大LLM時代にこの先生きのこるに は-ITエンジニア編 TechBrew in 東京 ～先輩の成功と失敗から学ぶ、新卒・若手エンジニアの成長戦略～ 

LLM系ツール使ったことある人？ 

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生成AIの導入状況 「1,001 人以上」では導入または導入または検討・予定している 企業の割合が93.2%であり、大半の企業が生成AI の導入に関心を持っている。 DX動向2024: https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/eid2eo0000002cs5-att/dx-trend-2024.pdf 

自己紹介 - Kuu ● 株式会社メルカリ - Senior Software Engineer ○ フリマアプリ、メルカリの Android版の開発 ○ 社内で生成AI系の推進 ■ GitHub Copilot, Cline, Cursor 使える Devin はPoC中 ■ 内製 ChatGPT, Gemini, Claude 使える ● 趣味 ○ ウェイクボード ● Melting Hack ○ 日本初の Vision Pro ハッカソン運営 ● Cursor 公認 Cursor ユーザー会 ○ Cursor meetup 東京 6月6日に開催決定🎉 

大LLM時代は非可逆的な流れである 

流れに身を任せつつ 芯はブレずに技を決める！ 

仕事で活用した上で感じる、向き不向き ● 銀の弾丸(万能ツール)ではない ● 既存のテキスト解釈、ソースコード理解は強い ○ ソースコードから既存の仕様を読み取ったり ○ 情報をまとめて整理したり ○ 詳細な指示を元に、ソースコードを生成したり ● 無から有を作るのが苦手 ○ LLMの性質上、input から物事を想像するのに強い ○ 曖昧な指示を元に完璧なコーディングを求めるのは無理 

中期的にこの先生きのこるには ● 言語化能力を高める ○ テキスト化されていないものは LLMが活用できない ○ 企業視点では、公開されていないテキストナレッジの量が大事 ■ 他社との差別化要因になりうる ● Computer Science や基礎的な知識を確実に得る ○ LLMが解決できないEdge caseは残り続ける ○ ChatGPTを活用した学習方法を身につける ● ChatGPTは、生成された回答を評価するための十分な知識を持たない学生が 利用できるレベルには至っていないと結論付けます。 ○ Can Students without Prior Knowledge Use ChatGPT to Answer Test Questions? An Empirical Study 

中期的なITエンジニアの仕事の変化(案) ● コーディング ○ 簡単なものは AI agent に依頼して非同期で処理してもらう ○ 複雑なものは人間がサポートしつつこなす ● 設計 ○ 人間とAI agent が対話しながら Design Doc などを作成 ○ 既存コードベースの調査はお任せ ● 人間の役割 ○ レビュー ○ 他者とのコミュニケーション 

長期的にこの先生きのこるには ● ナラティブが大事になってくる ○ 物事や出来事に対して人々が自分の視点や経験を通じて語ること ○ このLTも本質的にはナラティブ ● 歴史を振り返ってみる ○ 産業革命 ■ 人間が欲しい製品を考える ■ 機械が計画に従って製品を製造する ○ スマホ革命 ■ 人間が指先でニーズを発信する ■ スマホが情報とサービスを即時に提供する ● 将来的に ○ ナラティブを人間が作る ○ AI agent が実行する 

ナラティブをAI agent が実行する世界 ● 何か勉強会に参加したい！ ○ AI agent がおすすめのイベントを提案・予約までする ■ あなたの情報を既に知っている、新卒 2~3年目ですね。とか ● どっちのTODOアプリを使いたくなる？ ○ AI にとりあえずTODOアプリ作らせてみました！使ってね！ ○ あったらいいなと思ってた TODOアプリ作ってみました！ ■ 作者の過去の不満を解決するプロダクト ■ 自分の尊敬するエンジニアが作った 

大LLM時代にこの先生きのこるには ● 流れに従いつつ、芯はブレない ● 基礎能力が大事になる ● ナラティブを作れるようになる