Build 2026 現地参加から見えた Software Engineering の今後

Microsoft Build 2026 recap GitHub Edition at 大阪のセッション資料です。
https://gh-cug.connpass.com/event/392702/

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1. ～ The future of software engineering ～ Build 2026 現地参加から見えた Software Engineering の今後 日本マイクロソフト株式会社 Microsoft Innovation Hub プリンシパル ソリューション エンジニア 兼 エバンジェリスト 井上 章 (いのうえ あきら) @chack411 @akira-inoue-chack411 @chack411
2. Microsoft Build Overview Microsoft Build は、Microsoft および GitHub のエンジニアやテクノロジー リーダーと直接交流することができる、開発者ファーストのグローバルイベント 実践的なスキルの習得や技術力の向上に加え、世界中の開発者コミュニ ティとのつながりを通じて、AI ファースト時代におけるイノベーション創出と開発 者としての成長を支援 Festival Energy Hands-on Experiences Build Community Target Audience & Attendance 150,000+ Online Attendees 2,500 In-person developer attendees Your home for Microsoft Build
3. Software engineering has changed faster in the last year than in the last decade ソフトウェア エンジニアリングは、過去 10 年間よりも この 1 年でより速く変化しています
5. Aspire April 19 – May 19, 2026 Example: https://github.com/microsoft/aspire
6. Foundry agent team How we work AI Augmented Development Code 100K+ lines in 3 weeks 9 engineers contributed 100k+ lines of code in 3 weeks, including design. Code review AI-first code review All PRs reviewed by AI first — multi-model ensemble with adversarial cross-validation catches bugs, security issues, and test gaps before human reviewers. Onboarding Week 1 shipping .github/instructions/ encodes team knowledge → Copilot generates architecture-aware suggestions → new joiners ship production code in week 1 (was 3-4 weeks).
7. Software engineering is much more than knowing a programming language or framework プログラミング言語やフレームワークを知ること以上に ソフトウェア エンジニアリングはとても重要です
8. どの時代にもある “パニック” C vs. Assembly “アセンブリこそ 本物のプログラマー" IDEs "インテリセンスは 脳を腐らせる" Stack Overflow “コピペ開発者" AI “コーディングの 終焉" 補足：その他にも、クラウドの登場 → インフラエンジニア不要論 … など 1980s 1990s 2000s 現在
9. ソフトウェア開発における AI 支援の価値についての議論の 中で、私が何度も目にしている憂鬱な話がある。LLMツール によって力を得た若手エンジニアが、巨大でテストされていな いPR（プルリクエスト）を同僚やオープンソースのメンテナーに 投げつけ、「コードレビュー」が残りの問題を何とかしてくれるだ ろうと期待するという話だ。これは無礼であり、他人の時間 を浪費する行為であり、率直に言ってソフトウェア開発者と しての職務放棄に近い。 あなたの仕事は、自分で動作を証明したコードを提供する ことだ。 ソフトウェアエンジニアの仕事は、単にコードを量産することで はない。むしろ今では、その部分はLLMの役割だと言うことさ えできる。私たちが提供すべきなのは、「実際に動作するコー ド」であり、さらに「それが動作することの証拠」も添えなけれ ばならない。それをしないということは、本来やるべき作業の 負担を、そのコードをレビューする人へ押し付けることになる。 エンジニア (開発者) の仕事は、「動くことを証明したコード」を届けること LLM を使ってコードを書くこと自体は問題ではないが、テストや動作確認をせずに大量のコードをレビュー担当者へ渡すのはプロとしての 責任放棄であり、エンジニアの仕事は「動くことを証明したコード」を提供することである
10. アウトカム ベースの評価へ 量的指標による評価ではなく、ユーザーストーリー達成度で評価する 誤った指標 (やめるべき) コミット数 プルリクエスト数 コード行数 使用トークン数 (最悪) 「Token Maxim (トークン最大化)」 — 無駄遣いを誇るべきではない 正しい指標 (アウトカム) ユーザーストーリー達成 • この機能を実現した • このセクションを修正した • 画面の実装完了 = タスク完了 トークン・リーダーボードは「下位」に注目: なぜ 0 トークンか？ — 全員が使うべき、ただし最大化は無意味
11. The craft didn’t die. It moved up a level. From writing code → to owning outcomes その技術は消えてはいない それは一段上のレベルに移ったのだ コードを書くことから、アウトカム (結果) 重視へ
12. AI isn’t as smart as you think it is AI はあなたが思っているほど賢くはない
13. (補足) LLM が文章を作成する仕組み – 次単語予測 日本 の は LLM (GPT, Claude, etc …) 東京 • トークンという単位でテキストが分割され処理される • トークンの確認は OpenAI Tokenizer 等で確認できるできる https://platform.openai.com/tokenizer 入力されたテキストを理解し、最も確率の高いと推論される結果を返信することが可能 首 都
14. 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 確率密度 f(x) x 標準正規分布曲線
