世界で活躍する天才エンジニアたちは、AIと一緒にどう開発しているのか。今回は、僕が「天才」と呼ぶエンジニア、JayとJohanに、普段の開発でAIとどんなやり取りをしているかを聞きました。
データベースのインデックス選びをAIと議論するJay。ゲーム開発でAIを使いながら、設計やコードを吟味するJohan。AIに何を任せ、どこで自分の判断を入れるのか。2人の具体的な開発の話から、その使い方を掘り下げます。
僕たちはクローズドなエンジニアリングチームを作り、定期的にキャッチアップしたり、一緒に開発したりしています。今回は、そんな普段の会話を収録しました。
前半ではFDE(Forward Deployed Engineer)の仕事やエンジニアの評価について、からはAIと一緒に進める開発について話しています。2人の開発の実践を先に聞きたい方は、そこからどうぞ。
ゲスト:Jay(フィリピン出身) / Johan(スウェーデン出身)
ホスト:Yuya
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サマリー
Yuyaが、フィリピン出身のJayとスウェーデン出身のJohanを迎え、FDE(Forward Deployed Engineer)の仕事内容と評価について話を聞く。FDEは決められた要件を納品する受託開発とは異なり、顧客の業務や課題を深く理解し、プロダクトへの適合やチーム編成まで考えて共同開発する仕事だと説明される。高い報酬の背景には、技術だけでなく顧客から信頼を得て、売上や事業成果に結びつける役割の測りやすさがあるという見方が示される。日本では製品の良さだけでなく関係性や長期的なつながりが購買に影響するという話から、エンジニアの成果をどう評価するかにも議論が広がる。 後半では、AIによって開発速度が上がっても、要求される速度はさらに上がり続けることや、エンジニアの仕事が実装中心から設計・顧客ヒアリング・ビジネス理解へ広がっていることが語られる。JohanはAIにアーキテクチャのドラフトを作らせてレビューし、Jayは日本語と英語を含むデータベースのインデックス選択をAIと比較検討している。ゲーム開発では、オークトリーとハッシュマップの選択や、キャラクターの服を生成するアルゴリズム、オープンソースライブラリの性能問題をAIと会話しながら検証した。AIは個々の案やコードの精度は高い一方、スケーラビリティなどのトレードオフや文脈を自動では十分に判断できず、人間が監督し続ける必要がある。最後に、急速に変化するモデルやツールを実際に試してアプリへ組み込み、効果を検証する習慣の重要性が確認される。
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