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AI時代を生き抜く「冒険者」になるために
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Takayuki Miura
February 15, 2026
Technology
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AI時代を生き抜く「冒険者」になるために
仙台ITコミュニティ交流会2025!!で発表したスライドです。タイトルが大げさです。
Takayuki Miura
February 15, 2026
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Transcript
AI時代を生き抜く「冒険者」になるために 『越境学習入門』で読み解く、コミュニティでの「深化」と「探索」 株式会社Hajimari 三浦鷹将
自己紹介 kappy • 株式会社Hajimari ◦ 絶賛採用募集中 • 趣味はサッカー観戦 • TSKaigi,
すくすくスクラムスタッフ • 人間の学びが最近の関心
None
背景:不確実な時代に求められる成長のベクトル AIの台頭など、不確実性が高まる現代において、既存のスキルだけにとどま ることは持続的な競争力を失うことを意味します。自分の領域を広げていくこ とが、これからのエンジニアに求められています。 その鍵となるのが、 「知の深化( Deepening)」と「知の探索( Exploration)」で す。 Deepening
知の深化 既存の専門領域を深掘りし、より高い水 準の技術力を獲得する Exploration 知の探索 未知の領域へ踏み出し、新しい視点や 能力を身につける
思考の補助線となる一冊 石山恒貴・伊達洋駆 著 『越境学習入門 組織を強くする「冒険人材」の育て方』 ホームとアウェイの往還 「ホーム(慣れ親しんだ場所)」と「アウェイ(居心地が悪いが刺激的な場所)」を行き来することで学び が生まれる。 葛藤を通した学び アウェイでの違和感や葛藤こそが、成長のエッセンス。
快適な環境に留まっていては、真の学びは得られない。 冒険者への進化 単なる「見学者(ビジター)」ではなく、 変革を起こす「冒険者」になることが重要。
越境学習者は二度死ぬ 一度目の葛藤(アウェイへ行く時) 慣れない場所で「通用しない自分」に直面する。既存の知識 や経験が通じず、無力感を感じる瞬間。 二度目の葛藤(ホームへ戻る時) アウェイの学びを持ち帰った時、ホームとのギャップに直面す る。新しい視点と既存の環境の衝突。 この「二度の葛藤」を乗り越えるプロセス こそが、人を成長さ せる源泉となります。
実践①:TSKaigiでの「深化」と葛藤 Scene アウェイである「 TSKaigi運営」 技術カンファレンスTSKaigiの運営チームに参加。普段一緒に働いている環境とは異なる場での活動 が始まる。 葛藤と課題への直面 昨年の反省から「今年は貢献したい」と意気込むも、デザインチームのリソース不足などの課題に直 面。自分に何ができるのかを模索する。 個人開発の知見を活用
自分の得意技であるNext.js/OGP生成の知見を活用し、運営業務の自動化を実装。個人開発で培っ たスキルが、ここで活躍する場を見つけた。 Key Learning 個人開発でやっていたことが、提案を裏付ける材料になった。「手を動かすことの大事さ」を再確認し、 深化した専門性がいかに価値を生むかを実感した。同じチームの人からフロントエンドのテストにつ いて学びを得られた。
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実践②:すくすくスクラム仙台での「探索」と葛藤 Scene アウェイ(コミュニティ)からホーム(自社)への還流 。コミュニティで得た新しい視点 を、自分の組織にもたらす段階。 行動(Exploration) エンジニアリング以外の領域(対話・ OST)をコミュニティで学び、勇気を出して 社内(ホーム)で開催。技術的 な知識だけでなく、人間関係やコミュニケーションの新しい方法を実践に移す。
葛藤 慣れない役割、社内への提案に対する心理的なハードル。これが 二度目の死の入り口 となる。 既存の社内文化とコミュニティで学んだ新しいアプローチのギャップに直面。 成果 社内で対話が生まれ、他チームの活躍を知る機会になった。 ホームの景色を変えることができた 。
専門性を拡張し続ける 不確実な時代だからこそ、自分の専門性に閉じこもらず、 拡張させていくこ とが大事です。 知の深化(Deepening) 技術へのこだわりを持ち、既存の専門領域をより深く掘り下げる。確 実な価値を積み上げる。 知の探索(Exploration) 役割や視点を拡張し、新しい領域へ踏み出す。未知の可能性を開く。 この「往還」こそが、これからのエンジニアに必要な生存戦略
です。深化 と探索を行き来することで、変化する環境に適応し、継続的に価値を生 み出すことができます。
まとめ:冒険へ出よう コミュニティ活動は、単なる勉強の場だけでなく 「冒険者」を育てるメカニズム です。 あなたの「ホーム」はどこですか? あなたにとっての「アウェイ」はありますか? AIにはできない「葛藤からの学習」こそが、これからのエンジニアの価値になります。