越境するプロダクトエンジニア

Transcript

1. 越境するプロダクトエンジニア 〜 1⼈1プロジェクト × AI でどこまでやれるか 〜 2026 / 07 / 23 株式会社Voicy / tomo
2. 02 / 12 ABOUT ME ⾃⼰紹介 名前 tomo 所属 株式会社Voicy / Product Engineer X @tomodev0015
3. 03 / 12 CHALLENGE 今回のチャレンジ：1⼈1プロジェクト 従来 新体制 3⼈で分担 1⼈1プロジェクト ひとつのプロダクトを iOS / Android / BE の3⼈で 分担して開発。 1⼈で1プロジェクトを担当。守備範囲が⼀気に広 がる。 問い：「AIを使いながら、どこまでやれるか」への挑戦
4. 04 / 12 SCOPE 今⽇からあなたはプロダクトエンジニアです 突然、iOSエンジニア終了しました😇 ユーザーに価値を届けるために必要な開発の “すべて” を担う。 iOS Android サーバー Web インフラ
5. 05 / 12 APPROACH どうやって越境したのか？ 01 知識のキャッチアップ BEやインフラの領域を学ぶ（SQL / Go / Kubernetes）。 02 AIで敵対的にレビュー 実装計画や実装を AI に敵対レビューさせ、精度を⾼める。
6. 06 / 12 “ AIを使えば何でもできる、は本当か？ 「今はAIがあるし、専⾨外でもなんとかなるでしょ」 「AIに任せればコードは書けるし、動くものもちゃんと出てくるからな〜」 …そんなに⽢くなかった。
7. 07 / 12 GAINS AIでできるようになったこと 1 2 3 コストが激減 スピードを維持 挑戦しやすく コーディングやソースコードの調 慣れない領域でも開発スピードを 査は、AIで圧倒的に低コストに 落とさず、複数機能を同時並⾏で なった。 デリバーできる。 越境のハードルが下がり、これま でより挑戦しやすくなった。
8. 08 / 12 STRUGGLES AIがあっても苦労したこと 1 ⽣成物の理解が追いつかない ⾃分たちが理解する速度より早く、⼤量に⽣成されるAIの⽣成物を理解し続けなければならない。 2 未知の領域での判断 慣れない領域で、知らないことを理解しながら意思決定していく必要がある。
9. 09 / 12 COGNITIVE LOAD 認知コストの増⼤ これまで 新体制 分業で、⾃分の知っている領域にだけ意識を 担当する技術領域が⼀気に広がり、「知らない 向けて開発できていた。 こと」を理解するコストが増加。 AIが⼤量に⽣成したコードやレビュー内容を理 解し、判断するコストが増加。
10. 10 / 12 JUDGMENT 技術的な判断の難しさ ? SQLのパフォーマンスは？ ? テーブル設計はどうするべき？ ? このインデックス、本当に効いてる？ 動くかどうかは分かる。でも、正しいか判断するには、結局技術⼒が問われる。
11. 11 / 12 CHANGE 越境が当たり前になって変わったこと 1 2 3 技術的な視野が広がった 提供価値が増えた 全体最適の視点へ iOS以外の基礎的な技術にも、こ れまで以上に関⼼が持てるように ⼀⼈ひとりの開発スピードが上が り、同時に多くの価値を届けられ 局所最適から、サービス全体でど うあるべきかを考えるようになっ なった。 るように。 た。
12. 12 / 12 まとめ：AIと⼈の役割の境界を考える 1 AIが担う 2 ⼈が担う 3 ⼟台になる コーディングやソースコードの調 「何を作るか」「これで良いか」 判断には、エンジニアとしての技 査は、AIで圧倒的に低コストに。 の判断と責任は、⼈が持つ。 術的な基礎⼒が⼤事。 そして、技術の本質は変わらない フレームワークやツールは変わっても、CPU‧ネットワーク‧OS‧データベースの原理や、トレードオフを伴う技 術的な課題は⼤きく変わらない。 例：DB は本質的に「⼤量のデータをいかに効率よく検索するか」という課題であり続ける。