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AIが台頭する時代の
エンジニア進化論
価値探索とAI-Human Interfaceの
スペシャリストへ
おだかとしゆき
as JGEEM（@EM4326168385309）
2025.3.9 きのこカンファレンス2025
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自己紹介
おだかとしゆき
as JGEEM（@EM4326168385309）
事業(J)会社(G)の元(Ex)EM / 52才
現職はアーキテクチャと格闘
定年までできることしたいことを探る日々 / 定年後もキャリアは続く
AIIT 科目等履修生
貢献てなんだろう
see also scrapbox，speakerdeck
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おしながき
● AIの波とわたしの動揺
● AIの波とエンジニアの動揺
● エンジニアリングの本質とは
● 価値提供へのフォーカス
● 今、すぐにでも始めるべきこと
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AIの波と
わたしの動揺
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最近AI方面の動きが早すぎ!?
プロポーザルしたのは2024年9月ごろ
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プロポーザル当時は
● CursorはGA済み, Devinはアーリーアクセスだった
○ CursorはVSCode+Copilotの競合？
○ Devinはまともに動いたらすごそうだがよく分からん
● コーディングエージェントというより、
チャットが主だったように思う（要コピペ）
● ゆえに基盤モデルの性能に注目が集まっていたか
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空気、変わったよね？
はっきりと空気が変わったと感じたのは年末あたりから
● 「Devin観察日記」を読んだ
○ 月給8万円で雇えるAIプログラマーDevin、雇いますか？ - Devin観察日記｜Daiki
Teramoto
○ ここまでのDevin観察日記のまとめ。なぜDevinは「破壊的」なのか？｜Daiki
Teramoto
● 自分でも正月休みにClineに触ってみた
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著名な方々による
現状認識と展望がつぎつぎと
2/4 The End of Programming as We Know It – O’Reilly
2/5 DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き起こし
2/14 Building Products in the LLM Era - Speaker Deck
2/26 CLINEに全部賭けろ
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4記事のエグゼクティブサマリ
AI技術の進化は、プログラミングのあり方、企業の経営戦
略、個人の働き方に大きな変革をもたらしている。
AIは、業務効率化、新たなビジネス機会の創出、創造性の
向上に貢献する一方で、人材のスキルシフトや組織の再編を
必要とする。
AI時代を生き抜くためには、AIを積極的に活用し、変化に対
応できる柔軟性と人間ならではの能力を磨くことが重要。
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（うわっ...私の年収、じゃなくて）
これもう俺が
話す余地なくね？
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とは言えせっかくの機会ですし
● 先人を真似て、
私の視点・文脈から見える景色についてお話しします
● さらに、具体的に、明日から、何を目指して、
どんなアクションを起こすべきかも提言してみます
（うまくいかなかったらゴメンなさい）
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というわけで
改めて
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AI-Agent時代の
エンジニアの役割と野性
おだかとしゆき
as JGEEM（@EM4326168385309）
2025.3.9 きのこカンファレンス2025
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AIの波と
エンジニアの動揺
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AIはエンジニアの仕事を奪う？
コーディングエージェントの進化
● 入力支援（IntelliSenseとか）
● コード補完（初期のCopilotとか）
● コード提案（各種基盤モデルのチャットとか）
● 実装計画・環境構築・実装・テスト（Clineとか）
● Backlogからチケット対応（Devinとか）
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すごい
マジですごい（すごい）
● 語彙力
● 今はまだ簡単なタスクしか任せられないけれど、
いずれエンタープライズなプロジェクトでも
人によるコーディング・デバッグ（≒介在）が
不要となる日も遠くないのでは？？
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奪われちゃう？本当??
