はじめに
今年もAWSサミットに参加しました！
AI駆動開発が現場でどこまで定着したのか確かめることを目標に、セッションの合間や懇親会で、いろいろな業界のエンジニアとお話しました。
本記事では、AWSサミットで聞いたお話と、自分なりに整理した気づきをまとめます。
1. 「AIで生産性2倍」は当たり前
2026年のIT開発現場では、Claude CodeやCodexの利用は当たり前でした。「導入を検討中」みたいな話はほとんど聞きません。
実際の声の抜粋です。
- 生産性2倍は当たり前、製造や単体テストはもっと効率化できる
- 人間の判断がボトルネック、コミュニケーションコストは減らない
- 内容を理解しないと、技術負債に苦しむ
- 実装するエンジニアが足りないという声は、周囲ではもう聞かない
- 少数精鋭の組織が、短期間で大規模システムの開発に成功した
デジタル庁の講演では、6人月かかる機能追加を、
１人月+20万円のLLM料金で完遂できたと聞きました。
最先端のエンジニアは、6倍の生産性を出せるのかと驚きました。
2. ボトルネックは「人間の判断」
実装が速くなった結果、「人間の判断」がボトルネックになりました。
具体的には、以下作業はAIで代替できないようです。
- 部門間の調整
- 課題の明確化と要件定義
- 本質をとらえたアーキテクチャ設計
逆に、失敗パターンの大半は上記作業の品質に起因します。
- 要件があやふやで言語化できず、現場の理解を得られない
- 技術的トレードオフの理解不足で、そもそも要件が正しくない
- その場しのぎの修正を積み重ね、技術負債が積み重なる
AIで実装速度が上がっても、入口の判断を間違えれば手戻りが増えるだけです。どれだけテストを充実させても、その場しのぎの対処にしかなりません。
だからこそ、Shift Leftのように、セキュリティ設計を上流に組み込むトレンドが生まれてのかもしれません。
3. フルスタックで全工程を担当できるスーパーエンジニアの威力
デジタル庁の事例のように、プロダクトの要件と設計を自分でできる超優秀なPdMがAIを利用すると、６倍の生産性を出せるのです。
これは、一人PdMでコミュニケーションコストがゼロ だったことも大きいと感じました。AIは人間同士のコミュニケーションコスト削減にはあまり貢献しないからです。
事業会社で内製化の流れが進んでいましたが、エンジニアの人手不足で頓挫するケースも多数ありました。これからは少数のスーパーエンジニアがいれば優れたシステムを作れる時代です。ますます内製化の流れは加速し、SIerは不要になるかもしれないと危機感を感じました。
まとめ
どんなに優秀なAIでも、コンテキストWindowに情報が無ければ、正しい判断はできません。
AIに代替されない人財となるには、顧客の要望と技術両方への深い理解に基づく、高い品質の課題設定、要件定義、アーキ設計まで担当できるエンジニアになること大切だと感じました。
これからも技術と人間力の両輪を伸ばせるよう、自己研鑽を積み重ねたいです！