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製造ビジネステクノロジー部 エンジニア（バックエンド・インフラ） Terraform > EKS(k8s) > 生成AI(Bedrock), サーバーレス(AWS) Hashicorp Ambassador 2023〜2025 ブログ: https://dev.classmethod.jp/author/kazue-masaki/ 自己紹介: かずえ 2 

AI駆動開発とは AI駆動開発にまつわる様々な不安 AI駆動開発に向けたマインドセット どう向き合うべきか 本セッションで話すこと 3 

私自身が気になっているから ネガティブな印象を払拭したい なぜこの内容にしたのか 4 

AI駆動開発のテクニカルな話 ツールの紹介、コツなど 会社・組織として今後どうするべきか 本セッションで話さないこと 5 

AI駆動開発とは 

ソフトウェアやシステム開発の全工程である、要件定義、設計、実装、テスト、運用 に生成AIの技術やツールを積極的に組み込んで、開発のスピードや品質、効率を飛躍 的に高める開発手法 ※ 厳密な定義は無いので、本発表では上記定義であるということにします。 AI駆動開発とは 参考: https://speakerdeck.com/tomoki10/aidd-in-classmethod?slide=15 7 

どういうことか？ 8 

※ 特に実装にフォーカスすると 生成AIは、SE・PGに初めて訪れた機械化革命 これまでは 手作業。工場制手工業(マニュファクチュア) 製造業でいえば自動紡績やベルトコンベアーが入ってきたのと同じ流れ どういうことか？ 参考: https://jp.quora.com/%E7%8F%BE%E8%81%B7%E3%81%AESE- PG%E3%81%AE%E4%BA%BA%E3%81%AFAI%E3%81%AE%E7%99%BA%E9%81%94%E3%81%A7%E8%81%B7%E3%81%8C%E3%81%AA%E3% 81%8F%E3%81%AA%E3%82%8B%E3%81%A8%E6%80%9D%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99/answers/147774 3830562528?ch=10&oid=1477743830562528&share=842353f3&srid=uNkfEU&target_type=answer 9 

AI駆動開発にまつわる様々な不安 

若手が成長できない 仕事を奪われる キャッチアップがしんどい AIと仕事するのは疲れる AI駆動開発にまつわる様々な不安 11 

若手に任せる仕事が無い 若手が成長できない 12 

Github Copilotによるタスク完了率の向上 4867人のソフトウェアエンジニアを対象とした調査 生成AIを利用した開発者のタスク完了率が増加 勤続年数、職位の低いジュニア層に強い効果 若手が成長できない → そうでもないかも？ 1 参考: https://speakerdeck.com/vaaaaanquish/sheng-cheng-ainiyorusohutoueakai-fa-noshou-shu-di-dian-hack-fes-2025?slide=15 13 

生成AIの助けによって短時間で複雑な仕事に取り組める ソフトウェア開発エンジニアは、おそらく最も劇的な変革を経験している分野で す。現在、エントリーレベルの求人は28万3000件以上あり、過去1年間（2024 年6月から2025年6月）で28%の成長率を記録しており、最も需要の高いエント リーレベルの職種の一つとなっています。 かつてジュニア開発者は手作業によるコーディングとデバッグに何時間も費やし ていましたが、今ではAI支援開発ツールを活用し、初日から複雑なプロジェクト に貢献しています。この役割は、ルーチンワークのコーディング作業よりも、イ ノベーションと問題解決に重点を置くように進化しています。 若手が成長できない → そうでもないかも？ 2 参考: https://aws.amazon.com/jp/blogs/training-and-certification/reimagining-entry-level-tech-careers-in-the-ai-era/ 14 

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だれでもAIにコードを書かせることができるから、エンジ ニアなんて不要だよね → プログラミングができる、の価値暴落 仕事を奪われる 16 

(現状) すべてをAIで完結するのは難しい ⾮エンジニアがAIを使ってコーディングすると、壁にぶつかります。彼らは驚く ほど速く70%まで到達できます が、残りの30%は労⼒をかけても進まなくなり ます 仕事を奪われる → 無くなりはしないが… 1 参考: https://speakerdeck.com/tomoki10/aidd-in-classmethod?slide=41 https://addyo.substack.com/p/the-70-problem-hard-truths-about 17 

