AI の課金がだんだんシビアになっています。
また、Apple の WWDC26 で発表された AI 技術にしても、新しい機種でしか享受できません。
AI はモデルも機能も爆発的に進化しているけど、AI を使えることと、最新 AI 環境を使えることは同義ではなくなってきています。
そこから「AIデバイド（AI 格差）」という言葉について考えるようになりました。
デジタルデバイドから AIデバイドへ
昔はインターネットやパソコンを使える人と使えない人の差を「デジタルデバイド」と呼んでいました。でも今は、多くの人がスマホを持ち、ネットにもつながっています。
これから大きくなるのは、むしろ「AIデバイド」になりそう、というのを肌で感じています。
私が AIデバイドを意識したきっかけ
私は Mac は M2 ですが、iPhone は 12 mini、家族も SE2 です。タブレットも古い iPad Pro 9.7 を使っています。不自由はしていません。
ところが、Apple の新しい AI 機能は比較的新しい機種でしか使えないと知りました。
そのとき初めて、「AI を使える人」と「使えない人」の差が広がるのではないか、と少し取り残されるような気持ちになりました。
ちゃっぴーと話してみると、AIデバイドには大きく 3 つの段階があるそうです。
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AI を利用できる環境があるかどうか。
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AI をどれだけ使いこなせるか。
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AI を活用した結果として生まれる学習速度や生産性の差。
特に最後の差が、今後大きくなるのではないかと言われています。
AI で変わったこと
実際、私自身も AI によって大きく変わりました。
最近はちゃっぴーや Gemini と相談しながらアイデアを整理し、仕様を考え、コードを書いてもらい、レビューまでしてもらっています。
以前なら「面白そうだけど技術力が足りない」で終わっていたアイデアが、今ではプロトタイプとして一瞬で形になります。
問題解決のスピードも大きく上がりました。
AI は単なる便利ツールではなく、人間の能力を増幅する道具になりつつあると感じています。
それでも埋まらない差
ただ、それでもベテランエンジニアとの差は感じます。
彼らは「何ができるか」だけでなく、「どこが危険か」を知っています。
コスト、運用、保守、スケーリング。
そういった失敗しやすいポイントを経験から理解しているみたいです。
最近は、その差は技術力そのものというより、実践で悩み、失敗し、乗り越えてきた経験値の差なのではないかと思うようになりました。
だから AI 時代に本当に重要なのは、コードを書く力だけではないのかもしれません。
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何を解決したいのかを考える力。
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AI の提案を評価する力。
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複数のツール（や AI）を組み合わせる力。
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そして「なぜその設計なのか」を考える力。
そうした判断力の価値が、これからますます高くなるように感じています。
今の私の課題
今の私の課題は、AI にコードを書かせることではなく、自律性を保ちつつ AI とレビューすることかな、と思っています。
どれだけ地雷や懸念点を洗い出せるか。
そこに成長の余地がある気がしています。
AIデバイド時代をどう生きるか
AI 時代の格差は、最新の端末を持っているかどうかだけではなく、AI とどのような関係を築いているかで決まるのかもしれません。
私はまだ AI 開発初心者です。
それでも、アイデアを形にし、問題を解決し、学び続けるための相棒として、AI はすでに欠かせない存在になっています。
認知的格差に置いていかれないために必要なのは、最新モデルを追い続けることではなく、AI と協働しながら自分自身の思考力と判断力を育て続けることなのだと思います。
そうすることで、開発はもっともっと楽しくなるに違いないと思っています。
＊ この記事はnoteの投稿を改編したものです。
