なぜAI企業は社内で「ソフトウェアエンジニア」と呼ばなくなったのか　広がる「MTS」と職種の未来

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AnthropicやOpenAIでは、研究者とエンジニアをまたぐ共通の社内肩書きとして「Member of Technical Staff（技術スタッフの一員）」が使われている。元CTOたちが次々とこの肩書きに転じている現象から、肩書きが専門性を証明しなくなった時代に何が価値を決めるのかを考える。

AIによる記事の要点

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【概要】 AnthropicやOpenAIなどのAI企業が、研究者とエンジニアの区別なく「Member of Technical Staff（MTS）」という共通の肩書きを採用し始めている。これは肩書きが専門性を証明しなくなった時代において、個人の価値が「何を名乗るか」から「何を成したか」へシフトしていることを象徴している。 【具体的なポイント】 ・**MTS採用の経緯と狙い** OpenAIの共同創業者グレッグ・ブロックマン氏は2023年2月、研究者とエンジニアを肩書きで分けないことを狙いとしてMTSを採用したと説明している。ゼロックスPARCでアラン・ケイ氏から助言を受けたという。 ・**AI開発との相性** 大規模モデル開発ではデータ整備、分散学習、推論最適化が絡み合い、研究と実装の線引きが不可能になっている。Anthropicの採用ページは「エンジニアは多くの研究をし、研究者は多くのエンジニアリングをする」と明記しており、共通肩書きがこの現実に適合している。 ・**MTSの歴史的変化** ベル研究所（1920年代後半）では、異分野の技術者を横断する職名として使われ、情報理論の父クロード・シャノンもMTSだった。当時は「Technical Aid」から「MTS」までの4段階の明確な階層があり、現在のOracle、Salesforce、VMwareなどが使う「旧来型」も職種や担当領域を明示している。 ・**AIラボ型MTSの特徴** Anthropicなどでは採用時に職種や担当を示すが、社員の公式プロフィールでは単に「MTS」と表記される。職種や階層は内部に残っているが、肩書きだけからは判別不可能になっている。 ・**人材引き抜き対策としての機能** 「Senior Staff Research Engineer, Pretraining」という具体的な肩書きは競合他社に即座に人材情報を伝えるが、「MTS」はほとんど何も伝えない。simplify.jobsの指摘によれば、人材の引き抜き合戦の中では肩書きの曖昧性自体が防御になる。 ・**外向きと内向きの二重構造** OpenAIは求人ページで「Title note」として、内部では「MTS」だが外部には「Senior Staff」と表記する理由を明記している。組織内では肩書きが担当やレベルを伝えなくなったが、労働市場はまだそれを求めているため、二重の肩書きが併存している。 ・**肩書きの価値が会社名に依存する構造** MTSという名前だけでは社外で自分の専門性を伝えにくく、「AnthropicのMTS」「OpenAIのMTS」のように会社名がその役目を引き受けている。著者は、会社名に自分の価値の証明を預けることは有名企業に入れる一部の人だけの選択肢であり、日本で働く大半のエンジニアにとって希望がないと指摘している。 【注目点】 肩書きが専門性を証明しなくなる時代において、著者は「何を名乗るか」ではなく「何を成したか」が価値を示す基準になると主張している。AIコーディングツールの普及により職種の境界が薄れる一方で、会社名への依存が強まる矛盾が生じており、この構造が全ての労働者に開かれていない点が課題である。 --- **用語説明** **MTS｜Member of Technical Staffの略。研究者とエンジニアの区別なく使う共通の肩書き。** **フロンティアAIラボ｜最先端のAIモデルを開発する研究所。AnthropicやOpenAIなどが該当。** **AIコーディングツール｜AIを活用して開発者の作業範囲を拡張するツール。**