目次
初めに
わずか数年前まで、「コーディングができること」 そのものに希少性があり、それ自体が価値を生み出す強力な手段となり得ていました。
しかし、生成AIが当たり前のように浸透した今、コーディングは誰もが手にできる「普遍的な手段」へと姿を変え、それ単体では十分な価値を生み出せなくなっています。
今、私たちエンジニアに求められているのは、単なる実装力ではなく、AIに何を出力させるべきかを判断する 「意思決定」 に重きを置くことです。
上記のように、現在AIによって技術のあり方はもちろん、キャリアパスや働き方にまで及ぶ巨大なパラダイムシフトが起きています。
そんな正解のない、不確実性の極めて高いこの時代を生き抜くために必要なのは、以下の2点だと確信しています。
- 「何をどう目指すのか」という自分なりの意思決定の軸を持つこと
- 外部環境を客観視し、柔軟に方向性を調整し続ける力
本記事では、私が社内で共有した登壇資料をベースに、
変化の激しい時代でも揺るがない ビジネスの本質である『価値提供』と、その土台となる『メタ認知』の重要性 について紐解いていきます 。
結論
- 「何を目指してキャリアを積むのか」に対する自分なりの答えは『価値提供の最大化』
- 時代によって『価値提供』の定義・方法が変化するため、それを自覚するのに必要なのが『メタ認知』
-
「自分が何を考えているか」を認知し、キャリアの方向性と外部情報を統合・構造化して意思決定を更新し続けることが不確実性の高い変化への対処法になる
前提：『価値』とは何か
このプレゼンでは「価値提供」という文脈で『価値』という単語が頻繁に出てきます。
ここでいう価値は自社含めて自分が関わっている会社にとっての価値のことで、
$\text{価値} = \text{売上} \times \text{顧客満足度}$
だと思っています。
基本「売上」が最重要で、その「売上」を立てる機会を継続的に保持するために「顧客満足度」が大事だと思っています。
なぜ売上が大事だと思っているかというと、基本的に企業がなぜ存在しているかと言えば利益を上げてお金を増やすことが目的であり、利益をどうやって上げているかと言えば誰かの課題を解決した対価としてお金をもらうという構造になっています。
課題を解決するとき、解決の質が悪ければ単発で終わるが、質が高ければ継続解決につながる可能性が存在するため顧客満足度が大事だと考えています。
そんな利益を追求する企業に所属する社員は、売上に対して貢献する成果を出せたら評価されるという仕組みになっているため、
- 課題を解決してもらった企業もうれしい
- 売上が立った自社もうれしい
- 誰かの役に立った上に評価までされて私もうれしい
という三方良しの関係を成り立たせるために、私は『売上か顧客満足度に寄与する成果を出すこと = 価値提供』を実現することにこだわっています。
時代の変化に左右されない『価値提供』には『メタ認知』が欠かせない
ここからはプレゼンに使用した資料を基に意見をまとめていきます。
前提の共有：なぜこの話をするのか
「初めに」で述べた通り、変化の激しい時代です。
今まで通用してきたやり方・技術が突然価値なきものになり得る状況なので、
個別具体の技術にフォーカスするのではなく、技術を『何を目指して』『どう使っていけばいいか』という軸を考える必要があると思っています。
『軸 = OS』のようなもので、どんな環境でもそのOSに従って動けばいいってものを考えたいです。
この話のキーワードは『メタ認知』だと思ってます。
OSを作るため、OSを更新し続けるための核となる概念が『メタ認知』だと思っているので、このプレゼンが終わった後、「自分は何を目指したいのか」という『メタ認知』を実践してみたいと思ってもらえると嬉しいです。
そのために「1年前に考えたキャリアアップに必要だと思ったスキルをマップ化したもの」と「今考えたもの」を比較していきます。
比較を通して、どんな成長をしたのかはもちろん、自分の中で「何が変わっているのか」「何が変わっていないのか」を具体化させて『メタ認知』を深めていきます。
キャリアマップの比較
まずは1年前の2025年に整理したキャリアマップの紹介です。
これらはJavaエンジニアからAIエンジニアにシフトする際に、何をキャッチアップしたらAIエンジニアになれるのかを把握するために作成しました。
整理の仕方は下記のようになってます。
- 必要なスキルの分類を「エンジニア力」「マネジメント力」「ビジネス力」と大きく3つに分ける
- 各分類の中で「ハードスキル」「ソフトスキル」「マインド」の中分類に分け、「技術的に獲得すべき能力」「対人関係の中で発揮すべき能力」「それらを発揮する際前提となる考え」を整理
- 特にハードスキルでは、技術層ごとに具体的に学習すべき技術を小分類に分ける
