大AI時代で輝くために今こそドメインにディープダイブしよう / Deep Dive into Domain in AI-Agent-Era

by YuitoSato

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0 大AI時代で輝くために今こそドメインにディープダイブしよう 2025.3.27 株式会社ログラスソフトウェアエンジニア佐藤有斗

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1 佐藤有斗（ゆいと）株式会社ログラスプロダクト開発部エンジニア株式会社ログラスに2020年12月に入社。主に新規事業の立ち上げを担当。得意分野は型と自動テストで、技術情報誌やブログなどで色々発信してます。 Yuito Sato n月刊ラムダノート Vol.4, No.3(2024) https://www.lambdanote.com/products/n-vol-4-no-3-2024

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2 Cursorをエンジニア（50人）に配っている会社です企業価値を向上する   経営管理クラウド   ログラスについて

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4 https://findy-code.io/blog/AI-company-20250326/ Findyさんによるアンケート調査: 「AI技術の導入・活用に積極的だと思う企業」にランクイン！

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5 エンジニア全員にCursor！

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6 特定のPJでは30%〜50%のコードはすでにAIが書いている 4〜5人のチームは出力そのままに2〜3人でも回るようになった

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7 ではエンジニアはもういらなくなるのか？

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8 https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/

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9 There’s a lot of chatter in the media that software developers will soon lose their jobs to AI. I don’t buy it. It is not the end of programming. It is the end of programming as we know it today. 訳）メディアでは、ソフトウェア開発者がすぐにAIに仕事を奪われるという噂が広まっています。私はこれを信じません。これはプログラミングの終わりではありません。現在知られている形でのプログラミングの終わりなのです。

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10 エンジニアは今後も必要。しかし変わらないといけない

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11 1. AIエージェントの現在地点

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12 AIエージェントとは ● AIを活用して特定のタスクやサービスを自律的に実行するシステム ○ ゴールを設定でき、それを達成するまでトライ & エラーできる ■ 例) 既存の××フォームから〇〇を選択して変更できるようにしてほしい。フロントエンドからバックエンドまで実装して、テストコードも作って欲しい。実装後はテストコードが通るまで修正を続けて。

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13 プロンプト例

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14 プロンプト例

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15 Cursor Rules

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16 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒ペアプロ、同期作業

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17 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒ペアプロ、同期作業 5分~10分並列作業

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18 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒ペアプロ、同期作業 5分~10分並列作業 ~15分並列作業

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19 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒 5分~10分 󰳕 ~15分 1~2日？一般的なエンジニア

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20 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒 5分~10分 󰳕 ~15分一般的なエンジニア 󰳕 󰳕 󰳕 チーム 1週間~ 1~2日？

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21 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒 5分~10分 󰳕 ~15分一般的なエンジニア 󰳕 󰳕 󰳕 チーム 1週間~ 1~2日？今後AIはこちらの領域に染み出していく

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22 AIエージェントの台頭とゲームチェンジ任せられるタスクのかかる時間 0秒 5分~10分 ~15分 󰳕 1週間~ 1~2日？今後AIはこちらの領域に染み出していく

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23 LoglassとAI ● 主に2つのAIエージェントツールを活用エンジニア全員にBusinessプランを配布一つのチームのみで使用 Cursor Devin

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24 自分とAI ● リポジトリを二つクローンして、タスクをとにかく並行して走らせる ○ 一つは自分とCursorがペアプロ ○ もう一つはシンプルな仕様のチケットの実装リポジトリ1 リポジトリ2 指示出しして 5分後に確認

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25 自分とAI ● フォーメーション2 ○ 自分がテストや仕様整理して二つに指示出しするケースも自分は仕様整理リポジトリ2 指示出しして 5分後に確認リポジトリ1

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26 一人で3人分のパワー！🦍🦍🦍

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27 2. AIエージェントの限界と人間エンジニアの役割

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28 ● 得意 🙆 → 難しいけど情報がオープン ○ 数千万レコードの数値を1秒以内に集計する方法 ● 不得意󰢃 → 難しいかつ情報がクローズド ○ 売上数兆円規模の消費財メーカーにおける最適な経営管理の方法 AIは情報がオープンでないと解けない。完全情報ゲームならどれだけ難しくても解ける（ようになる）

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29 クローズド × 複雑な問題オープン × 複雑な問題オープン × 簡単な問題クローズド × 簡単な問題クローズド簡単複雑オープン

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30 クローズド × 複雑な問題 AI🤖とエンジニアオープン × 複雑な問題 AI🤖とエンジニアオープン × 簡単な問題 AI🤖 クローズド × 簡単な問題 AI🤖とエンジニアクローズド簡単複雑オープン現状

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31 オープン複雑クローズド × 複雑な問題 AI🤖とエンジニア 󰳕 オープン × 複雑な問題 AI🤖 クローズド × 簡単な問題 AI🤖とPM󰠀のみ簡単クローズドオープン × 簡単な問題 AI🤖 2,3年後

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32 オープン複雑クローズド × 複雑な問題 AI🤖とエンジニア 󰳕 オープン × 複雑な問題 AI🤖 クローズド × 簡単な問題 AI🤖とPM󰠀 簡単クローズドオープン × 簡単な問題 AI🤖 ここが大事

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33 ● アクセスしづらいドメインの知識と技術要件が密接に絡み合っている領域 ○ 例: 色々な形式のExcelのマッピングを設定して自由にデータ取り込みできる機能 ■ どんなExcelを想定する？ピボットテーブル？グラフ？Excelアート？ ■ データ量はどれくらい？メモリに全て載せていいの？ ■ 毎日使うもの？ ■ 誰が使う？普段Loglassを使っている人？たまにしか使わない人？ ○ →ユースケースを熟知し、絞れば絞るほど使いやすく、全てのExcelを自由に取り込める機能にするなら設定項目が膨大になり使いづらくなる。クローズド × 複雑な領域とは？

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34 ● 事業、プロダクト戦略 ○ 来年は大企業の導入が増えるはずだから今からスケールしやすい実装をしよう ○ この機能は半年後にこういう価値をつける予定なので今開発しやすいようにリファクタリングしておこうこういうのもクローズドな情報かもしれない

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35 「クローズド × 複雑」な領域で活躍できるエンジニアは AI時代で一つのロールモデルになる

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36 ● ユーザーヒアリング ● 商談動画の分析 ● ドメインモデリングクローズドな領域で活躍するには？の例商談動画の分析ドメインモデル図

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37 「クローズド × 複雑」な領域は深いビジネス理解と高い技術力が必要

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38 （B2B SaaSなら）スーツ着てお客様の所に訪問して、オフィス帰ったら要件まとめて実装できるエンジニアは今後数年は絶対に必要。