生成AIがローコードツールになる時代の エンジニアの役割を考える 2025/03/09 きのこカンファレンス2025 スポンサーセッション グロースエクスパートナーズ株式会社 和田 一洋 

2 ５年後、私たちエンジニアの仕事はどう変わっているか？ 生成AIにより私たちの役割はどう変わるか？ 

©2024 Growth xPartners Incorporated. 3 会社概要 GxPグループ 社名 グロースエクスパートナーズ株式会社 所在地 〒163-0548 東京都新宿区西新宿1-26-2 新宿野村ビル48階 設立 2008年7月4日 社員数 264名（2024年８月末時点）※グループ全体（当社グループ外への出向者含む） 代表 渡邉 伸一 事業内容 エンタープライズDX事業 • DX推進支援事業 • DX支援プロダクト・サービス事業 • デジタルサービス共創事業 3 ©2024 Growth xPartners Incorporated. 

©2024 Growth xPartners Incorporated. 4 A Company for Imagination & Innovation 常に変化と成長を続け顧客と社会に革新をもたらす知的創造企業 企業理念 

©2024 Growth xPartners Incorporated. 5 コンサルタント・エンジニア社員数 145 161 194 0 50 100 150 200 2022年8月期 2023年8月期 2024年8月期 コンサルタント・エンジニア社員数 （人） 新卒採用 23 中途採用 14 主な増加要因 離職率(1) 3.1 % 注釈： (1) 2024年8月期中離職者数 ÷ 2023年8月期末時点人数 により算出。 積極的な採用と低い離職率を維持。 コンサルタント・ エンジニア社員数 （前期比） 33名増加 

©2024 Growth xPartners Incorporated. 6 多様な人財が活躍 海外出身人財、エンタープライズ顧客のDX支援経験豊富なベテラン人財など多様な人財の活躍をさらに推進。 注釈: (1)当社グループに所属する海外出身社員数 / 当社グループに所属する全社員数。 海外出身 人財比率 40% 新卒・中途 リファラル M&A 13人/197人 6.6% 33人/226人 14.6% 2023/8期 2024/8期 将来目標 エンタープライズDX推進に必要不可欠なベテラン人財の活躍 海外出身人財比率(1)の拡大 顧客の海外事業拡大支援の強化および、超少子高齢化する日本社会において 優秀な人財を継続的に確保していく。 国籍を問わない採用活動を推進 ベテラン人財の 知識・経験の再活用 ベテラン人財 若手人財 成長意欲の高い 若手人財のサポート 若手人財の キャリア形成推進 ベテラン人財の ノウハウ・スキルの 共有・継承 年齢を問わずお互いを尊重する 企業文化の醸成 

7 自己紹介 和田 一洋 （わだ かずひろ） グロースエクスパートナーズ株式会社 執行役員 株式会社GxP 代表取締役副社長 『ウェブ進化論』(2006) AWSサービス開始(2006) iPhone / Twitter上陸(2008) リーマンショック(2008) 大手SIerに新卒入社(2009) 勤務先の会社合併(2011) PjM経験(2011)、インド研修(2013) 当社入社、東京へ(2015) 結婚(2016) 阿波踊り始める(2016) 東日本大震災(2011) Rebuild.fm(2013～) Container / Virtual DOM 開発 PjM ITアーキテクト 訪日観光客2000万人(2016) Serverless Conf Tokyo(2016) k8sデファクトに(2017?) コロナ禍(2020-2023) ChatGPTリリース(2022) B2B SaaS企業へ転職(2018) 子ども生まれる (2020) 当社に出戻り転職(2022) グロース上場(2024) 40歳に(2024) 2022年 2018年 2015年 2009年 EM/PdM 経営 

8 「エンジニア」を軸にしながらも、、、 自身のキャリア観 まだ見ぬ世界を見たい + プランド・ハップンスタンス + （『ディア・ドクター』） プランド・ハップンスタンス（Planned Happenstance） 「キャリアというものは偶然の要素に よって8割が左右される。その偶然を活 かすことで成功につながる。」 ジョン・D・クランボルツ（John D. Krumboltz）が提唱した キャリア理論。 成功するためには、好奇心・持続性・柔軟性・楽観性・冒険 心の5つを意識し、偶然のチャンスを活かすことが重要。 

