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技育祭2025【春】の学び

メモ

作成日 2025年3月15日土曜日

更新日 2025年4月6日日曜日

技育祭2025【春】 に2025/3/15, 16 の2日間参加(16日は東京会場に現地参加)したので忘れないうちに記録します。個人的なメモです。

全体として

生成AIに関するセッションが多かった。

共通することとして

  • AIに何をやらせるかは人間が人間のメリットために考える
    • AIはあくまで道具
    • AIのできることをすべてをやらせる必要はない
      • 人間がやりたいことは人間がやってもいい！！
  • 技術を知らない人のプロンプトには曖昧性が含まれるため返答が想定通りにならないことも多い
    • AI時代に人間が技術を学ぶ意義とエンジニアが無くならない理由はこれ
      • 望んだ返答を返すプロンプトを作り、想定通りか判定するため
    • 今後の技術革新でいずれこの必要も無くなるのではないかとおっしゃっていた方もいた

の2点を述べている方が多かった印象。この2つを意識して生成AIとプログラミングしていきたいと思った。

以降は印象に残ったものをセッションごとにまとめた。

Matz さん

Rubyのパパ

生成AIについて

  • AIにも得意・不得意がある
    • → AIにはできることを任せ、できないことを人間がやるべき？
  • 人間が楽しく感じるほとんどはAIにもできること
    • → 楽しいところをAIに取られる？

→ 何でもやらせるのではなくて人間にメリットが有るように使う

人間が ハッピーになる ことを目的に！！

学生エンジニアに向けて

思い込みを自分で作らない！！

MIXI さん

  • MIXI について

    • 海外比率も高い
    • 例）みてね：海外比率40%超え

  • 大切にしていること

    • 2つのDX1とDX Criteria

  • 仮説検証のステップ

    1. 透明性
    2. 検査
    3. 適用

    スクラムの3本柱

人間は 抽象的な業務・AIにタスクを渡すマネジメント を行う

Future さん

ITコンサルの3分類

  • 事業会社系
    • 企画はできる
    • 技術は外部委託
    • SIer と補完関係
  • SIer系
    • 企画ができない
    • 技術力がつく
  • コンサル系
    • 企画から全部通す
    • クライアントから遠いことも

スライド資料ではさらに細分化して詳しく説明されていてスクショを取らせてくださった、感謝！！

ITコンサルの役割

  • 戦略→実装→評価
    • 企業ごとに得意な部分は違う
    • 戦略と実装が断絶されてしまっている
    • ビジネス言語とプログラミング言語どちらもできる人材が必要

→アーキテクト系コンサルは全部やる

ビジネスの領域のことも勉強してみようと思った！

chokudai さん

ここから2日目、chokudai さんに会うために現地参加

AHC042 の Chat GPT だけを使ったコーディング

自分の順位を抜かされました…

AHCでAI使ったことなかったので次回は積極的に使ってみたい！！

生成AIとのコーディングについて

  • 冗長なコード（どこでも使い回すような、誰が書いても同じになるようなコード）は生成AIに任せちゃって人間はその他の部分に集中
  • 技術を知らない人の指示は曖昧性を含みやすく、AIがそれを解釈するのは苦手

DeNA さん

一流な人材とは？

  • 球の表面積のどこかを担当できるように！
    • → 一流人材になるってこと？
  • 一流人材ってどんな人?
    • → 特定の分野で一流で、革新と向上が必要
  • 一流人材なら1人でやっていけるのになんでチームを作るの？
    • 早くいいものを作りたいと思う
      • → チームを作る
      • → 役割を決める
  • 一流って何？
    • 3つの強みで考える
      • 技術力
      • アイディア力
      • マネジメント力

一つの分野で一流な人だけでなくて、 得意分野の掛け合わせ=1.5流の掛け算 な人も強い！！

一つの分野で一流だとその一つの分野がいつまで続くかわからない

→ 組み合わせなら無限に存在

活躍する人材の共通点

できないこと、苦手なことを自分で決めない (好き・得意に固執しない)

  • 常に新しいチャレンジ
  • 自己評価と他人からの評価は違う
    • 他人のほうが合ってることが多い
    • →与えられたチャンスを活かせる人

生成AI

  1. 成功事例を作る
    • 生産性を倍にするというが実際に人員が半分になった事例はあるのか?
  2. エンジニアが牽引
    • 全社員が使えるように
    • エンジニアは絶対に使いこなす必要
  3. aiジャーニーの道徳
    • 既存サービスは崩さないように

考え方がすごい学びになった。 一流を目指そうとすると上には上がいて諦めそうになったことがあったけどまずは複数分野で1.5流を目指して頑張りたい！！

CyberAgent さん

  • 生成AIを使える自分をアップデート
    • 雑な指示を出すと雑な結果
    • 自分+AIでチームのように
    • 生成AIは人間的な振る舞いはするが人間ではない
    • 仕事のやり方は変わるが奪われはしない
      • 今のエンジニアのほとんどの仕事はAIにこなせるようになる
  • 生成AIになにをやってほしいのかよく考える
    • 例: つまらない仕事、やりたくない仕事
    • 面白い仕事は自分でやっていい!
    • 民間企業のエンジニアは事業をエンジニアリングする
    • エンジニアリングとは不確実性を下げる行い

Footnotes

  1. Digital Experience と Developer Experience ↩