でも、個人的な感覚では、アプリを作ってるうちコーディングしてる時間なんて2割もないぐらいで4割は仕様やUIを考えてる時間で3割がテストやデバッグをしてる時間で残りの1割は審査用の資料とかアイコンとかスクリーンショットを作ってるような感じで、コーディングがAIでできてもそんなに楽になる感じはしないんですよねぇ…
自分ではまだ無課金の範囲でしか試してないけど今のAIは結構まともなコードを吐いてくれます。
（でも、言われたこと以外やらないので、エラー処理とかフェイルセーフの処理を気を利かせて入れてくれることもないし、無課金の範囲だと一見まともそうだけどエラーでコンパイルできないとか、動かすと例外が発生してまともに動かないとか、発生したエラーコードを直してと命令してもちっとも直らなかったり何か機能を追加すると動いてたものが動かなくなったり（私がいた会社では”デグレード”と言うことが多かったけど、ソフト屋さんとか外資系では”レグレッション”と言うことが多いのかな？？ 知らんけど）
AIアシスタントは”一流大学出で優秀だけど究極の指示待ち人間”というのが今のところの感想です。
問題はいろいろあって、AIが書いてきたコードを人間が全部理解してレビューできるのか？いや、できないだろうとか、AIがテストまで書いたとしてテストの妥当性を人間が判断できるのか？いや、できないだろう では、プログラムの検収（受け入れ）はどうやってやるの？ とか、まともなコードを書かせるためのプロンプト（プログラムの仕様、要件定義）をAIに与えられるような人間（優秀なプログラマと同じぐらいの高度な能力を持った人間＝プログラマじゃん（名前は変わると思うけど））とか、いろいろな問題がでてくることは容易に想像できるけど、変わっていく流れは止まらないでしょう。（うまく使えない人は淘汰されていくでしょう）
簡単に言うと自然言語でプログラミングができるようになるということですな。
「これこれを入力するとこれこれを実行するプログラムをこんな感じのUIでiOS用とAndroid用に書いて」とか言うだけでプログラムが完成する世界。 まぁ、5年ぐらいはデバッグに振り回されそうだけど…
というわけで、「プログラマ（単なるコーディングする）はいらなくなるけど、もっと高度なエンジニアが必要になると思うよ 人数が増えるか減るかは基本減るだろうけど、減り方は仕事の量＝産業の発展次第」が私の現在の予想でした。
以下ちょっと試してみたやつ。
昔、株を始める前に株価チェックするプログラム（Excelのマクロ）書いたなぁ、とまずは試してみました。
こんなプロンプトで
指定した銘柄のここ5年の株価の推移のグラフを書くPythonプログラムがあっという間にできた。（まぁ、Pythonが動く環境が元々あったし、pipって何？ぐらいのことは知ってたというのはあるけど…）
yfinanceなんてYahooファイナンスから株価を引っ張ってくるライブラリがあるの知らなかった。
自分で書いてたらWebスクレイピングから書くところだった。
Pythonはライブラリが充実してるのがいいですね。流行るわけだ。楽だから。
こんなグラフを描いてくれる。
でも、日本語は豆腐だし、ここからまともなプログラムに仕上げていくのは結構大変そう…
（まぁ、Claude Codeにでも課金したらだいぶ違うのだろうけど。 無課金おじさんなのでそこまではやらない））
