AI時代の エンジニア生存戦略と 『余白会』

「最近、自分で書いているコードの行数：0行」
AIが実装を担う時代、エンジニアに求められる役割は変わりつつあります。このLTでは、OutputからOutcomeへシフトするために必要な2つの力——「AIをマネジメントする力」と「課題を定義し、解くべき問題を決める力」——について話しています。
また、その力を鍛えるための実践として、週次で課題定義と学びを繰り返す『余白会』の取り組みも紹介しています。
「何を作るか」を決める意思決定の主体になることが、これからのエンジニアの価値につながるという一つの視点を共有しています。

Transcript

1. OutputからOutcomeへ。 AI時代に『設計と決断』へシフトする時間の作り方 AI時代の エンジニア生存戦略と 『余白会』 東航平
2. このLTのゴール これからのエンジニア像に対する 「一つの視点」 を共有すること 環境が大きく変わる中で、 どう価値を出していくべきなのか。 考えるきっかけやヒントになれば嬉しいです。
3. 目次 1. 開発現場の現状：コードを書かない開発の実態 2. 必要な進化：AIマネジメントと越境 3. 実践：視点を獲得する『余白会』の活動
4. 0行
5. 最近、自分で書いているコードの行数
6. 最近は、 1. 1. AIに指示を出す 2. 2. 出てきたコードをレビューする 3. 3. 最後に微調整する この流れで、開発が完結することが多くなりました →実装は仕組みとして自動化できる時代になってきている
7. 仕事の変化から見えてきた これからのエンジニアに求められる2つの進化
8. 一つ目 AIをマネジメント する力
9. AIをマネジメントする力 どう指示を出すか どうアウトプットを最大化する仕組みを作るか
10. もう一つの進化 課題を定義し、 解くべき問題を決める力
11. 課題を定義し、解くべき問題を決める力 作るコストが限りなく下がった AIは「解く」ことは得意 「何を解くか」「なにをやらせるか」は人間が決める
12. 整理すると....
13. エンジニアの役割は「重心がシフトしている」 従来（今も大事） 要件を受け取る 実装する 正しく動かす AI時代（比重が増している） 課題を定義する 仮説を立てる 解くべき問題を選ぶ 判断する・行動する
14. 課題は「技術の外」にあることが多い 顧客が本当に困っているか（営業） お金を払うか（BizDev） 届くか（マーケ） 回るか（運用）
15. 「越境による課題解決」 従来のエンジニアリングは今も重要 ただ、価値提供を最大化していくためには、 実装から一歩踏み出し、 越境して課題を定義し、 解決のための意思決定・行動を行うことの重要性が 高まっていると感じています。
16. なるほど、、 AIをマネジメントする力 と 課題を定義し、 解くべき問題を決める力
17. なるほど、、 AIをマネジメントする力 と 課題を定義し、 解くべき問題を決める力
18. なぜ“余白”? 通常業務では、 課題定義や仮説検証や振り返りに まとまった時間を取りにくい だから「強制的な余白」を作る
19. 余白会でどういうことをやっているか
20. 余白会でやっていること 課題定義と意思決定を鍛えるための仕組み
21. 前提：通常業務に影響がない状態で+αを考える 月曜：Targeting 問い：価値提供を最大化するために 1. 最優先で解くべきボトルネックは何か 2. やるべき目標から逆算し Mustを1つに絞る 3. 今週のtodoを出す 金曜：Learning 問い：この1週間で、何が分かったか？ 1. 成功・失敗は問わない 2. 「やったこと」ではなく「学び」 3. 次の意思決定の精度や行動力を高めていく