「コーディングはAIが、開発者はサービスの完成度に集中」…LG開発者100人の28時間

人工知能（AI）がコーディングを遂行する時代、開発者の役割はどのように変化しているのだろうか。LGグループの開発者100余人が集まり、AIモデルを活用して実際のサービスレベルの成果物を創出する「2026 LGプロンプトソン・チャレンジ」が開催された。今回の大会は従来のハッカソンとは異なり、開発者が直接コーディングをする代わりに、LGのAIモデルである「KX1」を活用して、与えられた時間内にサービスの完成度を高めることに焦点を当てた。

「コーディングの代わりにサービスの企画と検収」…変化する開発環境

28時間間にわたって進行された今回のチャレンジにおいて、開発者たちの作業方式は過去とは明らかに異なる姿を見せた。LGグループの映像によると、過去のハッカソンでは開発者が直接キーボードを叩いてコーディングする時間が主流であったが、今回の大会ではAIに命令を下し、その成果物を検収する比重が高まった。現場に参加したある開発者は「昨年はAIツールの性能が低かったため直接コーディングする音が多かったが、今は命令を下すだけでAIが開発を遂行するため、キーボードの音が減り、会話の音がより多く聞こえる」と現場の変化を伝えた。

AIを活用した開発は、生産性の側面で大きな差を見せた。映像の中の参加者たちは、AIのおかげで「一日でこれほどの仕事をするのは不可能だったが、AIと共にすることで、私たちが考えることをより多く展開できる」と肯定的な反応を示した。ただし、AIが生成した成果物を人が直接確認し検証しなければならない「検収」の重要性が増すにつれ、開発者の業務が「制御」から「AIに追従すること」へと移動しているという観測も出ている。

数千万ウォンの設備を50万ウォン台で代替…実務に密着したアイデアが続出

今回の大会に参加したLGグループ各社の開発者たちは、実務の課題を解決できる実質的なアイデアを披露した。特に、コスト削減と業務効率化を目標としたプロジェクトが注目を集めた。あるチームは、数千万ウォンに達する高価な車両システム開発設備を50万ウォン台の設備で代替できるサポートツールを企画し、具体的な経済的効果を提示した。

家電分野に特化したアイデアも登場した。ユーザーが家の図面に基づいて家電を配置したり、製品の推薦を受けたりするエージェントサービス、AIを活用してロボット学習に必要なデータ量を画期的に減らしてくれるサービスなどが開発された。ロボット学習の場合、従来は最低200回以上遂行しなければならなかった過程を、AIを通じて10回程度に短縮できる技術的なアプローチも試みられた。また、営業担当者がハードウェアとソフトウェアのスペックを容易に把握して顧客に推薦できるよう助けるプラットフォームなど、実務の「ペインポイント（Pain Point、不便な事項）」を解決しようとする試みが続いた。

AI時代の悩み、「生産性向上と役割の変化の間で」

AIがもたらした生産性革命は、開発者たちに期待と同時に根本的な悩みをもたらした。映像に登場したある新入開発者は、AIが一人が十人分の仕事ができるようにさせる状況に言及し、「一部では一人が十人の仕事をこなすため、残りの九人は必要ないという考えもする」とし、「自分の業務がどのような方向に流れていくのか分からず怖くもあるが、AIが生産性を高めるという点には誰もが同意する」と語った。

大会は、28時間の熾烈な過程を経て予選を通過したチームが4週間の高度化プロセスを経て本選ステージに上がる方式で進行された。LG AI研究院の関係者たちは、現場で開発者たちが実装したサービスが実際の業務に導入できるほどの完成度を備えているか、そしてKX1モデルをどれほど効果的に活用しているかを重点的に評価した。