【ChatGPT】AIの進化に見るデジタル人材のキャリアを、弁証法に基づいて予測する

ChatGPT4の発表と、その上である程度のプログラムが書かれ始めたことにより、「プログラマが不要になるのか？」という物騒なお話が拡がっています。競合製品も含め、こうしたAIの進化はインターネット登場以来の衝撃とも言われています。

ただ、インターネット登場以来というのは違うように思います。大きなパラダイムシフトではあるものの、インターオペラビリティが設計思想であるために作る側として参加ができるインターネットに対し、ChatGPTはあくまでOpenAI社のプロダクトなので、エンドユーザー（もしくは教育者としての情報提供）にしかならない、なれないという点について注意が必要です。この点において、後述する2010年代中盤におけるAWSなどのパブリッククラウドによるインフラエンジニア不要論に近しいもののように感じます。

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弁証法を元に過去のパラダイムシフトから予測する

今回は本noteでも時折引用する弁証法を元に、過去の大小のパラダイムシフトに着目し、デジタル人材を中心にどのような変化が起き、どのような備えをするべきかについてお話をしていきます。

2010年代初頭 コーダーの行く末から考える

2000年頃、HTML1ページ5万円の個人受託案件があり、情報系学生の割の良いアルバイトになっていました。2000年代中盤には既にこうした案件はなくなりました。時を同じくしてHTML作成会社などは業態変化を余儀なくされました。

2007年頃のガラケー全盛期などでは端末のスペックも低いため難しいHTML表現はできませんでしたが、それでも商売はできました。余談ですがこの頃、民間では「絵文字職人」が居り、当時の「流行の副業」としてニュースにも取り上げられていました。アフィリエイトで稼いでいたと記憶しています。今で言うLINEスタンプ制作みたいな位置づけでしょうか。

2010年代初頭頃、HTML/CSS/素のJavaScriptを書く人たちはかつてコーダーと呼ばれていました。2010年代にはこうしたコーダーは生活できる単価にはなりにくく、苦労している方々を多く見かけるようになりました。今でも軽微なHTML/CSS/JavaScriptの修正担当者は時折見かけることがありますが、フルで業務委託で入っても50万円代前半/月程度が相場となります。

軽微なプログラムについては今の段階でもChatGPTで十分に感じられます。往年のコーダーのように、スキルレベルがそこまで求められないプログラマについてはかなり厳しい単価となるでしょう。特に未経験・微経験フリーランスは危機を感じる必要があると思います。

インフラエンジニアのキャリアトレンドを元に考える

2000年のIT革命の頃、ITインフラ界隈は非常にバブルでした。「これからインターネットはライフラインになる。そのライフラインを支えるITインフラエンジニアの仕事は永遠の繁栄が約束されている」と豪語する方も多く見ました。

当時はデータセンターを契約し、インフラエンジニアがネットワーク機器とサーバを設置し、OSやミドルウェアを設定してようやくプログラマに引き渡されました。インフラエンジニア視点で考えると築城のようなものなので、プライドが高い人も少なくありませんでした。

2010年代にAWSをはじめとするパブリッククラウドが一斉を風靡した際、「これからはクラウドだ」「オンプレミスのインフラエンジニアはオワコン」という説が流れていました。2012年にアメーバブログで、デザイン会社の社長さんが「ブログを見ながらクリックしたら私にもサーバが立てられた」と書かれていたことが印象的でした。

AWSをはじめとするパブリッククラウドの拡がりで、専任者が必要なほどではないサービスでは、インフラチームの解散も見られるようになりました。こうしたことから2010年代中盤にはインフラエンジニアは不人気になりました。

インフラエンジニアは不要という論調も当時ありましたが、これはおかしな話です。パブリッククラウドの裏側はオンプレミスのサーバと、物理ネットワークが動いており、その上で仮想化されたアウトプットだけをエンドユーザーが享受しているというのが正しい実態です。自前でデータセンターを建設したり、契約・運用したりする企業は減りましたが、クラウド事業者の中に回ればオンプレの知識は必須です。また、クラウドのエンドユーザーであっても計算量が高いシステムや、高トラフィックなサービスであればやりとりされるパケットにまで配慮しないとパフォーマンスの問題に直面するため、下位レイヤで何が起きているのかと言うことについては想像できないと厳しいです。

パブリッククラウド上のマネージドサービスは、本来オンプレミスで動作させるために必要なミドルウェアの専門知識が不要であり、チューニングもそれっぽく実施されています。APIに基づいてリクエストを投げれば良いという点で裏側はマスキングされていると言えます。パフォーマンスが出なければお金でプランアップすることである程度は解決できます。

これをChatGPTが生成するプログラムに置き換えると、「なんだか分からないけども指示を出して結果として自動生成されたプログラムを享受できる」という状態は、「なんだか分からないけども任意の機能を良い感じに使えるマネージドサービス」に近しい状態に思えます。