やることは変わる より高次なものへとシフト AIの管理職 AIの成果物をレビューする・説明責任を果たす AIに指示を出す 上流工程 「何を（What） 」作るべきかという問題の定義 「なぜ（Why） 」それを作るのかというビジネス目的の理解 仕事を奪われる → 無くなりはしないが… 2 18 

仕事を奪われる → 無くなりはしないが… 3 参考: 経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果(2016): https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/pdf/001_s02_00.pdf 19 

それはそう → キャッチアップがしんどい 20 

参考: https://dev.classmethod.jp/articles/shuntaka-250424-mcp-webinar/ 21 

進歩は加速し続ける (直線的ではなく指数的に進む) 自己改善AIの登場 Claude Code の 90% は Claude Code によって書かれている キャッチアップがしんどい → 今が一番マシかも 参考: https://x.com/Tsubame33785667/status/1960140625141289094 https://zenn.dev/mizchi/articles/claude-code-singularity-point https://x.com/lennysan/status/1930620484816867771 22 

AIと仕事するのは疲れる 23 

参考: https://x.com/mametter/status/1662979669053050881 24 

若手が成長できない → 逆に早く成長できるかも 仕事を奪われる → 無くなりはしないがやることは変わる キャッチアップがしんどい → 今が一番マシかも AIと仕事するのは疲れる → 不安 (再掲) 25 

AI駆動開発にどう向き合うべきか 9分くらい残っててほしい 

AIと競争することの無意味さ AIと競争しても消耗するだけ 車とかけっこ競争するようなもの 協働という視点 AIは敵ではなく、パートナー 効率的な開発を支援するツール群として活用 AIを「競合」ではなく「協働するツール群」として理解する27 

グロースマインドセットの重要性 能力は生まれつき固定されているのではなく、努力と学習によって伸ばすことができ るという信念 変化を恐れず、常に学び続ける姿勢 変化を受け入れ適応する 28 

変化を受け入れ適応する 参考: https://x.com/sato_shi/status/1940584018833199328 29 

価値が下がるもの プログラミング能力 単純なコーディング作業 定型的な実装 価値が上がるもの AIを活用するスキル プロンプトエンジニアリング コンテキストエンジニアリング 認知スキル、情報設計スキル 対象に対する抽象化、構造化、言語化 「何を（What） 」 作るべきかという 問題の定義 「なぜ（Why） 」 それを作るのかとい うビジネス目的の理解 変化を受け入れ適応する 30 

まずは体験してみることが大切 メタ情報だけ追っているのが一番精神衛生上良くない やってみると楽しい 実践を通じた学習 理論だけでなく、実際に手を動かしてみる AI駆動開発の可能性と限界を知る とりあえずAI駆動開発に触れてみる 31 

これまでの知見は無駄にならない むしろ重要になる AIの成果物をレビューする必要があるから わかりやすくいうと → (引き続き) スキルアップに取り組む 参考: https://note.com/simplearchitect/n/nbc420dc69d02 32 

(引き続き) スキルアップに取り組む 参考: https://x.com/t_wada/status/1859756507115684348 33 

実際の活用例: クリーンアーキテクチャー を学びたい 1. サンプルコードを書いてもらった 2. 昔書いたコードをレビューしてもらった 学習効率の向上 具体的なコードを書いてくれる 日本語でわからない点を聞ける 理解度に応じた説明を受けられる 即座にフィードバックを得られる 24時間いつでも質問できる AIを学習に使う 34 

ポジティブに考える：エンジニアの仕事はより面白くなる 35 

まとめ 

AIを「競合」ではなく「協働するツール群」として理解する 変化を受け入れ適応する とりあえずAI駆動開発に触れてみる (引き続き) スキルアップに取り組む AIを学習に使う ポジティブに考える：エンジニアの仕事はより面白くなる 重要な注意点 ※ 個人の見解です ※ すべて「現時点では」の注釈付き まとめ