15. Implications of hyper-productive AI interns 超生産的な AI インターンの影響力
16. That suggests another risk we don't talk about enough: Every time we hand work to a wizard, we lose a chance to develop our own expertise; to build the very judgment we need to evaluate the wizard's work. We're getting something magical, but we're also becoming the audience rather than the magician, or even the magician's assistant. Source: https://www.oneusefulthing.org/p/on-working-with-wizards これは、私たちが十分に語っていない もう一つのリスクを示唆しています 魔法使いに仕事を任せるたびに、自分の専門知識を 磨くチャンスを失います。判断を立てるためには、魔法 使いの仕事を評価する必要があります。 私たちは魔法のようなものを手に入れているのですが、 同時に手品師や手品師の助手ではなく、 観客になっていくのです。 魔法使いと働くことについて
17. AI は「鏡に映った自分」である System 1 / 2 / 3 思考と、AI が招く「思考の外部化」リスク 直感的思考 素早く、無意識の判断 経験から自動化された反応 熟考的思考 散歩しながら深く 考えるような熟考 繰り返すと ① になる 思考の外部化 (AI) AI による思考の外注 ①② を奪い、人を 「空っぽの殻」にするリスク 1 2 3 鏡のメタファー AI があなたのアイデアを否定したことがあるか? ない。それは鏡に映った自分自身と話しているからだ。 10 年続けると誤った自信が形成される。我々は謙虚でなければならない。
18. Senior AI boost vs. Early-in-career AI drag AI がブーストするシニア層 AI で減速するジュニア層 経験に基づく判断力がないジュニアは AI を使うと逆効果。シニアは大きなブーストを得る。
19. Source: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555 生成 AI 登場以降、大幅に減少するジュニア雇用 2023 年第 1 四半期から、AI 導入 企業におけるジュニア層の雇用は非 導入企業に比べて急激に減少。 一方で、シニア層の雇用は引き続き 増加。
20. 生成 AI の普及以降、AI に影響を受け やすい職種に従事する若年層労働者 （22～25歳）の雇用は 13％ 相対的 に減少した。一方で、影響を受けにくい 分野の労働者や同じ職種のより経験豊 富な労働者の雇用は安定、あるいは増 加し続けている。
21. 「人材パイプラインの崩壊」への警鐘 Mark Russinovich と Scott Hanselman の共著論文での警告 The Talent Pipeline Will Collapse 「人材パイプラインは崩壊する」 — Redefining the Software Engineering Profession (ACM) Mark Russinovich (Azure CTO) × Scott Hanselman 共著 AI でジュニアが 減速する 企業が ジュニアを切る 次世代シニアが 育たない 競合から高給で シニアを雇うしかない
22. Preceptorship Mentor を超える伴走型指導制度
23. Before AI Plan Assign Implement Review テック リード 要件、アーキテクチャ、 およびタスク分解を担当 実装にフォーカスして、アサインされた タスクを実行 キャリア初期の開発者
24. AI 支援コーディングと 指導者制度 AI 支援を受けたキャリア初期の開発者 テック リード プリセプター (指導者/教師) Plan Assign Implement Review Plan Assign Implement Review Plan Assign Implement Review
25. 継続的に向上する エージェントの業務範囲と信頼性 Looking forward ボトルネックは、要件のスコーピング、CI、評価、 そして最終的には消費量 (トークン) へと移る 生産性は開発者の注意力の帯域幅に応じて スケールする ゼロに近づいている 試すコスト 今も変わらず重要となるコンピュータサイエンス教育
26. 本番環境向けの機能を実装するためのトークンコスト は、今やその機能を作るべきかどうかを話し合う会議 のコストよりも低くなっている。 言い換えよう。 その機能を作るべきかどうかについて30分の計画会議 を開くよりも、実際に作って動くかどうか試してみる方 が、文字どおり安上がりになっている。 「この機能を作るべきか」を会議で議論するよりも、まず試作品 を作って検証してしまう方がコスト効率が良い時代になった。つ まり、多くの場合は議論よりも実験・実装の方が安くて速い、 ということだ。 生成 AI によって劇的に下がったソフトウェア開発における「試作コスト」 従来： • アイデア検討 • 要件整理 • 計画会議 • 設計レビュー • 実装 生成 AI 時代： • AI に実装させる • すぐ動かす • 検証する • ダメなら捨てる
27. Scott Hanselman インタビュー AI Tour Tokyo 2026 https://youtube.com/shorts/8o8ZYB7B9rk?si=gjlSDeTesO-j-EqG “基本を学べ”
28. The future of software engineering isn’t who writes the most code. It’s who learns fastest, judges best, and helps others level up. ソフトウェアエンジニアリングの未来は、誰が最も多くのコードを書くかではない 最も速く学び、正しく判断し、他者の成長を助ける人であることが重要
29. Appendix Podcast: Scott & Mark Learn To... - Hosted by Scott Hanselman, Mark Russinovich Future of software engineering paper: Redefining the Software Engineering Profession for AI | Communications of the ACM Build 2026 Session (BRK247): Scott and Mark learn...how agents reshape software engineering
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