オンプレミスとパブリッククラウドの話を踏まえてAIとプログラマの関係性を見つめ直すと、AIを作る側に回れば仕事は存在し続け、またエンドユーザーであっても高度な要求事項をチューニングしなければならない現場で働く人もまた存在し続けると言えるのではないかと考えています。

インフラエンジニアの年齢構成から考える

インフラエンジニアにおけるキャリアの観点で行くと、将来的なプログラマのトレンドが読めるかも知れません。派遣会社さんの年齢構成を見たことがありますが、40代、50代のオンプレ人材が主力となっており高齢化問題が起きています。30代は著しく少ないです。しかし2010年代末期からプログラミングスクールが流行り、プログラマとしての転職を諦めた人たちがインフラエンジニアを目指すようになったことで、若手オンプレインフラ人材の流入が起きているという事態になっています。

これも長期のスパンで見たときにプログラマで起きる可能性はあります。AIがプログラムを書くようになり、「これからはAIだ！」とプログラマが減り、AIありきの職業が生まれることが予想されます。しかしAIそのものを維持したり、これまで話してきたような要件に答えられるプログラマが減ってしまうことが予想されます。そして将来的にAIありきの職業が飽和することで溢れた人が、AIに任せられないシステム開発のプログラマとして流入してくると言うシナリオもあるのではないでしょうか。

2010年代前半のオフショアブームを考える

2010年代前半にオフショアが流行ったときにもありましたが、実装者としての需要が安価な他の人材に取られた場合にプログラマは食べられなくなるという話がありました。実際にはオフショア人材との協業に成功した組織は数少ない状況です。実情を見ていくと、日本人側の自然言語能力の問題に起因することが多く、コミュニケーションコストの高さを理由に断念するケースが多いです。

オフショア開発ではこのコミュニケーションギャップを埋めるために、ブリッジSEやブリッジディレクター、ITCといった通訳の方が存在しています。

今回のChatGPTの場合、英語で指示を出したほうが制度が高い側面はまだあるものの、日本語の学習もまた進んでいます。いずれの自然言語にせよ、AIとのコミュニケーションをよりよく取れるようになることで、オフショア開発以上のインパクトをもたらす可能性は高いです。

20年前に居たと言われるSearcherから考える

ChatGPTの議論で見られるものとして「AIに対して適切なリクエストを出す職業ができる」という論調があります。これは個人的には一過性のものでしか存在できないと考えています。

2000年頃、私の所属していた大学のある教授で「インターネット検索が拡がりはじめている。企業にはSearcherと呼ばれる社内で上がってきたリクエストに対してインターネット検索をする専任の人が居る」と話す方が居られました。ただこれまでIT業界でSearcherと呼ばれる方には個人的にお会いしたことがありません。一方、あらゆる職種の人がインターネット検索をするようになったのは周知の事実です。

「AIに対して適切なリクエストを出す職業」も、2000年のSearcherと同じく専業では無く、既存の商業の1ツールとして存在するようになるのではないでしょうか。ChatGPTを1つのツールとして捉えるのは有用となりえますが、検索クエリだけ投げる専任者の需要はあっても一時的なものでしょう。

NoCode案件から考える

NoCode案件の受注が上手くいっている会社の方とお話をしたことがあります。NoCodeで実装ができるという評判から「こういうシステムをNoCodeで作れないか」というインバウンド問い合わせが多いとのことです。もちろんNoCodeでできることもある一方で、NoCodeでできないところはしっかりとあります。そこは社内の受託開発部門に回しているとのことでした。どう転んでもお客さんを捕まえられる仕組みです。

ChatGPTによるプログラムについても、大筋でChatGPTに書いて貰って過不足をヒトが調整する、ChatGPTが苦手な部分はヒトが開発するという事態は起きるでしょう。

余談ですが、NoCodeの案件において「プログラムを書かないのだから安いよね」と交渉をしてくる発注者はいます。AIでも同様に買いたたく姿勢を見せてくる発注者は増えるでしょう。予算も持っていないケースばかりなので、こうした語り口のヒトを相手に商売してしまうと辛いことが容易に予想されます。

残る業務予測

では続いて残ると思われる業務について予測していきます。

機密性の高いシステム開発

守秘義務の観点でChatGPTの利用禁止がなされているようなケースです。外部AIであるChatGPTに自社システムのソースコードを見せるようなことが許されないプロダクトは一定存在するでしょう。

AI翻訳ツールであるDeepLでは、DeepLの学習を進めるために入力したデータは先方の会社に収集される旨のことが規約に書いてありますが、あまりの翻訳の精度を前に無視して使っている人たちはそれなりに見ます。おそらくセキュリティレベルが高い現場でも、末端のプログラマがChatGPTに出しては行けないソースコードをコピペして見て貰うような事故は起きるでしょう。何ならニュースになっていないだけで、もう起きているのではないかと思います。

