AI時代のビジネスにおける役割
はい、こんにちは、ゆるです。
はい、こんにちは、ひびのです。
今日のお題は、AI時代に何を武器に生きていくのか、です。
大変なテーマですね。
AIと何か、今までのスキルなのか新しいスキルを加えて勝負していきたいですね。
ひびのさんどうですか?
そうですね。僕は個人的には、最終的にビジネスの場で責任を取れるのは、AIじゃなく人間だなと思うので、責任を取る立場になっていきたいなと思ってます。
本当ですか?責任だけ取っていく立場。
逆に、何だろう、責任を取る立場じゃ、側じゃないと、どんどんそれこそ職がAIに奪われていくんじゃないかなと思ってます。
何かで聞いた話で、全ての仕事はAIになったが、AIが弊魔した時に首を切られるだけの役割としての人間が残るみたいな世界観で、ひびのさんが仕事をするんじゃないかと思って、虚無感に今。
そこまでいくのかな。
ただいわゆる、今でもあるじゃないですか、AIがバイブコーディング、それこそエージェントモードみたいなものを使えば、もうAIが自立して行動をかけるじゃないですか。
で、それを人間がレビューするっていうスタイルは今もありますよね。
そうですね。
そんな感じで、AIの成果物を人間がレビューするっていう構造は当分残るんじゃないかなと自分は思ってます。
確かに、それはもっと数増えていくでしょうね。
一日の大半がそれになって、AIから早く見てくれよって、トラックでDM来るかもしれない。
あの、なんだろう、若くて手が早いエンジニアみたいな感じですね。
マルマンさんがレビューしてくれなくて、作業が止まってるんですけど。
僕も20代の頃にマネージャーにそういうこと言ったことがあります。
いや、良くないですね。良くない。
西見野さんはどうやって生きていくんですか。
正直、それこそLLMが多分3、4年くらい前から突如流行り始めて、今に至るじゃないですか。
はい。
これもう完全にどこまでAIが、AIが何できるようになるか予測できなくないですか。
まあ、だからMAXを想像しておくといいんじゃないですか。基本何でもできるよね。
それこそじゃあ、MAXのところに達しても、AIにはできない仕事を考える、になるんですかね。
そうですね。あとは、MAXのことをやらせようと思うと、人間を雇った方が安くないみたいな。
確かに。
今話しているところで言うと、具体的には今のLLM、生成AIみたいなところが、人間に近いクオリティで仕事ができるようになる時代に何を募金していくのかですよね。
そうですね。実際にLLMをユミノさんは仕事でアプリの中に組み込んでリリースしたりしてますけど、
それによって見えてきたものとかありますか。この分野はもう絶対勝てないなとか。
自分が関わっているサービスは結構、それこそ仕事向きにAIを使ってもらうというよりはマス向けのコミュニケーションサービスに分類されるかなと思うので、
仕事でこういうユースケースで刺さっているはまだ正直見えていないですが、
最近ちょっとSNS見てて面白かったのが、いわゆる工事現場の方。工事現場の方ってその場で簡単な計算をして木材切り出さなきゃいけないみたいなタイミングがあると思うんですよ。
視測演算の組み合わせだけど、どうしても複雑になるタイミングもありますよね。そういうときにAIを使っているみたいなユースケースがある。
パッと確認したいときに使うってやつ。確かに自分も飲み会の割り勘のときとかにAIに聞いて割る8してみたいな。やったことあるんで近いですね。
確かにiPhoneの電卓使うにはちょっと複雑な計算とかもありますよね。そう考えるといわゆるそういう工事現場の方の計算アシスタントみたいなユースケースは一つあるかなって最近なんとなく思いました。
確かに。もっと抽象度を上げると、あれって入力のインターフェースが自然言語で適当に書いてもいい感じに結果を出力してくれるじゃないですか。
こうなってくると今までの入出力を担当したフロントエンドのところのデザインというかどういうUXを提供するのかってだいぶLLMによく勝ったことになると思うんですけど、こうなるとフロントエンド側の価値って減ってこないですかね。
未来の仕事のあり方
それは可能性としてはあると思います。例えばiOSとかAndroidのプラットフォームにそのままLLMが組み込まれていわゆるアプリの代替になるみたいなところまでいけばもうフロントエンドを作る仕事ってだいぶ減りそうですよね。ただそこまでいくかっていうのは正直疑問としてはまだまだ残っています。
どれくらいの時間軸で話すかですけど、我々ユーザー的にはめんどくさいのは嫌いじゃないですか。例えば天気を知りたいとか、今日のパーセレートを知りたいとか、次に来る電車は何分後なのかみたいな。
その時に個別のアプリを開くのって結構めんどくさいかなと思っていて、そうなるとiPhoneなのかAndroidなのか、もしくはスマートデバイスなのかに話しかけて、次いつくんの電車に聞いて帰ってくるのがUX的には一番体験としてシンプルで楽ちんだから、そっちの方に絶対時間はかかるけど寄っていくと思うんですよ。
そうなると電車の時刻表を管理しているサービスとかは、MCP経由なのかAPI経由なのか他の方しかわかんないんですけど、AI経由でそれを手探せるような口を用意しておくっていうのが一番UXをより良くするためにはありそうなビジネスモデルになるんじゃないかっていうのは。
例えばその時代が来たら、フロントエンドを作る仕事は極端に減るが、一方で今データを管理しているような仕事、会社の需要はまだまだ残りそうですね。
そうですね。こういうデータっていうのは、例えば郵便局が郵便番号を提供しているとか、国交省が国のアンケートとかサービスした結果を提供するとか、そういうレベルの話ですか?
