Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
生成AI時代のエンジニア育成 変わる時代と変わらないコト
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
starfish719
April 15, 2026
Technology
14k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
生成AI時代のエンジニア育成 変わる時代と変わらないコト
starfish719
April 15, 2026
More Decks by starfish719
See All by starfish719
「速く作る」から「正しく作る」へ ─ 生成AI時代の開発フロー改革の ロードマップと実行 ─
starfish719
0
11k
AI活用を推進するために ファインディが下した、一つの小さな決断
starfish719
0
340
【Claude Code】Plugins作成から始まったファインディの開発フロー改革
starfish719
0
1.1k
Findy AI+の開発、運用におけるMCP活用事例
starfish719
0
3.8k
生成AIが出力するテストコードのリアル よくあるコードと改善のヒント
starfish719
0
850
生成AI時代に若手エンジニアが最初に覚えるべき内容と、その学習法
starfish719
2
910
開発生産性を上げるための生成AI活用術
starfish719
3
3.3k
ファインディ株式会社におけるMCP活用とサービス開発
starfish719
0
5k
ファインディ株式会社における生成AI活用までの軌跡
starfish719
1
4.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
テスト設計の本質を改めて考えてみる~生成AIを活用する時代だからこそ、作ったテストの説明性を高めよう~
yamasaki696
1
160
CVE-2026-20833_脆弱性対応とAES 化について
jukishiya
0
210
サイバーエージェントにおけるAI推進戦略と変革への取り組み
shotatsuge
0
610
水を運ぶ人としてのリーダーシップ
izumii19
4
1.1k
【FinOps】データドリブンな意思決定を目指して
z63d
2
490
起点・思考・出力で分解する 〜PM業務の自動化設計〜
kazu_kichi_67
2
1.2k
AIペネトレーションテスト・ セキュリティ検証「AgenticSec」紹介資料
laysakura
2
7.7k
ご挨拶「10周年を迎える共創ラボのこれまでとこれから」
iotcomjpadmin
0
150
「ビジネスがわかるエンジニア」とは何か?
ryooob
0
400
自分が詳しくない領域でAIを使う #プロヒス2026
konifar
20
7.9k
#エンジニアBooks 30分でわかる 「技術記事を書く技術」 / engineer-books 2026-06-30
jnchito
1
130
Microsoft のサポートとフィードバック総まとめ
murachiakira
PRO
0
120
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.3k
Believing is Seeing
oripsolob
1
160
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
320
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
370
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.7k
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.7k
BBQ
matthewcrist
89
10k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.3k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Transcript
© Findy Inc. 2026.4.15 Findy AI Meetup in Fukuoka #5
⽣成AI時代のエンジニア育成 変わる時代と変わらないコト 1 ファインディ株式会社 テックリードマネージャー ⼾⽥ 千隼 @starfish0206
© Findy Inc. 2 本⽇の内容 • ⽣成AIで変わったこと • 現場で起きた逆説 •
