「未経験からエンジニアを目指してるけど、AIって入社前にどこまで勉強しておくべき…?」

そんな不安を抱えている方、多いのではないでしょうか。ChatGPTやCopilotが当たり前になった今、「AIを使いこなせないとエンジニアとしてやっていけないのでは」と感じる方もいるかもしれません。

今回は、実際に日々の開発でAIを活用しているxincereのエンジニアに、入社前のAIキャッチアップ事情についてリアルな声を聞いてみました。「バリバリのAI人材じゃないと採用されない」というわけでは決してありません。ぜひ肩の力を抜いて読んでみてください。

今回話を聞いたメンバー

羽毛田さん　プロジェクトマネージャー

守屋さん　開発者（AIを用いたSaasサービスを担当）

Q1. 未経験エンジニアが入社前に求められるAIスキルとは?

「入社前の時点で、AIエージェントを使って"効率的"に開発できる必要はないです。高度なAI開発のスキルや、AIを前提にした開発フローを最初から身につけている必要はありません。

一方で、自分の考えや仮説を持ったうえでAIとやり取りできることは大事だと思います。自分の考えや仮説が全くないままAIと会話をすると、AIの出力に対して判断ができません。最悪の場合、AIが言ったことがそのまま自分の考えになってしまいかねない。

これでは人間が介在する意味がなくなってしまいます。それではダメ。自分で考えることが大事、ということですね。」

未経験の方にとって大切なのは、AIを特別な専門スキルとして身構えすぎないことです。ただ、AIに聞いて終わりではなく、自分なりの考えを持って対話し、その答えを判断する姿勢が第一歩になりそうです。

Q2. AIを使いこなす上で必要なスキルとは?

「AIを使った効率的な開発をするためのスキルはもちろん大事です。ただ、最終的には自分で考え、理解し、アウトプットできる能力が最も重要だと感じます。

実務では、既存コードの調査から実装方針の壁打ち、実装、テスト作成、コードレビューといった製造工程だけではなく、不具合調査や環境構築など、非常に多くの場面でAIを使っています。今は精度がとても上がってきているので、それほど間違った出力をしたりはしません。ただしそれは『入力が正しく』『ゴールがきちんと設定されている』という前提があってのこと。

AIに間違った出力をさせないためには、人間が正しい情報やゴールをインプットする必要があります。そのためには、要件・課題を人間自身が正しく認識しなければならない。正しく要件を理解し、AIに伝えるスキルが重要だと感じますね。」

AIを使いこなすうえで大切なのは、ツール操作の上手さだけではありません。まず人間が要件や課題を正しく理解し、AIの出力を判断できることが大切だと言えそうです。

Q3. AIに頼りすぎて自分の実力が伸びない、という不安はある?

「はい、不安はあります。AIが出した実装を理解せずにそのまま採用してしまえば、成長の妨げになると考えているからです。

だからこそ、AIの実装内容は必ず自分で検証し、疑問点を残さないようにすることを意識しています。

ただし、実務で求められるスピードや規模が拡大するにつれ、自分の実力以上のアウトプットを求められる場面が増えており、全てを完全に理解しきれない状況が生まれているのも事実です。この点は理想と現実のギャップとして、正直に認識すべきだと思っています。

それでも、学び続ける姿勢を崩さず、少なくとも『自分のコードとして人に説明できるレベル』まで理解を積み重ねることが重要だと考えています。AIは万能ではありませんが、学習コストを大幅に下げてくれる強力な武器でもあります。最初はAIに頼る部分が多いとしても、経験を積んでAIを使いこなせるようになるほど、この不安は徐々に解消されていくはずです。」

AIへの依存と成長への不安は、現場のエンジニアも正直に抱えているリアルな感覚です。大切なのは、AIの出力を鵜呑みにしないこと。「自分のコードとして説明できるレベル」まで理解するという基準を持つことが、成長を続けるための指針になりそうです。

Q4. 現場のエンジニアはどんなふうにキャッチアップしている?

「現場では、チームでの情報共有と個人での学習を組み合わせてキャッチアップしています。

チームとしては、新しいツールが出た際にまず誰かが試し、Slackで気づきを共有する文化があります。また、任意の勉強会も開催しており、直近ではDB設計に関する書籍をベースに議論を行いました。こうした学びの文化があるからこそ、個人の取り組みも安心して試せると感じています。

個人としては、AI駆動開発の土台整備の一環で、コードレビューフローの改善に取り組んでいます。従来は組み込みのレビューのみで運用しており、エラーハンドリングの方針や実装の責務がメンバーによって異なっていたり、表記の揺れが見落とされることがありました。そこで揺れが起きやすい箇所をルール化し、組み込みレビューと独自ルールによる再レビューを組み合わせた二段階構成にしました。現在は運用しながら、手応えを測っている段階です。」

キャッチアップは個人任せではなく、チームで学びを共有する文化が根付いています。xincereでは、Qiitaでの技術発信や学び共有会など、個人の学びをチームの資産に変える仕組みが整っており、新しい技術を試しやすい環境があるからこそ、個人の挑戦も加速します。AIのキャッチアップも例外ではなく、「一人で頑張る」のではなく**「みんなで追いつく」**文化が、このチームの強みと言えそうです。

こんな方と一緒に働きたい

• 「わからないから聞く」を恥ずかしがらずにできる方
• AIを含め、新しい技術に対してまずは触ってみようと思える方
• 一人で抱え込まず、チームで学び合うことを楽しめる方

未経験だからといって臆する必要はありません。大切なのは、今の知識量より「学び続ける姿勢」です。

おわりに

「入社前にAIのキャッチアップは必要?」という問いに対する答えは、「特別な準備は不要。ただし、学ぶ姿勢は持っておいてほしい」というのが現場のリアルな声でした。

xincereでは、入社後もチームで支え合いながら一緒に成長していける環境を用意しています。AIに限らず、新しい技術へのキャッチアップに不安がある方こそ、ぜひ一度お話ししましょう。

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少しでも興味を持っていただけたら、まずはカジュアル面談からお気軽にどうぞ。実際の開発現場やAI活用の様子について、もっと詳しくお話しします。

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