昔は手作業だった?自動化の進化に驚くベテランエンジニア

こんばんは!IT業界で働くアライグマです!

エンジニアとして長く働いていると、「昔はこれ、手作業でやっていたのに…!」 と驚く瞬間が増えてきます。特に近年は、AI やクラウド技術の発展により、かつては時間と労力をかけていた作業が、今や数クリックや自動スクリプトで完結することも珍しくありません。

かつては職人技とされていた手作業が、今では当たり前のように自動化されている現状を見て、戸惑うベテランエンジニアも少なくありません。本記事では、特に驚くべき自動化の進化と、それに適応するための考え方を紹介します。

コードレビューの自動化

「コードレビューは人間がやるものだったのに、今は AI でチェックできる!?」

昔は、コードレビューはチームの先輩エンジニアが時間をかけて行うのが当たり前でした。設計の妥当性や可読性、バグの可能性を細かくチェックし、指摘事項を丁寧に説明する これはスキルを高めるための重要な工程でした。

しかし、現在では GitHub Copilot や ChatGPT、SonarQube などのツール が登場し、静的解析によるエラーチェックやリファクタリングの提案を自動で行えるようになりました。

  • スタイルチェック(ESLint、Prettier など)
  • セキュリティチェック(Dependabot、Snyk など)
  • リファクタリングの提案(Copilot、RefactoringGPT など)

これらのツールを活用することで、人間が見落としがちなミスを機械的にチェックし、コード品質を向上させることが可能になりました

それでも人間のレビューは必要

とはいえ、コードの意図や設計思想を理解するのはまだ人間の役割 です。AI によるコードレビューは、あくまで補助的な役割として活用し、設計の最適化やパフォーマンスの向上は、経験豊富なエンジニアが担うべき領域 であることを忘れてはいけません。

インフラ構築の自動化

「昔はサーバーを1台ずつ手作業でセットアップしていたのに…!」

かつてのインフラ構築は、物理サーバーを手動で設定し、OS をインストールし、各種ミドルウェアを手作業でセットアップするのが普通でした。しかし、現在では Infrastructure as Code(IaC) の概念が普及し、サーバーのセットアップすらコードで管理できる時代になりました。

  • Terraform:クラウド環境の自動構築
  • Ansible / Chef / Puppet:サーバーの設定管理
  • Kubernetes:コンテナのオーケストレーション

例えば、Terraform を使えば「この設定のサーバーを10台作る」とコードで定義するだけで、クラウド上にすぐに環境を構築できる ようになりました。

物理サーバーを触っていた世代からすると衝撃

「手作業で OS をインストールして、設定ファイルを1つずつ調整していた時代は何だったのか…」 と感じるベテランエンジニアも多いでしょう。しかし、これによりインフラの安定性が向上し、スケールもしやすくなった ため、適応する価値は十分にあります。

テストの自動化

「バグがないか、手作業でチェックしていたのに…!」

以前は、テストといえば実際にアプリを動かして、手作業で動作を確認するのが基本でした。特に、UI のチェックは人の目で行うことが多く、細かいミスを発見するのに多くの時間を費やしていました。

しかし、現在では以下のような自動化ツールが普及しています。

  • 単体テスト(JUnit、PHPUnit、Jest など)
  • E2Eテスト(Cypress、Playwright など)
  • UIテスト(Selenium、Appium など)

これにより、毎回同じテストを手作業で繰り返す必要がなくなり、エンジニアの負担が大幅に軽減されました

すべてを自動化できるわけではない

ただし、細かい UI の動作や、ユーザー体験の評価は依然として人間の役割が必要 です。テストの自動化を進めつつも、最終的なユーザー視点での検証は、ベテランエンジニアの経験が活きる部分となります。

AI を活用した開発支援

「ChatGPT に聞けば、コードの修正案がすぐに出てくる…!」

AI の進化も、自動化の大きな一因です。GitHub Copilot や ChatGPT を使えば、関数の最適化や、バグ修正のヒントを即座に得られるようになりました

以前は、公式ドキュメントや Stack Overflow を調べながら試行錯誤していた のに対し、今は「このエラーの解決方法を教えて」と聞けば、瞬時に答えが返ってくる という環境になっています。

AI に仕事を奪われるのでは?

ベテランエンジニアの中には、「AI に自分の仕事を奪われるのでは?」 という不安を抱く人もいます。しかし、AI はあくまで補助的なツール であり、最終的な判断は人間が行うべきものです。

むしろ、AI を活用して効率を上げることが、これからのエンジニアに求められるスキル になります。

まとめ

かつては手作業で行っていた作業が、今や自動化ツールや AI によって劇的に効率化 されています。

  • コードレビューは AI が補助し、静的解析やバグチェックが自動化
  • インフラ構築はコードで管理し、数分で環境が整う
  • テストも自動化され、手作業のテストは最小限に
  • AI の活用で、コードの補完やデバッグが圧倒的に効率化

とはいえ、すべてを機械に任せるのではなく、人間ならではの経験や判断力が求められる場面も多い です。ベテランエンジニアとして、自動化を恐れるのではなく、むしろ積極的に活用しながら価値を高めることが大切 です。

「昔は手作業だった」と懐かしむだけでなく、新しい技術を取り入れながら進化し続けることが、これからのエンジニアに求められる姿勢 ではないでしょうか。