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2026.4.15 Findy AI Meetup in Fukuoka #5
⽣成AI時代のエンジニア育成
変わる時代と変わらないコト
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ファインディ株式会社 テックリードマネージャー
⼾⽥ 千隼
@starfish0206
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本⽇の内容
● ⽣成AIで変わったこと
● 現場で起きた逆説
● なぜこうなったのか
● AIに「使われる」
● 原点回帰
● AIを「使う」
● まとめ
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⽣成AIで変わったこと
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コードの作り⽅が変わった
● 「調べる → 試す」から「AIに聞く → コピペ」へ
○ 詰まる時間が激減し、⾃⼒で調べることが減った
○ 基本的な知識が無くても、動くコードを⼿軽に出⼒
● 公式ドキュメントよりAIへの問い合わせが先になりがち
○ 「なぜ動くのか」を知らずに実装する機会が増えた
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現場で起きた逆説
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PRの量は増えたように感じたが、、、
● AI導⼊後に効率が上がったように感じていた
● シニアエンジニアのアウトプット量は増えていた
● 若⼿エンジニアのアウトプット量は減っていた
○ PRの質は落ちていた
○ AIが出⼒したコードを理解せずにレビュー依頼が増加
○ レビューコメントが増え、レビュー負担が上昇した
○ 結果的にリードタイムが悪化していた
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結果：⽣産性はさほど変わらなかった
● 経験値があるエンジニアは⽣産性が上がった
● 逆に若⼿は⽣産性が悪化
● トータルで⽣産性はほぼ横ばい
● 「AIで効率化できた」という実感とのギャップ
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なぜこうなったのか
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AIに「使われていた」
● AIが出⼒したコードが正しいかどうかを判断できない
○ 間違いに気づかずレビュー依頼 → 指摘というループ
○ ハルシネーションを⾒抜けず、誤った実装
● AIに正しい指⽰を出せない
○ 「作ってください」しか⾔えない
○ 意図と異なるコードが出てくる
● 正しい設計‧⼿順を指⽰するには、正解を知る必要がある
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AIが出⼒したコードの責任は、⼈間にある
● 出⼒されたコードが正しいかの最終判断は⼈間が⾏う
● 判断できる⼒がなければ、責任を取れない状態でマージし
ていることになる
○ この判断⼒を⽀えるものが、エンジニアとしての基礎⼒
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AIに「使われる」
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「使う」と「使われる」の違い
● 使う状態
○ ⾃分の意図に沿ってAIを動かせる
○ 正誤を判断できる → 間違いをその場で弾く
○ 正しい指⽰が出せる → 意図通りの出⼒が得られる
● 使われている状態
○ 出⼒されたものをそのまま使う
○ 判断せず、指⽰も曖昧
○ AIが作ったコードをレビューもせずにマージ
○ エラーが出たらAIに投げるだけで原因を理解しない
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基礎なきAI活⽤はAIに使われることと同義
● 基礎知識がなければ、正誤判定も正しい指⽰も出せない
○ 動くものを作るレベルは「AIに使われている」
○ 正しい⽅法と⼿順で作るレベルが「AIを使う」
○ 正解を知るための⼟台が基礎知識
● AIを使う側に⽴つための前提条件が基礎⼒
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原点回帰
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今こそ原点回帰
● ⽣成AI時代だからこそ、基礎⼒の価値が上がっている
○ 基礎知識
○ 座学
○ 資格取得
● 基礎はどんな時代も変わらない
○ AI時代が来ても変わらなかった
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ファインディでの基礎学習
● 基本情報技術者試験相当以上の資格取得を推奨
○ 広く浅い基礎知識を体系的に習得できる
○ コスパ‧タイパともに⾼い
○ 無知の知レベルがAI時代の⼤きな分岐点になる
● 資格取得を推奨
○ 合格したら受験料を会社が負担
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AIを「使う」
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正誤判定の質とスピードが上がる
● 「このコードは何をやっているか」がわかる
○ 間違いにその場で気づける
● レビュー前のセルフチェックで問題を潰せる
○ レビュアーの負担が減る
● ハルシネーションを⾒抜けるようになる
● 「何かがおかしい、、、」の感覚値が⾝に付く
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AIに正しい指⽰が出せるようになる
● 正しい⽅法と⼿順で指⽰を出せるようになる
○ 意図通りのコードや設計
● レビューでの議論が本質的な内容になる
○ 設計
○ パフォーマンス
○ UI/UX
○ 要件
○ etc
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まとめ
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まとめ
● AI時代で我々を取り巻く環境は⼤きく変わった
● しかし⼀⽅で変わらなかったこともあった
○ ⼿を動かせ
○ 汗をかけ
○ 積み重ねた基礎と経験は絶対に裏切らない
● AI時代だからこその原点回帰
○ 焦らずに着実に⼩さなことの積み重ね
○ エンジニアとして基礎⼒、基礎筋⼒を鍛えましょう