これからの時代、中学受験で「理系に進める学校」を選ぶ意味

では、実際にAIにやってもらいましょうか。

例えば、トマト収穫ロボットの組み込みシステムを想定して、

・カメラでトマトを認識
・熟度を判定
・収穫対象を選択
・アームの軌道を計算
・モーターを制御
・果実を傷つけない力で把持
・障害物を検知して停止
・異常時は安全側に停止

までを実現するシステム。

これを、AIに要求仕様からシステム構成、必要なハードウェア、制御ロジック、ソフトウェア構成、実際のコードまで設計・作成させてみたらどうでしょう？

「AIに指示すればコードが出てくる」なら、ここまでできるのか、実際に試してみたいですね。

お詳しいなら、やってみて下さい。

プログラミング＝エンジニアの仕事の一部
ですね。

例えば、トマト収穫ロボットなら、

要求仕様
（何を作る？）
↓
機械設計・電気設計
（どういう機械にする？）
↓
センサー選定
（どの部品を使う？）
↓
制御設計
（どう制御する？）
↓
●ソフトウェア
（それをプログラムにする）
↓
組み立て
（実際に機械を組む）
↓
実機試験
（実際に動かしてみる）
↓
調整・検証
（ちゃんと動くか確認して調整する）

ここまでが、一つの「ロボットを作る」という仕事です。

プログラミングは、この中の一部分にすぎません。

「AIがプログラムを書けるようになった」だけで、エンジニアの仕事全体がなくなると考えるのは、違います。

そもそも、「プログラミング＝エンジニアの仕事の全部」と捉えてしまうのは、理系のものづくりを知らない人から見た世界なのかもしれませんね。

実はロボットエンジニアです。で、まさに収穫ロボットやってますが、claudeとarduinoとカメラとロボットアームで、python吐かせてキャリブレーション込みで30分くらいで動かせちゃいます。もちろん業務用だったら安全性とか考えないとですが、それでもプログラムはほとんどやってないですね。claude凄いです。

>センサー選定
（どの部品を使う？）


さらに具体的に、
『トマト収穫ロボットで使うセンサー』として、

・RGBカメラ → トマトの位置・色・形を認識
・深度カメラ（RGB-D） → トマトまでの距離・3D位置を取得
・LiDAR → 周囲の障害物や空間を把握
超音波センサー → 近距離の障害物を検知
・ToFセンサー → 近距離の距離測定
・力覚センサー → グリッパーがトマトを押す力を測定
・圧力センサー → 把持部分の圧力を検知
・エンコーダ → モーターやアームの回転角・位置を取得
・IMU（加速度・ジャイロ） → ロボットの姿勢・動きを検知
・電流センサー → モーターの負荷・異常を検知
・温度センサー → モーターや電子部品の温度監視
・近接センサー → アームや部品の接近を検知
・安全用光電センサー → 人などが危険区域に入ったことを検知


そして重要なのは、「センサーなら何でもいい」わけではないこと。

もちろん、これらを全部使うわけではありません。

ロボットの用途や環境、必要な精度、安全性、コストなどを考えて、どのセンサーを、なぜ選ぶのかを決めます。

これ、プログラミングで完結しませんけどね。

Claude＋Arduino＋カメラ＋ロボットアームで、キャリブレーション込み30分程度で動かせるというのは、AIによってプログラミングの負担がかなり減っている、という具体例ですね。

ただ、私が聞いているのは「コードを書けるか」ではなく、
ロボットエンジニアの仕事が、どこまでプログラミングだけで完結するのか
という話です。

試作機を動かすところまでと、業務用ロボットとして、
・センサーやモーターの選定
・必要な精度や制御方式の設計
・安全設計
・耐久性・信頼性の検証
・実環境での性能評価
・量産を前提とした設計
まで含めた場合も、やはり「プログラミングはほとんどやっていない」で済む、ということでしょうか？

むしろ、AIによって「コードを書く仕事」が減っても、「ロボットを成立させるエンジニアリング」まで同じように消えるのか？が知りたいところです。

そこで、具体的にもう一点お聞きしたいです。


その30分の作業では、
・どのカメラ・センサーを使うか
・どのアーム・モーターを使うか
・必要な精度や把持力をどう決めるか
・制御方式や制御条件をどう決めるか
・実機でどこまでの誤差を許容するか
・業務用で必要になる安全性をどう設計するか
といった部分も、Claudeに指示すれば設計してくれるのでしょうか？

それとも、そこはエンジニアが判断して、その設計に基づいてClaudeにプログラムを書かせているのでしょうか？

「プログラミングがほとんど不要になった」という話と、「エンジニアの仕事がほとんど不要になる」という話は、分けて考えたほうがよいと思うので。

私も同じような考え方でした。いわゆるソフトウェア設計的なスキルは人間ならではの部分だと。

残念ながら、人間でなくてもできる部分が加速度的に増えてます。コーディング作業はもってのほか、各種センサのシミュレーション精度も1年前とは比較にならないほど向上してます。要求仕様も言ってもそんなに難しい作業ではないですよね。厳しい時代に入ってます。

コーディングだけでなく、センサーのシミュレーションまでAIでかなりできるようになっている、ということですね。そこは興味深いです。

ただ、「要求仕様もそんなに難しくない」というのが少し気になります。

例えばトマト収穫ロボットなら、

・収穫成功率を何％にするのか
・必要な位置精度は何mmなのか
・トマトを傷つけない把持力を何Nにするのか
・何Hzで制御するのか
・雨、日射、泥などの環境条件をどうするのか
・センサー異常時にどう安全側へ停止させるのか
・何時間、何万回の動作に耐える必要があるのか

こうした具体的な数値や条件も、AIが自動的に「正解」を決めてくれるのでしょうか？

シミュレーションも同じで、何をシミュレーションし、どんな条件を設定し、その結果を実機の仕様にどう反映するかという判断がありますよね。

「AIでコードを書けるようになった」という話から、「エンジニアリング全体が不要になる」という話まで広げるには、もう少し具体的な検証が必要ではないでしょうか。