AIが「考える」から「動く」段階に本格突入した2026年春、自分はこの流れを歓迎しつつも、どこかざわついた感覚を拭えずにいる。産業用ロボットや物流AI、そして目標を与えると自律的に計画・実行する「エージェンティックAI」が多分野で急速に普及し始め、ロンドンでは「AIが仕事を奪う」という不安から500人規模の反AIデモまで起きた。米国ではAIデータセンター建設に対する環境・地域負荷への反対運動も広がっている。技術の社会実装がここまで加速すると、さすがに立ち止まって考えたくなる。
雇用が奪われる、という話に対して正直に思うこと
反AIデモのニュースを見たとき、正直なところ「気持ちはわかる」と思った。でも同時に、「それって今に始まった話じゃないよな」とも思った。産業革命しかり、インターネットしかり、スマートフォンしかり。技術の波が来るたびに「仕事が消える」という恐怖は繰り返されてきた。そして毎回、消える仕事がある一方で、新しい仕事も生まれてきた。
ただ、今回のAIはそのサイクルが圧倒的に速い。自分がAndroidやiOSのアプリ開発をしていて肌で感じるのは、コーディングの補助AIがもう当たり前になっていて、以前なら数時間かかっていた作業が数十分で終わるということ。これはエンジニアとして純粋に助かる反面、「じゃあ何人要らなくなるんだ」という話にもなる。
個人的には、雇用が消えること自体より、そのスピードに社会の制度やセーフティネットが追いつかないことのほうが問題だと思っている。技術は止められないし、止めるべきでもない。でも移行期のクッションは絶対に必要で、そこへの投資を怠ると社会は本当に壊れる。デモを起こした人たちの怒りの矛先は、AIそのものというより、そのクッションを用意しない政治・経済への不満なんじゃないかと読んでいる。
「エージェンティックAI」の普及で、開発者として感じるリアルな危機感
目標を与えると自律的に計画・実行するエージェンティックAIの台頭は、フロントエンドエンジニアとしての自分にとってかなりリアルな話だ。コードを書く・レビューする・テストするという行為が、今まさにAIエージェントに代替されつつある。Flutter や Kotlin で書いていたようなルーティンなコードは、もはやプロンプト一発で出てくる。
こうなると、エンジニアとしての価値をどこに置くかを真剣に考えざるを得ない。自分が出した結論は「判断と文脈をもつこと」だ。AIは確かに速くてコードを出してくる。でも「このアプリのこのユーザー体験にとって、このアーキテクチャが正しいか」という判断は、まだ人間のほうがはるかに精度が高い。少なくとも今は。だからこそ、技術的な実装力だけでなく、プロダクトへの解像度を高めることがエンジニアの生存戦略になると思っている。
ジムカーナのドライビングに例えるなら、車（AI）がどんなに高性能になっても、どのラインを攻めるかを判断するドライバーが要る。AIは最高のマシンだが、コースを読む目はまだ人間にある。そのアナロジーが、今の自分の立ち位置の整理になっている。
規制と市民参加——技術者が逃げてはいけない議論
AIの安全開発や規制、市民の意思決定への参加を求めるグローバルな声が強まっている。この流れに対して、技術者がよく言う逃げ口上が「規制すると革新が止まる」というやつだ。自分はこれに対して半分賛成・半分反対のスタンスをとっている。
確かに過剰な規制は技術の芽を摘む。でも「倫理は後からついてくる」という楽観論を、自律型エージェントが現実社会でインフラに組み込まれている今の段階でも言い続けるのは、さすがに無責任だと思う。AIが誤った判断をしたとき、誰が責任をとるのか。その設計をしっかりやらないまま社会実装を進めるのは、安全装置のないジムカーナカーを公道で走らせるようなものだ。
市民の声をどう反映させるかについても、自分は積極的な立場をとりたい。技術者が密室でAIを作って世の中に放つという構図は、長期的に社会の信頼を失う。フロントエンドの仕事でユーザーのフィードバックを取り込みながらUIを改善するのと同じように、社会実装においても現場の声や市民の懸念をエンジンに取り込む設計が必要だ。技術者として、この議論から逃げないでいたいと思っている。