ＡＩ普及期・普及後の世界においては【安定的にシニアを育成できる】力の確保が競争力の源泉になりうる。 【自社チームにメンバーとして合流する】 商流は、エンド直接・大手SIer直接・コンサルファーム直接のいずれかとなります。 エンドクライアントは、近年まではメガベンチャーが多かったのですが、近年のリストラ傾向もあり、減少。かわりに、AIを経営に活かす文脈で基幹システムのモダナイズ化、RAGシステムの構築などが増加中で、メインで使用する言語もKotlinからPythonへと変化して行っている印象です。（速度が要求される時などはGo言語など）　フレームワークはRails系よりもFastAPI等の方が多いかな。（KotlinならSpringBoot） AI開発の環境下では今までの育成とは異なり、未経験・微経験者はしばらく売上・利益に貢献しないこととなり、会社としては採用コストだけでなく、待機コスト、育成コスト、メンターの工数も見込んで予算化が必要になります。 その分、配置の自由度は請負同様に上がりますので、弊メンバー1名（メンター）につき育成対象1名をアサイン。パワーレベリングを行います。 【パワーレベリング】 育成対象に対し『AIに振ればすぐ終わる開発依頼』を振り、レビューまで担当させます。　 いきなりレビューまで問題なく実施できるメンバーはまずいないと思われますが、回数をこなさせ、観点理解、精度上昇などの成長を進め、1次戦力化ラインとなる【指示されてAPIを一本作れる（AI使用可、ただし自身でレビューできる）】レベルまで、急ピッチで育成を行う事になります。　対象となる育成対象にはプログラム適性が必要ですが、それだけでは足りない。理解力、会話力、責任感、成長速度、わからないことを整理して聞ける力。このあたりがかなり重要になります。 半年ほどの期間での1次戦力化を見込んでいますが、この段階は売上化ができるかどうかと言うレベルで、まだまだ単独での開発能力は持っていない段階です。 【その後の到達点】 AIと競合しづらいタイプのエンジニア。SEやリーダーのようなビジネス側と開発側のつなぎ目をこなせる人材を目指すことになります。コードを書く能力は以前よりも求められなくなりますが、、設計・品質・顧客理解の側へ広がっていける素地が求められる。だいぶビジネス寄りの傾向になります。 昔ながらの「コミュニケーションは苦手だが、コードを書くのが好き」というギークタイプは、未経験採用のターゲットとしては少し難しくなるでしょう。逆に、営業経験があるとか、文系の出身者でもとっつきやすい世界になる可能性は、十分あると言えます。　特に文章を読解する能力は引き続き重要になりますので、この求人自体も少し難しめのテイストで記載していたりします。 仕事のやりがい IT業界はだいたい10年に一度くらいのペースで大きな技術革新が起こり、そこでIT業界内のゲームのルールが変わり得ます。 今から10年前は、RESTやコンテナ技術などを背景にした、システムのマイクロサービス化やフロント・バックの分離などがあり、それにフィットする技術が流行ります。React、Go、Dockerなどはそのあたりの文脈で流行ったイメージです。 が、それもすでに10年前。現在時点でそれが使えたとて何か強みになるかと言うと、特になりません。Javaみたいなもんですね。 そんな時に襲ってきたのが生成AIです。今後10年で、けっこうな数の既存エンジニアが職を失う。頭数が多いけれど平均スキルが低めのSES会社が潰れる。など、業界内で大きな変化が予想されます。 このタイミングでのIT業界入りは、とても大きな困難が予想されるものとなります。が、10年前のベンチャー企業の様に、大きなチャンスをつかむ事ができるタイミングでもあります。 チャンスのあるタイミングで競争に参加できるというのは、大きなやりがいとなるでしょう。