投稿者 global-ai-media 
生成AIによるコーディング支援は劇的な生産性向上をもたらす一方で、若手エンジニアのスキル習得に悪影響を与える可能性が指摘されています。Anthropic社の研究によって明らかになった「スキル習得率17%低下」というデータを踏まえ、日本の開発組織が直面する短期的な効率化と中長期的な人材育成のトレードオフについて解説します。
衝撃的な数値：スキル定着率が17%低下
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）を活用したコーディング支援ツールは、今や開発現場において不可欠な存在となりつつあります。GitHub CopilotやCursorなどのツールは、定型的なコードの自動生成やバグ修正の提案において圧倒的なパフォーマンスを発揮し、開発スピードを加速させています。
しかし、AIモデルの開発元であるAnthropic社に関連する研究によると、AIアシスタントを使用した開発者は、使用しなかった開発者に比べて「タスクに関するスキルの習得（Mastery）」が約17%低下したという結果が示されました。これは、AIが答えを即座に提示してしまうことで、人間が試行錯誤し、深い理解に至るプロセス（Cognitive Struggle：認知的葛藤）が省略されてしまうことに起因すると考えられます。
「苦労」の欠如が招く理解不足
技術習得において、エラーの原因を突き止めたり、ドキュメントを読み込んで最適なアルゴリズムを検討したりする「苦労」は、実は記憶の定着や応用力の醸成に不可欠な要素です。AIツールはこのプロセスをショートカットし、結果だけを提示します。
特に懸念されるのは、表面的にはコードが動作しているものの、開発者自身が「なぜ動いているのか」「どのような副作用（サイドエフェクト）があり得るのか」を完全に理解していないケースが増えることです。これは将来的に、AIなしではトラブルシューティングができない、あるいは複雑なアーキテクチャ設計ができないエンジニアが増加する「人材の空洞化」リスクを示唆しています。
日本型エンジニア育成モデルへの影響
この問題は、新卒一括採用や未経験者採用を行い、OJT（On-the-Job Training）を通じて先輩が後輩を育てる文化が根強い日本企業にとって、深刻な課題を突きつけます。
従来、若手エンジニアは簡単なバグ修正やテストコードの作成といったタスクを通じて、システム全体の構造や言語仕様を学んでいました。しかし、これらのタスクはまさにAIが最も得意とする領域です。若手がAIを使ってこれらのタスクを「秒速」で消化してしまうと、先輩エンジニアは「仕事が早い」と評価する一方で、実務能力が身についていないことに気づくのが遅れる可能性があります。
AI時代の新たな教育・評価指針
もちろん、AIツールの利用を禁止することは時代に逆行しており、競争力を失う原因となります。重要なのは、「AI利用」と「学習」のバランスを意識的に管理することです。
例えば、コードレビューのプロセスにおいて、単にコードの正誤を確認するだけでなく、「なぜこの実装を選んだのか」「AIが提案したコードの潜在的なリスクは何か」を若手エンジニアに言語化させるプロセスが重要になります。また、特定の学習フェーズにおいてはあえてAIを使用せずに課題に取り組む時間を設けるなど、ハイブリッドな育成カリキュラムの設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
本件から得られる、日本企業の意思決定者・技術リーダーへの実務的な示唆は以下の通りです。
- 育成プロセスの再定義：「単純作業の繰り返し」によるスキル習得はAI時代には機能しにくくなります。AIが生成したコードを批判的にレビュー（検証）する能力を、初期段階から育成するカリキュラムへ移行する必要があります。
- 評価指標の転換：コードの記述量やタスク完了速度だけでエンジニアを評価すると、AIに依存し中身を理解していない人材を過大評価するリスクがあります。「技術的な意思決定の質」や「複雑な問題解決能力」を評価軸に組み込むことが重要です。
- ガバナンスと品質管理：AIによる自動生成コードが増えることで、ブラックボックス化したレガシーコードが爆発的に増える懸念があります。コードの可読性や保守性に関するガイドラインを厳格化し、人間が理解・管理できる状態を維持する規律が求められます。
- AIリテラシー教育の徹底：「AIは答えを知っている」という誤解を解き、AIもハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こす前提で、出力結果を疑う姿勢を組織文化として定着させる必要があります。