WIP: Software Engineering Competencies in the Age of AI

ソフトウェアエンジニアリングの世界を、活気にあふれた巨大な建設現場として想像してみてください。何十年もの間、新しい技術者（大学生）を育成するための設計図は、「認定機関」と呼ばれる厳格な建築家グループによって注意深く作成されてきました。SE2014のガイドラインのようなこれらの設計図は、学校に対して、レンガの積み方、コンクリートの混ぜ方、そして建築基準に従う方法といった、教えるべきツールを正確に指示してきました。

しかしその後、現場に新しい種類の魔法のツールが現れました。それが人工知能（AI）です。それは、壁を瞬時にドラフトしたり、漏水の最善の修理方法を提案したりできるロボットのアシスタントのようなものです。問題は、古い設計図にはこのロボットを組み込むための更新が行われていないことです。Vonderhaar、Towhidnejad、およびOchoaによる論文は、もし私たちが古い地図を使って技術者を訓練し続ければ、彼らはハンマーを使って建設する準備はできているものの、業界はすでにロボット支援型の建設へと移行しているという状況で卒業することになる、と論じています。

道具箱に欠けているピース
著者らは最新の業界レポートや求人情報を調査し、そこに明白なギャップがあることを見出しました。業界の大きなガイドブックであるSWEBOKは、ようやくAIが仕事の「基礎的」な部分であることを認めていますが（これは、AIに全く言及していなかった2014年版からの大きな変化です）、実際の学校のカリキュラムや、SWECOMと呼ばれるコンピテンシーモデルは、いまだに過去に停滞しています。

この論文は、大学が現在、適切なサバイバルギアを持たないまま、卒業生を「AIの黄金時代」へと送り出していると示唆しています。それは、レーダーの読み方を教えずに、帆船時代の航海士をジェット機の時代へと送り出すようなものです。著者らは、古いスキルが無用だと言っているのではなく、現在のトレーニングは不完全であることを示唆しているのです。

必要とされる2つの新しいスーパーパワー
企業が実際に何を求めているかというレビューに基づき、著者らは、ソフトウェアエンジニアのトレーニングマニュアルに2つの全く新しい「スーパーパワー」を追加する必要があると提案しています。これらは単なるランダムなアイデアではなく、現在の業界が何を必要としているかという文献から直接引き出されたものです。

1. AIリテラシー（「ロボット使い」のスキル）：
   これはロボットを構築することではなく、ロボットにどのように話しかけるかを知ることです。論文は、たとえ学生が通常のコードを書いている場合でも、大規模言語モデル（LLM）のようなAIツールを効果的に使う方法を知っておく必要があると示唆しています。

• 具体的には： これは「プロンプトエンジニアリング」、つまり良い答えを得るためにロボットに正しい質問をする技術を学ぶことに似ています。
• 注意点： 著者らは、トレーニングなしにこれらのツールを使用すると、実際には作業が遅くなる可能性があると指摘しています。また、ロボットの仕事（ロボットが作り事をする「ハルシネーション」やバイアス）をチェックする方法を知る必要があります。それは、単なる受動的なユーザーではなく、賢いエディター（編集者）であることです。

2. AI開発（「ロボット構築者」のスキル）：
   これは、AIシステム自体を構築したいと考えている学生のためのものです。論文は、これがより高度な取り組みであることを示唆しています。単に数学を少し知っているだけでは足りず、全く新しい一連のツールを必要とします。

• 具体的には： これには、乱雑なデータ（例えば、車を作る前に混沌としたガレージを整理するように）をクリーンアップする方法を学ぶこと、モデルの訓練方法を理解すること、そしてそれらをテストする方法が含まれます。
• ひねり： 著者らは、AIを構築することは通常のソフトウェアを構築することとは異なる、と指摘しています。AIは学習しながら考えを変える可能性があるため、最初にすべてを計画することはできません。これには、異なる種類のテストと、従来のソフトウェアには必ずしも必要ではなかった倫理への焦点が必要です。

この論文が述べていないこと
この論文が主張していないことを知っておくことは重要です。著者らは、すべてのソフトウェアエンジニアがデータサイエンティストの達人である必要があると言っているわけではありません。従来のソフトウェア構築の方法が死に絶えたと言っているわけでもありません。また、大学がすでにこの問題を解決したとも主張していません。実際、彼らはこれが「進行中の研究（WIP）」であることを明示しています。

彼らは完成した、解かれたパズルを提示しているのではありません。代わりに、鏡を掲げて「ほら、私たちのトレーニング計画にこのような穴があるのを見てください」と言っているのです。彼らは、現在のガイドライン（SE2014など）はAIに言及していないため時代遅れであり、コンピテンシーモデル（SWECOM）にはこれらの新しいスキルを含めるための更新が必要であると主張しています。

次のステップ
著者らは実質的に、「私たちはギャップを特定し、それを埋めるためのスキルのリストを提案する」と言っています。彼らは、これら2つの新しい領域、すなわちAIリテラシーとAI開発を、ソフトウェアエンジニアが知っておくべき公式のリストに追加することを提案しています。

しかし、彼らは前方に大きなハードルがあることも認めています。AIの変化は非常に速いため、カリキュラムを最新の状態に保つことは絶え間ないレースになるだろうと指摘しています。また、一部の学校にはAIを教える知識を持つ教師がいない可能性や、これらの新しいトピックを追加することで他の重要な科目が押し出されてしまう可能性についても懸念しています。

したがって、この論文は今日すべてを解決する魔法の杖を提供しているわけではありません。その代わりに、ロードマップを提供しています。現代の労働力の中で生き残るためには、次世代のソフトウェアエンジニアは、従来の構築方法と、AIと協力する新しい方法の両方に精通している必要があると示唆しています。彼らは、学生たちが10年前の仕事ではなく、現実に存在する仕事に対して準備ができているようにするために、ルールブックを更新することを提案しているのです。