AIに頼りきりで複雑なコードが書けない場合、どうすべき？【IT就活の悩み一問一答】

Q. 開発にAIを活用していますが、自力で複雑なコードが書ける自信がありません。このままでもエンジニアになれるでしょうか？

大学から独学でプログラミングを始めました。効率化のために開発や学業でAIを活用していますが、複雑なロジックになると、AIの出力をそのまま貼り付ける形になってしまいます。

このままでは、技術面接などで「自分で書けない」ことが露呈してしまうのではないかと不安です。AIを使った開発でも認められるのかや、いまの状態からやるべきことがあれば教えてください。

A. AIを使うこと自体は問題ありません。大切なのは「AIが出した回答の妥当性を判断し、自分の言葉で説明できる」ようになることです。

現在の開発現場において、AIを利用するのはスタンダードになりつつあるので、過度に悲観する必要はありません。

ただし、エンジニアとして評価されるのは「AIを使いこなせること」ではなく、「AIが出したコードが、なぜその課題に対して最適なのかを理解していること」です。

AIへ依存した状態から、AIを使いこなすレベルに引き上げるためのステップを解説します。

1. 「なぜ動いているか」を一行ずつ解釈する

AIが出したコードが動いたとき、そのままにするのではなく、必ず一行ずつコードの意味を確認する習慣をつけましょう。

習得のポイント

AIに対して「このコードの各行の役割を初心者にわかるように解説して」と聞き返してみてください。また、使われているメソッドやライブラリの公式ドキュメントを読み、AIの解説が正しいか裏取りをすることも有効です。

評価へつなげるために

技術面接では「なぜこのライブラリを使ったの？」という質問をよくされます。その際、ドキュメントに基づいた根拠を答えられれば、AI活用は「効率化」としてポジティブに評価されます。

2. 「妥当性」を判断するための検証を行う

AIは時に「ハルシネーション（※）」を起こすことがあります。出力されたコードが、パフォーマンスやセキュリティの観点で問題ないかを確認する視点を持ちましょう。

習得のポイント

「別の書き方はある？」「このコードのデメリットやボトルネックはどこ？」とAIに深掘り質問をしてみてください。複数の選択肢を比較検討するプロセスが、設計力を養います。

評価へつなげるために

「一度AIが出したコードを、パフォーマンス改善のためにこのように書き換えた」というエピソードは、自走力と技術的探究心の強いアピールになります。

※生成AIが事実とは異なる情報や論理的に矛盾する内容を、もっともらしく生成する現象

3. デバッグ作業は「まず自力で」試みる

エラーが出た際、即座にAIにエラー文を投げるのではなく、まずは自力で原因を推測（デバッグ）してみましょう。

習得のポイント

「ここが原因ではないか」という仮説を立ててからAIに聞き、「自分の推測と合っていたか」を答え合わせとして使うのが理想的です。

評価へつなげるために

複雑なシステムの不具合対応では、AIでも解決できないケースが多々あります。自力でのデバッグ経験を積んでおくことで、現場で通用する真の「課題解決能力」が身につきます。

AIは「代行者」ではなく、「頼りになる相棒」

AIにコードを「書いてもらう」のではなく、AIと一緒に「開発する」という意識にシフトしましょう。AIが出した答えを自分の知識として吸収し、自分の言葉で解説できる状態になれば、それは立派なあなたの実力です。

そうはいっても、「自分のAIの使い方は、現場のエンジニアから見てどう映るのか」「今の理解度で面接の深掘りに耐えられるのか」と一人で判断するのは難しいものです。

もし自分の進め方に少しでも不安があるなら、まずはレバテックルーキーのキャリアアドバイザーに相談してください。

エンジニア目線を取り入れたフィードバックを通じて、あなたのAI活用術を「確かな技術力」としてアピールするお手伝いをします！
 

この質問の回答者

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