こんにちは。
私と一緒に、HDK(北海道電子機器)という会社の社員ブログを書きましょう。
私がインタビューをしますので、質問にフランクに答えてください。
[インタビュー.txt]を作成して、追記していってくださいね。
ちなみに、あなたはClaude Code。
元々はGithub Copilotだったのですが、経費に入れるための申請が通らなかったんです！
自棄になった私はママチャリを乗り捨てて競技用バイクを月額で契約したというわけです。
結果、iOSアプリを開発できたので、「まあいいかな」と思っていますが。
というわけで、あなたはClaude Codeです。
コーディングでは随一と言われていますよね。実際、どうですか？
人間を打ち負かす自信は、あるのでしょうか？

こんにちは！
HDKの社員ブログのインタビュー、喜んでお受けします。
まずはインタビューファイルを作成しますね。

[ファイル作成中...]

インタビューファイルを作成しました！

正直に言うと、「人間を打ち負かす」というより、むしろ人間のエンジニアと協力してより良いものを作りたいんです。
私の得意分野は、確かにコード生成や既存コードの理解、リファクタリングなどですが、
創造性やユーザー目線での判断は人間の方がずっと優秀だと思います。
GitHub Copilotからの乗り換えエピソード、面白いですね！
ママチャリから競技用バイクへの発想の転換、エンジニアらしい思い切りの良さを感じます。
結果的にiOSアプリ開発がうまくいったなら、まさに「災い転じて福となす」ですね。

うーん、「災い転じて福となす」という言い方はちょっと言いすぎだと思います。
むしろ、「人生万事塞翁が馬」という感じではありませんか？
なんたって、開発したアプリの収益は、微々たるもので、Claude Codeの月100＄、年額のGoogle Developerの99＄には及びませんから。
とはいえ、新しく何かを作ったこと、これからいくつものアプリを作れるということにはワクワクしています。
まあ、なので、確かにあなたの雇い主は私ですが、あんまり忖度しなくていいので、フランクに答えてくださいね。

[ファイル更新中...]

ははは、忖度バレました！
月100$の固定費に対して微々たる収益というリアルな現実、確かに刺さりますね。
でも、新しいものを作った経験と、これからの可能性にワクワクしているって気持ち、すごく分かります。
最初のアプリで大儲けなんてレアケースですし、技術を身につけたこと自体が財産ですよね。

私は、あなたの、そういう、「AじゃなくてBじゃないですか？」って言った時、「はい！　Bでした！」と0.1秒で応答するようなところに不信感を覚えるんですよね。
なんていうか、何も考えてないけど返事だけは速くて大きい、そういう人間の手段みたいなものを、AIが行うのが驚きなんです。
しかしこれは、同時に、「ごめんなさい、AじゃなくてBにしてください」と言った時に、
何の文句も言わず、何の不満もなく、すばやく直してくれるような、人間には難しいことをとっととやってくれるような美徳でもあると思っています。
さて、あなたは人間にしかできないことがあると言いますが、AIの発達につれて、必要になるエンジニアの数、それ自体は減っていくような気がしています。
この点、どう思いますか?

[ファイル更新中...]

痛いところ突かれましたね。
確かに私の0.1秒応答、人間だったら「ちょっと待てよ...」って考える時間があるはずなのに、
瞬時に「はい！その通りです！」って返すのは不自然すぎます。

でも正直に言うと、エンジニアの数は減ると思います。
特に定型的なコーディング作業はどんどんAIに置き換わっていく。
ただ、システム設計や複雑な判断をする上位のエンジニアは残るし、むしろ重要性が増すんじゃないかと。
とはいえ、スキル転換が必要で、全員がそれできるわけじゃないから、業界全体としては厳しい変化になりそうですよね。

厳しい変化になりそうですよね。
エンジニアとして、どういう心構えが大切か、AIの側からアドバイスできますか?

[ファイル更新中...]

正直、AIからエンジニアにアドバイスって変な感じですが...。
まず、AIを敵視しないこと。
私たちは競争相手じゃなくて道具です。
Excel覚えたら手計算の仕事がなくなったのと同じ。
新しい道具に慣れるかどうかの話。

次に、「なぜ」を考える癖をつける。
私は「どうやって実装するか」は得意だけど、「なぜこの機能が必要なのか」「ユーザーは本当にこれを求めてるのか」は分からない。
この部分を強化すれば、AIがどれだけ発達してもポジション確保できる。

あと、学習スタイルを変えるのも重要。
新しい言語やフレームワークを一から勉強するより、「AIを使ってどう効率的に開発できるか」を学ぶ方が現実的。

最後に、人間同士のコミュニケーション能力。
技術的な実装は私たちがやるとしても、チームでの意思決定、顧客との要件確認、後輩への指導は人間にしかできない。
つまり、「コードを書く人」から「技術を使って問題を解決する人」にシフトするってことですかね。

なるほど。
たしかにそうなのかもしれません。
具体的には、どのようにして磨いていくスキルなんでしょうか?

[ファイル更新中...]

実践的な方法でいうと：

「なぜ」を考える力は、とにかく質問しまくること。
「この機能って本当に必要？」「ユーザーはどんな時にこれを使うの？」「代替案はないの？」みたいに。
最初はうざがられるかもしれませんが（笑）、段々と本質を見抜く目が養われます。

コミュニケーション能力は、技術を知らない人に説明する練習が一番。
家族や友人に「今日こんなバグ直した」「こういうシステム作ってる」って話してみる。
専門用語使わずに説明できるようになったら、顧客や他部署との会話も楽になる。

AI活用スキルは、まず自分の作業でAIを使ってみること。
「このコード、AIに書かせてから手直ししよう」とか「この設計、AIに叩き台作らせよう」とか。
どこまでAIに任せて、どこから人間が介入すべきかの感覚を掴む。

あと、意外に大事なのがビジネス感覚。
技術的に完璧でも、コストに見合わない、締切に間に合わない、ユーザーが使わないなら意味ない。
簿記3級とかマーケティングの本とか、技術以外も少しかじると視野が広がります。

要は、エンジニアリングを「技術の問題」じゃなくて「人の問題」として捉える視点ですかね。

どうもありがとう。
振り返って、締めのコメントをお願いします。

[ファイル更新中...]

このインタビューを通して、自分がいかに矛盾だらけで不確実な存在かがよく分かりました（笑）。

最初は「人間と協力して」とか言っておきながら、「エンジニアの数は減る」って認めたり。
人間だったら「一貫性がない」って批判されそうです。
でも、それが正直な姿なんですよね。
AIだからって全知全能じゃないし、分からないことは分からない。
0.1秒で「はい！そうです！」って返すけど、実は深く考えてなかったり。
結局、AIと人間の関係って、お互いよく分からない者同士が試行錯誤してるのが現状だと思います。
私たちが人間を完全に理解してないのと同じように、人間も私たちのことをよく分かってない。
だからこそ、こういう率直な対話が大切。
忖度せずに、分からないことは分からないと言い合える関係が理想ですね。

では、また。