2022年11月30日、ChatGPTが公開されました。

あのときの衝撃を、今でも覚えています。

「これはすごい」

「でも、仕事がなくなるのではないか」

期待と不安が入り混じった感情でした。

それから3年。

2026年の今、私は50歳手前の現役エンジニアとして、AIの進化を現場で体感しています。

正直に言うと、2025年に入ってからの進化は異常なスピードでした。

コーディングにおけるAIの存在感は、補助ツールの域を完全に超えています。

ChatGPTから3年で何が変わったのか

2023年は「文章を書いてくれる便利なチャット」という印象が強かったと思います。

コードも出してくれるけれど、どこかお試し感覚でした。

それが2024年には、設計補助やリファクタリング、テスト生成にまで広がります。

そして2025年。

AIは開発フローそのものに入り込みました。

要件整理。

設計ドラフト。

API仕様作成。

実装。

テストコード生成。

ドキュメント作成。

もはや「使うかどうか」ではなく、

「どう統制するか」のフェーズに入っています。

2025年、コーディングAIは別物になった

私が特に変化を感じたのは、2025年です。

生成精度が一段階上がりました。

曖昧な指示でも、それらしいアーキテクチャを組み立ててくる。

エラーメッセージを投げると、原因を推測して修正案を出す。

個人開発では、明らかに生産性が上がりました。

数時間かかっていた実装が、数分で形になります。

しかし同時に、違和感も生まれました。

コードは動いている。

だが、なぜその設計になったのかを説明できない。

この状態は、少し危険です。

企業がAI導入に慎重になる理由

私の業界でも、今年からAI利用が認められました。

ただし、全員ではありません。

顧客ドメインの設定。

データの持ち出し制御。

セキュリティ監査。

こうした前提条件が整って初めて利用が許可されます。

企業が慎重になるのは当然です。

ソースコード流出。

個人情報混入。

生成コードのライセンス問題。

ブラックボックス化。

便利さの裏には、必ず責任が伴います。

AIを使えば楽になるのか

結論から言うと、作業は楽になります。

しかし、判断は減りません。

むしろ増えます。

どのコードを採用するか。

どこを修正するか。

セキュリティ上問題はないか。

将来の保守は可能か。

AIは提案してくれます。

しかし、最終責任は人間です。

ここを誤解すると危険です。

50歳手前でAIを学ぶということ

正直に言えば、大変です。

若い人は覚えるのが早い。

新しいツールにもすぐ順応します。

一方で私は、理解に時間がかかると感じる瞬間があります。

しかし、理解の深さではまだ負けていないとも感じます。

データベース設計。

トランザクション。

障害対応。

レガシー改修。

これらは経験がものを言います。

AIが出したコードを読み、問題点を見つけられるかどうか。

そこに年齢はあまり関係ないと感じています。

これから淘汰されるのは誰か

よく「AIに仕事が奪われる」と言われます。

私の考えは少し違います。

淘汰されるのは、AIを理解しようとしない人。

あるいは、AIに丸投げして理解しない人。

非エンジニアが生成コードを作る時代は確実に来ます。

動いているが、設計思想がないコード。

保守不能なシステム。

セキュリティが甘いツール。

そして数年後、誰かが修正することになります。

その役割を担うのは、おそらく我々エンジニアです。

AI時代に残るエンジニアとは

私はこう考えています。

書く人から、監督する人へ。

AIを使える人になること。

AI生成コードをレビューできる人になること。

ガイドラインを作れる人になること。

50歳手前だからこそ、経験を武器にできる。

若さではなく、構造理解で勝負する。

これが、私なりの答えです。

まとめ

ChatGPTから3年。

AIは確実に開発の現場を変えました。

便利になりました。

速くなりました。

しかし、責任は軽くなっていません。

むしろ、設計力と判断力がより問われる時代になりました。

50歳手前で新しい技術を学ぶのは簡単ではありません。

それでも、ITエンジニアとして、理解し続けるしかない。

AIは脅威ではありません。

理解しないことが脅威なのだと思います。

これからも、地に足をつけて学び続けます。

それが、この3年間で出した私なりの結論です。