学びの“チート”をマスターした世代は「基礎」が欠落しやすい？ AIネイティブな若手の育成で押さえておきたいこと

NEW! 2026.01.05 働き方

生成AIを自在に使いこなし、驚くほどのスピードでアウトプットしていく若手エンジニアたち。頼もしく感じる一方で、「本当に理解しているのだろうか」と、一抹の不安を覚えたことのあるマネジャーは少なくないかもしれない。

AIネイティブな若手たちの強み、そして弱みとはどこにあるのか。マネジャーとして支援すべきポイントとはどこなのか。

書籍『エンジニアリングリーダー　技術組織を育てるリーダーシップとセルフマネジメント』（オライリー・ジャパン）の訳者である岩瀬義昌さんに、これからの時代の若手エンジニアへのマネジメントについてアドバイスをもらった。

『Generative AI プロジェクト』リードエンジニア | エバンジェリスト
ポッドキャスト『fukabori.fm』運営者
岩瀬義昌さん（@iwashi86）

東京大学大学院修士課程修了後、2009年にNTT東日本に入社。大規模IP電話システムの開発などに従事したのち、内製、アジャイル開発に携わりたいという思いから14年にNTTコミュニケーションズSkyWay開発チームに転籍する。20年には組織改善に尽力すべく、ヒューマンリソース部に異動。22年からは再び開発部に戻り、全社のアジャイル開発・プロダクトマネジメントを支援。現在は、同社のイノベーションセンターテクノロジー部門でGenerative AI PJリーダーとして活躍。『エンジニアのためのドキュメントライティング』（日本能率協会マネジメントセンター）『エレガントパズル　エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか』（日経BP）など、数多くの技術書の翻訳に携わる。エンジニアに人気のポッドキャスト『fukabori.fm』を運営

AIネイティブ世代は学びの“チート”を使いこなす

ーー「AIネイティブ」と呼ばれる世代は、生成AIを使いながら仕事をすることがキャリアの初期段階から当たり前になっていますよね。その強みはどこにあるのでしょう？

新しい技術やAIツールが登場したときに「考える前にとりあえず触ってみる」という習慣が身に付いていることですね。さまざまなものに触れることで世の中の一番いいものを探していけますし、使いこなそうとする過程で試行錯誤するので自分の力にもなりますから。

加えて、学びのチートができることも一つの強みだと思います。

僕が若手だったころは、勉強のために技術書を手にとっても難しすぎて読めないことが少なくありませんでした。例えば、『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』なんかはページ数も多いですし、一人で読もうとすると心が折れてしまう人もいる。なので洋書や難解な書籍は、輪読会などでみんなで話し合いながら読み進めていったりしたものです。

ですが今ならAIに「ここはどういう意味？」と聞けば自分のレベルに合わせて噛み砕いて説明してくれます。一人でも、まるでコミュニティのように「誰かに教わりながら理解を深める」ことに近い体験ができるわけです。こうしたチートが可能になったことで、学びのスピードは格段に上がっていると思いますよ。

ーー経験を重ねてスキルを磨いてきたミドル層の中には、生成AIを使って学びをショートカットする若手に懸念を持つケースもあると聞きます。

懸念があるとすれば、「コンピュータサイエンス」や「ソフトウエアエンジニアリングの基礎」といった土台を学ばなくてもプロダクトが作れてしまうことでしょうか。一部には、あまりにも基礎を踏まないまま、いきなりプロダクト開発に進んでしまうケースがあります。

シンプルなシステム開発であれば、AIだけでもなんとか回せるかもしれません。ただ、複数のサーバーで処理を分散したり、本番環境で大量のコンテナが動いていたりするような世界になってくると、AIだけだと問題が起きたときにデバッグできないことがあります。そうなったときに、基礎が分からないと直すこともできない、あるいは修正案が妥当なのか判断できません。「まずどこを疑えばよいのか」という勘どころが育ちにくいのは、AIがある時代ならではの課題といえそうですね。

ーー「コーディングも保守もAIが担う未来がくるなら、人間が詳細を把握する必要はない」という見方もありますが。

システムを開発する上では、誰かが「このシステムはこういう設計なので、きちんと動くことが保証されています」と説明できる必要があります。その説明責任を果たすのが人間である以上、システム全体の構造をある程度理解している必要があるでしょう。

「ChatGPTがこう言っているから大丈夫です」では、説明責任を果たしたことになりません。なぜなら、説明対象の相手が納得しないからです。また、生成AIのアウトプットをそのまま結論にしていると、途中の思考プロセスが抜け落ちており深い議論に対応できません。

