【参加レポート】AI時代のキャリアに悩むエンジニアのリアルな声を聞けるLT会
「AI時代のキャリアに悩むエンジニアのリアルな声を聞けるLT会」に参加してきた。(開催日：2026年7月11日)
AIやエンジニアとしてのキャリアについて、LTや交流を通してさまざまな話を聞くことができ、刺激的であったため記録しておこうかと。
※この記事は個人的な備忘録である。LTや交流の中で聞いた内容をまとめたものであり、内容の正確性は保証しない。
参加理由
- エンジニア転職に向けたキャリア形成についての相談
- AIの最新動向を知る機会を求めて
- 未経験エンジニアに求められる素養を知りたい
印象に残ったこと
AI周りの技術も今後さらに変わる
現在は、
非エンジニアでも意識されているプロンプトはもちろん
- ハーネス
- エージェント
- ループ
など様々な仕組みが発展しているが、、、
将来的にはハーネスやループといったレイヤーすら不要になる可能性もある
という話があり、AI技術の変化の速さを改めて実感。(あくまでも推測論)
転職活動では「仕事をイメージした学習」が重要
単に
- Rubyを学習しました
- Railsを学習しました
ではなく、
実際の業務を意識して学習していることを伝えられるかが重要とのことであった。
例えば、
- GitHubで開発している
- Pull Requestを作成している
- レビューを受けながら改善している
など、開発現場を意識した経験は未経験でも十分アピール材料になるとのことで、プログラミングスクールで当たり前に行っていることが実務につながるという実感＆感謝。
AIを導入していても運用はまだまだ発展途上
AIを導入している企業でも、
「AIを使ってください」
だけで終わっているケースも少なくないそう。
例えば、
- 利用ルールがない
- ガイドラインがない
- ハーネスがない
- ナレッジ共有がない
など。
そのため、AIを業務に組み込み、運用を整備できる人材にはまだまだ価値がありそうである。
Claude.mdを書く上でどこを意識すべきなのか浅くしか学べていないので、もっと学んでみよう。
セキュリティ VS AI
既存のシステムやセキュリティ対策では、人が1日〜1週間かけて行うような調査や脆弱性対応、攻撃手法の検証などがある。
一方で、AIを悪用した攻撃では、こうしたプロセスを数時間程度まで短縮できるケースもあり、防御側の対応スピードが追いつかない場面も増えてきているとのこと。
もちろん防御側もAIを活用しているが、攻撃側・防御側の双方がAIを使う時代になっており、セキュリティ分野でもAIとの付き合い方がますます重要になりそうである。
実際、以前から興味深いと思っていたのが、OpenAIの元メンバーらが設立したAnthropicの話である。
創業当初から「AI Safety（AIの安全性）」を重視しており、高性能なAIを作るだけでなく、安全性や社会への影響も考慮した研究・開発を掲げている。
最近はAIの性能ばかりが注目されがちだが、こうした安全性やセキュリティの観点も継続してキャッチアップしていきたい。
AI時代でも重要なのは課題設定
AIがコードを書くことはできても、
- クライアントが何を求めているのか
- 実務ではどんなエラーが起こるのか
- 何を解決すべきなのか
といったイシューを定義する力は引き続き重要とのこと。
コードを書く力だけではなく、「何を作るべきか」を考える力がますます重要になりそう。
現在行われているAIでポケモンカードを戦わせるイベントでも、単にAIの知識が抜きんでている人以上にプラスしてポケカに精通したドメイン知識がある人の方が現状優位？といった話もあり、結局はドメイン知識があってこそのAIなのであろうか。
おわりに
今回特に印象に残ったのは、
「AIを使えること」ではなく、「AIを使って何を解決できるか」が重要
という考え方であった。
AIの進化は非常に速いが、
- 課題設定
- 実務を意識した学習
- GitHubやレビュー文化への理解
- AIを組織で活用する仕組みづくり
こうした部分は今後も重要であり続けると感じた。
参考（最近読んで参考になった資料）
イベントとは直接関係ないが、最近読んで参考になった資料である。
Claude Code Organization Settings（メルカリ）
Xで話題にもなっていたが、Claude Codeを組織で安全に活用するためのセキュリティ設定や運用方法について紹介されている。
また、メルカリではCTOの木村俊也氏がCHRO兼CAIOに就任したことも話題になっており、AI活用を経営レベルで推進する姿勢も印象的であった。