はじめに

今年もやってきました、デブサミ！
昨年、久しぶりに雅叙園で開催されましたが、今年は有明にて開催。

しかも始めての試みとして、３日間開催で初日はDev x PM Dayとして、
開発と事業、２つの観点をテーマにした１日に。

個人的にも開発だけでなく、事業領域の話にも関わる機会も増えてきていたので、ジャストなテーマに、例年以上に楽しみです！

なんと抽選制の懇親会にも当選したので、
エンジニアだけでなく、PM領域に携わる人の話を聞けるのが、楽しみです。

そして先に結論言っちゃいますが、沢山の学びがあって、初日から参加して本当に良かった。

今の時代に、もはや外せないAI。
AIとDev、AIとPM。このAI時代を生きるエンジニアとして、今後のキャリアも考えさせられるDev x PM Dayとなりました。

受講セッション

AIが書き、AIが考える時代に──それでもCTOとCPOは必要か？
無理なく導入できるシフトレフト ─ PM『すぐ脆弱性診断いける？』 Dev『AIに任せましょう』
Dev x PM x PL：エンジニアはビジネス構造を作れる
AI時代のエンジニアに求められる「技術の先」にあるスキルとは？─ログラス×SkillCanvasが実践するエンタープライズSaasを制する組織デザインー
勝てる事業は「作る前」に決まる - ジョーシスに学ぶプロダクトディスカバリー
CPO、VPoEが考える開発組織戦略徹底討論

タイトルを見て分かる通り、ただの開発にまつわる話ではなく、事業や組織に関連するお話ばかり。
これら受講して一番感じた事は、AIが活躍する中でのエンジニアやPMの役割、今後の展望、です。
特に存在の要不要、今後求められる力。

いくつかポイントに絞って振り返っていきたいと思います。

AIによる「作業」の代替と、人間に求められる「意思決定・責任」

AIの登場でコーディングにかかる時間が極端に減少した。これからは「開発の前後工程」でどんなアウトプットを出せるかに価値が移行する（している）。
AI時代において「意思決定をしない人」「責任をとらない（取れない）人」は不要になる。
役職（CTO/CPOなど）も「置くこと」が目的ではなく、「何のために必要か」を改めて問う必要がある。

AIが作業を代替し、爆速で完了させる今、PMやエンジニアに求められるのは「単なる作業者からの脱却」であると改めて強く感じました。
指示を待つのではなく、自ら意思決定を行い、その結果に対する責任を背負おうとするスタンスがなければ、この先生き残ることはできない。
僕はエンジニアでPM領域にも顔を出していますが、これは間違いではないし、今後の生存戦略を考えるとむしろその必要があるんだと強く感じました。

プロダクトとビジネスの接続 ─「PL（損益計算書）」を動かす意識

「プロダクト vs ビジネス」は不毛な対立である。ビジネスの本質はWhatであり、事業の戦略・計画・PL（予実管理）である。
「PLがわからない＝自分の実装した機能が何を起こすのか（事業にどう影響するのか）わからない」ということ。
PLの基本は算数（利益、LTV > CAC）である。
事業計画（投資計画・仮説）を作り、失敗との差分を埋めながら成功させていくことが重要。

再三になりますが、自身はPM領域にも顔を出しているので、プロダクトの方向性や機能の優先順位を判断は適時行ってきました。
しかし、「その実装がPL上のどの数字に影響を与えるのか」という視点は抜けていたように思います。新たな気づきでした。
というより、ぼんやりとはあったけど、より解像度が上がった感じです。
機能開発がビジネス構造にどう直結するのか、PL上のどの変数に効くのか。改めて意識すべきだなと思いました。

人間とAIの役割分担 ─「コンテキストマネジメント」の重要性

AIは局所のコード生成や要約など「ショートコンテキスト」においては人間を超える思考力を持つ。
一方で、前後の歴史背景、全体への影響、長期間の文脈など「ロングコンテキスト」は苦手である。
人間の役割は「事業全体のロングコンテキストを広げること」と、「AIに対して適切なショートコンテキスト（指示）を出すこと」である。
一次情報（ドキュメントや暗黙の了解）が整備されているチームほど、AIのサマライズは綺麗になる。

これも自分が感じていた事が、見事に言語化された感覚です。
自分がPM領域に関わる中で得ていた事業の文脈（ロングコンテキスト）を、もっと意識してAIに適切に渡す必要があるなと感じました。

前提条件の提示、は行っていましたがそれがこのロングコンテキストなんだ、と改めて言語化されたことでそれに必要な情報がクリアになった気がします。

自分がロングコンテキストの保持者、或いは触れることが出来る立場ですが、
今後のAI時代においては、これが必要不可欠な要素であり、エンジニアは皆これを意識していく必要がある、と思いました。

AIから最高のアウトプットを引き出すための前提条件や暗黙知を明らかにするなど、適切な振る舞いを身につけていきたい・・!

エンジニアは「ラストマン」であれ ─ 健全な自責思考

複雑なシステムエラーを自責で特定する訓練を経ているのがエンジニアの強みである。
エンジニアは物理的な最終防衛ラインである「ラストマン」である。
「AIが悪い」ではなく「AIを使えない自分が悪い」と考える「健全な自責」が求められる。
運用しやすくないシステムでいいなら、AIで十分である。
運用とにかく大事！

エンジニアにはもともと、バグに対して責任を感じ、解決に向けて動く姿勢が備わっていると思う、という考え方は納得感あった。確かに！と思ったしなによりその考え方が好きだ〜。

個人的には、エラーやバグをネガティブに捉えるのではなく、「自分が見えていなかった未熟な部分」であり、それを乗り越えることで大きく成長できるチャンスと捉えていて、これこそが、AI時代に人間が持つべき「健全な自責」なんじゃないかな、と思いました。

まとめ

ここまでに上げたポイントは、こうやって見ると Dev x PM x PL：エンジニアはビジネス構造を作れる からの話が多いな印象がありますが、個人的に結構刺さる内容が、このセッションで多かったかなと思います。
スライドも公開されているのでぜひ。（後日それもまとめたい）

全体通して、AI時代における人間の役割は、意思決定、責任、事業の背景（ロングコンテキスト）などに集約されていき、ここに思考を巡らせられるエンジニアでないとこの先は生き残っていけない、という事が示されたものと思います。

育成面についてはあまり触れられなかったのですが、セッションではその点に触れているものもあって、
当たり前ですが絶対必要で、それはこれまでとは違うスキルが求められていて、コーディングスキルよりも対人的なスキルの重要性、事業観点や意思決定力など、、、そう思うと難易度高いなぁ、採用や育成に関して、自分はまだまだそこの答えは持ててないです。（経験的にも）

また、ロングコンテキストや暗黙知をなくすことなど、
本来ちゃんとやらなければいけなかったドキュメント化や事前の計画、これをきちんとやること。
改めてその重要性を認識しました。

兎にも角にも、このAI時代を生き抜いていく上で、
エンジニアもそのエンジニア能力を活かして、どんどん事業領域に顔出していこうぜ！

ってところで初日のレポートは以上になります。