概要
https://zenn.dev/drsprime/articles/engineer-development-by-using-ai
詳細内容
## AI時代のエンジニア育成 - 依存ではなく活用を促進するための3つの実践的アプローチ
https://zenn.dev/drsprime/articles/engineer-development-by-using-ai
AI時代のジュニアエンジニア育成において、AIへの依存ではなく活用を促すため、AI活用による理解度チェック、AIなし開発日、ペアプログラミングの3つの実践的アプローチを提案する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[エンジニア育成, AI活用術, ジュニアエンジニア, 学習効果, 開発プロセス改善]]
AIの普及により、ジュニアエンジニアの育成に新たな課題が生じています。簡単なタスクはAIが代替可能になり、「ジュニアエンジニア不要論」すら聞かれる中で、成長機会の減少、学習の質の低下（「望ましい困難」の欠如）、責任感の希薄化といった問題が顕在化。短期的な生産性向上のみを追求すればAIへの依存は増すものの、組織の持続的成長には自律的な学習を促し、AIを「活用」できるエンジニアの育成が不可欠です。
筆者はこの課題に対し、三つの実践的なアプローチを紹介しています。
1. **`learn`コマンド**: Claude Codeなどのコーディングエージェントにカスタムコマンドとして実装。実装内容とAIとのやり取りのコンテキスト全体を分析し、エンジニアの理解度を問う質問を自動生成します。回答後、AIが評価し、具体的な学習リソースを提案。成果物だけでなくプロセス理解を深めることを目的とし、人間によるレビューに近い対話型の学習機会を提供します。これにより、AIが生成したコードの「なぜ」を深く理解し、表面的な知識に留まらない成長を促します。
2. **No AI Day**: 隔週に一度、AIツールを一切使用せずコーディングする日を設ける試み。AIに依存しがちなコードリーディングやデバッグといった基礎力の強化が目的です。意外にも生産性の大きな低下は見られず、AIを使いこなす上でも一定の基礎力が不可欠であるという重要な気づきが得られました。AIとの適切な距離感を学び、深い理解を養うための実践的な訓練となります。
3. **ペアプログラミング**: AI時代においてもその価値は変わらず、特に「なぜそう考えたのか」「どう判断したのか」といった思考の言語化をサポートすることに重点を置きます。AIが答えを提示するのに対し、人間同士のペアプロは、自力で解決策にたどり着くプロセスを養い、AIの適切な活用タイミングや使い方も共有する貴重な場となります。
これらの取り組みは、AIに過度に依存せず、基礎力を持ちつつAIを最大限に活用できるエンジニアを育てるための具体的かつ効果的な手段として、ウェブアプリケーション開発現場に大きな示唆を与えます。