技育祭2025秋-体験記

ITイベントに気軽に行くことができるのも今だけなので、先月技育祭に参加してきた。
近年話題の生成AIに関する企業の知見がたくさん聞ける会だったので、個人的にまとめたものを記録した。

生成AIが急速に進化する中でも、エンジニアが学ぶべき本質

1. AIを恐れず使いこなす AIを「最強の相棒」 と捉え、AIに指示を出す「オーケストレーション」 や、AIの変なところに気づける「教養」、こちらの指示を無視する、無駄に膨大なコードを書くサボりを検知するための「物差し」 が重要である。
2. 基礎・ハードスキルの重要性 AIがコードを書いても、そのパフォーマンス（計算量、実行時間）を判断し改善指示を出すには、CPUやOS、ネットワークといったコンピュータサイエンスの基礎知識が不可欠である 。結局一番面倒で時間がかかるところは人間がやる(すぐできる楽しいところをAIに任せる)
3. 「人間にしかできない価値」の追求 AIには難しい(ネット上には転がっていない)「課題発見力」 、「コストとのバランス判断」 、「決断力」 、「ユーザーへの価値提供」 といったスキルが、今後さらに重要になる。
4. 「変わらない軸」 変化が激しい時代だからこそ、「自分は何がやりたいのか」（例：フロントエンドがやりたい）という「変わらない軸」を持つことが大切で、その上で「フロントエンドをよりやりやすくするためにバックエンドもやってみよう」というような、軸を補強するための幅広い探求が必要。
5. 「アーキテクチャ力」フリーランスなどは一人でAIを使えば早く済むなんてことも。(SIerみたいな多重下請け構造が不必要になる？)なおのこと、1人で全てを把握する力が必要になる。大局を見る力や幅広い知識、さらには自分の専門外のリベラルアーツも重要視されるかもしれない。

AIの有効活用

1. コードリーディングのスピードを早める
2. 雑多に書いたコードのライブラリ化
3. 新規PJで使うといい(既存PJだと過去の依存関係があり、むしろ悪化する可能性あり)

AIを使う上で役に立つこと(もちろんうまくいかない可能性もあり)

1. 作成手順書を作り、1つのページを作るごとに設計書を読み込ませる(想定外の処理をしたら設計書を修正)
2. チェックリスト
3. markdownでトークン消費を計算させる内容を追加して、トークンやコンテキスト超過を避ける

総括

パフォーマンスなどAIがまだ弱いところは正直自分も苦手、弱点としている部分なので、まずアウトプットでその苦手意識を徐々に払拭していきたい。具体的には、AIを使ったコードリーディングを並行しながらの開発を行うことで、急速かつ結果を可視化したインプットを行っていきたい。
現時点での自分の軸は可読性、拡張性の高いコードを書くことなので、これに肉付けできるような知識や経験値をつけて、AIに負けないエンジニアになりたいと考える。

技育祭感想

こういうITイベントどころか祭り系にすら参加するのが久しぶりだったので、どういうものか想像つかず不安もありましたが、個人でも楽しめるイベントが勢揃いで、講演も自分にない視点が聞けて面白かったですし、色々物品も貰えて東京に足を運んだ甲斐を感じられる楽しさでした。
ただ、コミュニケーション力や専門知識が弱く、他の人と話しても話を弾ませることができなかったので、まずは自分だけでもいいからベラベラ話せる知識を身につけること、そして相手の話に深く質問する力とその質問ができる下地は必要だと感じました。