11月3日、Shift Magazineが「Jensen Huang's Advice to Young Developers: "Become the World's Best User of AI"」と題した記事を公開した。NVIDIAのCEO・Jensen HuangがGTC Berlinのメディア向けQ&Aセッションで語った、AI時代のキャリア観や若手エンジニアへの提言をまとめた内容だ。AIツールの急速な普及により「エンジニアの仕事が奪われる」という議論が各所で再燃するなか、業界の最前線に立つHuangの発言は日本のエンジニアにとっても無関係ではない。

「AIの世界最高のユーザーになれ」

2025年5月にベルリンのTempodromeで開催されたNVIDIAのGTC Berlinカンファレンス。その翌日、Jensen Huangはジャーナリストやアナリスト、コンテンツクリエイターら約70名を前にQ&Aセッションに応じた。

若手のキャリアについて問われたHuangの答えは端的だった。

もし自分が今、若者として社会に出るなら、AIの世界最高のユーザーになることを迷わず目指す。さまざまなツールの使い方、オープン・クローズドを問わずモデルの使い方、メモリの管理方法、ナレッジグラフの構築方法——そのすべてに完全に没頭するだろう。常に新しいAIエージェントを走らせながら、エキスパートになっていく。

ここで登場する専門用語について補足しておく。ナレッジグラフとは、概念や事実をノードと関係性で構造化したデータ表現であり、AIが文脈を理解したり推論精度を高めたりするための基盤として活用される。AIエージェントとは、目標を与えられると自律的にタスクを計画・実行するAIシステムを指し、単なるチャットボットとは異なり、ツール呼び出しや外部サービスとの連携を含む複雑な行動をとれる点が特徴だ。

Huangは「大学卒業生の半数以上が職を見つけられなくなる」という予測を「馬鹿げている」と一蹴しつつも、変化への適応が不可欠だとする。

重要なのは、このアドバイスがテック業界に限らないという点だ。元記事が挙げる例によれば、配管工であればAIを使って顧客のキッチンリデザインを支援でき、家具販売員はより精緻なインテリア提案が可能になるという。「AIを使えること」は職種を問わずキャリアの武器になる、というのがHuangの主張だ。

ただし、AIツールの習熟が専門知識の代替になるわけではない。記事は明確にこう述べている。「ツールが高度になればなるほど、その出力を評価し、誤りを見つけ、解くべき問題を理解することの重要性が増す。自分の専門領域を持ちつつAIを活用できる人間は、モデルの出力に依存するだけの人間より明確な優位性を持つ。」

「生産性」の定義を変えよ

Huangは生産性についても従来の見方を批判した。

生産性を考える方法は二つある。一つは、以前やっていたことをより効率的にできるようになること。だが、AIをより良く捉えるなら——以前はできなかったことができるようになること、だ。

具体例として挙げたのが工業設計だ。従来は手作業で限られた設計案を検討していたところ、AIを使えばコスト・エネルギー効率・製造可能性といった制約を考慮しながら数千通りの候補を探索できる。

それが本当の生産性であり、この原則はほぼあらゆる産業に適用できる。

「既存のタスクを速くこなすこと」だけを生産性と捉えるのは、野心が低すぎるというのがHuangの立場だ。技術の進歩は人々が期待する方向とは逆に働く——新しい技術が生まれるたびに経済は大きくなり、人間はむしろ忙しくなってきた、と歴史的な観点からも論じている。

AIエージェントの連携と「監視」の問題

Huangはエージェント間の連携についても言及した。今後は異なる企業のAIエージェントが協調して動くようになると予測する。

NVIDIAのエージェントとMercedesのエージェント、あるいはNVIDIAのエージェントとSiemensのエージェントが、必要と判断したときに連携して動くようになる。

NVIDIAはすでにエージェント連携のための基盤整備を進めており、複数のエージェントがワークフローを分担・協調するためのフレームワークとしてAgentIQを提供している。こうした基盤があってこそ、Huangが描く異企業間のエージェント協調が現実味を帯びてくる。

ただし、エージェントの自律性が高まるにつれてセキュリティとアクセス制御が課題になるとHuangは強調した。エージェントには特定のタスクに必要な最小限の権限だけを与え、明確なアクセスルールと継続的な監視が必要だとする。自律的なエージェントは効率を高める一方で、誤動作や意図しない行動の影響も大きくなるためだ。エージェントに過剰な権限を持たせることのリスクは、セキュリティの観点から広く議論されている論点でもある。

Huangの楽観論をどう読むか

記事は最後に冷静な見方も添えている。Huangの楽観的なビジョンは、AIインフラの大部分を担うチップとシステムを提供する企業のCEOとしての立場から来ている。より多くの企業がAIに投資し、データセンターを構築し、業務を自動化すればするほど、NVIDIAにとって有利だ。それはHuangの予測が誤りであることを意味しないが、ビジョンの背景にあるビジネス上の利害は念頭に置いておく価値がある。

AIがキャリアを破壊するか拡張するかという問いへの答えは、結局のところ個々人の適応にかかっている——そうHuangは示唆しているとも読める。

詳細はJensen Huang's Advice to Young Developers: "Become the World's Best User of AI"を参照していただきたい。