2025.9.19_PRODUCT HISTORY CONFERENCE 2025_登壇資料

Transcript

1. AI 時代の​ エンジニア I/O 巣籠 悠輔 Yusuke Sugomori
2. 巣籠 悠輔 Yusuke Sugomori @yusugomori
3. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000003581.000003860.html PR TIMES 記事より
4. これまで​ ベンダー開発100% の​ 状態だった​ ところから、​ 内製組織を​ 立ち上げ、​ 内製開発を​ 進めていく​ フェーズ ・とは​ 言え、​ まだまだ​ エンジニアは​ ５人... ・AI を​ 活用した​ 開発を​ しないと、​ 世の​ 中に​ 追い​ 付けない​ 「AI 駆動開発」を​ 推進中 Cursor, Claude, Claude Code, ...
5. AI の​ 活用が​ 大いに​ 謳われているが​ ... そも​ そも、​ AI 活用の​ 方​ 向性は​ ２種類しかない​ 効率化​ ・省​ 人化 高質化​ ・​ 高付​ 加価値化​ マイナスを​ ゼロに​ する​ ゼロを​ プラスに​ する​ 0
6. AI の​ 活用が​ 大いに​ 謳われているが​ ... そも​ そも、​ AI 活用の​ 方​ 向性は​ ２種類しかない​ 効率化​ ・省​ 人化 高質化​ ・​ 高付​ 加価値化​ マイナスを​ ゼロに​ する​ ゼロを​ プラスに​ する​ 0
7. AI (LLM) の​ 利用に​ よって、​ ボトルネックを​ 「書く」から​ 「読む」に​ どれだけ​ 変えられるかが​ 肝 書く​ スピード 読むスピード ボトルネックの​ 変化
8. AI に​ タスクを​ 投げ、​ レビューを​ する​ AI に​ 「自分の​ 代わり」を​ して​ もらう​ その​ ために​ ... AI 時代の​ エンジニアは、​ 実装者から​ レビューアーへ​ 実装者から​ マネージャーへ​
9. レビューは​ 自分が​ 行う​ 必要が​ ある​ ため、​ AI の​ アウトプットの​ クオリティは​ 自分の​ レベルまでしか​ 上げる​ ことができない​ インプットを​ 行い、​ 個の​ 力を​ 上げていかないと​ 詰む （これ自体は、​ AI の​ 登場前も​ 同じ）​
10. AI で​ スキルアップできるか？​
11. AI は​ インプット / アウトプットの​ 境が​ あいまい​ AI の​ 弊害：
12. 他者の​ 課題 自分の​ 課題 インプット アウトプット 抽象化・汎用化 に​ よる​ 変換 自分で​ リサーチ 自身に​ よる​ 明示的な​ アウトプット 自分の​ 課題 自分の​ 課題 インプット アウトプット AI に​ よる​ アウトプットの​ 確認 AI に​ よる​ アウトプットの​ 確認 Pre-​ AI Post-​ AI
13. AI の​ アウトプットは、​ 自身に​ とって​ インプット / アウトプット どちらの​ 要素も​ 含まれるので、​ これらを​ 意識しないと​ 容易に​ 迷子に​ なる​ インプット と​ アウトプット は​ 別媒体で​ 行うのが​ 吉
14. 実装者から​ レビューアーへ​ 実装者から​ マネージャーへ​ インプット / アウトプット の​ 境を​ 意識するように まとめ