「AIを使う側」ではなく、「AI時代を設計する側」へ

AIなしの開発には、もう戻れない話

社内のエンジニアに、AIの使い方についてアンケートを取ってみました。

結果は、ちょっと予想以上でした。

回答したエンジニア全員が、毎日AIを使っていたんです。

ChatGPTで調べものをする。
コードレビューの壁打ちをする。
実装を手伝ってもらう。
このあたりは、もう珍しくないかもしれません。でも今回、「そこまでいってるのか」と思ったのは別のところでした。

すでにAI Agentに一次実装を任せているメンバーが複数いたことです。

コードを1行ずつ自分で書くというより、まずAIに調査させる。
実装案を出させる。
場合によっては、そのままコードを書かせる。

そんな開発が、少しずつ当たり前になってきています。

便利になった。でも、それだけじゃなかった

AIを使うと、たしかに開発は速くなります。

これは本当です。

でも、実際に現場で使ってみると、それだけじゃありませんでした。

例えば、こんなことがあります。

AIが速すぎて、レビューが追いつかない

コードはどんどん出てきます。

でも、そのコードが本当に正しいかを判断するのは人間です。

結果として、実装よりレビューのほうが重いみたいなことが普通に起きます。

便利になったはずなのに、新しいボトルネックが生まれる。

これは想像以上にリアルな課題でした。

長いタスクだと、途中で迷子になる

単発の作業はかなり強いです。

でも、複雑な実装になると急に怪しくなることがあります。

• 最初に決めた方針を忘れる
• 途中で話がズレる
• 既存コードとの整合性が崩れる

「惜しいんだけど、最後まで任せきれない」そんな場面もまだ多いです。

間違った方向に全力で付き合ってくる

これ、AIを日常的に使っている人は共感してくれるかもしれません。

自分の仮説が間違っていても、AIがそれっぽく肯定して進めてしまう。結果として、デバッグが遠回りになる。便利なんですが、時々ちょっと優しすぎます。

トークン制限、普通にしんどい

理想の話だけじゃありません。Agentを本気で使うと、普通に制限に当たります。

だから、

• どうタスクを分けるか
• どこまでコンテキストを持たせるか
• 何をAIに任せるか

みたいな設計まで必要になります。

今、面白いのは「AIを使うこと」じゃない

ここが一番伝えたいところです。

AIを使ってコードを書くこと自体は、もう珍しくありません。

でも、その先はまだかなりカオスです。

例えば、

• AIが書いたコードをどう自動で検証するか
• レビュー負荷をどう減らすか
• 社内知識をどうAIに読ませるか
• CI/CDにどう組み込むか
• Agentをどう役割分担させるか

このあたり、まだ正解がありません。

だから今やっているのは、AIツールを導入することではなく、AI前提の開発フローを作ることだったりします。

私たちが一緒に働きたい人

ここで正直にお伝えしたいことがあります。

「AIが整っている環境で、便利に開発できます」

という話ではありません。

まだかなり試行錯誤しています。レビュー負荷の最適解もありません。
Agentの使い分けも発展途上です。
AIをCI/CDにどう組み込むかも、まだ答えを探している途中です。

だからこそ、私たちが一緒に働きたいのは、整った仕組みを使う人ではなく、仕組みそのものを作っていける人です。AIの実務経験が必須、というわけではありません。

ただ、

• 設計や実装の意思決定をしてきた
• 品質や運用まで含めて開発を見てきた
• 「もっとこうしたほうがいい」を自分で考えて改善してきた

そんな経験がある方とは、ぜひお話ししたいです。

こんなテーマに関われます

例えば、こんなテーマがあります。

Backend

• AI前提の実装フロー設計
• AI生成コードを前提にしたテスト戦略の見直し
• 長いコンテキストでも破綻しにくい設計改善

正解がないから、面白い

AIで個人の生産性はかなり変わりました。

でも次に変わるのは、チームの開発そのものだと思っています。

まだ誰も完成形を持っていません。

だから、整った環境でAIを使いたい人より新しい開発の当たり前を作ってみたい人と一緒に働きたいです。

もし少しでも、「この課題、自分ならこう解くかも」と思ったら、ぜひ一度カジュアルにお話ししましょう。