現状を第一次産業革命に例えることがあるが
● 手工業→機械工業で熟練工の仕事が機械に代替された
● 一方で機械の製造/操作/保守など新たな職種が生まれた
● 製造業における生産性が飛躍的に向上
● 都市への人口集中、労働者階級の形成、貧富の格差拡大な
ど、様々な社会問題
● 人々の生活を豊かにする技術革新への期待とともに、
機械による職の喪失や社会変革への不安が広がる
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確かに似てるかも。でもそれって
● 既存のスキルセットに固執すれば脅威となる
一方で、新しいスキルを習得すれば大きな機会になる
● ソフトウェア開発の
生産性、品質、スピードを大幅に向上させる可能性
● 雇用の二極化、AI倫理、プライバシー侵害、AIによる格差拡
大など、新たな社会問題
● AIによる生活の質の向上や新たな価値創造への期待がある一
方で、AIに仕事を奪われるのではないかという不安や、AIの
暴走、倫理的な問題への懸念
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そもそも「ソフトウェア」はこれまでも
多くの業界・業務を変革してきた
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今度はわれわれの番、、ということなのか？
● そうは思わない
● これまでもソフトウェア開発業務には
さまざまな変革があった
○ 機械語→アセンブラ→構造化言語→オブジェクト指向...
○ オンプレ→VM→クラウド...
● それは「偶有的な複雑性」を抽象化する変革だった
※ 偶有的：偶然に備わっているとみられる性質
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つまり、
まだ慌てるような時間じゃないってこと？
いや、それもちがう
● 今起きていることは、第一次産業革命に比べて
圧倒的な速度でソフトウェア開発業務を変革している
● しかも繰り返される変化は「振り子」ではなく「らせん」
であり、同じ軌跡は取らない
● これまでの変化とは
比べ物にならないインパクトがあるかもしれない
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エンジニアリングの
本質とは
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エンジニアリングの本質
「偶有的な複雑性」という語を出しましたが、
ソフトウェア開発における「本質的な複雑性」とは
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エンジニアリングの本質
「偶有的な複雑性」という語を出しましたが、
ソフトウェア開発における「本質的な複雑性」とは
誰に・どんな価値を届けるか では。
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エンジニアリングの本質
「偶有的な複雑性」という語を出しましたが、
ソフトウェア開発における「本質的な複雑性」とは
誰に・どんな価値を届けるか では。
つまり、エンジニアリングの本質は技術ではない。
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エンジニアリングの本質
「偶有的な複雑性」という語を出しましたが、
ソフトウェア開発における「本質的な複雑性」とは
誰に・どんな価値を届けるか では。
つまり、エンジニアリングの本質は技術ではない。
技術を、価値提供に応用する こと。
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変わらぬ本質・変わる技術
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ご参考：Building Products in the LLM Era - LayerX 松本勇気氏
これまで：人が、プログラミングで、コンピュータの 動作を規定
これから：人の要望で、エージェントが、コンピュータを動作させる
価値
本質
技術
より良い手段に
パラダイムシフト
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How は劇的に変わる、だが
Why / What つまり
問題領域を分析し、最適な解を提供するという
エンジニアリングの本質は何ら変わらない
● 我々エンジニアの役割は、
価値提供に伴う偶発的な複雑性を隠ぺいすること
● その手段（自動処理実装／AI適用）はさまざまであり、
時流に沿った効率のよい手段を継続して学ぶ必要がある
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課題設定と価値探索
それってプロダクトマネージャ(PdM)の仕事では？
見方によってはそうなのかも。
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課題設定と価値探索
それってプロダクトマネージャ(PdM)の仕事では？
見方によってはそうなのかも。
● でも、PdMもエンジニアも
プロダクトを開発/提供するチームの一員ですよね？
○ 「あなた考える人・わたし作る人」ですか？
○ 言われたことをやってたらそれでいいですか？
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言われたことをやってたら、それでいいですか？
● 文句も言わず24時間働いて、
指示されたことをその能力(資金)の限り遂行してくれる
リソース(AI)と競合しちゃいそうですね
○ 勝てそうですか？
課題設定と価値探索
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課題設定と価値探索
勝てそうにないですよね、、
