エンジニアはAIをどう使ってる？福岡支社メンバーに聞いてみた

こんにちは。
クリエイティブリソースインスティチュート（以下、CRI）の有森です。
“AI”という言葉を耳にしない日はないほど、私たちの仕事や暮らしに身近な存在となった生成AI。
エンジニアにとっても例外ではなく、日々の業務や学習の中でAIを取り入れる場面が増えています。
では、実際に現場で働くエンジニアはAIとどのように向き合っているのでしょうか。
今回は福岡支社のエンジニアに、「AIとの付き合い方」をテーマにインタビュー（アンケート）を実施しました。
一人ひとり異なる視点や考え方を、ぜひご覧ください。

【今回ご協力いただいたメンバーのプロフィール】

①Nさん
　年齢：39歳
　職種：システムエンジニア

②Tさん
　年齢：29歳
　職種：システムエンジニア

③Lさん
　年齢：32歳
　職種：フロントエンドエンジニア

④Iさん
　年齢：23歳
　職種：バックエンドエンジニア

⑤Sさん
　年齢：39歳
　職種：WEBエンジニア

— 普段利用しているAIツールと、その使い方を教えてください。

①Nさん：
主にClaude Code（Opus）を活用しています。設計書やソースコードの作成・編集・レビューなど、開発業務の幅広い場面で利用しています。AIに作業を依頼している間に内容を確認・理解し、完成した成果物をレビュー・フィードバックする流れで進めることが多いです。また、学習ツールとしても活用し、疑問点があればその都度質問しながら知識の習得にも役立てています。

②Tさん：
ChatGPTを中心に、GitHub Copilot、Claude Codeを活用しています。用途に応じてツールを使い分けながら、情報収集やコーディング、開発時のサポートなど、日々の業務で幅広く活用しています。それぞれの強みを活かすことで、開発効率の向上につなげています。

③Lさん：
GitHub Copilot、Google AI Studio、Gemini CLIを活用しています。GitHub Copilotは業務でのコーディング時に利用し、コード補完やリファクタリングなど、開発効率の向上に役立てています。Google AI Studioは個人的にゲームやWebページを作成する際に利用し、Gemini CLIは個人開発のプロジェクトで活用しています。

④Iさん：
GeminiとGitHub Copilotを活用しています。業務での情報収集やアイデア整理、コード補完など、用途に応じて使い分けながら開発を進めています。それぞれの特徴を活かすことで、日々の開発効率の向上につなげています。

⑤Sさん：
主にChatGPTを活用しています。コーディング学習や日常的な調べものなど、用途ごとにスレッドを分けています。また、複数の生成AIの回答を比較したいときは「天秤AI」も利用しています。長いやり取りはAIに要約させて別スレッドへ引き継ぐなど効率化を図るほか、プロンプトの書き方も工夫しながら、より精度の高い回答を得られるよう心掛けています。

— 業務でAIを活用する場面を教えてください。

①Nさん：
システム開発のほぼすべての工程で活用しています。設計や実装、レビュー、情報収集など、さまざまな場面でAIを取り入れており、業務効率の向上だけでなく、成果物の品質向上にも役立っています。今では開発に欠かせない存在です。

②Tさん：
要件定義から設計、開発、テストまで、開発工程全般でAIを活用しています。設計書やテストケースの作成、ソースコードの生成などをAIにサポートしてもらい、自身はレビューや品質確認を行うことで、効率と品質の向上につなげています。また、打ち合わせの文字起こしや定例業務の自動化、既存ソースコードのリファクタリング、メールの下書き作成、技術情報の収集など、開発以外の業務でも幅広く活用しています。

③Lさん：
デバッグやコード補完、リファクタリングなど、日々のコーディング業務で活用しています。AIを活用することで作業効率が向上するだけでなく、コードの品質向上や開発スピードの改善にもつながっています。

④Iさん：
試験用データの作成や既存ソースコードの解析など、開発を支援する場面で活用しています。手間のかかる作業を効率化できるだけでなく、既存システムの理解を深めながら、よりスムーズに開発を進める際にも役立っています。

⑤Sさん：
AIは、実装を丸ごと任せるのではなく、開発を支援するツールとして活用しています。実装方法の検討や不明点の調査、エラー原因の分析などに活用し、生成されたコードは必ず内容を理解したうえで実装しています。また、現場の開発ルールに沿ったレビューにも活用し、品質の確認を行っています。

