AI時代でも楽しくエンジニアリングするには

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1. 第8 回 LOT Tech All-in AI 時代でも楽しく エンジニアリングするには 浅野 卓也 2026-07-02 @takuya_b takuyaa
2. ” AI 時代に感じる不安 「どんどん新しいものが出てきて追いつけない」 「エンジニアリングのやり方が、完全に変わってしまったように感じる」 「これまで自分がやってきたことは何だったんだろう」 — 自分も一瞬、そんな気持ちになることがあります 2 / 10
3. この発表の結論 AI が何を自動化しても、 エンジニアリングの本質は変わらない。 だから、学習し続ける人にとっては、 むしろ今が一番楽しい。 3 / 10
4. 実は今が一番楽しい時代 できるようになったこと — コードを1 行1 行書かなくてよくなった → なんでも作れる — これまで実装にかかっていた時間で、設計や品質を追求できる — これまで求められていた基準の150% を目指せる （※数字は適当） 「早く終わったらすぐ次の仕事」だと、何も変わらない これまでと同じ時間で、いろんなことを試し、もっと良いものを作る → その過程で、自分も成長できる 4 / 10
5. PART 2 ｜ 変わらないもの これからも変わらないスキル 1 問いを立てる力 論点設定・リフレーミング・仮説形成・クリティカルシンキング 2 言語化能力 構造化・テクニカルライティング・命名 3 ソフトスキル（※） コミュニケーション・協働・リーダーシップ 4 学ぶ力と適応力 — 最も汎用的なスキル 継続学習・アンラーニング・メタ認知 自分のロールや、エンジニアのあり方が変わっても、 これさえ持っておけば大丈夫 ※ 1 人開発で可能な開発規模には限界がある。多様なメンバーによるチーム開発は今後も引き続き重要 5 / 10
6. PART 2 ｜ 変わらないもの 土台となる知識と専門性 学ぶ力があるから、土台も築ける・載せ替えられる 入れ替え可能なレイヤー 学び続けて築く CS の土台 陳腐化しづらい 専門性はむしろ重視される ロールの垣根は消えていっても CS （※）の土台は陳腐化しづらい 基礎さえあれば応用が利く その上のレイヤーは入れ替え可能 ＝ 容易にアンラーニングしていく ※ ざっくりコンピュータサイエンス全般を指す。データベースの基礎や分散コンピューティングなども含む 6 / 10
7. PART 2 ｜ 変わらないもの 必要なスキルはAI 以前と同じ これまで挙げてきたもの 問いを立てる力 言語化能力 ソフトスキル 学ぶ力・適応力 知識・専門性 AI 時代になる前と、まったく同じ これまで積み上げてきたものは、 1 ミリも無駄にならない 7 / 10
8. PART 3 ｜ これから AI の賢さをスポイルしない これから向き合う現実 — AI が提案したものを、人間が判断する必要性は残る — 高度なものを作るほど、AI からの問いも高度化する — 答えられないと、AI の賢さをスポイルしてしまう — 人間はAI の能力向上についていく必要がある いつからでも遅くない。 自分を向上し続けた人だけが、AI の能力を最大限に発揮できる 8 / 10
9. PART 3 ｜ これから 明日からできること 特別な才能の話ではない — 今日から変えられる、仕組みの話 1 学ぶ時間を 戦略的に配分する 土台が薄い人は → 基礎を厚く 土台がある人は → 最先端の キャッチアップを厚く 2 学びは習慣化 すると楽になる 日々の行動を変え、 頑張らなくても続くように ref. Atomic Habits 3 大事なのは 学習の速度と継続 予測不能な時代には、 知識はすぐに古くなる 知識をアップデートする 速度が重要 ref. Learn or Die 9 / 10
10. 最後に AI が何を自動化しても、 エンジニアリングの本質は変わらない 積み上げたものは、これからも重要であり続ける 学び続ける人にとっては、 これからが一番楽しい時代に