はじめに
SREとして事業会社で働きながら、副業で個人事業主としても働いている山口と申します。去年こちらの記事を書きまして、2025年の予想をいくつか行なったのでその答え合わせをしながら、今年どうなっていくかを生成AIを使わずに書いていきたいと思います。
2025年生き残り戦略振り返り
ドメイン知識のエキスパート
これは大正解だったと思います。
特に自社、もしくは特定の業界のドメイン知識は様々な事情で生成AIに学習させるのが難しいため、それらをエンジニアが理解していることで、より人が作業を行う意味があると思います。
特に日本語ならではハイコンテクストな解釈が求められる知識は尚更そうだと言えそうです。
業界特化型SLMが普及し出したら少し変わってきそうですが。
生成AI用のシステムを構築する側へ
やや当たりという感じでした。
理由はお察しの通り、生成AIである程度作れるようになったためです。
もちろんTerraformの最適化であったり、RAGやevaluationを検証する仕組みなど、専門的な知見を求められるとは思いますが、それなりにそこそこ動く様な仕組みは、Claude Codeを使えば半日程度で出来上がってしまうのではと思います。
さらにマルチエージェントの構築などはプラットフォームの進化が早すぎるため、もはや生成AIに任せたほうが合理的な気もします。
生成AIを使いこなす側へ
大正解だったと思います。
去年は各社から様々なツールがリリースされましたが、そういったものをいち早く検証して業務に使えそうなものはどんどん取り込んでいく。そういった姿勢を持つエンジニアがどの会社でも高く評価されたのではと思います。
もちろん、プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリング、Tree Of Thoughtsなどの基礎知識を学習するのも大事な行動だったと思います。
エンジニアリング力の向上
これも大正解ですね。
後の2026年の戦略でも書きたいと思いますが、もはやエンジニアリング力無くして生成AI時代を生き残るのは不可能だと思います。
その一方で、最初から最後までスキルなしでバイブコーディングやノーコードツールで走り切るという戦略もゼロではないと思います。
2026年生き残り戦略
エンジニアとしてという観点だとやることは昨年継続だと思うので、今年は発注する側受注する側という観点も交えてまとめてみたいと思います。
発注する側
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ベンダーへ生成AIの利用の有無を確認する
OSSのコードを利用していないか？個人ブログが転載禁止で公開しているコードを丸々パクってないか？生成AIはオプトアウトしているか？などのリスク管理が本格化してくると思います。
この辺はNDAに盛り込まれていくかもですね。 -
成果物を生成AIを使ってコードレビューさせる
今は自主的にベンダーが活用しているケースがほとんどだと思いますが、納品時の品質担保の観点で発注者が指示すると言うのもありだと思ってます。その場合はもちろん発注側がAPIキー、プロンプト、コンテキストをセットで渡して品質を統一する様な動きになるのかなと思います。
発注者側にも生成AIに関する正しい知識が求められるのは言うまでもないですね。
受注する側
- 説明責任を持つ
前述のエンジニアリング力に繋がるのですが、生成AIを使って作成されたコードについて、なぜその実装なのか？
なぜそれが最適だと言えるのか？運用保守を考えてもそれが最適なのか？と言う、発注者からよくある質問について、説明責任がより強く求められるようになっていくと思います。
生成AIが普及してコードが大量生産される様になったからこそ、枯れたところから最新までの技術を正しく理解しているエンジニアの奪い合いが本格化すると思ってます。
共通
- 生成AIに対してYES/NOが言える
エンジニア力に繋がるところですが、昨年いろんな仕事で生成AIを活用するのが当たり前になったことで、改めて感じたことがあり、それはジュニアとシニアでは明確に生成AIとの付き合い方が違うということです。
ざっくり言うと、ジュニアは生成AIがその様に結論付けたからこの様な設計にした、シニアは生成AIに壁打ちしてもらった上でエビデンスを確認してこの設計にした。と言うイメージです。
何が違うかと言うと、ジュニアは生成AIの推論結果の良し悪しや成否を正しく判断することが難しく、シニアは最初から生成AIの推論はハルシネーションありきで考えていると思われます。
よって、生成AIへ正しい知見に基づいてYES/NOを言える人材が、どの様な業界や立場に限らず求められていくと思います。
こんな世の中になりそう
普段生成を使っていてなんとなく思っている雑多な予想です。
生成AIによって評価される世の中へ
最近は履歴書を生成AIに与えて最適な質問をさせる、または合否の参考意見をもらうみたいな採用向けのサービスはあるのかなと思いますが、従業員の評価にもどんどん利用されていくと思います。
例えば、全てのオンライン会議が録画され、議題に沿って的確な回答をしているか？発言量は的確か？否定的な意見ばかりして他の参加者のモチベーションを下げてないか？無駄な発言ばかりして時間を浪費していないか？などをAIが自動的に評価するイメージです。
それ以外にも、パソコンのログが解析されて、どれくらい事業へコミットしているのかなども全て定量的に判断されそうです。
また、生成AIによって組織分析なども積極的に行われる様になり、人員整理や入れ替えの提案なども行う様になるのではと思います(恐ろしい…)
個人的には人事評価は積極的に生成AIに任せる方が、個人の主観や前提知識の不足などがないため、合理的だとは思います。
まとめ
改めて思うのが、ジュニアにとっては実務から経験を積み失敗から学ぶ場が生成AIによって奪われていくので、どんどん厳しい時代になっていくと実感しております。
逆に勉強しないシニアの価値がますます暴落していると思っており、プレゼン資料の作成が生成AIの仕事になってしまったことで、コストの高さが目立ち始めているなと思ってます。
生成AIを使いながら各自ベストなキャリアプランを構築していきたいですね😃