AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 / engineering-skills-that-ai-cant-replace-and-drive-business-evolution

技育祭 2025 (秋) 登壇資料

CARTA CTO @suzu_v
TELECY データサイエンスエンジニア @_bokushi4

【概要】

AI時代に通用する「技術力」とは？ 20年続く事業で1人インフラ移管を行う2年目エンジニア、入社時に1期目ベンチャーに配属され特許取得した5年目データサイエンティスト、17事業を支える新卒出身CTO。事業を技術で推進する「事業をエンジニアリングする」技術者たちがその答えを語ります

Transcript

1. AIに淘汰されない技術力とは？ 事業を進化させるエンジニアの実践知 技育祭2025秋 2025.10.12 CARTA HOLDINGS CTO 鈴木健太 (@suzu_v) / DIGITALIO 光岡 (みっつー) / TELECY 早坂 (ぼくし)
2. CARTA HOLDINGS 執⾏役員CTO 鈴⽊ 健太 すずけん X: @suzu_v (いずれも共著) CARTA Tech Board 情報セキュリティ委員会 委員⻑ CTO室 & ICT担当 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 役割 著書
3. AIとすでにコードを書いてて ガッツリ使ってるよ󰢧
4. AIが登場して 「エンジニアとしてやっていけるかな」 とちょっと不安な人？󰢧
5. 70% The Proble m Beyond Vibe Coding / Chapter 3 https://learning.oreilly.com/library/view/beyond-vibe-coding/9798341634749/
6. 今日はみんなと一緒に 「AIに淘汰されないエンジニア」に どうやったらなれるのかを考えていきたい
7. 18 8 180 エンジニア組織 事業 人 (エンジニアのみ) 2000人over
8. 82% Claude Code 41% GitHub Copilot 利⽤率 ChatGPT
9. エンジニア ⽐率 1 9 : ソフトウェア データサイエンス 170人 10人
10. AGENDA 01 5年目DSE: 事業課題を見つけ、周囲を巻き込む力 02 03 13年目CTO: 深い要求に答えていく CARTAの紹介
11. 01 5年目DSE: 事業課題を見つけ、周囲を巻き込む力
12. 株式会社テレシー データサイエンス エンジニア 早坂 琢真 ぼくし X: @_bokushi4 略歴 • 2021年 3月 東北大学大学院修士課程卒業 • 2021年 4月 株式会社CARTA HOLDINGS新卒入社 ◦ 株式会社テレシー配属 management engineering Front Server Data Science Cloud Infra データサイエンス部 CSチーム リーダー クライアントワークを中心に業務 2021年新卒入社
13. 事業課題を見つけ、 周囲を巻き込む提案力 AIに淘汰されない技術力とは？ A. Q.
14. AIが登場したことで 実装/調査は速くなったけど やってることは変わってない AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 AI登場でなにかが変わった？ 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
15. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 データ分析・モデリングを通してビジネス的な 課題を解決したい 学生時代〜就活 学生時代 • 音声合成の研究をしていた • 試行錯誤のプロセスを通して、 「わかる」のが快感だった ええやん モデル作って 営業と密に話す 就活期間 CARTA在籍 研究室 先輩 学生 ぼくし
16. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 TELECYとは テレシー独自の特許取得済みのテレビCM分析モデルによって、テレビCMの効果を見える化し、 専用のダッシュボード上で結果を確認できるソリューションを提供しています。
17. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 テレビCMの効果分析 ほんとにTVCM 効果あるの？ クライアント テレビCM 視聴者 サイト 検索 視聴 広告 出稿 サイトアクセス数 / 購入
18. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 テレビCMの効果分析 お、ちゃんと 効果あるね クライアント テレビCM 視聴者 サイト 検索 視聴 広告 出稿 サイトアクセス数 / 購入
19. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 入ったときのTELECY 技術責任者 ぼくしなら どうする？ 自分なら... • 1期目のドベンチャー ◦ 自社開発モデルの実績を創る ◦ プロダクト開発も同時に • 新卒へのサポートはあるの？ ◦ もちろんある ◦ 技術責任者 + DS 2名 ▪ 毎朝、議論 ぼくし
20. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 新卒の立ち位置 • 新卒はどういう立ち位置？ ◦ 積極的に行かないと浮く ◦ 自分の発言が仕様を決める ぼくしが 仕様決めて まじすか 技術責任者 ぼくし
21. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 裁量と担当領域が広い データサイエンティストのイメージ 実際の現場 モデル・分析・プロダクト組み込みまで全部やる モデル作って 検証して OKです 技術責任者 ぼくし モデル 作るか ぼくし 検証 するか プロダクト 実装もやるか
22. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 計測技術で特許を取得 (2025.04.10)
23. 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
24. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 AIどう使ってる？ - 調査 論文・モデルサーベイ(調査) NotebookLM
25. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 AIどう使ってる？ - 実装 小さいコード 小さいコード ライブラリ Jupyter Notebook上の実験的なコード
26. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 AIどう使ってる？ - 実装 データの視覚化：人が頑張るよりスピーディーに質の高いものが作れる
27. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 人間が考えるべき仕事 問題が決まっていないと調査も実装も出来ない。 それを決めるのが人間の仕事
28. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 事業課題を見つけ、周囲を巻き込む力 • 事業課題を見つける • どこが事業のネックか明確にする 今、何に課題感 あります？ ぼくし 〇〇が説明しづらくて 売りにくい 営業
29. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 学生時代 / 社会人としてデータサイエンスする違い 学生時代 社会人 営業・クライアントが理解できる説明しやすいモデルを作る 精度が◯% 上がった！ 学生ぼくし すごい 研究者たち 精度が◯% 上がった！ 社会人ぼくし 難解... 説明しやすさが 大事... 営業
30. 事業課題を見つけ、 周囲を巻き込む提案力 AIに淘汰されない技術力とは？ A. Q.
31. 02 13年目CTO: 深い要求に答えていく
32. 深い要求に応えていく AIに淘汰されない技術力とは？ A. Q.
33. 深い要求に身を置こう AI + ⼈間で実現可能 浅い 要求 深い 要求 AIのみで実現可能
34. 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
35. 「深い」要求に身を置くと、成長機会がある
36. 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
37. ⾝近な例でいうと: こんな経験ありませんか？ 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 • 研究において未知のテーマをやっていくと論⽂を書けた • 技育やインターンで、ハッカソンやチームで未知に取り組んだ AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知
38. 要求され、壁を越え、 実現しようとするとき、人は成長する
39. 実体験からくる教訓 AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 トラフィックの正体から考えるアドテクの⾯⽩さ - CARTA TECH BLOG
40. 深い要求を実現する ＝ 事業価値が⾼い可能性が⾼い 事業においては、
41. 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。
42. 深い要求に応えていく AIに淘汰されない技術力とは？ A. Q.
43. 03 CARTAの紹介
44. AIに淘汰されない技術力とは？事業を進化させるエンジニアの実践知 CARTAが持つ「深い要求」 #ポイントメディア 会員数900万⼈を超える⽇本最⼤級 ポイントサイト #統合提案 統合マーケティングを起点とした 事業進化パートナー ⽇本初の就職活動⽀援⾦がもらえる 就職活動⽀援サービス #⼈材紹介サービス
45. Generativ e AI LAB 全社 AI専門部隊
46. 82% GitHub Copilot 利⽤率 Devin 導入 Claude Code 導 入 Claude Code 41% 社員 社員
47. AI News 毎週30分 CTOが 毎週のAIサマリ 新しいNewsはSlackへ (460人以上)
48. 読み 放題 O'Reilly 本 O’Reilly Online Learning
49. 技術的 フィードバック 半期に1度 技術力評価会
50. 30回 カンファレンス 海外登壇 /年 イベント登壇 Snowflake SUMMIT 2025 国内登壇 PHPerKaigi 2025
51. ブースにて 実施 中！！
52. 27卒 本選考 データサイエンスエンジニア職 ソフトウェアエンジニア職