上記によって、キャッチアップすべき技術が具体化され、短期的に求められる技術のキャッチアップ効率向上と技術全体像把握に役立ちました。
次に2026年に整理したキャリアマップです。
AIが普及しコーディングに価値がなくなった(=売上に貢献しなくなった)ことを受けて、
個別スキルに着目するのではなく、資本主義がある限り構造が変わらない『価値提供』を軸に必要なスキルを重視すべきと考えました。
そこで、「価値提供をするための在り方」を考え、最も自分が向上させるべき能力を『価値提供力』を定義しています。
『価値提供力』はスキル・環境・マインドに分解でき、それぞれにおいて『価値提供するために何を考えればよいか』を要素分解しています。
スキルに関しては2025年同様ハードスキルとソフトスキルに分解しており、抽象的に「何ができる必要があるか」を上げています。
また、『価値提供の総量』は個人の努力と同様に、環境によっても増減するため、
- 提供する価値は個人的に納得ができ、みんなが同じ方向を向いているか
- 提供する価値はスケーラブルで、価値の総量を最大化できるか
- 提供している価値に対して主体的に関わらせてもらえる環境か
- 提供している価値を直接顧客に届けさせてもらえる環境か
という、価値の創造から提供までのフローにおいて自分がやりたい価値提供を実現できるかを確認できるようにしています。
最後に、正解が存在しない領域において仮説を持ち、情報が足りない中でも行動と改善をし続ける必要があるため、『価値提供』に必要な特性を3つマインドとして挙げています。
『価値提供力』の基礎になる『技術の原理理解』と『メタ認知』
先ほど『価値提供力』が重要ということで深ぼっていたが、エンジニアとしてその力を発揮するためには『技術の原理理解』と『メタ認知』が必要だと考えています。
- どのようなアーキテクチャを選択するか
- どのようにAIに任せばいいか
- どのようにAI出力の正当性を担保するか
『価値提供』の過程で、必ず上記のような意思決定とそれに伴う責任が発生しますが、
自分が使っている技術がどのようなものか理解できていない状態で正しい意思決定ができるといえるでしょうか？
それすらAIに聞けばいいと考えられますが、そのAIの出力が正しいと誰が保証できるでしょうか？
AIは責任を取ることができないため、結局最後は人間が責任を持ちます。
無駄なリスクを負わず、納得感を持って責任を持つためにも『技術の原理理解』は不可欠です。
ただ、今後AGIをはじめとしたブレイクスルーが発生しAIが全責任を持てる時代が到来し、『技術の原理理解』すら不要になる可能性も十分あります。
短中期的のみならず、変化の激しい長期的な視点においても『価値提供』を実現するためには、
激しい市場の変化を正確にとらえ、自分の現在地を客観視したうえで、
- 『自分がやりたいことは何か』
- 『どうしてそれをやりたいのか』
- 『変化を受けてそれを実現する手段は今考えているものだけなのか』
といった『メタ認知』が必要だと考えています。
常に「何を磨き、どこで戦うべきか」という戦略を最適化するために必須であり、激しい変化の中でも『価値提供』を実現し続けるためには『メタ認知』が必要不可欠です。
（資本主義が壊れたときは『価値とは何か』という『メタ認知』が効くはずです。）
キャリアマップを通した『メタ認知』
上記で見てきたキャリアマップの中身やその作り方を通して、変化・成長した部分と変わらない部分を洗って自己理解を深めよう、というのがこのスライドです。
この『メタ認知』を通して、私は『価値提供』が大事だと気づいたので、このプレゼンをしているというわけです。
私自身もずっと『メタ認知』が大事だと思っていたわけではなく、たまたま『メタ認知』をしたら『メタ認知』そのものが価値があると『メタ認知』できた、というわかりにくい入れ子構造になっています。
まとめ
最初のスライドで話した「なぜこの話をするのか」への回答と、「なぜ『メタ認知』が重要なのか」への回答は同じになります。
- 自分の経験から『メタ認知』はAI時代に必要不可欠であり、
- 何かのきっかけに『メタ認知』を認知する必要があるので、
- この話をすることで社員みんなが『メタ認知』を認知し、
- 結果的に会社としてAI時代に適用できて売上に繋がるので、
- 会社の役に立てて私がうれしい、
と考えているので、『メタ認知』が大事だよって話をしました。
なので、皆さんもこの質問に回答して『メタ認知』をしてみてください。
あなたは何に『価値』を感じますか？
まずは「自分が何に価値を感じるか」を『メタ認知』すれば、目標の方向性を決めると手段が見えてくると思っています。
自己理解を深め、時代に左右されない『価値』を生み出し続けていきましょう。
感想
同じ単語を書きすぎて『価値』と『メタ認知』がゲシュタルト崩壊しています。