AIによるコード作成能力の向上に伴い、ソフトウェア開発チームの構造は大きな変革期を迎えています。初級開発者や品質保証（QA）の職種は、将来に不安を抱えています。
多くの最高情報責任者（CIO）や開発チームリーダーは、AIアシスタントの普及により、チーム構成の見直しを検討しています。将来のチームは、AI専門家と上級開発者がAI生成コードを監督する体制が中心になると予想されています。かつてFermata Energyの開発チームリーダーを務め、現在は気候テクノロジー戦略アドバイザーであるアナ・デメオ氏は、将来のアプリケーション開発チームはより精鋭化し、残された上級開発者は製品ニーズをソフトウェア開発の最適な方法に変換することに集中すると指摘しています。「大規模なチームでは、優秀なAプレイヤー、平均的なBプレイヤー、そしてCプレイヤーが存在しますが、AI時代ではこの格差がさらに顕著になります。AIは、BプレイヤーやCプレイヤーになることをある意味で難しくしているのです。」と彼女は述べています。
画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney
将来、開発者の役割は「編集者」へと変化します。デメオ氏によると、既にいくつかの顧客企業がAIを中心に開発チームを再編しており、より多くの上級開発者やソフトウェアアーキテクトがAI生成コードの監督と調整を担当するようになっています。彼女は、小説の出版プロセスになぞらえてこの変化を説明しています。「コーダーはもはや作家ではなく、編集者です。彼らはコンテンツと読者（この場合は顧客、そして私たちの目標）を理解する必要があります。」
将来の開発チームは、製品マネージャーまたはビジネスアナリスト1名、UXデザイナー1名、AIツールを使用してプロトタイプを作成するアーキテクト1名で構成される可能性があり、AIはセキュリティやコンプライアンスのレビューを含むその他のソフトウェア開発役割を担当します。Copadoの上級副社長であるデイビッド・ブルックス氏は、「いずれ、既存のソフトウェア開発職は消滅し、初級ソフトウェア開発者が最初に影響を受けるでしょう。」と予測しています。彼はまた、ソフトウェアアーキテクトはコーディング作業を減らし、より高度なシステム設計に関与し、AI生成ソリューションを監督するようになると付け加えています。
このチーム構造の変化がいつ臨界点に達するかはまだ不明ですが、GitHubの最新の調査によると、AIコーディングアシスタントは開発者の中で既に広く普及しています。4カ国の開発者の97％以上が、仕事でAIコーディングツールを使用していると回答しています。GitHubは今年1月に、そのCopilotコーディングアシスタントのユーザー数が130万人に達し、前四半期比で30％増加したと報告しました。7月末までに、7万7000以上の組織がCopilotを採用しています。
一方、Pluralsightの調査によると、約3分の2のIT専門家は、AIによって自分のスキルが時代遅れになることを懸念しています。AIの影響は長期的なプロセスになると考える観察者もいますが、多くの開発チームはAIの活用能力向上に努めています。
ITコンサルティングおよびサービスプロバイダーであるIntellibusの創設者兼最高顧問であるエド・ワタル氏は、今後1～2年間は、生産性とチームのAIプロンプトエンジニアリングスキルの向上のためのコーチングが必要になるため、開発チームの規模は拡大する可能性があると述べています。しかし、長期的には、3人のソフトウェアエンジニアが以前は5～6人でこなしていたコーディング作業をこなせるようになるため、開発チームの規模は縮小する可能性があります。
同時に、従来の開発チームも変革を迫られています。より多くの従業員がAIやローコード/ノーコードツールを使用してアプリケーションを作成できるようになりますが、AI生成コードの仕組みを完全に理解していない可能性があります。ワタル氏は、「彼らはAI生成コードの仕組みを深く理解していなくても、コードを作成する能力を持っています。」と指摘しています。
多くのITリーダーは、AIコーディングアシスタントが最終的に開発者の職種減少につながると予測していますが、プログラミング作業の大部分をAIに委ねることの妥当性に疑問を呈する声もあります。一部の開発責任者は、AIによるコード作成とデバッグの二重役割に懸念を示しています。
AIコーディングアシスタントの効率性を過大評価している組織もあるという意見もあります。Sauce Labsの首席テスト戦略責任者であるマーカス・メレル氏は、開発者の生産性が30％向上するのは良いスタートですが、根本的な変化ではないと指摘しています。「私が見てきた現象は、チームがこれらのツールから大きな利益を得ると考えているため、ツールの導入、構造、プロセスの変更に過剰に積極的で、既に計画されていた人員削減策を過剰に実施していることです。」と彼は述べています。
メレル氏は、生成AIは開発者の仕事を奪うのではなく、ローコード/ノーコードツールの方が大きな影響を与えるだろうと考えています。彼は、AIコーディング実験は適度な成功を収め続けるだろうと予測していますが、最終的には、大規模なAI企業は巨額の投資からリターンを得る必要があると述べています。「今後2～3年かけてこの技術の生産性と奇跡を掘り下げ、その後非常にゆっくりと、これが実際には空虚なゲームであることを認めるでしょう。私が懸念しているのは、これらのツールに依存し、これらの企業がこれらのモデルの実際の運用に必要な実際の費用を請求し始めると、業界全体に大きな衝撃を与えることです。」と彼は述べています。
