新卒2年目のPoC案件挑戦記：生成AIとの向き合い方
「エンジニアとしての成長と挑戦」–予想外のプロジェクトで感じた生成AIへの付き合い方
大学で経営工学を学び、少しデータサイエンスにも触れていた私。データサイエンスは向いてないかもなぁ、と感じていた。
新卒でコンサル会社のSEとして就職し、PG、SE、PMOを経験し、ITの工程も要件定義~総合テストまでのある程度経験させてもらえていた。そんな中、突然、生成AIを使ったPoC案件に参画することになった。
（そんなに生成AIがすごく興味あるわけではなかった...。
むしろデータサイエンスをかじった経験から、軽く拒絶反応があった。
とはいえ、今はこの生成AIの動向を面白いと思って追っています。）
目次
案件の背景と開始
お客様からのご依頼は、「生成AIを使って何か面白いことをしてほしい」という、かなり抽象的なもの。最初は私自身、生成AIに感情を教えるくらいの意気込みで臨んだものの、実際にはシステムの方向性を模索するところから始まった。
何をしたかについては公開できませんが、生成AIを用いたETL-RAGを行った。
特にETL処理プロセスの中で痛感したのは、生成AIの力を引き出すためには、こちらの意図や期待値を明確にすることが非常に大切だということ。
生成AIとの向き合い方
生成AIはただの高度な検索ツールとしても、あるいは「自分の思考を整理し、目的に向かって論理的に進むためのパートナー」としても活用できる。しかし、どちらの使い方であれ、結局は 「自分がどうしたいのか」の解像度を上げる ことが必要だと感じた。
曖昧な指示を出すと、曖昧な答えしか返ってこないため、現状把握とゴールをしっかり明確にし、生成AIに対して何を期待するかを具体的に伝えることが求められる。プロンプトチューニングといったテクニックもあるが、それ以前に 「自分が本当に求めているものを整理し、明確にする」 姿勢が、生成AIを使いこなすための鍵だと感じた。
そのため、細かいtipsなども参考にしつつ、何より 「自分が何を実現したいか」の解像度を上げること が欠かせないと強く感じている。
3ヶ月で感じたエンジニアとしての成長
このPOC案件を通じて、振り返ると成長を実感する場面がいくつかあった。特に自分でも実感している成長ポイントを挙げていく。
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新しい技術に対する「免疫力」の向上
最初は生成AIの話がきたときに「どうやるんだ？」って正直思ったが、やり始めると意外とイケると感じた。未知の技術に対する心理的な抵抗が薄れ、今は「とりあえず触ってみよう！」というスタンスになった。
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ふわっとしたタスクを形にする力
お客さんの要望が抽象的なまま進むことも多く、「結局何をすればいいの？」となることが多かったが、今はそれを何とか具体化して、形にするまでが早くなった気がする。
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成果が出にくい環境での粘り強さ
PoC案件だからこその「成果が出にくい環境」もあり、長時間労働に対する耐性がついたのも成長ポイント。試行錯誤を何度も繰り返す場面が多く、集中力と粘り強さがこれまで以上に必要だった。今後のプロジェクトでも、この耐性は強みになりそう。
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問題解決の「型」が身についた
現状を把握してゴールを設定して、それに向かっていくプロセスを整理するという流れが、かなりスムーズにできるようになってきたと感じる。いわば「考える型」みたいなものが自然に身についてきたので、複雑な問題に直面しても落ち着いて進められるようになったと思う。
まとめ
今回のPoC案件を通して、生成AIとの向き合い方や自分自身の成長を感じた3ヶ月だった。生成AIをただのツールとしてではなく、プロジェクトを成功させるためのパートナーとして捉え、問題解決や目的に向かう力もついた。
この挑戦記が、新しいフィールドで奮闘するエンジニアの皆さんの参考になれば幸いです。
※これはChatGPTに音声で私の思っていることや具体的な指示をして、この記事を書き上げました。
この案件中に聴いてた曲
最後に私がこの生成AI案件の期間中によく聴いた曲紹介します。
生成AIに触れまくっている日々だからこそ芽生えた、私の中の生成AIに対するアンチテーゼが、この曲に乗って共感と反骨心が生まれ、そしてその感情を強くしたのだと思います。（長時間労働の反動かもしれませんがね笑）
布袋寅泰/HOTEI Andromeda (feat. アイナ・ジ・エンド）
https://youtu.be/LwORYn29ynw?si=RyrgoXF5QNY0eHTM