"作る"がタダになる時代、エンジニアの差はどこでつくのか

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2. 今日お話しすること 3 1 “作る”がタダになった 2 エンジニアの”差”はどこでつくのか 3 “何を・どう作るか”を深く学べるのは実務 4 どこで働くかで、差がつく 5 まず、最初の1歩
4. “作る”がタダになった 5 最先端の開発現場では、“コードの大半”を、もうAIが書いている 本番にマージされるコードのうち、AI（Claude）が書いた割合（Anthropic社内データ） 出典：Anthropic「When AI builds itself」2026・公式レポート 2025年2月 Claude Code 登場前 数% 2026年5月 約15か月後 80%超 0% 100%
5. “作る”がタダになった 6 OpenAIが空のリポジトリから、Codex（GPT-5）だけで5か月で実装・リリース 出典：OpenAI「Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world」2026・公式ブログ AIが生成したコード マージ済みPR 人間が書いたコード
8. 差がつくのは “問題の理解度” 9 Anthropic は、“問題の理解度”を AIへの3つの関わり方 で測った（Claude Code 約40万セッション分析） 理解度 ➀ 指示 何を作るか ➁ 検証 何をチェックさせるか ➂ 修正 間違いを見抜けるか 理解度が高い人ほど、結果に差が出る： 成功率（やりたいことを達成した割合） 初心者 15% 理解度 高 33% AIが1指示でこなす“アクション数” 初心者 5 理解度 高 12 “理解度”とは何か ➀指示 と ➁検証 の具体例で見てみましょう それぞれが精密であるほど、理解度が高い
9. ① 「指示」の理解度 10 理解度が低い（＝曖昧な）指示 “動くもの”はできる。でも、細かい要件が抜ける 他社のマニュアルは参照しない 回答には必ず出典を付ける 社内マニュアルに書かれていなければ”見つかりません”と答え、推測で答えない Claude 「質問したら社内マニュアルを基に回答してくれる機能作って」
10. 11 補足｜ AIヘルプデスク開発でも、昔はAIに曖昧な指示を与えてしまっており、終盤で“考慮漏れ”が出て遅延しがちだった。 今は着手前に設計書・仕様書を書いて合意してから作るようにしている。 Claude 「質問したら社内マニュアルを基に回答してくれる機能作って。ただし⸺ ➀ 他社のマニュアルは参照しない ② 回答には必ず出典を付ける ➂ マニュアルに書かれていなければ“見つかりません”と答え、推測で答えない ① 「指示」の理解度 → ここまで詰めてるから、AIが “一発で”要件どおりに進む（往復・手戻りが減る） Anthropic：理解度が高い人ほど、AIは1指示で2倍以上こなす（5→12アクション） 理解度が高い（＝具体的な）指示
11. ➁ 「検証」の理解度 TOKIUM 12 検証したのは、これだけ： ✓ 社内マニュアルを基に回答することを、確認した ✓ 単体テストは、書いた（基本的なものは） □ 細かい要件 □ エッジケース □ セキュリティ ⋯ は 手つかず 理解度が低い（＝曖昧な）検証
12. ➁ 「検証」の理解度 TOKIUM 13 実例｜AIヘルプデスクで実施している検証： ✓ 細かい要件も、要件を見ながら人が1つずつ確認 他社のマニュアル参照してない？／出典は付いてる？ ✓ 単体・結合テストでエッジケースも確認 例外で落ちないかをチェック ✓ E2Eテストで、ユーザー操作レベルまで確認 本番に近い動作で、壊れてないか ✓ 静的解析 コード品質・脆弱性を機械的に検出 ✓ 上記を CI などで毎回自動でまわす 仕組みで、出す前に止める 具体的に検証できる人ほど、AIの間違いを “出す前”に見抜いて直せる Anthropic：理解度が高い人ほど、“AIを修正する側”（だから成功率が高い） 理解度が高い（＝具体的な）検証
13. 「指示・検証・修正」する境界は、これからより上流へ 14 今は実装～設計あたり。AIが上に侵食→人間が“指示・検証・修正”する対象＝差がつく場所が、より上流へ 要望 要求 要件 仕様 設計 実装 上流 下流 “何を・どう作るか” の理解は、どうやって深める？ 何を作るか どう作るか 作る なぜ作るか
14. 理解できる 16
15. かつての自分：つまみ食い 17 学生時代は、個人開発で“広く浅く”いろいろ作った。でも “何を・どう作るか” は、ほぼ考えてなかった WordPress / ブログ Unity / ARアプリ 機械学習 / 動画認識 Python / スクレイピング 「何を作るか」 は⋯ ・ 自分が欲しいものを作るだけ ・ 要件は“自分の頭の中”。漏れても困らない ・ 使うのは自分だけ → 制約もトレードオフも無い 「どう作るか」 は⋯ ・“動けばOK” ・1ファイルに全ての処理を書く ・保守性皆無 “作れる”だけで、“何を・どう作るか”は浅かった
