“ 人とAI ”が共創するエンジニアリングの実践と未来

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1. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. “ 人とAI ”が共創するエンジニアリング の実践と未来 2025/7/10 AIDD Lab. #1 籔下 直哉 / @ybalexdp 株式会社TalentX CTO
2. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 籔下 直哉（X：@ybalexdp） Naoya Yabushita 株式会社TalentX 上席執行役員 CTO 大手メーカーにてプライベートIaaS基盤を中心にNFV/SDN領域やWeb 領域での開発を担当。 2018年TalentXに入社し、Tech Lead / EMとして技術及び開発組織全般 を管掌。2023年執行役員CTOに就任、プロダクト全体の技術戦略及び AI開発を推進。 最近はNvim + Claude Codeに落ち着きました 2
3. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 私たちは、日本の採用活動をマーケティング活動に転換する新たな市場を先駆けて展開してきました。 採用DXプラットフォーム Myシリーズを提供し、新たな HRのインフラを創出することで、 日本の人材獲得力向上に寄与し、社会発展に貢献してまいります。 © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 有料職業紹介 採用の普及 1960S 求人メディア 採用の普及 外部スカウト 採用の普及 2010S リファラル 採用 2015 タレントプール 採用 自社メディア 採用 TalentX Vision：未来のインフラを創出し、 HRの歴史を塗り替える 人材仲介会社を介した募集活動 自社による採用マーケティング 1990S 2022 2024 3 ※リファラル採用とは：自社の社員をはじめ社内外の信頼できる人脈を介した採用 ※タレントプール採用とは：選考に進まなかった候補者や、まだ転職意欲が活性化していない候補者、 面接辞退者など、将来に採用可能性がある候補者情報を資産化して関係を維持する採用手法 外部のサービスに依存した人材獲得 採用を内製化する採用 DXプラットフォーム
4. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. プロダクト紹介 4
5. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 本日お話すること 5 TalentXにて実践・トライしている AIエージェントを利活用した事例を中心にお話しします 1. コーディング型 AIエージェント利活用・チャレンジ事例 2. 近い未来の展望
6. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 利活用・チャレンジ事例 以下5つの観点でお話しします コード調査 01 コードレビュー 02 TODO作成 03 コード削除 04 障害一次調査 05
7. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. Devin Searchを利用したコード調査 7 コードを変更せず、 GitHub上のコードに関して調査・質 問が可能なチャットベースのインタフェース アーキテクチャの全体像からコー ドの詳細まで示してくれる
8. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. Devin Searchを利用したコード調査 8 仕様確認 コード箇所特定 開発エンジニア以外の利用 一般的な使い方であるが、特に他プロダクトチームの仕様確認や 新規参画したエンジニアのキャッチアップには効果的 コードとセットで確認できるのでコードが読めれば安心して利用可能 ハルシネーション発生を前提とした上で 利用中 問い合わせ内容をそのま まDevin Searchに投げる CSチームからの仕様質問や新 規機能開発時に 現状仕様確認などに利活用 具体的な実装箇所を確認 する UI上でコードを表示してくれる。 またGitHubへのリンクもセットし てくれる。 不具合時の調査でコードを特定 したい場合などに活用 QAチームが 仕様確認に利用する テストケース作成時に条件の洗 い出しに利活用。 回答の精度は高くないので、動 作確認するか開発チームに確 認する必要あり。 テーブル名やメソッド名が提示 されるので確認内容も明確には なりやすい。
9. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コードレビュー 9 renovate, dependabotなどから送られてくる moduleのアップデート系のレビューなどを任せる GitHub Actionsなどを利用すれば自動化も可能 現在は月に一度しか実行しないため手間はさほどかからな いため、PRが届いた際はDevinに直接依頼
10. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. TODOリストと実行計画を作成させる 10 TODOリストと実行計画を AIに作成させてから作業させることで成果物の品質向上を実現 10 〜〜のロジックを◯◯に変更してください まずはTODOリストと実行計画を TODO.mdに 作成してください。 ここでは実際のコードに対する変更は行わな いでください。 TODOリストと実行計画の作成を依頼 生成 TODOリストを元に対応を依頼 プロンプト例 作成したtodoを元に、Phase1から対応をお願 いします。 完了している Phaseに関しては作業する必要 はありません。 Phaseごとに作業内容を確認し、完了したら todoを完了状態にしてください プロンプト例
11. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コード削除 11 どこからも callされていない API そのままにしていませんか？
12. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コード削除 12 利用していない APIをコードベースで抽出して、該当のコードを削除したい REST API backend-repositoryのAPI定義ファイル (openapi.yml)のAPIの 中でfrontend-repositoryからcallされていない APIを一覧化し て、その APIのコードを削除して backend-repository frontend-repository 使用されていない APIは以下です ・/v1/hoge ・/v1/fuga ・/v1/piyo 以上をbackend-repositoryから該当のコードを削除します。 使用中 　あかん。。
13. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コード削除 13 一度のプロンプトで大きな作業をさせるのではなく、整理させながら進めると精度が向上 REST API frontend-repositoryからcallされている APIを一覧化してくださ い backend-repositoryからopenapi.ymlで定義されている APIを 一覧化してください その一覧を比較して frontend-repositoryで使用していない API を一覧化してください backend-repository frontend-repository 　使用されていない APIは以下です 　・/v1/hoge 　・/v1/fuga 　backend-repositoryから 　該当の APIに関するコードを削除してください
14. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コード削除 14 と上手くいけば良かったのですが ...
15. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. コード削除 15 いくつかやり方を試してみたが、満足できる結果を得ることができなかった Claude Codeで試したところ精度がかなり上がったりしたので どのエージェントに何を任せるのか組織として整理するのが良い 使用中のAPIを抽出してしまう 一度のプロンプトで API抽出 定義されているAPIのうち一部一 覧に抽出されない API一覧抽出を front/backで プロンプトを分ける 使用中のAPIを抽出してしまう 全APIは人力で抽出して frontend からcallしていない APIのみ抽出
16. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 障害一次調査 16 インシデント発生時に slackに投稿されるアラートに Devinにメンションを付与 Devinが自発的に AWS上のCloudwatch Logsなどから一次調査と報告を実施したい GuardDuty 異常検知イベント フィルタ済み イベント通知 EventBridge SNS メッセージ 転送 Q Developer 投稿 　 通知に気づいて 　 調査 　 • SREチームが通知のたびに一次調査 • 通知の精度によって、無駄な作業が 発生する 従来のフロー 
 今回トライしたフロー 
 • Devinに通知を行い一次調査をおこ なってもらう • SREチームはDevinの調査結果を元 に詳細な調査の実施要否などを判断 　Devinに対して
 　調査依頼　 

17. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 障害一次調査 17 以下の課題が発生 ① 通知数によっては無駄に ACUsを消費してしまう ② DevinがAWSの必要なリソースにセキュアにアクセスさせる必要あり
18. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 障害一次調査 - ① 通知数によっては無駄に ACUsを消費してしまう 18 Slackワークフローを作成し、 Amazon Qからの通知に 🔍でリアクションすると Devinに調査依頼するように
19. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 障害一次調査 - ② DevinがAWSの必要なリソースにセキュアにアクセスさせる必要あり 19 IAM Userを必要なリソースに対して ReadOnly権限を付与 IAM userのMFAを登録 google authenticatorなどでQR読み取り画面のシークレットを控え、 devin secretsに登録 Knowledgeに以下内容を AWSアクセス手順として記載しておく ・Devin secretsにAWS接続するための情報を格納してるので参照してね ・oathtoolを使ってDevin secretsのMFAのsecret値を使って OTPを生成してね ・他のsecrets情報とOTPをもとにAWSセッショントークンを取得してね ・セッショントークンをもとに aws cliで調査してね ・調査内容も別途詳細に knowledgeに記載しておく 1 2 3
20. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. Devin利用における生産性は？ シンプルに開発者が Devin分多いので PR作成数はDevinがいた方が多い オープンからマージまでの平均時間はレビュー自体は人が行うため時期応じて前後
21. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. そしてこの先どうなるんだろう 21 AIエージェント選定 ⚫　特定のツールにベットすべきか ⚫　今このタイミングで見極め可能か コーディング型 AIエージェントの台頭によって近い将来どのような変化が生まれるのか Vibe Coding・Agentic Coding ⚫　一過性のものか ⚫　当たり前になるのか 技術選定 ⚫　新しい技術は採用しやすい？しにくい？ ⚫　技術選定の基準に変化はあるか エンジニアの役割とスキルセット ⚫　モダンな開発とは ⚫　必要なスキルに変化はあるか
22. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. AIエージェント選定 22 特定のツールにベットすべきか 今このタイミングで見極め可能か 「現時点での最適解」に常にベットし続ける状態を維持することが重要 新しいツールが出現したらまず試して評価し、より良いものがあれば積極的に乗り換える姿勢を 予算に関しては特定のツールを使う前提ではなく可能な範囲で AI投資枠を設ける ・今使っているツールに慣れたし生産性も上 がっているしもう十分 ・手に馴染んできたのに新しいの出ても乗り換 えるのめんどくさい ・次から次に出てくるがいい加減一つに絞りた い ・組織として投資する場合に予算を組まないと いけないので見極めが必要
23. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. Vibe Coding・Agentic Coding 23 一過性のものか 当たり前になるのか Vibe/Agentic Coding ＝ Codingへ？ パンチカードでプ ログラミングしてい たんですか ⁉ 自分でコード書い てたんですか ⁉
24. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 技術選定 24 採用しやすい理由 採用しにくい理由 枯れた技術を選択することは現代でも王道であり本質的な部分は変わらない AI時代では学習データとしての情報量が重視されるため、従来にも増して豊富な情報資産を持つ技術が選ばれる傾 向が強まる可能性あり • AIによってキャッチアップコストが下がっている • ドキュメントさえあれば AIの恩恵を受けることができ、その ドキュメントすら AIに書かせることができる • とりあえず触ってみるなどのハードルは下がっている　結 果として採用しやすい流れができる • 「世の中に浸透していない」 ≒ 「AIによる恩恵を受けづらい」 • 枯れた技術の方が AIの学習データが豊富で、より恩恵を受けるこ とができる • AIを用いて技術調査を行うと「 AIがよく知っている技術」に偏る。そ の結果、自然と新しい技術を選択するのが不利になる 新しい技術は 「採用しやすくなる？」 「採用しにくくなる？」
25. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. 技術選定の基準に変化はあるか 技術選定 25 技術的 メリット 学習 コスト メンバー スキル 導入・運用コ スト AIによる恩恵 従来の技術採用判断基準 従来の技術選定の基準に加え AIによる恩恵度合いが採用判断に大きな影響を与える またメンバースキルの重要性は従来に比べ低くなる
26. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. エンジニアの役割とスキルセット 26 モダンな開発とは 従 来 の モ ダ ン 開 発 アジャイル branch戦略 CI/CD IaC ・・・ これまでは従来のモダン開発の要素を組織や開発プロ セスに適用できるエンジニアをリーダーとして迎え、モダ ン化を推進 これからはそれらの要素に AIを適用できる人材が EM/TLとして必要とされる
27. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. エンジニアの役割とスキルセット 27 必要なスキルに変化はあるか 現時点での状況 まだ人が書いた方がコード品質は高い 人の優位性継続 ◆ 重要スキル ・ソフトウェア開発手法（ DDD/TDDなど） ・設計手法（クリーンアーキテクチャなど） ・デザインパターン →これらを言語化して AIに伝えるスキルが重宝 AI優位性逆転 ◆ 価値観の変化 コードの可読性・変更容易性・テスタビリティより AIの出力が重要視される ◆ 極端なケース 人間が読めなくてもAIが最高出力で書ける言語の出現？ となるとエンジニアの根本的な介在価値見直しの必要性が 浮上？ 最終的に人が責任を負うのは（おそらく）不変 現実的な予測範囲として AIベンダーによる AIエージェントに最適化された言語や MCPのクオリティが高い言 語が今後出現しシェアをとる可能性が？
28. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. まとめ 28 コード生成以外にも様々な利活用可能な領域がある エンジニアリングの枠を超えて適用していく必要がある エンジニアの役割やエンジニアリングも AIを前提としたアップデートが必要
29. © 2025 TalentX Inc. All Rights Reserved. ありがとうございました 29 私との カジュアル面談 TalentX採用 サイト