AI時代、「作れる人」の次に求められるもの〜アプリ開発を学んだ先にある「DXを進める」という選択肢〜

プログラミングを学んでいると、

「エンジニアになりたい」 「自分でアプリを作りたい」 「Webサービスを開発してみたい」

そんな目標を持つことが多いと思います。

もちろん、それはとても素晴らしい目標です。

でも最近、私はもう一つの選択肢があるのではないかと考えるようになりました。

それが、

「学んだ技術を使って、会社や組織のDXを進める人になる」

という道です。

現在、私は「マナビDX」を通してDXについて学んでいます。

そこで改めて感じているのが、

これからのAI時代は、「何を作れるか」だけでなく、「AIやデジタル技術を何に使うか」がますます重要になる

ということです。

AIによって「作る」という作業が大きく変わった

少し前まで、アプリを作るには多くの専門知識が必要でした。

HTML、CSS、JavaScript、React、データベース、API、サーバー、インフラ……。

一つのサービスを作るために、たくさんの技術を勉強する必要があります。

もちろん、今もこれらの知識が不要になったわけではありません。

むしろ、AIが生成したコードが正しいのか、安全なのか、適切な設計になっているのかを判断するためにも、基礎的な技術知識は重要だと思います。

ただ、大きく変わったことがあります。

それは、

「実際に作る作業」のかなりの部分をAIが支援できるようになってきたことです。

コードを書く。

エラーを調査する。

テストを作る。

UIを考える。

仕様書を整理する。

場合によっては、要件を伝えるところから実装までAIと一緒に進めることもできます。

つまり、

「作れるか、作れないか」の壁は、これからどんどん低くなっていく。

私はそう感じています。

では、人間には何が求められるのか

ここで重要になるのが、

「何を作るのか」 「なぜ作るのか」 「誰のどんな問題を解決するのか」

を考える力ではないでしょうか。

例えば、会社の中を見渡してみると、

「毎月このExcelを手作業で集計している」

「同じ内容を複数のシステムに入力している」

「紙で申請して、承認印をもらっている」

「必要な情報を毎回メールから探している」

「この仕事、担当者しかやり方を知らない」

といったことは、まだまだたくさんあると思います。

これまでは、

「システムを作るには専門の部署や外部の開発会社にお願いしないといけない」

というケースが多かったかもしれません。

でもAIが発達すると、状況は変わってきます。

業務を知っている人が、

「ここはAIで効率化できるのでは？」

「この作業は自動化できるのでは？」

「こんな小さなアプリがあれば解決できるのでは？」

と考え、自分で試作品を作る。

そして実際に使ってもらい、改善する。

そんなことが現実的になってきています。

「エンジニアになる」だけがゴールではない

プログラミングスクールで学んでいると、どうしても

学習 → ポートフォリオ → 転職 → エンジニア

という道を考えやすいと思います。

でも、私はそれだけではないと思っています。

例えば、

営業を知っている人がAIを学ぶ。

経理を知っている人がプログラミングを学ぶ。

製造現場を知っている人がデータ分析を学ぶ。

人事を知っている人が業務自動化を学ぶ。

そこから、

「現場を理解していて、さらにデジタル技術も分かる人」

が生まれます。

これは、これから企業がDXを進めていく上で、とても重要な人材になるのではないでしょうか。

エンジニアになることだけが、プログラミングを学ぶ意味ではありません。

今まで自分が経験してきた仕事 × デジタル技術 × AI

という組み合わせにも、大きな価値があると思います。

DXは「新しいシステムを導入すること」ではない

マナビDXで学んでいて、改めて考えるようになったことがあります。

DXという言葉を聞くと、

「AIを導入する」

「クラウドに移行する」

「新しいシステムを導入する」

といったことをイメージするかもしれません。

でも、本当に大切なのは、ツールを導入することそのものではありません。

デジタル技術を使って、仕事や組織をより良く変えていくこと。

こちらが本来の目的だと思います。

だからこそ、

「最新のAIを知っている人」

だけでは十分ではありません。

現場を見て、

「ここに問題がある」

と気づき、

「こう変えたらもっと良くなるのではないか」

と考え、

AIやデジタル技術を使って実際に試してみる。

そして周りの人と話しながら改善していく。

そんな人が必要になります。

プログラミングを学んだ経験は、DXでも大きな武器になる

スクールでアプリ開発を学んできた人には、すでに大きな強みがあります。

「こんな仕組みがあれば便利なのに」

と思ったとき、

それが技術的に実現できそうなのかを想像できます。

データベースとは何か。

APIとは何か。

フロントエンドとバックエンドはどうつながっているのか。

認証はなぜ必要なのか。

AIにどのような指示を出せばいいのか。

完全に自分で実装できなくても、こうした仕組みを理解していること自体が大きな力になります。

そしてAIを使えば、その知識を実際の形にするスピードは、これまで以上に速くなります。

だから私は、

「プログラミングを学んだから、エンジニアにならなければならない」

とは考えなくてもいいと思っています。

むしろ、

「この知識を、自分が今いる場所でどう使えるだろう？」

と考えてみるのも面白いのではないでしょうか。

AI時代は「作る力」から「使う力」へ

もちろん、これからも技術を学ぶことは大切です。

私自身も、これからもアプリを作りながら学んでいきたいと思っています。

ただ、AIの進化によって、

「コードを書くこと」そのものの価値は、少しずつ変化していく

のではないかと思っています。

これからより重要になるのは、

課題を見つける力。 問いを立てる力。 AIに適切に指示する力。 出てきた結果を判断する力。 そして、それを現実の仕事に落とし込む力。

つまり、

AIを使って「何を変えるのか」を考えられる力です。

AIがコードを書いてくれるようになったから、プログラミングの勉強が無駄になるわけではありません。

むしろ逆です。

技術を理解している人ほど、

AIを使ってできることの可能性に気づける。

私はそう思っています。

今の仕事の中に、DXの種があるかもしれない

もし今、アプリ開発やプログラミングを勉強しているのであれば、一度、自分の仕事を見渡してみてください。

「面倒だけど、みんな当たり前だと思っている仕事」

「毎日繰り返している単純作業」

「人によってやり方が違う仕事」

「情報を探すのに時間がかかっている仕事」

「もっとこうなればいいのに、と感じていること」

その中に、DXの種があるかもしれません。

いきなり会社全体を変える必要はありません。

まずは小さなところから、

「これ、AIを使ったら改善できないかな？」

と考えてみる。

簡単なツールを作ってみる。

自分で使ってみる。

周りの人にも使ってもらう。

改善する。

そんな小さな一歩も、立派なDXだと思います。

最後に

AIの進化によって、「作る」という行為はこれからもっと身近になっていくと思います。

だからこそ、

何を作るか。 なぜ作るか。 誰のために使うか。 それによって何を変えるか。

こちらの価値が、今まで以上に大きくなっていくのではないでしょうか。

スクールで学んでいる技術は、エンジニアになるためだけのものではありません。

今いる会社でDXを進める。

自分の部署の課題を改善する。

現場とエンジニアをつなぐ。

AIを活用して新しい仕事の進め方を提案する。

そんな道にもつながっています。

「作れる人」から、「技術を使って変えられる人」へ。

AI時代だからこそ、私たちが学んできたことを、仕事や社会の中でどう使うのか。

私自身も学びながら、これから考え続けていきたいと思います。

そして、同じように学んでいる皆さんにも、

「自分が学んだ技術を、今の仕事だったら何に使えるだろう？」

と、一度考えてみてほしいと思います。

そこから、新しいキャリアの選択肢が見えてくるかもしれません。