情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2026.11.03

2026年、コーディングはもう死んだのか。誰も語らないAIの真実（Is Coding Dead in 2026? The Truth About AI No One Is Telling You）

テーマ：人工知能(918)

カテゴリ： AI

Is Coding Dead in 2026? The Truth About AI No One Is Telling You

2026年、コーディングはもう死んだのか。誰も語らないAIの真実

Is Coding Really Dead in the Age of AI? Or Are We Just Panicking Too Early?AI時代において、コーディングは本当に死んだのか。それとも、私たちは早計にパニックを起こしているだけなのだろうか。

Gaddam.Naveen
ガッダム・ナヴィーン

Apr 29, 2026
2026年4月29日

There’s a question quietly spreading across every college campus, every developer community, and every tech conversation right now:
今、すべての大学のキャンパス、すべての開発者コミュニティ、そしてあらゆるテック系の会話の中で、ひそかに広がっている次の疑問がある：

“Is coding still worth it?”
「コーディングは、まだやる価値があるのか」

エリック・シュミットのような人物が「未来の優れたプログラマーはコードすら書かず、代わりにAIシステムを導くようになるだろう」と語るのを耳にする。企業がAIに何十億ドルも投資する一方で、テック業界では解雇が続いている。フロントエンドからバックエンドまで、たった一つのプロンプトでアプリケーション全体を生成してしまうAIツールを目にすることもある。

And naturally, a thought begins to form.
そして当然のように、ある考えが頭をもたげてくる。

If AI can do all of this… then what exactly are we supposed to do?
もしAIがこれ・・・のすべてをできるなら、その時、我々はいったい何をすればいいのか。

If you’re feeling confused, you’re not alone. In fact, this exact confusion is spreading rapidly among students and early-stage developers. Some are overthinking their career choices. Some are switching domains. And some are not even starting coding at all.
もしあなたが混乱を感じているなら、それはあなただけではない。事実、まさにこの混乱が、学生や初期段階の開発者の間で急速に広がっている。キャリアの選択について考えすぎている人もいれば、分野を変える人もいる。そもそもコーディングを始めようともしない人もいる。

That’s not just a trend — it’s a problem.
それは単なるトレンドではなく、ひとつの「問題」である。

Because the assumption behind this fear is flawed.
なぜなら、この恐怖の根底にある前提が間違っているからだ。

The Illusion That AI Has Replaced Coding
AIがコーディングを代替しているという幻想

実際に何が起きているのかを見てみよう。

Today, AI tools can generate entire applications. You can ask for a full-stack app, and within seconds, you’ll get code for the frontend, backend, APIs, and even database connections. Compared to how things worked a few years ago, this feels almost unreal.
今日、AIツールはアプリケーション全体を生成することができる。フルスタックアプリを要求すれば、わずか数秒でフロントエンド、バックエンド、API、さらにはデータベース接続のコードまで手に入る。数年前の状況と比べると、これはまるで現実離れしているように感じられる。

But here’s where people make a mistake.
しかし、ここで人々は勘違いをする。

彼らは「コードの生成」と「理解すること」を混同しているのだ。

Yes, AI can generate code. But generating something and truly understanding it are completely different things. AI doesn’t “think” about your problem the way a developer does. It predicts patterns based on data. That works well — until it doesn’t.
確かに、AIはコードを生成できる。だが、何かを生成することと、それを完全に理解することはまったく別物である。AIは開発者のようにあなたの「問題」について考えているわけではない。データに基づいてパターンを予測しているに過ぎない。それはうまく機能する―そうでない瞬間までは。

And when it doesn’t, things break.
そして、うまくいかないとき、物事は壊れる。

What AI Doesn’t Show You
AIがあなたに見せないもの

In real-world development, code is not just about writing lines that compile. It’s about making decisions. It’s about understanding trade-offs. It’s about building systems that won’t fail under pressure.
現実世界の開発において、コードとは単にコンパイルを通すための行を書くことではない。それは決断を下すことであり、トレードオフを理解することであり、プレッシャーの下でも耐え抜くシステムを構築することである。

AI often:
AIはしばしば下記ミスを犯す：

l Misunderstands requirements
要件の誤解
l Produces inefficient or unsafe code
効率的でないまたは安全ではないコードの生成
l Misses edge cases
例外的な状況の見落とし
l Gives confident but incorrect solutions
自信満々だが誤った解決策の提示

Now imagine this: you copy AI-generated code into a real production system without fully understanding it.
想像してみてほしい。あなたがAIが生成したコードを、その仕組みを完全に理解しないまま実際の稼働システムにコピーしたらどうなるだろうか。

What happens when something breaks?
何かが壊れたとき、どうなるのか

What happens when performance drops?
性能が低下したとき、どうなるのか

What happens when users start facing issues?
ユーザーが課題に直面し始めると、どうなるのか

At that moment, AI won’t fix your system for you.
その瞬間、AIがあなたのシステムを直してくれるわけではない。

A developer will.
直すのは、開発者である。
======================続く=========================

https://note.com/tongansunmi/n/n72b41dee7791?sub_rt=share_pb

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