AIは脅威でなくチャンス。 AIと共に進化するエンジニアの成長戦略 / geeksai-2025-spring

2025/03/16 技育祭 2025 (春) 登壇資料

登壇者: CARTA HOLDINGS CTO @suzu_v

概要

AIの登場で不安を感じる学生も多いでしょう。むしろ大きなチャンスです。AIはプロトタイピングを容易にし、学習を劇的に加速する強力なツールです。 本講演では、2025年の技術環境とCARTAの実際の開発事例を交えながら、AIと共に進化するエンジニアの成長戦略をお伝えします。

Transcript

1. AIは脅威でなくチャンス。 AIと共に進化するエンジニアの成⻑戦略 株式会社CARTA HOLDINGS 執⾏役員CTO 鈴⽊健太（@suzu_v） 技育祭 2025.03.16
2. 略歴 2011: （⼤学時代）スタートアップ⽴ち上げ。CTOとしてウェブメディア⽴ち上げやる。 2012: VOYAGE GROUP新卒⼊社。でかいデータをつかってみたいな、と思い広告技術の世界へ。 2014: クラウドのデータ基盤ができたので、解析チームをマネジメントしてみる 2015: やっぱりもっと⼤きな開発チームで挑戦してみたいなと思い、fluct SSPチームへ。 2016: もっとプロダクトにコミットしてみたいな、と思いマネジメントをまたやる 2019: 会社経営にももっとコミットするかと、fluct CTOをやる 2022: このエンジニア組織や⽂化をもっと広めて良くしたいな、と思いCARTA CTOをやる CARTA HOLDINGS 執⾏役員CTO 鈴⽊ 健太 すずけん X: @suzu_v 著書 （いずれも共著） CARTA内の役割 CARTA Tech Board 情報セキュリティ委員会 委員⻑ CTO室 & ICT担当
3. AIの登場で不安を感じる⽅も多いでしょう。 むしろ⼤きなチャンスです。AIはプロトタイピングを容易にし、学 習を劇的に加速する強⼒なツールです。 本講演では、2025年の技術環境とCARTAの実際の開発事例を交え ながらAIと共に進化するエンジニアの成⻑戦略をお伝えします。
4. AGENDA 01 AI時代のエンジニアリング 02 開発現場で何が起きているか 〜CARTAの例〜 03 AI時代の成⻑戦略
5. 01 AI時代のエンジニアリング
6. AI時代のエンジニアリング これまでのエンジニアリング これまでの エンジニアリング やりたい こと 調べる 創る 動かす 直す 考える Developer
7. AI時代のエンジニアリング これからはその全てを AIと共に実⾏する時代に これからのエンジニアリング これまでの エンジニアリング やりたい こと 調べる 創る 動かす 直す 考える Developer
8. https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/ “It is not the end of programming. It is the end of programming as we know it today.” 「プログラミング⾃体が終わるのではない。私たちが現在知っている形でのプログラミン グが終わるのだ。」 “AI will not replace programmers, but it will transform their jobs.” 「AIはプログラマーを置き換えるのではなく、その仕事内容を変⾰する。」 The End of Programming as We Know It - Tim O’Reilly
9. 02 開発現場で何が起きているか 〜CARTAの例〜
10. 標準ツール 開発現場で何が起きているか 〜CARTAの例〜 検証中 標準利⽤
11. 開発現場で何が起きているか 〜CARTAの例〜 Copilotによるコードレビュー https://docs.github.com/en/copilot/using-github-copilot/code-review/using-copilot-code-review
12. AIがコードを書き AIがコードを読む 現時点では品質に限界がある。 これからのエンジニアはどうかかわるべきか？
13. 事業 + AI
14. 開発現場で何が起きているか 〜CARTAの例〜 これまでもAIを機能に組み込み続けてきた • 広告を出すとどれくらい効果がありそうか • CMをだすとどれくらい⾒てくれそうか • … すでに、データ + AIの事業への影響は不可逆 どう個⼈として成⻑していくか？
15. 03 AI時代の成⻑戦略
16. 「AIに⾔えばつくれるし、もう仕事なんてなんとかなるでしょ」
17. 「AIに⾔えばつくれるし、もう仕事なんてなんとかなるでしょ」
18. 深い要求に⾝を置こう AIのみで実現可能 AI + ⼈間で実現可能 浅い要求 深い要求
19. 「深い」要求とは AI時代の成長戦略 ぱっとどれが正解なのかはわからず、多くの情報を組み合わせ リスクを⾒積もり、意思決定をしてもなお、 成功を掴み取るためのハードルが⾼いもの たとえば（n=1の経験則で⾔うと） • 信頼性を⾼く保ちながら、10倍さばいても問題ない作りにする • ものすごく複雑な仕組みのなかに筋のよいアプローチで機能を載せていく • ⾃分では考えつかない要求に対して、ぱっとみたときやり⽅がまったく浮かばないんだけれど も、サーベイを重ねていくと2,3のやりかたがみえて、しかしながらうまくいくかはやってみない とわからないもの
20. 深い要求に⾝を置くコツ 「他の⼈」からレベルの⾼い要求をもらう
21. ⾝近な例でいうと: こんな経験ありませんか？ ⼈からの要求には答えたくなるよね AI時代の成長戦略 たとえば、 • ⼤学の難しい課題を調べることで新しい知識を得た • コーチによって⾃分では届かない⽬標を達成した • 研究において未知のテーマをやっていくと理解が進んで論⽂を書けた
22. 要求され、壁を越え、 実現しようとするとき、⼈は成⻑する
23. 深い要求を実現する ＝ 事業価値が⾼い可能性が⾼い （事業価値が⾼くない場合は要求をもっと深ぼり、実現後の事業価値が⾼くな るような要求に修正させる必要があります。これはこれでとても⼤事な仕事。 今⽇は割愛。） 事業においては、
24. 「問い」を磨き、経験を重ね、判断⼒を磨く AI時代の成長戦略 「問い」によって状況を深く理解し、レバレッジポイントを探すことができる。 これらはシニアなエンジニアに求められる⼒。 • なぜその機能がほしいのか（裏の真意はなにか） • ⼩さな投資で⼤きなリターンを得るにはどうしたらいいか • いま過度に作り込まないほうがいいのではないか • ピーク時の負荷への耐性、将来的な拡張性、リソース効率などを多⾓的に満たす にはどうすればよいか
25. AI時代の成長戦略 「問い」によって、AIからも⼈からも⼒を引き出す よい「問い」を持てば、AIからもより⼀層⼒を引き出せる。 メンバーやAIに頼りつつ、 ⻑期的には⾃らの考える⼒と実践⼒を伸ばすべき。 学習においても実践においても、AIの⼒をレバレッジすることが これからのエンジニアリングのスタンダードになる。
26. 役割を分けず、企画‧開発‧テスト‧ デプロイ‧運⽤‧サポートまで 価値提供の全てを担う。 フルサイクル開発は、 CARTAが実践する象徴的なスタイル。 ⾃分で作ったものを⾃分で運⽤する。 経験を加速するフルサイクル
27. AIを推進⼒に 開発が更に加速する。 経験も加速する。 結果として素早く失敗し、早く成⻑する。
28. 未来のエンジニアリングの実践者になろう
29. まとめ AI時代の成長戦略 • AIによって「考え」「作る」時間が濃縮され、サイクルが速くなる • 素早く失敗し、サイクルを回すことで成⻑が加速する • 経験価値をあげるには「問い」によって状況判断を深める必要がある • よい「問い」は⼈からもAIからも質の⾼い情報を引き出す • 実践によって問いは磨かれる
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