社内システムをChatGPTに頼り切って開発すると、ワークフローとか組織図のようなことを一通りインプットしなければならないでしょう。そしてそれは教師データとなるはずです。それに対し、第三者が「○○社の社内事情について教えて」と質問したときにChatGPTがべらべらと喋ったりする可能性があると想像すると、転職SNSより脅威だなと感じます。開発者にほぼ正社員が居ないとか、決裁スタンプラリーが長いとか、ハンコがお辞儀しているとかが筒抜けになるのでしょう。

内製化にこだわったり、フリーランスの業務委託をNGとしている企業の理由が機密情報にあるのであれば、外部AIであるChatGPTの利用もできないでしょう。ソースコードが流出しても問題ないプロダクトであれば、ChatGPTにおんぶに抱っこで問題ないでしょう。

既存システムの運用

私は2000年にIT業界に入りましたが、私の居た研究室では当時既に「COBOLはオワコン」と言われていました。しかしシステムが完全リプレイスされることなどなく、むしろ金融システムでは往年のCOBOLエンジニアが定年退職したことによって若手需要が発生するということも起きました。

大なり小なり、こうした事象はWebサービスでも発生しています。私がビジネスに転向してきた2012年、当時のWebサービスは「1年持てば良い方」「3年持てば老舗」と言われていました。SIerの人に「toC向けWebサービスなんていうおもちゃなんて作らずにSIerをやれ、人を持って行くな」と怒られたこともあります。しかし2023年ともなると、10年を越えるWebサービスも複数見られます。こうした老舗のWebサービスは歴代の各種キャンペーンの残骸がソースコードに残っており、安易に整理すると不具合に繋がります。既に収益を挙げているシステムであれば、安易にリプレイスに踏み切ることもできません。純粋に仕様書通りのロジックを理解し、正せば良いかというとそんなことはありません。社内に生き字引が存在おり、その人にお伺いを立てることによってサービス運用ができているサービスも少なくありません。

0-1の開発はChatGPTに任せられる可能性がありますが、ウェットな歴史的経緯や技術的負債がある10-100フェーズの開発についてChatGPTにインプットするのは非常に大変です。費用対効果の観点からも難しいのでは無いでしょうか。

カスタマイズ要件

パッケージカスタマイズ案件に従事すると分かることですが、ある程度ビジネスモデルと業務フローが固まった企業では微細なカスタマイズが多く入ります。特にワークフローが絡むと社内用語や社内事情、組織図を加味しながらカスタマイズ要求が入るようになります。社外から来た人員に対し、ドキュメント整備がなされていないと非常に理解が厳しいものです。

合理的な思考を好む人には「パッケージをそのまま使い、業務フローを合わせれば良い」と語ります。「パッケージに業務フローをあわせられないなんて、だからこの会社はダメなんだ」くらい言い切る人も居られますが、業務フローを変えるコストは非常に高く、ユーザーの教育コストも高いのが実情です。ボタンの配置や挙動を変えて克服できるのであればそちらの方が選択されやすいのが現実です。

こうした細かな業務要件はヒトの腕の見せ所である一方で、ChatGPTに教え込むのは大変ではないかなと感じます。逆に言うと難易度が低く、作って終わりのプロダクトのみ作成しているのであれば、ChatGPTに代替されるリスクは高いと思われます。

やりたいことがある人と、形にする人の間の橋渡し

オフショアブームのときもそうでしたが、海外人材が安価にプログラマ市場に流入することで、日本国内のメンバー層は淘汰されるため、上流工程をしようという話があります。

しかし根気よくインプットをすることで、定型的な要件定義であればGPT4はこなしつつあるという話があります。機密情報の都合から外部AIに伝達できないという事情が無い限り、ある程度の要件定義の完成度が期待できます。

一方、ここのところ複数地点で目撃されることとして、マネージャー・部長・CTOクラスの人たちが中間管理職に疲れて退職し、転職先でプログラマになるケースが見られます。しかし殆どの場合に置いてプログラマーで居続けさせてくれることはありません。どうしてもビジネスサイドと開発サイドの狭間が事業課題となってしまい、仕方なく自主的に仲介することになる傾向があります。これは時としてエンジニアリングマネージャーと言われ、またあるときは「BizDev」と呼ばれます。

やりたいことのあるビジネスサイドと折衝をし、コンサルタントのような課題設定をし、AIやヒトの開発者に対して業務を割り振り、受け入れテストをする。こうした間を取り持つ立場の人は残るのではないでしょうか。今まではプログラマや業務委託、海外人材などが入り乱れていた開発現場に、AIが入場してくるだけという捉え方もできます。