なぜこうなったのか • AIに「使われる」 • 原点回帰 • AIを「使う」 • まとめ
© Findy Inc. ⽣成AIで変わったこと 3
© Findy Inc. 4 コードの作り⽅が変わった • 「調べる → 試す」から「AIに聞く →
コピペ」へ ◦ 詰まる時間が激減し、⾃⼒で調べることが減った ◦ 基本的な知識が無くても、動くコードを⼿軽に出⼒ • 公式ドキュメントよりAIへの問い合わせが先になりがち ◦ 「なぜ動くのか」を知らずに実装する機会が増えた
© Findy Inc. 現場で起きた逆説 5
© Findy Inc. 6 PRの量は増えたように感じたが、、、 • AI導⼊後に効率が上がったように感じていた • シニアエンジニアのアウトプット量は増えていた •
若⼿エンジニアのアウトプット量は減っていた ◦ PRの質は落ちていた ◦ AIが出⼒したコードを理解せずにレビュー依頼が増加 ◦ レビューコメントが増え、レビュー負担が上昇した ◦ 結果的にリードタイムが悪化していた
© Findy Inc. 7 結果:⽣産性はさほど変わらなかった • 経験値があるエンジニアは⽣産性が上がった • 逆に若⼿は⽣産性が悪化 •
トータルで⽣産性はほぼ横ばい • 「AIで効率化できた」という実感とのギャップ
© Findy Inc. なぜこうなったのか 8
© Findy Inc. 9 AIに「使われていた」 • AIが出⼒したコードが正しいかどうかを判断できない ◦ 間違いに気づかずレビュー依頼 →
指摘というループ ◦ ハルシネーションを⾒抜けず、誤った実装 • AIに正しい指⽰を出せない ◦ 「作ってください」しか⾔えない ◦ 意図と異なるコードが出てくる • 正しい設計‧⼿順を指⽰するには、正解を知る必要がある
© Findy Inc. 10 AIが出⼒したコードの責任は、⼈間にある • 出⼒されたコードが正しいかの最終判断は⼈間が⾏う • 判断できる⼒がなければ、責任を取れない状態でマージし ていることになる
◦ この判断⼒を⽀えるものが、エンジニアとしての基礎⼒
© Findy Inc. AIに「使われる」 11
© Findy Inc. 12 「使う」と「使われる」の違い • 使う状態 ◦ ⾃分の意図に沿ってAIを動かせる ◦
正誤を判断できる → 間違いをその場で弾く ◦ 正しい指⽰が出せる → 意図通りの出⼒が得られる • 使われている状態 ◦ 出⼒されたものをそのまま使う ◦ 判断せず、指⽰も曖昧 ◦ AIが作ったコードをレビューもせずにマージ ◦ エラーが出たらAIに投げるだけで原因を理解しない
© Findy Inc. 13 基礎なきAI活⽤はAIに使われることと同義 • 基礎知識がなければ、正誤判定も正しい指⽰も出せない ◦ 動くものを作るレベルは「AIに使われている」 ◦
正しい⽅法と⼿順で作るレベルが「AIを使う」 ◦ 正解を知るための⼟台が基礎知識 • AIを使う側に⽴つための前提条件が基礎⼒
© Findy Inc. 原点回帰 14
© Findy Inc. 15 今こそ原点回帰 • ⽣成AI時代だからこそ、基礎⼒の価値が上がっている ◦ 基礎知識 ◦
座学 ◦ 資格取得 • 基礎はどんな時代も変わらない ◦ AI時代が来ても変わらなかった
© Findy Inc. 16 ファインディでの基礎学習 • 基本情報技術者試験相当以上の資格取得を推奨 ◦ 広く浅い基礎知識を体系的に習得できる ◦
コスパ‧タイパともに⾼い ◦ 無知の知レベルがAI時代の⼤きな分岐点になる • 資格取得を推奨 ◦ 合格したら受験料を会社が負担
© Findy Inc. AIを「使う」 17
© Findy Inc. 18 正誤判定の質とスピードが上がる • 「このコードは何をやっているか」がわかる ◦ 間違いにその場で気づける •
レビュー前のセルフチェックで問題を潰せる ◦ レビュアーの負担が減る • ハルシネーションを⾒抜けるようになる • 「何かがおかしい、、、」の感覚値が⾝に付く
© Findy Inc. 19 AIに正しい指⽰が出せるようになる • 正しい⽅法と⼿順で指⽰を出せるようになる ◦ 意図通りのコードや設計 •
レビューでの議論が本質的な内容になる ◦ 設計 ◦ パフォーマンス ◦ UI/UX ◦ 要件 ◦ etc
© Findy Inc. まとめ 20
© Findy Inc. 21 まとめ • AI時代で我々を取り巻く環境は⼤きく変わった • しかし⼀⽅で変わらなかったこともあった ◦
⼿を動かせ ◦ 汗をかけ ◦ 積み重ねた基礎と経験は絶対に裏切らない • AI時代だからこその原点回帰 ◦ 焦らずに着実に⼩さなことの積み重ね ◦ エンジニアとして基礎⼒、基礎筋⼒を鍛えましょう