みなさん、こんにちは! 🚀
「AIがコードを書く時代が来る」とはよく言われていましたが、ついにGoogleのトップエンジニア自身がその宣言をしたというニュースが話題になっています。
Google DeepMindのVPが「コーディングをやめた」と宣言 😲

Google DeepMindのテクノロジー担当VP(Vice President of Technology)であり、元Google X CTO のBenoit Schillings氏が、あるカンファレンスの基調講演でこう語りました。
「私は45年間コードを書いてきた。でも今は、AIエージェントにすべて任せることにした。」
45年といえば、Apple IIの時代から現代まで。そのキャリア全体を通じてコードを書き続けてきたエンジニアが、自らの意志でキーボードを置いたというのは、かなりインパクトがありますよね。
Schillings氏はGoogle DeepMindに移ったのはまだ18ヶ月前とのことで、その環境の変化が「面白い転換点になった」とも語っています。
これって私たちにとって何を意味するの? 🤔
「え、じゃあプログラミングを学ぶ意味がなくなるの?」と感じた方もいるかもしれません。でも、ちょっと待ってください。
ここで重要なのは、Schillings氏が「コーディングをやめた」のではなく「自分の手でタイプするのをやめた」という点です。AIエージェントに対して何を作らせるか、どう指示するか——その「設計力」と「判断力」は、むしろこれまで以上に重要になっています。
つまり、こういうイメージです👇
- ✅ AIエージェント:コードを書く・デバッグする・テストする
- ✅ 人間(エンジニア):何を作るか決める・設計する・品質を判断する
料理に例えると、AIが「包丁を使う調理師」になり、人間は「レシピを考えるシェフ」になるイメージです。
AIエージェントにコードを書かせてみよう 🛠️
実際に今日からできる話として、AIエージェント的な使い方を簡単に体験できるPythonコードを見てみましょう。
以下は、OpenAIのAPIを使って「簡単なタスクをAIに投げて結果を受け取る」最小サンプルです。
# AIエージェントにコード生成を依頼するシンプルなサンプル
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # OPENAI_API_KEY を環境変数に設定しておく
# エージェントへの指示(プロンプト)
task = "Pythonでフィボナッチ数列を返す関数を書いてください。"
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは優秀なPythonエンジニアです。"},
{"role": "user", "content": task}
]
)
# AIが生成したコードを表示
print(response.choices[0].message.content)
ポイントをまとめるとこんな感じです👇
- 🔑
systemに役割を与えると出力の品質が上がる - 🔑
userに具体的なタスクを渡す=「AIへの設計指示」 - 🔑 出力されたコードをそのまま信じず、自分でレビューする目を持つことが大事
「AIが書いたコードだから正しいはず」と思い込むのが一番危険です。エンジニアの役割は、AIのアウトプットを正しく評価できる人間であることに変わっていきます。
まとめ 📝
Google DeepMindのVPが「45年間のコーディングをAIエージェントに譲った」という発言は、AIと人間の関係が新しいフェーズに入ったことを象徴しています。
プログラミングの本質は「コードを書くこと」ではなく「問題を解決する設計力」——この視点を持っておくと、AI時代もきっと楽しく乗り越えられますよ。ぜひ今日から、AIをうまく使いこなす練習を一緒に始めてみましょう! 💪
📡 Arduinoをもっと深く学ぼう!
Arduino・ラズパイ・ロボットプログラミングを体系的に学びたい方へ。おすすめのUdemyコースや電子部品もまとめています。





