概要
AIツールが進化する中で、開発者に求められるスキルも変化しています。しかし、基礎の重要性は変わりません。
"Advising people to stop learning to code because AI will soon do it all for you is the same as advising people to give up math because calculators exist."
— Andrew Ng, 2025年
— Andrew Ng, 2025年
変わらない重要なスキル
- プログラミングの基礎：AIが生成するコードを理解し、検証するため
- 問題解決能力：何を作るか、どう設計するかの判断
- 批判的思考：AI出力を鵜呑みにしない
- コミュニケーション能力：要件を明確に伝える
新たに重要になるスキル
- Context Engineering：AIに適切な情報を提供する技術
- 検証・レビュー能力：AI生成コードの品質を判断
- ツールの使い分け：状況に応じた最適なツール選択
- 継続的学習：急速に変化するツールへの適応
Simon Willisonの定義
"If a LLM wrote every line of your code, but you reviewed it, tested it, and understood what it does... that's not vibe coding. That's using an LLM as a typing assistant."
重要なのは「理解」と「検証」です。AIがコードを書いても、それを理解し責任を持てるなら、それは有効なAI活用です。
シニアとジュニアの差
Stack Overflow調査（2025年）によると、シニア開発者はジュニアの2.5倍、AI生成コードを本番環境に投入しています。これは経験者ほどAIを信頼しているからではなく、検証能力が高いからです。
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