16. 入社して気づいた現実 18 実例｜先ほどの“質問したら社内マニュアルを基に回答してくれる機能” でさえ、考えることはこんなに多い 「何を作るか」 ・他社のマニュアルは参照しない ・回答には必ず出典を付ける ・マニュアルに書かれていなければ”見つかりません”と答え、推 測で答えない ・回答時間は10秒以内 ・表についても質問できる ...etc 「どう作るか」 個人開発ではこの深さまで学びにくい。なぜか？ ・ 大規模・長寿命に耐える設計 ・ パフォーマンス・スケーラビリティ ・ 可観測性（ログ・監視・アラート） ・ セキュリティ（脆弱性は許されない） ・ テスト・CI
17. 「何を・どう作るか」を深く学べるのは、お客さんがいるからこそ 18 “お客さんがいる”は、性質の違う2つの圧力 を生む ➀ お客さんのニーズ 本物の業務・現場の制約に揉まれる 「何を作るか」が 複雑化・深化 機能ひとつでも、要件は数十個。現場ごとに違う運用にも応える必要 ➁ お客さんへの責任 事故れない。信頼を裏切れない 「どう作るか」を 本気で詰める 設計・パフォーマンス・セキュリティ・可観測性・テスト ⋯ 個人開発には、この2つがどちらも生まれない だから、深く学ぶなら“実務”
18. 実際に伸びた後輩の話 21 元々は自分より技術力が無かった後輩が⋯ 一点集中 × 実務 で 爆速成⾧ 学部4年 1 卒研でWeb開発を始め、 つよつよ同期が“師匠”に 修士1年 2 ⾧期インターンに参加 夏 3 実務型インターンに 複数応募・参加 内定 4 そのまま人気の成⾧企業へ
20. 伸びる会社の、3つの条件 21 ここまでの話から逆算すると、「“何を・どう作るか” の理解を、最速で深められる会社」 1 自社で「何を作るか」から決めている 受託や決まった仕様を実装するだけじゃない場で、お客さんの本当のニーズに踏み込める 2 若手から「お客さんへの責任」を負える 事故れない・信頼を裏切れない場で、「どう作るか」を本気で詰める経験ができる 3 AIを使い倒して、人は“何を・どう”に集中できる 実装はAIに任せられる環境があるからこそ、人の時間が "理解" にフル投下できる
21. TOKIUMでは、どんな風に働くか 22 1 自社開発（SaaS・AIエージェント） 経費精算・請求書受領・AIヘルプデスク 等を自社開発。「何を作るか」から関われる 2 1年目から責任ある立場を任される 自分も入社2ヶ月でAIヘルプデスクのリーダー。同期はエンジニア→PdM→商談へ。職種を越えていく 3 AI使い放題＋研修＋全社コンペ エンジニアは月10万まで使い放題。新卒40名がClaude Codeを3日間使い倒す研修、全社AIコンペも開催
22. 「実装はAIがやるなら、いっそ “作る側”じゃなくて、ビジネスサイドでいいのでは？」 26
23. 今日のまとめ 27 1 “作る”はタダになった。差は「問題の理解度」（コードの腕じゃない） 2 理解度は、お客さんがいる “実務” でこそ深まる 3 だから、お客さんと向き合い・若手から責任を負え・AI を使い倒している会社を選ぶ
25. 23 AIエージェントを実際にリリースしている開発現場で、現場エンジニアと協働し、 最新AIツール「Claude Code」を武器に、リアルな顧客課題に挑む5日間の実務型インターンです。 01 AI活用の 「真髄」を知る AIエージェントを実際にリリースしている企業 が、開発現場でどうAIを使い倒しているのか。 そのノウハウを体験できます。 02 「本物」の 課題に向き合う 用意された課題ではなく、顧客から寄せられて いるリアルな要望（バックログ）に挑戦。SaaS 開発の醍醐味を味わえます。 03 現場エンジニアが 全力で伴走 ミーティングにも参加し、Claude Codeを駆使 したチーム開発。活躍中のエンジニアが成⾧を サポート。
26. 23 開催概要・応募要件・選考フロー ▪ 開催概要 期間 5日間（9:00‒18:00） 場所 TOKIUM 東京本社アネックス（対面） 報酬 日給16,000円＋交通費・宿泊費（支給条件あり） 環境 Ruby on Rails / React / TS / Go / AWS / Claude Code ▪ 開催日程 A 日程 7/27(月) ‒ 7/31(金) B 日程 8/24(月) ‒ 8/28(金) C 日程 9/7(月) ‒ 9/11(金) D 日程 9/28(月) ‒ 10/2(金) ▪ 必須要件 ➀ Webアプリの開発経験（言語/FW不問） ➁ Git / GitHub によるソース管理の基礎 ➂ 技術で誰かの課題を解決したいという想い ▪ 選考フロー エントリー › 説明会 › 書類選考 › 面接(2回) › 内定 歓迎: Claude / Cursor / GitHub Copilot 等の活用、チーム開発経験
27. この場でオンライン説明会をご予約いただけます アンケートQR