生成AIがローコードツールになる時代の エンジニアの役割を考える （以下、個人の見解です） 

10 様々な生成AIをベースにしたコーディング支援/Agentツールが日々 話題になっている 生成AIによる開発支援 

11 “The End of Programming as We Know It” by Tim O’Reilly ✓ 置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではな く、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固 執するプログラマーである ✓ 大胆に、AI の共同開発者によってプログラマーの生産性が 10 倍にな ると仮定しましょう。(開発者が新しいスキルを習得することにどれだ け熱心であるかによって、結果は異なるかもしれません。) しかし、 それが実現すれば、ビジネス、科学、構築されたインフラストラク チャーの「プログラム可能な表面積」も同時に増加することも想定し ましょう。プログラミングで変化をもたらす機会が 20 倍になったと しても、新しい 10 倍のプログラマーが 2 倍必要になります。 

12 開発における「製作」工程の工数は全体の1/3、「製作」工程の効率を上げても効果は限定的 開発生産性を10倍にするためには？ IPA ソフトウェア開発分析データ集2022 P.167 「A3.3.8 工程別工数：新規開発」によると、 新規開発において、基本設計～総合テストのうち製作工程の実績工数（中央値）は31.6% 

13 私にとってのヒント）2015年頃に携わったSalesforceを活用した開発での開発体験 AI駆動の開発プロセスへ ◼ Salesforceを活用した開発での「その場でデモする」開発体験 • Salesforceでは（標準の機能範囲内では）管理画面UIからポチポチと設定することで、簡単に画面を作 ることができる • 顧客と打ち合わせしながら、その場で画面を作ってデモをしてフィードバックをもらうことが可能 • 従来の、決めた仕様を持ち帰って開発してから１週間後？１か月後？に顧客に見せるスクラッチ開発 とは、開発プロセスが大きく変わることを感じた 

14 生成AIは、自由度の高いローコードツールとなり、「保守性」の概念も根本から変わる 業務理解、UX設計、アプリケーション分割、品質保証がより重要に 生成AI = 自由度の高いローコードーツール ローコードツール 生成AI ツールのレールに乗って標準機能の範囲内で使う 限りは、短期・低コスト・簡単にアプリケーショ ンを開発することが可能 自由度の高い（制約の少ない）ローコードツール ローコードツールが生成するソースコードは誰も レビューしない 生成AIが生成するソースコードも人間がレビュー したり修正しなくなる 定義した仕様が実現されていれば中身はブラック ボックスでよく、ソフトウェアはより宣言的で使 い捨てに（極論、プロンプトで指示を出すたび に、中身は別のプログラミング言語で一から作り 変えられても、気がつかなくなるかも） 高級言語のコンパイラが吐くバイナ リは、今では（ほぼ）誰もレビュー しないことのレイヤー上がる 

15 「プロダクトバックログリファインメント = 実装完了」という開発プロセスに？？ 生成AI駆動の開発プロセス（極論） フルサイクルエンジニアの図に当てはめると、、、 ✓ Designの一部～Deployは生成AIとCICD pipeline によって瞬時に自動でなされるように ✓ エンジニアの仕事は、ソフトウェアが現場で価値 を発揮するように運用・サポートし、ユーザから フィードバックを得て新たな要件を設計すること に集中 ✓ その開発プロセスを、自由度の高いマネージドな ローコードツールのようなプラットフォーム （仮 称）"AI-Driven BizDevOps Platform" がサポート 

16 ５年後にAI-Driven BizDevOps Platform の 世界観が実現されていくと、 私たちエンジニアの役割はどのように変わっていくか？ 

17 顧客やBizと一体になって、ビジネス・業務をITに落とし込み、ITによる事業価値創出を担う 多くのエンジニアの役割：事業価値を生み出す ✓ 顧客やビジネスサイドと一体になって、ビジネス・ 業務をITに落とし込むところが一層 重要になる ✓ それを AI-Driven BizDevOps Platform を使って瞬 時に実現し、ソフトウェアが現場で価値を発揮する までを担うことが役割になる 

