こんにちは。
株式会社ベネフィット・ワン 情報システム事業部でAIエヴァンジェリストをしている伊藤です。
Qiita Conference 2026にて、以下のテーマで登壇します。
登壇テーマ
AI時代の技術的負債返済：レガシー刷新を加速する実践知
資料はこちら
AI時代のエンジニアリングというと、新規開発やプロトタイプ生成に注目が集まりがちです。
もちろん、それも非常に大きな価値があります。
ただ、企業内の開発現場で日々向き合っているものは、新しいものを作ることだけではありません。
古くなった技術スタック。
後回しになってきたバージョンアップ。
十分に整備されていないテスト。
誰がオーナーなのか分かりにくいリポジトリ。
そして、リリース判断や品質判断が暗黙知になっている現場。
こうした技術的負債を、AI時代にどう返済していくのか。
今回の発表では、そこに焦点を当てます。
今回話すこと
今回のキーワードは、以下の3つです。
- 地図
- 観測
- 単価
AIを導入すれば、自動的に生産性が上がるわけではありません。
まず、自社にどのようなリポジトリがあり、どの技術スタックで、誰がオーナーで、どこに負債やリスクがあるのかを把握する必要があります。
AI時代の開発組織では、こうした単価を見ながら、どの仕事を、どのAIに、どこまで任せるのかを判断していく必要があると考えています。
AIが書いたコードは、どこまで信用できるのか？
発表の中では、AIが書いたコードをどう扱うかについても触れます。
AIにコードを書かせて、コンパイルが通る。
単体テストが通る。
静的解析でも問題がない。
ここまでは、今のLLMでかなり到達しやすくなっています。
ただし、それで本番に出して安全かというと、当然そうではありません。
起動時にだけ発生する問題。
本番環境だけで通る実行経路。
外部サービスとの接続で初めて見える不整合。
こうした問題は、コードを静的に見るだけでは拾いきれないことがあります。
そのような際に、どのような手を打つべきか？お話させていただきます。
「AIの書いたコードを見る／見ない論争」の前に
最近、AIの書いたコードを人間が全部見るべきか、見なくてもよいのか、という議論をよく見ます。
もちろん、認証、認可、課金、個人情報、データ破壊のような重要領域は、人間が厳しく見るべきです。
これは当然です。
ただし、すべての生成コードを、常に人間が一行一行読むことだけを安全策にしてしまうと、AIエージェント時代のスケールには乗りません。
大事なのは、読む・読まないの二択ではないと思っています。
with AI時代に何をしていくべきか。をお話します。
エンジニアの未来は、かなり明るいと思っています
この登壇のお話をいただいてから、AI時代のエンジニアの未来について考えていました。
これはあくまで私自身の経験と観測範囲での話ですが、私は、エンジニアの未来はかなり明るいと思っています。
なにゆえに「明るい」と思っているのか、私の体験をお話させていただきます。
まとめ
今回の発表では、AIを使ったレガシー刷新や技術的負債返済を、精神論ではなく、
地図・観測・単価という観点から整理します。
AIを導入すること自体が目的ではありません。
AIによって、自社の開発、運用、品質、顧客価値をどう改善するか。
そのために何を見るべきか。
どこまで任せられるのか。
どのように安全に進めるのか。
そうした実践知を、企業内で生成AI活用を進めてきた立場から共有します。
Qiita Conference 2026でお話しできることを楽しみにしています。