はじめに
NO AI, NO ENGINEER LIFE. ～AIが導くエンジニアのキャリア変革～
以下のイベントに参加してきましたので参加記。
登壇者は大塚あみさん、からあげさんでした。
会場はSTATION Aiというところです。
登壇者
上記のURLから引用します。
大塚あみさんとは
2024年3月に大学を卒業、IT企業にソフトウェアエンジニアとして就職。2023年4月、ChatGPTに触れたことをきっかけにプログラミングを始める。授業中にChatGPTを使ってゲームアプリを内職で作った経験を、2023年6月の電子情報通信学会・ネットワークソフトウェア研究会にて発表。その発表が評価され、2024年1月の電子情報通信学会・情報ネットワーク研究会における招待講演を依頼される。2023年10月28日から翌年2月4日まで、毎日プログラミング作品をXに投稿する「＃100日チャレンジ」を実施。その成果を2024年1月に開催された電子情報通信学会・情報ネットワーク研究会、および電子情報通信学会・ネットワークソフトウェア研究会、2月にスペインで開催された国際学会Eurocast2024にて発表した。9月、国際学会CogInfoComにて審査員特別賞受賞。12月、合同会社Hundredsを設立。2025年1月、著書「＃100日チャレンジ 毎日連続100本アプリを作ったら人生が変わった」を出版しベストセラーとなった。
ベストセラーになったのは以下の本ですね。
からあげさんとは
からあげ（ハンドルネーム: karaage）さんは、日本のエンジニア兼テックブロガーです。
職業は組み込み系のエンジニアで、AI関連の仕事に携わっています。ネット上では20年以上にわたり情報発信を続けており、ご自身を「闇のエンジニア」「変なデジカメ開発中」「ディープラーニング芸人」などユニークな肩書きで紹介しています。
最近だと『PythonではじめるMCP開発入門』という本を出しています。
STATION AI
名古屋の鶴舞というところにある日本最大級のオープンイノベーション拠点です。
スタートアップ企業がいっぱいあります。
講演詳細
大塚あみさん（100日チャレンジに学ぶ生成AIの…）
略歴
作家、アプリ開発エンジニア、研究者。
アプリ開発、講演、コンテンツ制作、AI導入支援などをやられている。
#100日チャレンジ を行う。
PyCon、学会、アメリカのハッカソンで賞を受賞。
講演内容
- AI時代の開発スタイル
- AIの進化との向き合い方
- LLMを用いたソフトウェア開発工程
- 100日チャレンジ
2023年4月に生成AIと出会う
授業中に紹介がされる。
当時はまだ性能が悪く、かつ課金するお金もなかったのでGPT-3.5の時代。
生成AIを活用するきっかけ
レポートをサボりたい。（やりたいからではなく、やりたくないが動機）
教授からもレポートに使ってはいけないと言われているが、使ってサボりたい。
ただ、プロンプトにそのままサボり方を書くと、ちゃんと勉強してください、というお説教じみた答えが返ってくる。
当時問題にもなり、ネットニュースにもなぜバレたのかが載っている。
- → ひたすらサボるための使い方を研究する（最終的には海外論文も読む）
- → プロンプトに対する聞き方を変える。
学会で登壇したきっかけ
授業中サボってオセロを作っていたら教授に見つかった。
教授が学会に出てみないかと提案される。
具体的な動機がない。
- → ソフトウェア開発観点で論文化し、賞をもらう。
100日チャレンジをやりはじめたきっかけ
学会発表のため、#100日チャレンジという企画を行う。
1日10時間くらいを使ってアプリを毎日異なるものを公開し、LLMの使いこなし方も身につく。
アウトプットする時間帯としては注目される時間帯に投稿するように心がけていた。
この企画を通して、自然とソフトウェア工学の理論を用いて設計を行い、ソフトウェアの開発を進められるようになった。
ChatGPTに与える指示が明確になった。
ゲーム構築に使うコンポーネントの整理や機能の更新を日々繰り返すことにより、より複雑なゲームを短時間に構築可能となった、という名目で発表。
2024年
生成AIのマルチモーダル化（テキスト、画像、音声、動画など複数の異なる種類のデータ（モダリティ）を統合して処理・理解・生成するAI技術）
より直感的な開発が可能
- → プログラミングがさらに進化
- 扱えるプロンプトも増加。
PoC（Proof of Concept（プルーフ・オブ・コンセプト）の略。「概念実証」と訳される。机上の空論でなく実現可能かを問いかけられる）も可能になった。
