Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI時代、“平均値”ではいられない
Search
uhyo
October 23, 2025
Technology
8
3.3k
AI時代、“平均値”ではいられない
2025-10-24 集まっtail 2025
uhyo
October 23, 2025
Tweet
Share
More Decks by uhyo
See All by uhyo
タグ付きユニオン型を便利に使うテクニックとその注意点
uhyo
2
820
ECMAScript仕様の最新動向: プロセスの変化と仕様のトレンド
uhyo
2
670
TypeScript 6.0で非推奨化されるオプションたち
uhyo
17
6.3k
Claude Code 10連ガチャ
uhyo
5
960
意外と難しいGraphQLのスカラー型
uhyo
5
940
RSCの時代にReactとフレームワークの境界を探る
uhyo
13
4.6k
知られざるprops命名の慣習 アクション編
uhyo
12
3.3k
libsyncrpcってなに?
uhyo
0
740
Next.jsと状態管理のプラクティス
uhyo
7
19k
Other Decks in Technology
See All in Technology
シニアソフトウェアエンジニアになるためには
kworkdev
PRO
3
210
IAMユーザーゼロの運用は果たして可能なのか
yama3133
2
510
AWSインフルエンサーへの道 / load of AWS Influencer
whisaiyo
0
180
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
「図面」から「法則」へ 〜メタ視点で読み解く現代のソフトウェアアーキテクチャ〜
scova0731
0
440
今年のデータ・ML系アップデートと気になるアプデのご紹介
nayuts
1
630
100以上の新規コネクタ提供を可能にしたアーキテクチャ
ooyukioo
0
200
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
1
730
AWS re:Invent 2025 re:Cap LT大会 データベース好きが語る re:Invent 2025 データベースアップデート/セッションの紹介
coldairflow
0
130
モダンデータスタックの理想と現実の間で~1.3億人Vポイントデータ基盤の現在地とこれから~
taromatsui_cccmkhd
1
200
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない
asei
0
190
AI時代の新規LLMプロダクト開発: Findy Insightsを3ヶ月で立ち上げた舞台裏と振り返り
dakuon
0
360
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
140
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
0
220
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
1
140
Fireside Chat
paigeccino
41
3.8k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
0
390
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
0
75
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Transcript
AI時代、“平均値”ではいられない 2025-10-23 teratail MeetUp『集まっtail 2025
発表者紹介 uhyo 株式会社カオナビ フロントエンドエキスパート Claude Codeを主にバグ修正や大量コード の一括修正に活用中。 2
これまでのあらすじ AIエージェントによるコーディングが登場し、 開発現場は着実に変化している。 そして、その変化がどこまで進むのか、 まだ誰も知らない…… 3
AIエージェントの特徴(現時点) スピードはもちろん、とても速い。 コード品質はそこまで…… (動くコードは書けても、保守性や安全性などに 難があるケースが多い) ※ Claude Codeを主に使用した所感です 4
AIは“平均値”? LLMは多くの文書やコードから学習し、トークン 予測をベースとしたアーキテクチャを持つ。 (拡散モデルの話とかもあるが省略) 厳密に“平均値”ではないが、良いコードも悪い コードも学習しているため、世の中の平均的な 実力を持つという見方は経験的にも説得力がある。 5
