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(イベントレポート)エンジニアの価値を高める生成AIとの付き合い方

Last updated at Posted at 2025-03-03

本稿のセミナー・カンファレンスイベントページ

LiONの定期回ですね!

Qiitaで投稿するまでが勉強会

というフレーズを、私も流行らせていきたい。

オープニング・LinuC Open Network コミュニティのご紹介

いつものやつです。
初参加の方もいるかもなので重要。
細かいところがブラッシュアップされているような気がしないでもない。

まじめな話

LinuC試験の勉強会だけでなく、試験開発や教材開発もプロジェクトとしてやってるよ!という環境があります。
特に勉強会が活気があるのですが、実は勉強会の講師役も試験に受かった一般エンジニアの方(なんなら、講師未経験)が入っていて、さらに彼らを私のような講師経験者がフォローさせていただく、という環境になってます。
挑戦する人を、支援したい人たちが応援しやすい環境になってます。

最近またSlackで新しい施策が始まったので、そのお話もありました。

生成AI活用分科会の紹介

機材トラブル!
テストをしていてもうまく行かない、なんてことはやっぱりあるあるですね。
別件ですが、私も登壇予定があり、早く資料作ろうと思いました…


1223_LiON.JPG

生成AIのAPIキーの使用料・使用量ともに安くなってる!という情報が耳よりかな。
私も有料会員で月額いくら+APIキーの費用を合わせて支払っているのですが、月分だけの支払いの方が安くなってくれたらうれしいなぁ、と思うぐらいには従量課金分が安いです。気分的には従量課金分が無料なんじゃないか?と錯覚するぐらいには。

最近はGoogleのGemini(AI Studio)をメインに使っているので、費用感もうーん、となりつつあります。
常にいいものを追い続ける必要があるか?というフェーズになった頃に試してみてください。

所感

エンジニアの仕事の大変さは「書ける・作れる」とか「読める」より「今あるものを消せる」判断をすること

至言ですね。
エンジニアだけの責任領分か?というとそうではない事も多いのですが、今あるものを無くす難しさは業務改善系に多いですね。きれいに言うと全体最適化という表現になっていますが、全体最適化=削除を検討されているかどうかの判断が難しいところです。

トークセッション・「エンジニアの価値を高める生成AIとの付き合い方」

機材トラブル!今度はハードではなくソフト側。
こういう時に動画を置いておくとつよい!


トークセッションなので所感多め。

1223_LiON_AI.JPG

自己紹介・生成AIの最新動向の話題から感じたのは「システム開発」より「AI開発」とか「AIシステムインテグレーション」とか、プログラマーの仕事の仕方も変わるのかも。
プログラミング言語とAIが同じカテゴリなのかもしれない。

トレンドで見るAI

  • AGI化(知能向上・シンギュラリティの話)
    • OpenAIのo1->o3
  • エージェント化(タスク実行・マルチエージェント、スーパーアプリ的なAIのロール)
  • 社会実装(AI活用の普及)
    • 研修
    • 受託開発

エージェントの例

  • Cursor
    • 【デモ】コンポーザーとエージェントがあり、通常のチャット感のように使って実装を書かせられる
  • Replit
  • cline mcp
  • 神威(一人で大規模システム構築・作成を可視化する。というコンセプト)
    • やっている事を3Dイメージで可視化できる・マインドマップ的な
  • gear.indigo
    • PMご用達。やばいとしか言えなくなった

使いこなすには、個人でもエンジニアリングスキルを高めた方がいい。
新規プロダクトの開発速度は圧倒的だな!

(所感)
プログラミングを覚える前提でいつつも、並行してAIの使い方を学習・研究する価値が大きい

情報収集はXで
フォローリスト自体にも価値がありそう!

エンジニアのAI活用法

これからのPoCは、思いついたシステムをAIでサクッと作ってデモして議論をする時代になったと考えるべき。
↑今まではこれになんだかんだ時間がかかっていた部分だなぁ

RAG・ファインチューニングをうまく調整することでニッチな方面に寄せる事が出来そう。

すごいな、事業案も案の出し方も教えてくれるのね!
この辺りはぜひ登壇者とのディスカッションをしたい

エンジニアの役割はどう変わるか?

コードを書く → AIをコントロールしたり、正しくAIシステムを実装できる力が求められる

今すぐにエンジニアが不要になるか?というとそうではない。
システムをどれだけ知っているかとか、下流(設計・実装)=基本的な知識や原理原則の理解度を理解しているか、という点において重要になる。

作れてもメンテナンスができるか?という観点は必要かもしれない。
試験(=誰が作ったのか。有資格または資格自体のブランディングなど)の観点で見ても、AIと関連できるかどうかもある。
資格問題としての設計についても議論の余地があり…
(さすがに内容が内容なので会場限定にしたく)

ノースライドトークテーマ:ハードウェアとAI

OSレベルの話。誰でも権威性を発揮できる可能性がある
OSをテーマに議論されているが、基盤(ソフトウェアであるかどうかは問わず、システム化されたもの)

Q&A

  • プログラミングの問題点を神威で察知できるか?
    • 可能。GitHub連携もできる。.git.uitに変えると…?
  • OpenAI o1 promoで生産性は変わったか?
    • 日本語の理解度が上がった。ブログの解説の精度が上がっていたりとか
  • 既存システムの刷新はどうする?
    • IaCとgitがあればできるはず(事例あり)ドキュメントがなければカメラベースでフォローできる可能性がありそう

全体所感

この後は懇親会のため、気力次第…!
自己紹介の時間から乾杯が始まります、のでパソコンは撤収します。

過去の回の雰囲気などを先に書いておくと、これから自分たちが本テーマ(今日だとAI関連かな?)についてディスカッションしたり、事例を共有したり(もちろん、聞き専も)できるよ!というのが多かった印象です。
何度も参加していると「今日もこの人いるな」というのが見えてくるので、話す機会がない方をワッショイしつつ、という感じですね。
この辺りは人によって過ごし方や、そのタイミングでどうだったか?みたいな話ができたりするので登壇者を囲む以外にも気付きが得られました。
今回も楽しみです(執筆時点)

今月(投稿時点)もミートアップ&セミナーイベントがあります!

唐突な宣伝になっちゃいますが、現在AI分科会が非常に盛り上がっており、LinuCに限定した話ではなく今後エンジニアとして成長するために必要な情報が積極的に発信・ディスカッションされています。
まずは情報収集目的で登録してもらうのがいいよね!っていう話を先日までしていたので、とりあえず登録だけしておいてもらってAIの最新情報や動向などをキャッチアップしてもらうのが良いと思ってます。
そして、時間が合えばぜひオンライン会やリアル会を通じて意見交換ができればうれしいd

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