はじめに
私はWebエンジニアとして１2年目になります。
前職の会社がSIerで、約８年ほどWebシステムの開発ENとして従事していました。
ウォータフォールで開発が主流で、規模にもよりますが１案件３名くらいがアサインしていました。
現在はECのSaaSを提供している会社で開発のENとして業務に当たっています。
ここ2年くらいはGithubCopilot、curosr、devinといったツールを使いながら開発や雑務をこなしています。
AIを利用してみて
良かったところは
開発が楽になった。
言わずもがなですが、圧倒的に自分がコードを書く量が減りました。
2年前くらいは慎重になって、agentではなく、Askモードで相談して、出てきたコードをコピペしたり、
コードを書く前にコメントを書いて、AIがコメントを解釈して提案して出てきたコードを採用して、微調整してました。
ここ1年だとAgentにやってほしいことを伝えて、AIが関連するファイルの修正や新規作成をしてくれるようになり、
アウトプットの制度もますます上がってきました。
これにより、人によってはコードの微調整くらいで、めちゃくちゃ生産性が上がったと思います。
データの加工が楽になった。
地味に助かっているのはここかもしれません。
CSVといったフォーマットで一部の列を削除したり、仕様を伝えてダミーとなるcsvデータを爆速でそれっぽく作ってくれます。
fakerとか使ってダミーデータを作っていた頃が懐か敷く感じます。
データ解析と資料の作成が楽になった。
これも地味に助かっています。
膨大でなければ、資料やCSVを元に資料の作成をいい感じまとめてくれます。
アウトプット先はNotion、1枚画像、MD形式のプレーンテキスト、どのような形式でもお手の物。
自然言語で微調整がきくので、専門的なスキルがなくても誰でも扱えます。
MCPとの連携で依頼内容の解釈の精度が上がり、生産性も上がった。
Chromeブラウザと連携をすることで、cursorで命令、MCP経由でchromeを操作してテストをしてくれます。
もし、依頼内容のゴールまで達成しなかった場合は、報告をした上で自動的にトラブルシューティングして、再び依頼内容を履行してくれます。
※上記の文章をそのままGemini（banana）に投げて出た出力です。
大変だったところは
自然言語を発声して仕事を依頼するのが非効率
日本語だけかもしれませんが、私が使用しているツールはアイアンマンのジャービスみたいに本当の意味で対話でスムーズに依頼できるものが、あまりないです。
人である以上、リラックしてるとき、ドッグワードや考え中の絶妙な間があるので、それを間違えて区切ったり、間違えて解釈してしまうことがあり、タイピングしたほうが速いです。
アウトプットの正否に注力して視野が狭くなる
精度は上がっていますが、いまだAIは誤った回答をすることがあります。
嘘をつくというよりかは、指示に対して、誤った解釈をした状態でアウトプットをすることが、ままあります。
そのため、「解釈通りのアウトプットになっているか？」に注力しすぎて、そもそも観点が漏れていることに気が付かないということもありました。
おわりに
エンジニア向けというよりかは、AIを業務で使用していないデスクワークの人向けという感じにまとめました。
弊社はAIのツールだけでおそらく２０以上は使っていますが、全くAIの導入をしていない企業さんもGemini3だけでもいいので導入して見てほしいです。
オフィサーとかの権限がある人は導入を検討してみてください。