生成AIの普及によって、コード生成や修正、デバッグなどの開発業務は大きく効率化されました。
DORA 2025レポートでも、開発者の90%がすでにAIを業務で利用していると報告されています。

一方で、AI導入が進むほど、別の課題も見え始めています。

• AIコードを十分にレビューできない
• 設計意図を理解しないまま実装が進む
• 問題解決をAIに委ねることで、デバッグ力や概念理解が育ちにくくなる

実際に、Shen & Tamkin（2026）の研究では、AIを用いて課題を解いた開発者は、スキル習得スコアが17%低下する結果も報告されています。

本資料では、DORA、Stack Overflowの調査や、学習科学の研究をもとに、AI時代に起きる「スキル空洞化」の構造を整理。
さらに、AI活用とエンジニア育成を両立するために必要な「主体的な関わり」の設計や、マネージャーが介在できる3つのポイントを解説しています。

AI駆動開発を進めながら、育成・品質・レビュー・技術負債に課題を感じている方におすすめの内容です。