というよりも今話していたような時刻表だったりとか、あとそのデータを更新するみたいな機能を提供しているところは全然まだまだ残りそうですよね。そう考えると広くバックエンドか。
そうですね。バックエンドがデータを使っているところ。とはいえだいぶNNMでうまいことやってくれるようになるとは思うんですけど。
じゃあ次、極論スマートフォンが個人用のデバイスからAPIを叩くまではもう全部LLMがになってくれるようになる。そうなると次、バックエンドにどのくらいAIが持ち込まれるかっていうところは気になりますよね。
そうですね。バックエンドをやっていることってデータを加工して保存してうまいことを結合して取り出しているだけじゃないですか。すごいざっくり言うと。
そうですね。極論を言うと他にもいろいろなスペースホルダーがあるみたいなケースは想定できるが。
複数のエンドポイントを叩いてデータ連携したりとか書き込みしたりとかだと思うんですけど、これってLLMをハブとしてMCP叩いている構図と中小で挙げたら同じじゃないですか。
そのLLMがAPIのいわゆるエントリーポイントみたいな感じで、そこから各種サービスを呼び出すみたいな感じですね。
そうですね。ただ厳密性がないというか、バリデーションがうまく聞いていなかったり、セキュリティ的にいっぱい穴があったり、本当に実行してくれるのかちょっと疑わしいというか。
そういうところの今はディスクというか、まだ分かってないことが多いんで、それをそのまま代替することはないと思いますけど、でも概念的には近そうなことを考えると、ゆくゆくはそっちでいいんじゃねっていう人は現れてきそうですよね。
そうですね。用途によってはそちらでも十分とかもありそうですね。
例えば端末でGoogleアカウントにログインしていれば、そのトークンを使ってGoogleのサービスは一通り触れるようになるとか。
そうなるとフロントエンドしかり、やっぱり何か便利にする系のツール的なものはLLMがインターフェースとして採用されがちになるので、本当に使いたいとか新規に作られるフロントエンドはインタラクティブなものだったり、ゲーム系だったりエンタメ系みたいなものしか残んないんじゃないかってなんとなく思うんですよね。
それこそ人間が楽しむ方に振ったフロントエンドは残りそうですね。
どっちかっていうとクリエイティビティとか、デザインに近い領域とか、企画何かを考える人とかに近い領域のプログラミングがフロントエンドに関しては残ると思うので、
フロントエンドとして生きていくなら、そっちの領域はちょっと経験を積んでおいた方がいいんだろうなっていうふうには思いますね。
多分これモバイルアプリも同じだと思いますね。
単純にAPIから受け取ったデータを見せるだけのフロントエンドはまず廃れていくんですよね。
そういう意味で言うとビジネス系のSaaSは基本的に全般廃れていく対象なんじゃないかと思っていて、
例えば経費生産システムって働いてる人だったら結構使うと思うんですけど、領収書をアップして入力してお金をもらうみたいな仕組みを領収書だけ添付したら全部やってほしいですね。
ですね。そこから各品目の金額を読み取って、今実際にその実品ページを使って作業している日時を読み取ってみたいなところはもうLLMなら自動化できそうですよね。
でもやっぱりそういう未来を目指しているみたいなことも結構SaaS系の会社では聞くので、どんな当時のところで生きていこうか、エンジニアとしてっていう。
ちなみにリドルさんは定年までエンジニアを続けますか。
はい。定年後もITの業界では生きていきたいので、もし可能なら死ぬまでですかね。
はいはいはい。で、そのIT業界でいわゆるプレイヤーとして。
AI時代におけるエンジニアの生存戦略
だからどうやってLLMが勢いついてきた今、今後含め生きていこうかなっていうのを色々模索していまして。
今これだと思っているのはさっきのフロントエンドとかのインタラクティブなところとは別に、バックエンドの大規模かつめちゃくちゃ複雑なところだったら、なかなか代替されないんじゃないかみたいなところを勝手に思っています。
大規模かつ複雑なところ。ちなみに複雑っていうのはシステムの規模がめちゃめちゃ大きい、それともドメイン知識が入り組んでいるみたいな話ですかね。
そうですね。両方あると思ってて、あとはユーザー数の多さもありますかね。単純に台数が多い。
Kubernetesのポットが何百万とか何十万ありますか。そうするとそれを把握するだけでも結構なLLMのコンテキストを使う必要があるけど、
人間だったら吉野にここに5万があってここに5万があるのねとか、適当に話をする。
コンテクストが複雑な領域ってことですね。
なので、ちょうどこの前まで転職活動をしてましたけど、そういう領域の患者を受けて、そういうところを次の10年ぐらいはやっていきたいなという感じですね。
