Qiitaへの投稿について

AI駆動開発で、実際にどこで詰まって、どう抜けたかを書いています。

道具の紹介記事は書きません。うまくいかなかったものは、うまくいかなかったと書きます。

読んだ人がその日から試せる粒度が目安です。

※投稿されている記事は各メンバー個人の見解であり、日本AIセンターとしての公式な見解ではありません。

日本AIセンターについて

AIが回れる環境を作るところから、開発をやっています。

AIしかやりません

AIを掲げる会社は増えました。掲げていることと、手が動くことは別です。

うちはAIだけをやります。AI駆動開発とAIエージェント。それ以外は持ちません。

教育も同じです。**AI以外は教えません。**絞ったぶんを、全部深さに使います。

ハーネスを作ってから渡す

人が決めるのは「何を作るか」まで。実装の判断はエージェントに渡します。

渡す前に、ハーネスを作ります。使える道具、触らせない範囲、出力を判定する検証器、人間に返す条件。

**型・テスト・リントが揃っていない場所には、AIを投入しません。**ここがいちばん手間がかかり、いちばん効きます。

AI駆動開発で問われるのは実装力ではなく環境設計力です。

道具は変わる。設計は残る

Claude Code も MCP も、半年で形が変わります。MCP は 2026-07-28 版でセッションが廃止され、Sampling が非推奨になりました。

追いかけ続けるしかない部分です。ただ、変わらない部分もあります。どこにハーネスを張るか。何を機械に判定させるか。どこで人間に返すか。

教えているのは後者です。道具の操作は、そのつど覚えれば足ります。

FDE だからフルリモートを選ばない

うちのエンジニアは FDE として動きます。

前線に出ることを掲げながら、全員が家から動かない前提を置くのは噛み合いません。だからフルリモートを選んでいません。

ただし出社先は日本AIセンターです。客先に一人で送り込む形はとりません。自社に集まって、チームで受託案件をやります。

上流に比重を移していく

AIが実装の判断を持つほど、人の仕事は「何を作るか」の側に寄ります。

だから設計と要件定義に時間を使います。上流をやるのは、キャリアの都合ではなく、AI駆動開発の必然です。

採用について

未経験からの採用をしています。入ってから、社内の受託案件で育てます。

研修だけ受けて現場に放り出す形はとりません。実際に納める案件を、チームでやりながら覚えます。

面接の前後にこのページを開いた方へ。会社案内では分からない「普段どういう手つきで開発しているか」を知ってもらうために書いています。記事を読んで、話したいことが増えていたら嬉しいです。

コーポレートサイト: https://ai-center.co.jp/