2025/05/10 VPoE 河合俊典 LLMが機械学習分野と 他分野に起こした キャズムから見極める エンジニアの未来像 1 

河合 俊典 (@vaaaaanquish) ex-Sansan, inc. / Yahoo!JAPAN / CADDi, inc. PIVOT株式会社 / Elith株式会社 技術顧問 日本に7人 Google Developer Experts (AI/ML) #子育て #OSS #マネジメント #ロボコン #競プロ #機械学習 エムスリー株式会社 VPoE #アークナイツ #ポーカー 

機械学習分野におけるLLM 3 ● Neural Network、Deep Learningの系譜 ● Transformer is All you need ● OpenAIの投資を筆頭にIndustry起点の発展 Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers [2024, Rajiv Movva] https://note.com/dev_onecareer/n/n92f5ec474554 

機械学習分野におけるLLM 4 自然言語処理のトップ国際学会 ACLのAbstの 45% にLLM関連ワードが出現 計算機科学/統計学の全投稿中 41.8% がLLMに言及とする報告(*1) もある https://www.ntt-at.co.jp/column/ai-data-analysis/202407.html https://research-p.com/column/1964 (*1) https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report 

機械学習分野におけるLLM 5 ● 研究が伸び始めたのを2022年（ChatGPT誕生年）とするとまだ3年目 ● Deep Learningブームと同様とすれば、ここから研究は進む ○ 期待とお金と計算資源と人が複数分野から集まる ○ 新しいトピックは未知の部分が多く論文が書きやすい https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report 

コーディングにおけるLLM 6 [2024, Q3 earnings call: CEO’s remarks, Sundar Pichai] Googleの全ての新しいコードの4分の1は AIによって生成されている [2025,LlamaCon 2025, Satya Nadella] 社内のコードの20%~30%、おそらく プロジェクトの一部は全てAIが作っている (*1) The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers [2024, Kevin Zheyuan] 複数の報告から、およそ25%程がAIコーディングに置き換わる MIT, MSの共同研究(*1) によれば、経験/職位が浅いと50％近い効果がある 

エムスリーでのLLMツール活用 7 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング 

エムスリーでのLLMツール活用 8 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング ● Difyを自前でホスティングして全社利用 ● Eng以外の職種が100以上のComponentを使ったフローを組む事も ● 調査や論文サーベイ、要約・翻訳、業務をツールに任せて生産性改善 

エムスリーでのLLMツール活用 9 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング ● セキュリティ要件、価格に応じてモデルやプラットフォームを選定 ● Bedrock+Claude、Google Workspace Geminiが多め ● 医療データ利用のためローカルLLMも活用 

エムスリーでのLLMツール活用 10 モデル・プラットフォーム 生産性改善 コーディング ● GitHub Copilotが多め、次点でCline ○ Accept rate 29.6％ ● Roocodeやavante.nvimなど自由に選択 ● Kotlinの採用チームではJetBrains系統も検証 

これからのエンジニアとLLM 11 ● 非常に便利なツール、概ね30％程のバリューアップに落ち着くのではないか ○ 前提 ■ ジュニアの方が効きやすくジュニアレベルのボトムが上昇 ■ LLMに[任せやすい|任せにくい]エンジニアリング、分野、タイミングで差が出る ■ コーディング時間の割合は減少、設計、運用、ドメイン反映など考える時間中心に ○ 毎月2日分、CI/CDやエディタ等を使いこなすのと同程度かちょっと上 ● 上限が分かってきたらシビアに見られる可能性大 ○ 精度、速度、生産性、価格、人月などのバランス ○ 「精度低くても安いこのツールで良いんじゃない？」 ○ 自由と責任の話に帰着していく ● 上限突破のVibe Coding ○ Engineering特化型モデルが出たらあるいは (not coding特化) ○ Vibe Codingは素晴らしい革命的な体験なので是非やってほしい ○ 実用は創造、運用、発展を経験した成功者が現れてからで遅くはない