「この道で生きていく」はいたずらに推奨されるが、専門性の高低に関わらず拘りすぎたキャリアは脆い

研究員時代、研究分野に予算が付かなくなったり、ポジションが見つからずに路頭に迷う人をちらほらと見かけました。「これからはこれが流行る！」と言われるも、そんな時代は到来しなかった研究テーマも多々あります。私自身がテーマにしていたP2Pストリーミングも、時代のトレンドに載ることなく、しっかり事業仕分けに遭いました。

研究予算が無くなり、額面月15万円の高学歴ワーキングプア経験者として苦々しく感じるところとして、世間的に専門性を高めることは闇雲に讃えられるというものがあります。専門性を高めたり、当該領域で1位になることが無条件で称賛されます。これはスポーツの世界を想像するとより分かりやすいと思います。

しかし当事者として第一線を歩んだ際の大きな問題として、そこに一時的なスポンサー（出資者や有期の雇用関係、有期の予算）はあっても、長期的な身元保証は別になく、歩んだ本人の自己責任であるということです。

一本道の専門分野に拘り過ぎ、その道に需要が無くなったとき、思い詰めてしまう人を複数名見ました。一方で同じ専門分野を諦めたり、卒論や修論が大成しなくても、要領よく稼いでいる人たちも数多く見ました。

企業も学術の研究職と同じく、R&D部門は不況に弱いという側面があります。リーマンショック、東日本大震災、2020年のコロナショック、2022年11月のレイオフから続く現在の不況。いずれも転職市場を見ているとR&D部署の解散と、R&D人材の市場流出が見られます。景気の良いうちにプロダクトになれば残れますが、外資ITのように「今は何のプロダクトに貢献して貰うか不明だが、尖った人材なので採用しておくか」という投資要素の強いポジションについては外注先の次に整理されます。

キャリアというものは外部要因や環境要因に大きく左右されるものです。そのため、一度信じた道を歩み続けることを第一に考えるのではなく、自身の生物学的な生存を第一に考えるべきです。この観点からすると、鳴りたい自身を表明するキャリアパス設計は脆いと言えます。キャリアの節目節目で方向性を決めるキャリアドリフトを意識するのが今の時代で専門性を追い求める人には向いていると考えます。

その次に今まで培ってきた専門性を汎用性側にブレイクダウンすることで、過去の自分を肯定しながら進路決定していくということをお勧めしています。いたずらに変化を恐れるのではなく、変化を取り入れて生きていきましょう。そのためには当初予定していたキャリア方針からの転換はやむなしです。

という話をアカリクさん協賛の元、筑波大学さんでしました。フットワーク軽く出張していきますので、需要がありましたら是非お声がけください。Twitter DMまでお気軽にどうぞ。

「これからはこのキャリア」「このキャリアはオワコン」と断言した方がウケる事実

これは私のnoteやTwitterでも感じるところなのですが、解像度の高さを意識した長い文書は一部の方にしか読まれません。対して声高かつ大雑把に「これからの時代は○○」「○○はオワコン」と断言した投稿もフォロワーは伸びます。

社会はそんなに単純ではないのですが、その要素の絡まり具合を根気よく積み上げて解説するより、実態と乖離していても、語気を強く言った方が大衆は集まります。

身バレしていない安全圏に居る匿名アカウントが他人の揚げ足を裏取りもせずに取り、「こいつは殴って良いよ」と宣言するのも伸びます。

どうにも社会の複雑性に対し、思考を放棄して白黒つけて貰える方が多くの場合は幸せなようです。これは令和のインターネットの残念な側面だと捉えています。

インターネットがこのようになってしまった理由の一つに、PVに対してお金が動くようになったということがあると捉えています。とにかく耳目を集めることが正義になってしまったことで、響きやすいことを声高に叫ぶプレイヤーが入れ替わり立ち替わり登場してしまいました。

そしてその論調の一つが「AIによりプログラマはオワコン」というものだと捉えています。技術的な進化に対して特定の職種を指し「○○はオワコン」という話は耳目を集めやすい一方で、物事を単純に捉えすぎな風潮が気になります。徒に不安になるのも生産性が低いものです。

近年気になる風潮として、頭を使って仕事をしたい野心的な人と、誰かが決めたビジネスモデルとその枠組みの中で与えられたタスクを自身の時間を切り売りすることで生活したい人との二極化が起きつつあるように感じます。AIの進化に対し、雑な論調を放置してしまうと、後者に流れる人が増加するのではないかと予測しています。最初から思考を諦めることによってイノベーションから起きにくくなったり、深く考えずに手っ取り早く儲けられると謳う詐欺まがいのビジネスに加担するヒトも増えていくのではないかと憂慮しています。