2025年
本を出版する → メディアが取り上げ、講演依頼が来るようになり人生が変わる。
プロンプトの作り方
イントロ、企画のゴールは自分で書く。
一般的でないことは人間が行い、一般的なことをLLMにやらせる。
書いてフィードバックをもらいプロンプトを書き直す、を繰り返す。
終わりに
生成AIは未来を変えられる時代になった。
生成AIのコードの書き方と未来
- 過去：コードを覚えて書く
- 現在：AIが問いに対して考える。
- 未来：問いを生む新しい未来。
生成AI時代に変わらないもの
自分のアイデンティティ。
色々モデルがあるが使っているのは
- 文書作成：ChatGPT
- コード：Codex
実現可能性をChatGPTで聞き、コーディングはCodexを使っているとのこと。
プロンプトになにを入力すればよいか
ほぼ全ての情報を記載している。それがプロンプトとして有効になる。
プログラミングに限らず。
からあげさん（生成AI時代の独学キャリア術）
お話していたのは以下。
- 新しい一歩
- 生成AIの現状
- キャリアとAI
- AIの学び方
現在のAI
第1、2、3次ブームを経て、2020年からの第4次生成AIブームの最中。
AIの学び方
何かを作ってみる
AIのライブラリを使って何かを作ってみる。
役に立つかどうかはわからないけれども、作ってみることが重要。
VLMを用いた開発だったり、AIを用いたワニワニパニックの紹介をしていました。
-
VLMでマリオ（強化学習を使っているらしい）
https://zenn.dev/karaage0703/articles/5a02a0822fba8a -
機械学習でワニワニパニック（ロボットの模倣学習）
https://zenn.dev/karaage0703/articles/df8a01214f9f5f
本を読む
ネットもそうですが書籍を読む、です。
書籍のほうが網羅的に関連知識を吸収することが可能となる。
『ゼロから作るDeep Learning 1,2,3』を推薦していました。
資格を取ることを目標にしたり、Kaggleだったりをやるのもよい。
アウトプット（発信）を行う
テックブログなどを書いて発信する。
デメリットよりもメリットのほうが圧倒的に多い。
からあげさんはMaker Faireなどの出展イベントにも参加しているし、はてなに記事を大量に書いていたり、とにかくアウトプットがすごい。
講演を聞いた自分への効果
プログラミング開発手法のパラダイムシフトを感じ、AI駆動のソフトウェア開発について勉強を始めた。
GitHubがこれ。
SIP/RTPのプロトコルを使ってボイスボットを作る試みをアドベントカレンダーの企画で実施。
おもちゃレベルであればZoiper（SIPフォン）を用いて質問に答えるボイスボットができた（後日公開）。
また、AWS上に音声を送信し、音声認識、音声を返そうとしているところまでは確認できた。
（SIPの疎通確認はできたがRTPはセキュリティが厳しそうなのでたぶん諦める）
ただし、しっかりしたもの（製品レベルまではいかなくとも）となると、自分でプログラミング以外の指示をしっかり与えないとモノとして使えない。まだまだプログラミングの中心になる存在は人間であり、ChatGPTの役割は補佐でしかないのかな、つまりしっかりソフト／テストの要件、設計を行わないといけないと感じた。
この辺は過去に自動運転AIチャレンジ向けにコードをPython→C++に移植したときと同じかも。しっかりインプットを与えるとしっかり書いてくれる。インプットがぼんやりだとぼんやりしたものしかできない（そのへんの経緯は以下の記事）。
おわりに
お二方の感想として、とにかくアウトプットを出すことが重要に思えました。
また、写経的コーディングから、文書化中心のアプローチへ転換していくのではないかと思った。
また、大塚あみさんの「やりたくないから効率化を考えるためにやっていたらうまくなった」というのも面白い発想だった。
私もしょーもない記事を書いてアウトプットを出していこうと思いました。
おまけ
お二方の本にサインもらいました。
- 大塚あみさんの本は非常に面白く勉強になりますのでぜひ読んでみてください。
- からあげさんのMCP本はAIエージェントの知識が薄くまだ読めていないのですが、これから読んでいこうと思います。
参考資料
ChatGPTを使ったプログラミング教育のパラダイムシフト：100日連続アプリ作成の達成