なるほど。
これは海外の人が、Yコンビネーターの人が会社記事に書かれていたんですが、どういうエンジニアが残るのかみたいな話があって、
さっき出たインタラクティブだったりゲーム系だったりエンタメ系のユーザーと接するフロントエンドだったりモバイルのところを作る人か、
もしくはMVPっていうプロダクトにいち早くフィットするためのお金を埋める商品、プロダクトを最速で作るエンジニアか、
もしくはそういった大規模なものを作る、運用するっていうエンジニアが残るよねみたいな話がありまして、
その中で自分がどれが一番やりたいかみたいなところで、複雑度が高いところが結構自分はソフトウェアのアーキテクチャーだったりインフラのアーキテクチャーが好きだったので、そこはいいかなみたいな選択ですね。
僕、Kubernetesを使ったことがないんですけど、とても台数が多いマイクロサービスのオーケストレーションをするシステムですよね。
僕はむしろそこもAIに置き換えられる恐れは一方であるんじゃないか。
これはKubernetesの運用っていうんですか、設計用ってことですか。
Kubernetesの運用ですね。
運用は全然置き換えて部分的に多分置き換わることはあるかなと思っていて、
ただKubernetesを別に入れたからといって終わるわけじゃないんですよね。
上にいろんなアプリケーションを添加させて、それの相互作用によって初めて複雑なサービスが動き出すって、
それらを全部把握した上で、ここを直そうとか、ここが足りないからこういう機能を足そうっていうのは結構膨大な組み合わせになったり、
それこそ人一人では成立しないものになるので、
AIエージェントの登場でいろんな得意領域を持ったAIエージェントを組み合わせることで全然代替できるかもしれないんですけども、
多分それを作ることになるのは自分になるのかなと思っているので、現場においては。
そのときのAIエージェントを駆使してそれだけの大規模サービスを運用できるスキルがあるっていうことになるので、
そしたら次の現場とか他の新しい案件とかでもそのスキルで戦っていけるかなとは思いますね。
なるほど。
このままでの話で井上さん的にはこのLLM時代に何で生き残っていこうかなっていうのはありますか。
何で生き残っていこうかな。
今リトルさんがおっしゃってた3つの中だと一番自分がやっていることに近いのはMVPを作る仕事になるのかなと思っています。
そこで戦っていけるのかという漠然とした不安はありますよね。
MVPは大変そうですよね。競合がめちゃくちゃ多いってなりますもんね。
そうですね。競合がたくさんいる中でのスピード勝負ですよね。
そうですね。あと個人でやるのかチームでやるのか分からないですけど、
少なくともエンジニアリングだけじゃなくてマーケティングとかプロダクト開発だったり、お金回りのこともきちんと詳しくならないと。
いわゆるスタートアップの人がやっているような領域は一通り経験しておいた方がその分野では強くなりそうですね。
そうですね。たぶんそれにどっかした場合、仮に当たって大きくなってた時にそれを維持運用するっていうのは自分のスキルスタックの中になくなってる気がするんですよね。
伸びてきたら次の人にバフを叩く。あくまで自分は0から1、もしくは1から3くらいまではやるけどみたいな感じってことですよね。
悩んでます?
悩んでます。
3つしか挙げてないですけど、そんなに綺麗に分かれるわけもないと思うんで、もっと本当はいろいろな気づいてないような選択肢があると思うんですけど、
どっちみちLLMをいかにうまく使いこなすかみたいなところはみんな共通して持ってる時間の中で身につけていかないところなので、何を目指すにしろ使い倒さないといけないですね。
3つの選択肢の中でもLLMの支援を受けながらものを作るっていうところは必ず発生しそうですね。
ということで今回はAI時代でどうやってエンジニアとしてこの先生き残っていくのかというテーマについて話しました。
変化に適応する重要性
これを聞いてくださった皆さんの中にもこの恐怖に日々覚えている方もいるかもしれないんですけど、確かにめちゃくちゃ遠いので、どうやって戦っていくかというか共闘していくかについては一度時間をとってゆっくり考えるのはとてもいいと思います。
おそらくエンジニアたちに今訪れている氷河期ですよね。
氷河期なのかな。環境の変化というか。
ここで生き残った種が今後反映するんですよ。
昔パンチマシンでプログラミングしたことを考えると今めちゃくちゃ変わってますからね。適応すればなんとかなるでしょうという感じでしょうか。
適応していきたいですね。適応しなきゃいけない。
今回はこの辺で終わりましょう。さようなら。
さようなら。
