投稿者 global-ai-media 
GitHub CopilotやChatGPT等の普及により、ソフトウェア開発の生産性は劇的に向上しました。しかし現在、海外の技術者コミュニティでは「AIへの過度な依存がジュニアエンジニアの成長を阻害する（Death Trap）」という議論が白熱しています。本稿では、AI時代のエンジニア育成におけるリスクと、日本企業が取るべき組織的な対策について解説します。
AIがもたらす「見せかけの生産性」と「理解の欠如」
昨今、Redditをはじめとする海外の技術フォーラムにおいて、「AI is a death trap for many junior devs（AIは多くのジュニア開発者にとって死の罠である）」というトピックが大きな注目を集めています。これは、経験の浅いエンジニアがAIツールに依存しすぎた結果、自分が書いているコードの意味を理解せず、表面的な機能実装だけを完了させてしまう現象を指しています。
日本国内の現場でも同様の兆候が見られます。新入社員や若手エンジニアが、複雑なアルゴリズムやAPI連携のコードを一瞬で生成し、一見するとベテラン並みのスピードでタスクを消化しているように見えるケースです。しかし、いざバグが発生した際や、仕様変更が必要になった際に、彼らが「なぜそのコードが動いているのか」を説明できず、修正もままならないという事態が発生しています。
これは単なる個人の怠慢ではなく、ツールが優秀すぎるがゆえに陥る構造的な問題です。コードを書く過程で得られるはずの「試行錯誤」や「ドキュメントの読み込み」という学習機会が、AIによってショートカットされてしまうのです。
「動くコード」ではなく「設計の意図」を問う
では、企業は若手エンジニアへのAI利用を禁止すべきでしょうか。答えはNOです。AI活用はもはや不可逆なトレンドであり、生産性向上のためには必須のスキルです。重要なのは「禁止」ではなく「使い方の指導」です。
元記事の議論でも推奨されている有効なメンタリング手法の一つに、「コードを生成させる前に、AIに計画（プラン）を語らせる」というアプローチがあります。いきなりコードを出力させるのではなく、どのようなロジックで問題を解決するつもりなのかをAIに言語化させ、それをエンジニア自身が読み解き、妥当性を判断してからコード生成に移るというプロセスです。
また、日本の開発現場で伝統的に行われてきたコードレビューの重要性が、これまで以上に増しています。レビュワーは「動いているか」だけでなく、「なぜこのライブラリを選んだのか」「この行のエラーハンドリングの意図は何か」を徹底して問いかける必要があります。「AIがそう書いたから」という回答を許容せず、AIの提案を自分の言葉で説明できる状態を「完了」の定義とする文化作りが求められます。
既存コードベースという「コンテキスト」の重要性
AIツールは一般的なベストプラクティスを提案するのは得意ですが、その企業特有の「ドメイン知識」や「レガシーな仕様」、「独自のコーディング規約」までは（適切なコンテキストを与えない限り）考慮してくれません。
若手エンジニアには、AIに対して「自社の既存コードの例」を入力として与え、文脈に沿った回答を引き出す技術（プロンプトエンジニアリングやRAG的なアプローチ）を教える必要があります。これは、日本の職人文化における「守破離」の「守」を、AIを通じて効率的に学ばせる手法とも言えます。既存の資産を尊重しつつ、AIの力を借りて新しい機能を実装するバランス感覚こそが、これからのエンジニアに求められるスキルです。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業の意思決定者や開発リーダーは以下の点に留意してAI活用と組織作りを進めるべきです。
- 評価指標の再定義：
「コードの記述量」や「タスク消化の速さ」だけで若手を評価することは危険です。AIを使えば誰でも速く書けるからです。「コードの保守性」「設計の論理性」「トラブルシューティング能力」を評価軸に加え、中長期的な技術力向上を促す必要があります。 - 「AIとの対話」をOJTに組み込む：
OJT（On-the-Job Training）において、先輩社員は「答え」を教えるのではなく、「AIへの問い方」や「AIの出力に対する検証方法」を指導してください。AIが出したコードの誤りを見つける「間違い探し」をトレーニングの一環とするのも有効です。 - ガバナンスと品質保証（QA）の強化：
AIが生成したコードは、一見正しくてもセキュリティホールや著作権的なリスク、あるいは非効率なロジックを含んでいる可能性があります。人間によるレビュー体制を形骸化させず、最終的な品質責任は人間が負うという原則を組織全体で共有することが不可欠です。
AIは強力な「副操縦士（Copilot）」ですが、操縦桿を握るのはあくまで人間です。特に育成段階にあるジュニアエンジニアに対しては、AIを「楽をする道具」ではなく「優秀な家庭教師」として使うよう導くことが、組織の技術力を維持・向上させる鍵となります。