LLMが機械学習分野と他分野に起こしたキャズムから見極めるエンジニアの未来像

AI時代の企業が求める開発速度って？ VPoEばんくし氏に聞く今エンジニアに必要なAI活用の基準とは
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1. 2025/05/10 VPoE 河合俊典 LLMが機械学習分野と 他分野に起こした キャズムから見極める エンジニアの未来像 1
2. 河合 俊典 (@vaaaaanquish) ex-Sansan, inc. / Yahoo!JAPAN / CADDi, inc. PIVOT株式会社 / Elith株式会社 技術顧問 日本に7人 Google Developer Experts (AI/ML) #子育て #OSS #マネジメント #ロボコン #競プロ #機械学習 エムスリー株式会社 VPoE #アークナイツ #ポーカー
3. 機械学習分野におけるLLM 3 • Neural Network、Deep Learningの系譜 • Transformer is All you need • OpenAIの投資を筆頭にIndustry起点の発展 Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers [2024, Rajiv Movva] https://note.com/dev_onecareer/n/n92f5ec474554
4. 機械学習分野におけるLLM 4 自然言語処理のトップ国際学会 ACLのAbstの 45% にLLM関連ワードが出現 計算機科学/統計学の全投稿中 41.8% がLLMに言及とする報告(*1) もある https://www.ntt-at.co.jp/column/ai-data-analysis/202407.html https://research-p.com/column/1964 (*1) https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
5. 機械学習分野におけるLLM 5 • 研究が伸び始めたのを2022年（ChatGPT誕生年）とするとまだ3年目 • Deep Learningブームと同様とすれば、ここから研究は進む ◦ 期待とお金と計算資源と人が複数分野から集まる ◦ 新しいトピックは未知の部分が多く論文が書きやすい https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
6. コーディングにおけるLLM 6 [2024, Q3 earnings call: CEO’s remarks, Sundar Pichai] Googleの全ての新しいコードの4分の1は AIによって生成されている [2025,LlamaCon 2025, Satya Nadella] 社内のコードの20%~30%、おそらく プロジェクトの一部は全てAIが作っている (*1) The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers [2024, Kevin Zheyuan] 複数の報告から、およそ25%程がAIコーディングに置き換わる MIT, MSの共同研究(*1) によれば、経験/職位が浅いと50％近い効果がある
7. エムスリーでのLLMツール活用 7 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング
8. エムスリーでのLLMツール活用 8 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング • Difyを自前でホスティングして全社利用 • Eng以外の職種が100以上のComponentを使ったフローを組む事も • 調査や論文サーベイ、要約・翻訳、業務をツールに任せて生産性改善
9. エムスリーでのLLMツール活用 9 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング • セキュリティ要件、価格に応じてモデルやプラットフォームを選定 • Bedrock+Claude、Google Workspace Geminiが多め • 医療データ利用のためローカルLLMも活用
10. エムスリーでのLLMツール活用 10 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング • GitHub Copilotが多め、次点でCline ◦ Accept rate 29.6％ • Roocodeやavante.nvimなど自由に選択 • Kotlinの採用チームではJetBrains系統も検証
11. これからのエンジニアとLLM 11 • 非常に便利なツール、概ね30％程のバリューアップに落ち着くのではないか ◦ 前提 ▪ ジュニアの方が効きやすくジュニアレベルのボトムが上昇 ▪ LLMに[任せやすい|任せにくい]エンジニアリング、分野、タイミングで差が出る ▪ コーディング時間の割合は減少、設計、運用、ドメイン反映など考える時間中心に ◦ 毎月2日分、CI/CDやエディタ等を使いこなすのと同程度かちょっと上 • 上限が分かってきたらシビアに見られる可能性大 ◦ 精度、速度、生産性、価格、人月などのバランス ◦ 「精度低くても安いこのツールで良いんじゃない？」 ◦ 自由と責任の話に帰着していく • 上限突破のVibe Coding ◦ Engineering特化型モデルが出たらあるいは (not coding特化) ◦ Vibe Codingは素晴らしい革命的な体験なので是非やってほしい ◦ 実用は創造、運用、発展を経験した成功者が現れてからで遅くはない