シアトル（AP）— アマゾンの技術リーダーであるアン・チェン氏は当初、AIが大量の生産コードを生成するというアイデアに抵抗感を示していた。彼女は、長年培ってきたスキルが脅かされるように感じていた。しかし現在では、毎日のようにAIツールを活用している。

チェン氏の見解の変化は、ソフトウェアエンジニアリング業界全体の急激な転換を示している。アマゾンやグーグルなどの大手企業では、エンジニアが自然な英語で自分のニーズを述べると、GitHub CopilotやCursor、アマゾンのCodeWhispererなどのAIツールがコードを生成する。エンジニアはその出力を確認し、必要に応じて調整する。かつてテスラのAIディレクターで、OpenAIの共同創設者でもあるアンドレイ・カパスキー氏は、この現象を「バイブ・コーディング」と呼んだ。

チェン氏はビジネスインサイダーに対して、「当初はスキルが低下したり、バグが隠れてしまうのではないかと心配していた。しかし実験の結果、私の見解は変わった。以前は数時間かかっていた標準的なコードやユニットテスト、リファクタリングが今では数分で完了するようになった。私はよりシステム設計やアーキテクチャに集中できるようになった。GitHubの研究では、Copilotを活用する開発者がタスクを55％早く完了できることが示されている。

アマゾンはこのトレンドを積極的に推進している。アマゾンのCEOであるアンドリュー・ジャッシー氏は最近の内部文書で、会社のコードベースにおけるコードの割合は、重要な割合であり、かつ増加していると述べた。CodeWhispererを置き換えるアマゾンQ Developerは、コーディング環境に統合されており、コードを提案し、バグを検出し、古いJavaモジュールを変換する。数千人のアマゾンエンジニアがこのツールを使用しており、企業はこれにより数千時間の移行作業を節約していると主張している。

この実践は急速に広がっている。グーグルはAIが新規コードの25％以上を生成していると述べており、メタやマイクロソフトも同様のツールをパイプラインに組み込んでいる。企業は、AIがルーティン作業を担当するようにチーム構成を再編している。チェン氏は、エンジニアが行ごとのコーディングから、AIの出力をプロンプトで生成し、検証するアーキテクトやエディターへと進化していると説明している。

一方で、すべての企業がこの導入に賛成しているわけではない。安全を重視するシステムにおいては、AI生成コードが論理的欠陥やセキュリティホール、検出が難しいパフォーマンス低下を引き起こす可能性があると懸念されている。オープンソースリポジトリを学習したモデルは、知的財産権の懸念を生じる。継続的な訴訟は、出力がライセンス付きの素材をコピーしているかどうかを問うている。裁判所が最終的に判断する。

アマゾンはこの移行を段階的に進めている。自社のツールを開発し、従業員が競合製品を試用できるようにしている。チェン氏のようなリーダーは、懐疑的な立場からユーザーになったという経験を共有している。これは疑問を示しつつも、得られた利益を強調している。ジャッシー氏は、AIは「力の倍増」として、仕事の消失をもたらすものではないと述べている。

では、この変化は仕事にどのような影響を与えるのか。システム設計、セキュリティ、AI統合の専門家に対する需要は継続している。CRUD操作や基本的なAPIのようなルーティン業務、いわゆるエントリーレベルの仕事は、自動化の対象となる。一部の専門家は、全体的なソフトウェアの需要が増加し、エンジニアの需要が高まると予測している。エントリーレベルの役割は縮小する可能性があり、オンラップの仕組みが変化する。プロンプトや監督のスキルが高くなることで、それらのスキルがプレミアム価値を持つと予測されている。

チェン氏の日常は、変化の速さを示している。アマゾンでは、コードが電子商取引やクラウドサービスなど、さまざまな業務の基盤となっている。バイブ・コーディングは、日常業務を再編している。エンジニアは適応するか、取り残されるかの二択だ。ツールは継続的に改善され、抵抗は薄れつつある。