多くの場合、相手が納得できる形で説明を組み立てる必要があり、その部分は人間が担うべき役割。しかも、説明責任を果たす上では本人が周囲に信頼されている状態でなければなりません。そう考えると、システムの中身を理解することはスキップできないですよね。

応用よりも基礎を固める意識を持って

ーー岩瀬さんご自身としては、AIネイティブ世代の強みと課題についてどう思いますか？

「とりあえず使ってみる」というアジリティがあるのはうらやましいと思っています。一方で、僕自身は「自分の手でコードを書いて成長できる時代を経て良かった」というのが本心です。

さらっと触れただけの情報は、数年経つと忘れてしまうことが多い。一方で、時間をかけたのに上手くいかなかったり、時間を忘れて夜中まで没頭してデバッグしたりした経験は、今でも体に染みついています。

こうしたノウハウも、数年後にはAIに引き継がれていくでしょう。ただ、少なくとも現時点では人間のセンスや経験を完全に置き換えるのはまだ難しいと思います。

ーーAIネイティブな若手が増えたことで、開発現場に変化はありますか？

数年前までは、全く未経験で知識のない状態でIT業界に入ってくる人も大勢いましたが、最近はすでにある程度の知識が身に付いている若手が増えました。なので企業でも、時間をかけてゼロから育てるポジションは減っている印象です。

特に米国の採用トレンドを見ていると、若手のポジションがどんどん減っている傾向が見て取れます。4～5年程度の経験者レベルのスキルを求めるケースが増えている状況です。そういう意味では、若手が育つ隙間がAIによって埋められているとも言えるかもしれません。

ーー学びがチートできるようになったことで、「育成」をショートカットする企業も増えているということですね。とはいえ、自社の戦力として活躍してもらうためには一定のサポートが必要だと思います。AIネイティブな時代であっても教えていく必要がある領域はどこでしょうか？

「基礎」レイヤと「応用」レイヤで分けて考えたとき、アプリケーション開発の「応用」の部分はショートカットが効く領域だと思っています。例えば、応用レイヤでかつて人気だったjQueryが徐々に置き換わっていったことを思い出していただければ分かるように、今主流のフレームワークが10数年後も同じように使われているとは限りませんから。

ですが、裏側で使われている考え方や技術的エッセンスまでが失われるわけではありません。この「基礎」はショートカットしない方がよい領域です。

例えば、JavaScript の根幹にはプロトタイプベースという考え方があります。加えて、関数型言語のエッセンスも取り入れられています。この思想に基づくプログラミングの作法や、「なぜそのような構造になっているのか」「関数型のメリット・デメリット」という背景を理解することは、今もなお重要です。

こうした部分を理解しておくと、「なぜこの書き方だと速く動くのか」「なぜここでバグが出やすいのか」といった勘どころがつかめるようになります。「変わらない根っこ」を押さえておくことで、新しい技術に出会ったときにも、応用が利きやすくなるでしょう。

ーー具体的にはどのような行動が必要でしょうか？

OSSを書いて公開したり、学んだことをブログやLTで発信したりするといいですよ。自分の経験を言葉にして外に出し、フィードバックをもらう場をつくることは、市場価値を高めるだけでなく、自分の考えを整理する上でも大きな効果がありますから。

ーー会社によっては、評価の際にブログの投稿や登壇の回数が考慮されるケースもありますよね。そうした仕組みも含めて、アウトプットを後押しするチームをつくることは、マネジャーの役割と言えそうです。

そう思います。正直、勉強会に1回出たからといってどれほど直接的な価値があるのか計れないこともありますよね。一方で、その一歩が新しい出会いを生むことも多い。アウトプットやイベント参加は、それ自体がゴールというより、変化を起こすトリガーを増やす行動だと捉えると、チームとして後押しする意味はとても大きいと感じます。

ーーAIネイティブな若手エンジニアのマネジメントに携わる上で、ミドル層が意識した方が良いことはありますか？

経験豊富なミドル層の場合、（自分が好きだった）かつての「ベストプラクティス」に固執してしまうケースがあります。例えば、オブジェクト指向が盛り上がっていた時期には、GoF（Gang of Four）のデザインパターンが一種のバイブルのように扱われていましたが、その頃の感覚のまま止まってしまうと、「デザインパターンこそが正義だ」という思考に陥りがちです。もちろん今でも有用なパターンもありますが、全てがそうではありません。

プログラミング言語の仕様も、システム開発のスタイルも大きく変わり続けています。「今の時代に合ったやり方」が常にアップデートされているからこそ、ミドル層は自分たちが歩んできた時代の正解を疑い続ける必要があるのではないでしょうか。

取材・文／福永太郎　編集／秋元祐香里（編集部）