国の学校での協調的・創造的な学びづくりを支援。 2010年にライフイズテックを創業。中高生向けプログラミング教育を累計約6万人に届け、世界2位の規模まで成長。 学校・塾向けの「ライフイズテックレッスン」や企業・自治体向けDX研修も提供。 文科省「教育データ利活用に関する有識者会議」委員、経産省 産業構造審議会「教育イノベーション小委員会」委員、NewsPicksプロピッカー（教育領域）なども歴任。

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  森田久美子氏
  特定非営利活動法人Waffle ディレクター
  NTTドコモに新卒入社後、ネットワークエンジニア・PMとして巨大データセンターの構築やアジア各国の通信キャリア向けネットワークコンサルに従事。米国法人で技術調査・新規事業開発ならびに業界団体との協働や政策提言を担当。帰国後に女性エンパワーメントサークル「LEAN IN DOCOMO」を共同設立し、人事部公認のもと約1,000人に研修の機会を提供。2022年よりWaffleに参画し、教育プログラムの統括やパートナー企業との協業、政策提言を担う。2024年、米国国務省International Visitor Leadership Program（IVLP）に選出。

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  神谷優
  株式会社サイバーエージェント Tech DE&I Lead
  Developers Connect室マネージャー 兼 ソフトウェアエンジニア
  2008年新卒入社以来、複数のサービス立ち上げに携わる。2015年以降3度の育休を挟みつつ、定額制音楽配信サービスにてソフトウェアエンジニアとして、子ども向けプログラミングサービスにて海外開発部門責任者として長くtoC向け開発に携わる。2024年よりDevelopers Connect室長。 社外ではWomen Techmakers Ambassadorを務めるほか、Forbes Japan 「Women in Tech 30」2024にも選出。

ジェンダーギャップ指数118位の裏には、高等教育における女性比率という課題が

AI時代においても、変わらず必要とされる能力

神谷：少し話は変わりますが、自律型AIエージェントの台頭により、特にジュニアエンジニアをどのように育成していくべきか、そもそも採用基準をどう考えるのかといった点について悩む企業も多いと思います。
例えば、私はソフトウェアエンジニアとして新卒入社後、実装やテストなど一通りの開発業務を経験してきました。そうした経験は、AIのアウトプットを見極めるうえで今も活きていると感じています。

ただ同時に、過去のやり方に固執するエンジニアほど、今後は淘汰されていくのではないかという危機感もあります。これからのジュニアには、経験の有無よりも、AIと共に柔軟に学び続ける姿勢が求められるのではないでしょうか。どう育成すべきだとお考えですか。

小島氏： 例えば、計算機の時代にはそろばんの仕組みもある程度理解する必要があったかと思うのですが、現代となっては必ずしも必要なものではありませんよね。それと同じように、今後は今までエンジニアが担ってきた全工程を経験せずとも、よりクリエイティビティを発揮することに価値が置かれる時代がくると考えています。

コーディングだけでなく、仕様書の確認やコードレビュー、データクリーニングなどエンジニアには様々な業務がありますが、その中で最も苦手だったり時間を使いたくないものをAIに任せられるというのが今のフェーズではないでしょうか。AIが一番効果を発揮するのは、これまでの競争を平坦化するという点にあると考えています。例えば、これまでコーディングが苦手な人でも素晴らしいコードが書けるようになるとか。だから初心者にとってはあらゆるハードルが下がって、非常に良い時期だと思うんですね。
逆にシニアエンジニアの方々だと、よりクリエイティブな業務や、もっと注力したいと考えていた論文の執筆など、これまで時間がかけられなかったタスクにフォーカスできるタイミングだと思います。

讃井氏：教育現場で大規模言語モデル（以下、LLM）を使用することが、学生の学習にどのような影響を与えるのか調査した、ドイツとオランダの大学の共同研究（ “AI Meets the Classroom: When Do Large Language Models Harm Learning?）が2024年8月に発表されました。この調査では、Substitutive Use（課題の解答そのものを LLM に生成させる利用） については学習トピック量は増えるものの、-7%理解度が下がったという結果が出ており、LLMが教育に有益なツールとなりうる一方で、その効果は学生の利用方法に大きく依存することが示されました。

そこで、基礎をどこまで学ばせるべきかという議論ですが、教育にも関わる点が大きく2つあると私は考えています。
1つ目は、従来通り基礎をきちんと理解することが大切であるという視点。解答そのものを 生成AI に生成させる利用だと、学習量は増えても理解度は下がるという研究結果も出ています。生成AIを利用しつつも、きちんと基礎を理解できる学習が重要です。その上で、AIを用いる新たな環境においても、高品質なプロダクトが生み出せるような生産工程に変えていく必要があります。
2つ目は、そもそもエンジニアとして熟達していく過程が変わるという視点です。これまでは基礎を徹底的に理解させた上で、ようやく「あなたはこういうものが作れますよ」という過程でした。でも、AIがすぐにアウトプットを生成してくれる現在においては、先にものがつくれて、コーディングやデザインの知識理解というものが、後からついてくる可能性もあります。少なくとも、熟達過程が変わる可能性があるという前提に、私たちは立たなければいけないということだと考えています。

小島氏： 問題解決能力や批判的思考といったスキルは変わらず必要だと思います。AIがどれだけのものを出力できたとしても、それらを鵜呑みにせずジャッジする能力は欠かせません。

AIで大きく変わりつつある教育現場。私たち一人ひとりにできることとは

神谷：みなさんがおっしゃっている通り、今後は教育のあり方も大きく変わっていくことが予想されます。

讃井氏：私自身としては、やはり教育のゴールが変わるタイミングだと思っています。一問一答形式での知識ではなく、知識を構築していくことをゴールとする考え方に移り変わるのではないかと。カナダの教育学者 カール・べライターとマリーン・スカーダマリアが提唱した「知識構築共同体」という概念があるのですが、学習者自身がもっと自発的に探究し、新しい知識を作っていくまでに至る学習方法・学習環境・学習共同体を作っていこうとする考えなんですね。黙って聞くだけの一斉型の授業はもちろん、対話型のグループ学習であっても、教える側が計画した内容の中で考えているだけなので、学習者の可能性を抑制しているのではないかと彼らは言っています。
AI時代の面白さというのは、これまで以上に様々な情報にアクセスし、多くのアウトプットを作り出すことができる点にあると考えています。自ら知識を構築できる子供たちをどう育てていくのか、という方向に教育のゴールを向け、文科省が進めているプログラミング教育や総合的な学習(探究)の時間もさらにレベルアップしてほしいと願っています。

森田氏： IT教育の視点で考えると、自分が開発したもので社会にインパクトを与えたいと考えている子供たちにとって、今が本当に大きなチャンスだと思います。子供たちが自らリーダーシップを発揮し、社会を変えていく存在になるためには、教える側である我々がどういう存在であるべきなのか、しっかり考えていかなければなりません。