8月15日、ソフトウェアエンジニアのAllen Bargiが「Working With AI Feels More Like Leadership Than Coding」と題した記事を公開した。AIとの協働において本当に重要なスキルは「プロンプトの書き方」ではなく「意図を言語化してチームをまとめるリーダーシップ能力」である、という主張を展開している。

CursorやGitHub Copilotといったコーディングエージェントが開発の現場に浸透し、AIに何らかの作業を委ねることが珍しくなくなった2026年において、「どうAIを使うか」の問いはより切実になっている。プロンプトエンジニアリングへの注目が高まる一方、「上手いプロンプトさえ書ければ良い」という理解が独り歩きし始めている。この記事はその前提に正面から異議を唱えるものだ。

「AIはコンパイラではない」という転換点

コードは確実に動く。同じ入力には同じ出力が返ってくる。そうでなければバグだ。エンジニアはそういう世界で何年もキャリアを積んできた。

AIはそうではない。同じプロンプトを投げても、毎回同じ結果が返ってくるとは限らない。意図を汲んで想定以上のアウトプットを出すこともあれば、明らかな点を見落とすこともある。AIをコンパイラのように扱うと、この非決定性はただのストレスになる。

Bargiはここで視点の切り替えを提案する。AIをコンパイラとして見るのをやめ、チームメンバーとの協働として捉え直すというアプローチだ。

リーダーシップのスキルがそのまま使える

優れたリーダーは単に指示を出すだけではない。コンテキストを共有し、求める成果を説明し、判断の余地を示し、返ってきたものにフィードバックを返す。この習慣がそのままAIとの作業にも効く、というのが著者の主張だ。

良いプロンプトは助けになる。しかしそれ以上に、共有された作業コンテキストが効果的だとBargiは言う。具体例、修正のフィードバック、再利用可能な指示（カスタムインストラクションなど、AIの挙動をあらかじめ設定しておく仕組み）を積み重ねることで、誤解が減り、自分の思考スタイルや要件に沿ったアウトプットが増えていく。

これはAIを「人間のふりをさせる」投資ではない。自分が意図をうまく言語化できるようになるための投資だ、とBargiは言い切る。

「なぜ」を伝える技術

コンピュータに「何をしろ」と伝えることは、エンジニアなら誰でもできる。これまでのプログラミングはまさにそれだった。AIとの協働で求められるのは、それに加えて「この仕事がなぜ重要か」「良い結果とはどのようなものか」「どこで判断が必要か」を説明する能力だ。これはコーディングの文法ではなく、コミュニケーションの技術に近い。

Bargiはこれを「ソフトウェアの仕事が、機械への命令発行から、会話によるリーダーシップへと変化している」と表現している。技術は新しいが、求められるリーダーシップのスキル自体は新しくない、というのが結論だ。

エンジニアにとって「やや居心地が悪い問いかけ」

「AIとの上手い付き合い方＝プロンプトエンジニアリング」という理解が広まっている中で、この記事は別の軸を示している。プロンプトの書き方より、マネジメント経験や対話設計のほうが本質的なスキルかもしれないという示唆は、技術を突き詰めてきたエンジニアにとってすんなり受け入れやすい話ではない。

一方で、EM（エンジニアリングマネージャー）やリーダー経験のあるエンジニアには「自分がすでに持っているスキルがここでも使える」という発見になりうる。AIとの協働が日常になりつつある今、「AIをどう使うか」の議論の重心が「プロンプトの上手い書き方」から「意図の表現力」へと移りつつあることを、この記事は端的に示している。

詳細はWorking With AI Feels More Like Leadership Than Codingを参照していただきたい。