18 Platformを提供する、Enablingする、生成AIでは実現できない専門的な技術領域を担う 高度な専門性を持つエンジニアの役割 AI-Driven BizDevOps Platform Platform Team 顧客専用 Team ﾊﾞｰｼﾞｮﾝ管理 CI/CD 可観測性 Issue tracker /Wiki 生成AI/ ローコード コスト最適化 Product Operations レジリエンス セキュリティ 顧客専用 Team 顧客専用 Team ・・・ 顧客専用 Team Enabling Team 提供 支援 Complicated Subsystem team 

19 『チームトポロジー』で紹介されている「4つの基本的なチームタイプ」をアイデアに分類 エンジニアの役割と求められること（仮説） 顧客専用Team (Stream-aligned Team) 85% 顧客と対話して、Platformを使って瞬時に開発、システムが価値を発揮する現 場まで泥臭く伴走する ✓ サービスデザイン・プロダクトマネジメント・カスタマーサクセスの役割の比重が増える ✓ クラウド上でRestAPIやWebアプリケーションを効率よく開発するスキルは陳腐化 ✓ 要件定義・モデリング・UX設計・アーキテクチャ設計・品質保証・データ活用などのスキルがより重 要に Platform Team 5% 顧客専用チームが利用する AI-Driven BizDevOps Platformを構築・提供 ✓ Platform Engineeringやセキュリティなどの知見と、どんどん変化・進化していく生成AIをどう組み 合わせてどう使うとよいかを研究して、Platformとして提供 Enabling Team 5% 顧客専用チームや新規参画者が、AI-Driven BizDevOps Platformを使いこなせ るように支援 ✓ 技術的な知見を持ちながら、ファシリテーションやプロセス改善などを通して、Platformと顧客専門 チームを橋渡し Complicated Subsystem Team 5% 生成AIでは実現できない専門性の高い技術領域を担当 ✓ 各種AIモデル自体の開発、チューニング ✓ 顧客の現場でのフィジカルとデジタルの境界（センシング・機器通信など） ✓ パフォーマンスチューニング 

まとめ 

21 ５年後、私たちエンジニアの仕事はどう変わっているか？ 生成AIにより私たちの役割はどう変わるか？ 

22 まとめ “AI-Driven BizDevOps Platform”の時代を楽しむために ◼ 生成AIで開発の敷居は下がり、プログラミングで変化をもたらす機会はより広がる ◼ 生成AI駆動開発の時代では、開発プロセスと保守性の概念が根本的に変わる ◼ エンジニアの未来は “対話” “価値創出” にシフトする • ビジネス・業務と一体となり対話しながら、ITで事業価値を生み出すエンジニア • 高度な専門性を持つエンジニア：Platformを提供する、Enablingする、生成AIでは実現できない専門的 な技術領域を担う ◼ 変化を楽しむことがキャリアをサステナブルにする • 「プランド・ハップンスタンス」：変化をチャンスに変えるための行動が必要 • 安心して挑戦できる環境も重要 ⇒ その「変化と成長」を支える仕組みを会社として提供 

23 グロースエクスパートナーズ株式会社では、エンジニアの挑戦を支える仕組みを作っています！ エンジニアが長く活躍できる環境：Sustainable Work Culture 充実した福利厚生 • 企業型拠出年金（401K）加入 • 生命保険、健康保険加入 • 健康ドリンク無料自動販売機設置 • 社員寮、住宅手当の完備 • ウェルネスカフェ 日常的な、社員の健康施策 多様なメンバーと 挑戦し続ける環境 • メンバーのレベルに合わせた各種研修の実施 • 自然発生的な社内勉強会の活動促進 • 外部イベントへの積極的な参加促進 成長を後押しし合う 企業文化の醸成 • AI Profession AIデータ分析勉強会 • G’s Award オリジナルピアボーナス制度 • G’s BizCon ビジネスモデルコンテスト • GrowthUs! 社内プロダクト活性化プロジェクト • GxDojo 社内教育プロジェクト グループを横断した 成長機会の提供 グループ横断でユニークな成長機会を継続的に提供し 社員に対して業務時間の10%程度を目安に これらの取組に参加することを推奨して さらなる生産性向上に取り組む。 サテライトオフィス（KYODO CAMP） テック勉強会の様子 多様な環境の中、自律的に成長し 安心して長く働ける環境づくりに関する施策 Sustainable Work Culture どんなWork Cultureの中で成長して いきたいですか？ぜひ、スポンサー ブースで一緒に考えましょう！ 

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