「AIを使えば早くできるでしょ」と言われがち――エンジニアを困らせる"勘違い"の正体とは？

ITmediaがエンジニア321人を対象に実施した調査によると、非エンジニアから「AIがあるんだから、もっと早くできるのではないか」という期待プレッシャーを受けているエンジニアが約53%に上る。約36%は「AIがあれば、自分たちでもっと早くできるだろう」という期待を受けており、実務と期待値の認識ズレが存在している。特に既存システムの負債やチーム内の理解度の差が、プロジェクト遅延の主要因だと感じるエンジニアが多く、AIだけでは解決しない課題が山積みだという実態が浮かぶ。

このニュースの本質は「AIと組織」の関係を映す鏡だ。非エンジニアが「AIがあるのだから早い」と思い込むのは、ChatGPTやGitHub Copilotの公開デモンストレーションが、その威力を一瞬で示すからだ。しかし現実は異なる。エンジニアが遅く感じるのは、AIではなく「既存システムの複雑さ」「要件定義の曖昧性」「チーム間のコミュニケーション」だ。これらは、AIが生まれる前からずっと存在する課題だ。むしろ今の状況は危険だ。AIという「新しい銀の弾」が現れたことで、組織はそれでどうにかなると信じ、本当の課題から目を背けるようになる。その結果、エンジニアへのプレッシャーは増し、組織の生産性は逆に落ちる。経営層が理解すべきは、AIは新しいスキルを与えるツールだが、古い課題は解決しないということだ。

AI導入を検討する企業の経営層・管理職が陥りやすい罠は「AIで解決する」という一元的な思考だ。本来は「何が遅いのか」を見極め、AIで改善できる部分と、仕事のやり方そのものを変える必要がある部分を分ける必要がある。特に製造業では、設計データ管理やサプライチェーン計画といった「整理されていない業務」が山ほどある。そうした業務にAIを入れる前に、業務プロセスそのものを見直す投資が不可欠だ。AIは生産性向上の手段であって、目的ではない。