AI-Agentに最適化した開発プロセスも広まりつつありますし
● アンラーニングは難しいですよね
● 第一次産業革命との対比で話した
既存のスキルセットに固執して、新たな機会を得られない
って、そういうことかもしれませんね
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ところで
今週のレトロスペクティブでこんな会話がありました
● AI-Agentが生成するコードは動けばよい
○ 手続き的でも読みにくくても構わない
○ ただしテストで守り動作は保証する
● いや、品質を担保する責任は人にあり、内部品質も同様
○ 人が書いたコードと同様にレビューもする
○ 必要に応じてコメントも書く
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ところで
今週のレトロスペクティブでこんな会話がありました
● AI-Agentが生成するコードは動けばよい
○ 手続き的でも読みにくくても構わない
○ ただしテストで守り動作は保証する
● いや、品質を担保する責任は人にあり、内部品質も同様
○ 人が書いたコードと同様にレビューもする
○ 必要に応じてコメントも書く
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わたしは ↑ 前者派
ただし、関心の分離とモジュール化が
十分に考慮された小さな部品の単位で
AI-Agentに任されており、生成結果の
インタフェースが仕様を踏襲しているなら。
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再掲）How は劇的に変わる、だが
Why / What つまり
問題領域を分析し、最適な解を提供するという
エンジニアリングの本質は何ら変わらない
● 我々エンジニアの役割は、
価値提供に伴う偶発的な複雑性を隠ぺいすること
● その手段（自動処理実装／AI適用）はさまざまであり、
時流に沿った効率のよい手段を継続して学ぶ必要がある
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人と技術をつなぐインタフェース
それはつまり 問題領域と解決領域の インタフェース
● これまでもスクラムやDDDなどの文脈においては特に、
ドメインエキスパートとの共創が重視されてきた
● 今後はさらに重要度が増し、社内外の多様な方々と
ゆるいつながりを多く持つことで共創を促し、より大きな
インパクトを生む抽象度の高い問題に取り組む必要がある
でしょう
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自らが持つに技術を用いて価値を提供するだけでなく、
他者が持つ技術によって自らの技術が革新されることも
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価値提供への
フォーカス
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AIは道具・活かすのは人
● これまでお話してきた通り、
エンジニアリングの本質は「価値提供」です
● その本質的な複雑性に向き合うために、これまでは様々な
偶有的な複雑性に向き合う必要がありました
● これからは偶有的な複雑性はAIが抽象化してくれる
○ CI/CD環境、自動テスト、部品の実装あたりはそろそろ現実的？
○ 要望→要求→仕様化→機能／非機能要件化→アーキテクチャ設計→モ
ジュール設計→コンポーネント設計→クラス設計...どこまで行ける？
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あれ？やることなくね？
要望→要求までAIがやってくれるなら人（エンジニア）は何を？
● 複雑な／混沌とした状況下で 決断・意思決定する こと
● OODAループ的にはこの部分
観察する→状況判断する→意思決定する→実行する
○ 意思決定 とは 仮説を立案するということ
■ 観察により得られた事実を、文脈知識に照らして洞察を得る
→ 現状を認識し、適応する仮説を立てる
○ 実行=仮説を検証する ←AI支援で爆速に（そして新しい仮説へ）
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エンジニア
の役割
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仮説検証なら AI にもできそうだけど
例えばAかBかといった対立項があったとして、
弁証法で より高次の命題を導出できそう
● 突然ですが、野中郁次郎氏は
野性 の重要性を説いた
○ 人間が本来持っている 困難な状況にも対応し、生き抜くための力
○ 知性＝形式知 と 野蛮＝身体知という
相反する概念を選ぶでも統合するでもなく、
うまくグラデーションして使いこなす概念と解釈（ちがうかも異論大歓迎）
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野中郁次郎氏の「野性の経営」における"野生"：その定義、効果、そして必要性
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ありのままに現実の只中で、
先入観なく「感じる」ことだ。(中略）
そこで生まれる共感を媒介に、忖度なしに
徹底的に対話する。
野性 as 知的バーバリアン
● つまりは経験主義
● これをリーンに繰り返すことはスクラム理論にも通じる
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https://president.jp/articles/-/60930?page=4 より抜粋
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考えるな、感じろ
人は絶対に形式知でAIに敵わない
● だからこそ手を動かし、
