AIの進化が激しすぎる中でどう生きようか考えた
みなさんこんにちは！
8月のとある企業のインターンに参加した際に、CTO協会の代表の方から貴重なお話を聞き、改めてエンジニアとして今後どういうアクションを取るべきかを考えたので記事にしてみます。
1. AI時代におけるエンジニアの役割の変化
「How（どう作るか）」から「What/Why（何を、なぜ作るか）」へ
AIコーディングエージェント（Windsurf, Claude code）の進化により、単純なコーディング（How）は自動化されていきます。これからのエンジニアには、AIに的確な指示を出し、ビジネス課題を解決する「仕組みを整える能力」が求められます。
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AIを使いこなすための深い知識
AIに「教える」ためには、人間がその技術について誰よりも深く理解している必要があります。
つまりAIとの共存した開発になると、より一層技術の理解が求められます。 -
コンテキストエンジニアリングの重要性
昨今、プロンプトエンジニアリングが強く唱えられていますが、今のAIはペルソナなど定義しなくても的確に指示を受け動作します。
Claude codeを使ってる方ならわかるかと思いますが、「あなたは優秀なエンジニアです。」なんてことをいちいちプロンプトにしないですよね。
「正確なコンテキストを投げ、動作させるか」がこれからのAIを使う上では重要。
2. 成果の本質を捉えるマインドセット
「アウトプット」ではなく「アウトカム」を追求する
単にプロダクトを作ること（アウトプット）を重視するのではなく、それがユーザーや事業にどれだけの価値を提供できたか（アウトカム）を常に意識すること。
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事業貢献への意識
自分の仕事が「どのくらいの売上・利益に繋がるか」を考え、言われたものをそのまま作るのではなく、ビジネス上の目的を達成するための最善の方法を提案する姿勢が必須。 -
目に見えない文脈を補う力
クライアントやチームの意図を汲み取り、背景にある課題（コンテキスト）を自ら補って開発を進めることで、本当に価値のあるプロダクトを生み出すことができる。
3. 生き残るための継続的な学習戦略
「情報の海を泳ぐマグロ」のように、学び続ける
技術のトレンドは常に移り変わるため、インプットとアウトプットを習慣化し、学習サイクルを高速で回し続けることが必須。(より良いプロダクトを作るために)
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質の高いインプット
- OSSのコードを読む: 第一線で使われている優れた設計や実装を学ぶ。
- 情報源を厳選する: Xで特定分野のエキスパートをフォロー、信頼できるテックニュースを仲間と議論。
- デファクトスタンダードを意識する: 業界標準となっている技術を見極める。
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効果的なアウトプット
- 個人開発:就職してからでは、モダンな技術を自由に試す機会が減る。
学生の内から個人開発を通して複数のプロダクトを作っておき、ツールや言語のアップデートがあっても自分のプロダクトで試せる環境を作っておく。モダンな技術を試す場。 - 勉強会での登壇: 学んだ知識を言語化・共有することで理解を深める。
- 個人開発:就職してからでは、モダンな技術を自由に試す機会が減る。
4. AIがもたらす学習の高速化
AIのサポートにより、従来は多くの失敗を通じて得ていた知識や経験を、はるかに短い時間でかつ、失敗せずに獲得できるようになっている。
この 「高速な学習サイクル」 をいかに自分のものにし、回し続けられるかが、今後の成長を大きく左右する。
5. 人間としての信頼性
最終的に、技術力だけでなく「この人と一緒に働きたい」と思わせる責任感や人間性が、より良い機会やキャリアアップに繋がる。
技術的なコンテキストだけでなく、人間関係におけるコンテキストも大切にする必要があると感じました。
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