— AIを使うようになって、一番変わったことを教えてください。

①Nさん：
最も変わったのは、仕事の進め方に余裕が生まれたことです。
AIに作業を任せている間に別の業務へ取り組めるようになり、効率的にタスクを並行して進められるようになりました。自分の考えとAIの提案を比較できることで、成果物の品質向上にも役立っています。

②Tさん：
情報収集や開発スピードが大きく向上しました。
Web検索に費やしていた時間が減り、必要な情報へ素早くたどり着けるようになりました。また、単純作業も効率化されたことで、より余裕を持って開発に取り組めるようになったと感じています。

③Lさん：
エラーの原因特定や解決にかかる時間が大幅に短縮されました。
AIに原因の切り分けや解決策の候補を提案してもらうことで、試行錯誤に費やす時間が減り、よりスムーズに開発を進められるようになりました。

④Iさん：
作業効率が大幅に向上しました。
情報収集やコード作成、調査にかかる時間を短縮できるようになり、その分、より重要な業務に時間を使えるようになったと感じています。

⑤Sさん：
調査や学習の進め方が大きく変わりました。
以前は環境構築やエラー調査でWeb検索に多くの時間を費やしていましたが、現在はAIとの対話を通じて原因の切り分けや確認ポイントを素早く把握できるようになり、効率的に問題を解決できています。

— AIが発達しても、人にしかできないと思うことを教えてください。

①Nさん：
AIはアイデアの創出や選択肢の提示、模範解答の作成に優れていますが、その中から状況に応じた最適解を選び、意思決定するのは人の役割だと考えています。環境や目的に合わせて柔軟に判断する力は、今後も人に求められる重要な力だと感じています。

②Tさん：
AIを活用するうえで最も重要なのは、「どう使うか」を考える力だと思います。
AIはあくまでツールであり、得られた情報をそのまま受け入れるのではなく、自分にとってどのように活かせるかを考えながら使うことが大切です。AIから得た情報を自分の知識として落とし込み、成長につなげる姿勢は、人にしかできないことだと感じています。

③Lさん：
プロジェクト全体を俯瞰し、最適な設計や方向性を判断することは、人だからこそ担える役割だと感じています。
プロジェクトの規模が大きくなるほどAIだけで対応することは難しく、全体像を踏まえながら設計・構築を進める力は、今後もエンジニアに求められる重要なスキルだと思います。

④Iさん：
お客様との要件のすり合わせは、人だからこそ担える仕事だと思います。
相手の意図や要望を汲み取りながら認識を合わせたり、状況に応じた気遣いや柔軟なコミュニケーションを行ったりすることは、AIにはまだ難しい部分だと感じています。

⑤Sさん：
AIは要件整理やデザイン提案、コーディングまで幅広く支援してくれますが、最終的な判断は人にしかできないと思います。
そのため、AIの成果物を正しくレビューし、「なぜその提案になるのか」を理解したうえで活用する力が、これからのエンジニアには求められると感じています。

— 今後AIに期待していることを教えてください。

①Nさん：
人と会話するような自然なコミュニケーションができるAIに進化してほしいです。
現在でも十分高性能ですが、意図がうまく伝わらず言い換えが必要になる場面もあります。今後さらに文脈や意図を正確に理解し、シームレスにやり取りできるようになれば、より頼れる開発パートナーになってくれることを期待しています。

②Tさん：
AIをきっかけに、これまで当たり前だった業務の進め方や慣習が見直されることを期待しています。
申請手続きや定型業務など、時間や手間がかかっている作業を効率化し、より価値の高い業務に集中できる環境が増えていくとうれしいです。

③Lさん：
今でも十分便利ですが、今後はパーソナルアシスタント型AIがスマートフォンなどで当たり前に使える時代が来ることを期待しています。
AIがより身近な存在になり、日常生活や仕事をさらにサポートしてくれる未来が楽しみです。

④Iさん：
AIが生成するコードの精度が、さらに向上することを期待しています。
現在でも開発を大きくサポートしてくれる存在ですが、生成したコードにエラーや修正が必要なケースも少なくありません。より完成度の高いコードを安定して生成できるようになれば、開発効率はさらに高まると思います。

⑤Sさん：
AIには、人の仕事を置き換えるのではなく、エンジニアを支えるパートナーとして進化してほしいと考えています。
単純作業や調査、コード生成などをサポートしてくれることで、エンジニアは設計や課題解決、コミュニケーションといった、人ならではの業務により集中できる環境が広がることを期待しています。