共同作業を通じて得られた共感をもとに
対話を重ね、意思決定することこそが人の本分であり、
この営みを指して 共創 と呼ぶのだろう
（こちらも異論大歓迎）
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また共創は、探索／センスメイキング／オープンイノベーション／紐帯／創発 にも通じる
さいきょうのアーキテクチャを生み出すセンスメイキング
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今、すぐにでも
始めるべきこと
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事業・プロダクトに興味を持つ
● 事業・プロダクトがお客さまに
どんな価値を提供しているか 調べる
● その価値が 競合他社よりも魅力的か 比べる
● その魅力的な価値が、どんな業務プロセス を経て
創出・提供されているか確認する
● 魅力的な価値を創出・提供する業務プロセスに
事業リソースが使われているか 点検する
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どうやるの
● プロダクトを自分で使ってみる
● SNSでエゴサしてみる
● 使ったことのある人にインタビューしてみる （5人で80%？）
● 公開資料を 分析してみる
○ 統合報告書、決算短信、決算説明会資料、プレスリ
リース、採用情報、などなど
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開発チームリーダー・ビジネスアナリストが独力でできるコア業務分析
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● ただし「分析して」だけだとイマイチです
● どういう目的で、何を知りたいから、
どういった資料を参照して、どういう観点で分析して。
ぐらいまで言わないと「へぇ」で終わっちゃいます
○ ちなみに「分析」とは、
全体を 目的に沿って 分けて 観察し、事実を列挙し、
文脈知識に照らして洞察を得るってことだと思ってます
● 結果について壁打ちし（あれこれ聞き）まくりましょう
分析？AI の出番ですね
DeepResearch めちゃ便利・notebookLMおすすめ
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● たとえば
○ プロダクトの競争力はどのような業務プロセスで
創出されているだろうか？
■ これは公開情報だけだときついかも
（業務プロセス一覧があればワークしそう）
○ 各業務プロセスにおいて
最も競争力に貢献しているものはどれだろう？
分析？AI の出番ですね
目的 / 知りたいこと / 観点 / ソース を示す
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● たとえば
○ 競合比較して自社の強みをより伸ばすために、
注力してエンジニアリングすべき
業務領域はどこだろうか？
○ 今開発・改修しているプロセスは、
競合優位性の観点においてどのようなインパクトが
あるだろうか？
分析？AI の出番ですね
目的 / 知りたいこと / 観点 / ソース を示す
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ここまではひとり。でも ここからは
共創したいのでチームに持ち掛けましょう
● 開発チーム内に、業務に詳しい人いますよね？
または無難にチームリーダーに見てもらいましょう
● 興味を持ってくれるように
「今の開発案件の目的・目標をより理解したら、
もっとシャープな開発ができると思うんですよね、、」
などと言って、今を良くしたい と訴求してみましょう
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開発チームだけでは限界が
さらに共創の輪を広げましょう→次はチームの外にも
● プロダクトマネージャやドメインエキスパート
あるいは、よく改善要望を出してくれる人など
業務側・ビジネス側の人たちと、共創の場を持ちましょう
● 出来物の資料を見せるよりも、
目の前でLLMにゼロから生成してもらったほうが
共創・共感がマシマシになるかもですね、野性ですね
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対話しまくりましょう
どうしたら より魅力的な価値を届けられるだろう
● How よりも What を
What よりも Why を問い続けましょう
● そして Why に見合った What / How を熟考しましょう
○ それは 抽象と具体を行き来する ということでもあるし
インパクト、アウトカム、アウトプットを考える こと
にも似ています
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対話のツールとして
イベントストーミング とか
おすすめです
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いきのこるための
まとめ
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野性を手段につなぐインタフェース
エンジニアリングの本質は野性
● 事業・プロダクトを知り、共創し、共感を育て、
対話を通じて意思決定し、磨き続けること
● AIはエンジニアリングの手段に過ぎないが、
時代が求める早さに追随するためには不可欠
○ 開発環境を使うように、開発言語を使うように、
適切に使いこなして 本質に集中しよう
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いきのこるぞ！
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