AIに任せる勇気、自分を磨く責任

タスクを1から10まで全部自分でやるのは、もはや時代遅れです。

AIエージェントが急速に進化した今、「全部自分でやる」よりも「AIと一緒にやる」ほうが、圧倒的に効率がいい場面が増えています。

特に、開発のようなクリエイティブかつ複雑な仕事では、人間とAIが役割分担して動くことが前提になりつつあります。

冒頭、ちょっと強めなワードを使いましたが、筆者が日頃GitHub Copilot（エージェントモード）やCursorなどを利用しながら仕事を進めている中でヒシヒシと感じている部分をまとめていきます。

この手の分野は正解がないこと（ないというか変わる）、どうしても「個人的な感想」の要素が強くなってしまいますこと、ご了承ください…

AIエージェントとの協働は「丸投げ」ではありません。

最も重要なのは、「AIが得意な部分」と「人間が得意な部分」を明確に分けることです。

特に「タスクの抽象度が高い」場面では、AIはまだうまく動けません。

ここを具体化するのが、人間の仕事です。

私はフロントエンドが得意なので、フロントエンドに寄った具体例にはなりますが、

例えばフォーム画面で「登録」ボタンを押すとサーバーへリクエストが飛ぶ画面があるとします。

何も考えずに実装したら、登録ボタンを連打したら複数回リクエストできてしまったりします。

この辺りはタスクにまでは組み込まれていないケースがほとんどではないでしょうか？

ただ、ケアはしないといけない。

このように、フロントエンドエンジニアがよしなに対応している部分って、結構あるんですよね。

このような「明文化されていないけど重要な考慮点」こそ、AIエージェントと協働する上でのカギになります。

こういった「暗黙知」のところは、AIエージェントへの指示に組み込むか、AIエージェントがコーディングした成果物に対してフィードバックするか、いずれかになります。

プロジェクトが進むにつれ、「なぜそう設計するのか」「過去の判断基準は？」といった、ドキュメント化されていない知識（暗黙知）が増えていきます。

AIにこれらを理解させるには、自分自身がそれを言語化して教える必要があります。

この力を高めるには、

といった“思考の外部化”が効果的です。

結果として、自分自身の成長速度も上がり、AIとの協働精度も高まります。

タスクの本質を言語化して具体化できたら、そこからはAIエージェントの出番です。

AIに指示を出し、生成された内容をレビューしてブラッシュアップする。

このサイクルを回すだけで、以前よりも速く・深く・正確にタスクを進められます。

もはや「AIに頼る」ではなく「AIと進む」時代です。

AIエージェントとの協働は、単なる効率化の手段ではありません。

人間が「抽象から具体へ」変換する力を磨き、自分自身の技術力を高めるための機会でもあります。

AIにできることはどんどん任せて、

空いたリソースで自分の理解を深め、判断力を養う。

この積み重ねこそが、最終的に“良い仕事”を生み出す原動力になります。

自身の成長なくして、良い仕事はできない。

AIと力を合わせながら、より高い技術者としての自分を育てていきましょう。