LT会ネタ AI時代に対する自分の思考

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1. AI時代に 自分が思ったこと 「開発できる」は武器じゃなくなった。じゃあ何が武器になるのか。
2. はじめに このLTでお話しする内容は、 あくまでも私個人の考えや解釈です。 ・正解を主張するものではありません ・業界全体に当てはまるとも限りません ・「間違ってる」「自分はこうじゃない」などの反論は ご遠慮ください
3. エンジニアの仕事の「本質」が変わった 従来 技術 = 目的 コードを書ける・システムを動かせる それ自体が価値だった時代 ▼ 移行期 開発 → 効率化・価値提供 「何のために作るか」が問われ始める でもまだ実装力がボトルネックだった ▼ AI時代 判断 × 実装 × 対話 AIが実装コストを激減させた 「何を作るべきか」を決められる人間が価値を持つ 技術は手段。その先の「業務効率化・価値提供」を考えられるエンジニアが生き残る
4. 「実装できる」の価値が消えてきた Before AI • 要件定義 → コンサル・PM • 設計・実装 → エンジニア • 「作れる」が希少スキル • フェーズごとに人が分かれる → AI時代 • AIで実装コストが激減 • 「作れる」の希少性が消える • 一人で要件〜リリースが完結 • 「何を作るか判断できる」が価値
5. 「開発できないITコンサル」が淘汰される理由 01 AIで実装できる コンサルもAI使えば 簡単なものは作れる → 02 でも技術判断はでき ない なぜこの設計？ このアーキテクチャで OK？ → 03 じゃあ最初からエン ジニアが 要件定義〜リリースまで AI使って全部できる → 04 コンサルの存在意義 は？ ステークホルダー調整 だけなら高コスト過ぎ 結論：技術判断 + 顧客対話 を一人で完結できる人間だけが残る
6. AI時代の「生き残り分布」 淘汰圧 開発できないコンサル 技術判断できない AI時代に存在意義が薄れる AI代替圧 技術しか話せないエンジニア 実装は得意 でも「何を作るか」が弱い 需要爆増 判断できて・作れて・話せる人 SE / FDE 的なポジション この人材が圧倒的に希少になる
7. SE / FDE ってどんな仕事？ Solutions Engineer ソリューションエンジニア ✓ 顧客の課題をヒアリング ✓ 自社製品でどう解くか設計・提案 ✓ 技術デモ・PoC を自分で作る ✓ 営業とエンジニアの橋渡し役 SaaS企業に多い プリセールス〜導入支援まで担当 Forward Deployed Engineer フォワード・デプロイド・エンジニア ✓ 顧客に常駐・深く入り込む ✓ 課題をその場でコードで解く ✓ プロダクトチームへフィードバック ✓ Palantir・Anthropicが採用してる職種 外資テック企業発祥 顧客価値を最速で届けるエンジニア 共通点：技術力 × 顧客理解 × コミュニケーション この3つを一人で持つ
8. SE / FDE になるために何を学ぶか 技術の深さ 設計判断できるレベルまで ▸ クラウド設計（AWS Well- Architected） ▸ システムデザイン基礎 ▸ API設計・DB設計の引き出し ▸ CI/CD・IaC の実運用経験 ビジネス理解 課題を構造化して捉える力 ▸ 顧客業務フローを読む力 ▸ ROI・コスト観点で話せる ▸ 要件を自分で引き出すヒアリン グ ▸ 提案資料・デモを自分で作る 発信・対話力 技術を言葉に変える力 ▸ 技術内容を非エンジニアに説明 ▸ LT・社外登壇 ▸ Qiita・Zenn で言語化の習慣 ▸ 英語で技術コミュニケーション 3つ全部を一人で持つ必要はない。でも全部に「触れた経験」があることが差別化になる
9. 最 後 に 一 番 大 事 だ と 思 っ た こ と 間違えながらでも 動いたらめっちゃ知見が溜まる — 正しいと確認してから動く人が、AI時代に一番やばい 失敗 = 再現性のある学習データ 動いた回数 = 判断精度 AIが検証を爆速でやってくれる 人間に残るのは「不確実な中の判断力」 設計判断＋顧客対話 を自分の武器 に そのポジションを狙って動く
10. ま と め AIで「実装できる」の希少性は消える 開発できないコンサルは技術判断できず淘汰される 技術しか話せないエンジニアもAIに代替される 「判断できて・作れて・話せる」SE/FDE的人材が爆増する 間違えてもいい。動いた回数が判断精度になる ありがとうございました