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技術力とAI活用力は違う。市場価値を分ける”苦労のコスパ論

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January 12, 2026
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 技術力とAI活用力は違う。市場価値を分ける”苦労のコスパ論

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January 12, 2026
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  1. AI時代の 『市場価値』 Before コードが書ける 価値が⾼い 職⼈技‧希少性 Now / Future コードが書ける

    当たり前 AIが瞬殺するから 「動くものを作れる」ことの価値が暴落している。 なのに、私たちはAIにコードを書かせて「仕事をした気」になっている。 これはキャリアの⾃殺⾏為ではないか?
  2. 構⽂エラーの修正 定型⽂の⼿書き BAD COST ゴミの苦労 市場価値にならない ただの徒労 「Why」の裏取り エッジケースの妄想 資産の苦労

    将来の市場価値に変わる 確実な投資 GOOD INVESTMENT 苦労には 『コスパ』 がある AI時代において、全ての苦労が美徳ではない。 「仕分け」こそが⽣存戦略 vs
  3. 仕分け 01 AIに捨てていい 「ゴミの苦労」 構⽂エラーの修正 「セミコロン忘れた...」で 30分溶かす徒労 ボイラープレート 毎回書くお決まりの 設定ファイル記述

    「How」の暗記 書き⽅そのものを 脳のメモリに⼊れる作業 WARNING ここで悩みすぎる時間は、今の時代コスパが悪い。 Terraformなどは構⽂を覚えることよりも変更理由や影響範 囲について説明できることが重要。 AIが知ってるから。 THROW AWAY
  4. 仕分け 02 買ってでもすべき 「資産の苦労」 「Why」の裏取り なぜ動くのか? 原理原則を理解するプロセス 公式Docの「Note」 AIが読み⾶ばしがちな 「注意事項」こそが地雷源

    最悪のケース妄想 障害時の挙動や エッジケースのシミュレーション MARKET VALUE AIは「正解(Happy Path)」は出すが、「背景(Context)」は省略する。 この「AIが省略した40点」を 埋める作業こそが価値 になる。 40% HUMAN
  5. AI (ChatGPT) Suggestion 3 min # terraform resource "aws_instance" "web"

    { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0" instance_type = "t2.micro" } 動くけど、アクセス増で即死 私 (Reviewer) Verification 3 hours 「なんでt2.micro選んだ?根拠は?」 AWS公式ドキュメントを読む...(バーストパフォーマンスの制限を確認) instance_type = "m5.large" 選定し直し完了 実践例:Terraform Coding 実装を頑張る New Strategy 実装をサボって、検証に全振りする
  6. 01 「動くコード」だけの市場価値は ゼロに近い 作れることはもはや価値ではない。 AIが書けるコードに⼈間が時間を費や すのは、キャリアの⾃殺⾏為に近い。 02 無駄な苦労(How)はAIに投げ ろ 構⽂、ボイラープレート、書き⽅の暗記。

    これらは全てAIの仕事。 ⼈間がやるべき「苦労」ではない。 03 浮いた時間で ⾼コスパな 苦労へ投資 「なぜ動くのか(Why)」の理解 と、 「本当に合っているか」の裏取り。 これだけが、あなたの市場価値になる。 まとめ