This Talk 世の中の平均的な実力を引っ提げて開発現場に 乗り込んできたAIエージェント。 それに相対する人間はどうすればいいのか? という問題に対する私の考察を紹介します。 6
端的に言うと 7
平均を超える技術力を持つしかない AIを使う側になるとか色々あるが、 技術者としてやっていくなら、AIを超える技術力 を持たないと価値を出せない。 未来は分からないが、AIの現状を見ればまだその 余地はある。 (Claude Sonnet 4.5になってもReact力が低いままだったり) 8
AIとの競争、人間同士の競争 AIも何らかの方法でコーディング力を向上して くるのは間違いない。 人間の技術者も全く不要には多分ならないので、 上位にいればいるほど安心。 9
AIとコード品質 10
AI時代にコード品質は必要か?① 「AI時代にはAIが複雑なコードを読み解いて くれるのでコード品質が低くても大丈夫」 本当かな? 11
AI時代にコード品質は必要か?① AIが人間より複雑なコードを扱えるようになった としても、AIの能力の限界までコードの複雑性は 増加するだろう。(パーキンソンの法則的な) AIの能力が有限である以上、問題の本質は変わっ ていない。コードの複雑化を食い止める術は必要。 12
AI時代にコード品質は必要か?② 「AI時代にはAIで仕様から毎回コードを書き直せ ばいいのでコード品質が低くても大丈夫」 本当かな? 13
AI時代にコード品質は必要か?② あらゆる挙動を完璧に想定した仕様書を書くこと はまず不可能。 挙動はコードから偶然に生まれ、暗黙の仕様と なり、変わるとお客さんから問い合わせが来たり バグが発生したりする。 14
コストの問題 そもそも、AI代は人件費に比べると安いとはいえ、 結構高い。 過度に複雑なコードはAIのコストを増大させる。 結局コストカット競争が始まることになり、 保守性の低いコードは不利になる。 15
凡庸な結論 散々言われているとおり、現在のAIからさらなる 革命的な変化が起こらない限り、 本質的な問題はAIが開発に参加してきても変わら ないと考えられる。 16
AIは自力で本質的な問題を解決できる? AI(というかLLM)の進化は続いているが、 各社最新モデルでも高品質コードをコンスタント に書けないという現状がある。 この先の進化を織り込んでも、かなり難しい問題 であることが想像できる。 17
凡庸な結論② 少なくとも今は、AIの実力は使用者の実力の影響 を受ける。 使用者としての実力を磨くことは有効。 18
AIの使い方の一例 ちょっと難しくてイケてる設計で作りたいとき…… 「いい感じの設計で」→成功率低 言葉で設計を説明→成功率中(説明の精度次第) コアのインターフェースだけ人間が書く→成功率高 19
AIの使い方の一例 インターフェースだけでも言いたいことがAIに 伝わるような、最小限かつ明確なコードを渡す。 単一責務や良い命名といった基本的な設計 テクニックが開発効率を左右する。 (この方法だとAIが書いたコードを書く労力も削減できる) 20
さらに先を見据えて 21
AIがさらに進化したら もし、AIが安定して高品質なコードを書けるよう になったら? 人間はどうすればいいだろう。 22
AIがさらに進化したら 高品質なコードがAIの平均的な実力になったなら、 人間はさらにその上を行かなければいけない。 具体的には、創造的になる必要がある。 23
未来のAIはこんなタスクができる? 「Reactを完全に過去のものにする、非常に 素晴らしいフロントエンドライブラリを開発して ください」 「既存のデザインパターンを全て覆すような最強 の設計手法を発明してください」 このようなタスクをAIは完遂できるか? 24
創造的なタスクで人間の出番がある(かも) 新規性のある、他の人が言っていないこと、 他の人がやっていないことをやるのは、 AIにはさらに難易度が高そう。 人間としては、こういう能力を養いたい。 25
今からできる創造性の練習 技術記事を書いて、他の人が言っていないような ことを言う。(我田引水) 既存のライブラリや設計論等に対して、 ただそれらを利用できるだけではなく、 批判的・発展的に議論する能力を養う。 26
技術記事を書くとき 自分はもともと新規性を意識して記事を書いてき た。 Reactなどに対しても、概念の理解を促進する ような説明を生み出してきた。 この動きはAI時代を生き抜くためにも有効そう。 27
仕事では 何かテックリードとか言ってる人たちが やっているような、悩ましい問題解決をする。 (ネットに載ってる通りにやればそれで済む問題はなかなかない) 「そういうものだから」で見逃されている・慣れ てしまった問題に向き合って解決法を考える。 28
まとめ 29
まとめ AI時代でも、誰かがコード品質を保つ必要はある。 人間しかできないなら、それを人間がやればいい。 それもAIができるなら、創造的なタスクをできる 人間が残りそう。 世の中の流れに乗っているだけだと平均値に収束 してしまう。気を付けよう! 30