2024.12.10
“放置系”なのにサイバー攻撃を監視・検知、「統合ログ管理ツール」とは 最先端のログ管理体制を実現する方法
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服部佑樹氏(以下、服部):次に行きたいと思います。「エンジニアとAIの関わり方」ですね。AIが登場したことによって、どういうかたちでエンジニアが変わっていくのか。概念としてはものすごく広いですが、みなさんもいろいろな観点の捉え方があると思っています。
組織としてどうするのかはその次の質問になりますが、あとはキャリアとしてとか、次のポジションをどうしようかなみたいなところも含めて、個人の観点なども含めて答えてもらえるといいんじゃないかなと思います。では黒崎さんからいいですか?
(スライドを示して)3番目の質問「エンジニアがAIと協力して新たなアイデアを生み出すための効果的なアプローチ」ですね。あとは2番も合わせていいかもしれませんが、アプローチと潜在的な力を引き出すためのスキルをどうやって学んでいったらいいと思いますか?
黒崎優太氏(以下、黒崎):難しいですね(笑)。んー、なんだろう。今の自分は、新しい何かを求める時にうまく使いこなせていない側だと思います。プロジェクト名や変数とかそういうの以外に、ちょっとセンスの良いプロジェクト名とかがほしい時などに、「こういうのを連想させるような名前を10個羅列してください」みたいなことはやっているのですが、それぐらいです。
もっと新しい考え方とかに関してはわからないというか、それすら奪われてしまうと、仕事が楽しくなくなるんじゃないかと思うんですよ。
「こういうのをして」というのに対して、いわゆるCopilot的な何かをやってくれるのはすごく助かります。そのぶん、僕はもっと新しいことを考えるとか、「もっとこういうものを作りたい」とか、そういうところに時間を割きたいなと思っています。それすらAIに奪われてしまうと僕としてはけっこうつらいので、そうならないように自分の発想を強化していかないといけないなと思っています。
服部:ありがとうございます。メチャクチャGitHubが言いたいことを代弁してくれたような感じで(笑)。本質的な作業に集中できるというようなところですよね。ありがとうございます。
服部:GMOさんはどうですか? 他の質問でもいいですが、個人のところに関して思い当たるところはありますか?
髙橋健一氏(以下、髙橋):スキルというところだと、やはり今AIでできることは限界があると思うんですよね。だけど一方で、それはどんどん変わっていく、日々変わっている状況でもあると思います。
例えば今Copilotでどういうところまで任せられるのかとか、他のAIツールでどういうところが得意・不得意、あるいは任せられる・任せられないみたいなところを、まず把握する力は、今に関してはけっこう必要なのかなと思っています。
かつ、それを活用するとなると、今はLLMをどうやってうまく扱うかというところにフォーカスされているかなと思うので、そういう意味だと、やはりエンジニアとしては言語化能力であったり、それを人かAIに正しく伝える力は今まさに必要とされるスキルなのかなと思っています。
服部:ありがとうございます。
服部:黒瀧さんに質問です
黒瀧悠太氏(以下、黒瀧):はい。
服部:御社の中でGitHub Copilotを広めるというか、ロールアウトしようとした時に、「個人のスキルセットをどうやっていこうか」みたいな話もあったと思うんですよね。話せる範囲でいいんですが、そういうのって、どういう会話がありましたか?
黒瀧:GitHub Copilotとか、ChatGPTが出てきて、個人の人たちが。
服部:「怠惰になるんじゃないか」みたいな(笑)。
黒瀧:怠惰になるんじゃないか。今までのスキルが活かせなくなっちゃうんじゃないかみたいなことはありましたね。社内のエンジニアにもいろいろなタイプがいて、コードそのものを書くプロセスがすごく好きな人も、エンジニアやプログラマーの人にはもちろん多いと思うんです。
そういう人と話をした時に、なんかもうちょっと……。コードを書く楽しみが奪われてしまうんじゃないかと恐怖に怯えている方もいました。その方は今は楽しくうまく共存してやっていると思うんですけど。
でも「こういうのが出てきてくれたおかげで、自分の表現の幅が広がるわ」と言って、すごく前向きに捉えている人もいました。登場した時は、エンジニアもデザイナーも反応はけっこう人それぞれでした。
今後のスキルセットやキャリアを考えた時に、どこに行ってもAIみたいなものが組み込まれていて、SaaSでもツールでも、AIを使って何かを楽にするみたいに多分(なっていると思います)。昔だったら自動化するプログラムとか、インターネットで自動化していたものを今度はAIも使って効率化しようとするものが出てくると思うんです。
そういうものを使いこなしつつ、それを生み出すベースはやはり情報の技術だったりエンジニアリングに必要なところはあると思うので、そこで伸ばすのか、いろいろなツールやSaaSをうまく組み合わせてビジネスを作れる人になるのかとか。いろいろなキャリアパスはあると思うので、人それぞれですが、今はまだ模索している人が多いのかなとは思います。服部:なるほど。
服部:それに関してサイバーエージェントさんだとどうですか? AIで話題に上がったりします?
黒崎:今メチャクチャ話していますね。数ヶ月というか、半年しないぐらいでこのぐらいのインパクトがあって。まだまだ人が置き換えられるとかそういう話ではないんですが、初速の体感として、今後もっと良くなっていったり便利になっていったりすると、やはりいわゆるジュニア層とかをそもそもどういうふうに育成をしようかとか。
あとは、採用のことも(質問に)書いてあると思うんですが、採用の仕方が変わっていくのかとか。スキルのレベルだけということはないと思いますが、スキルに重みを置いて見ていたりします。そこがある程度あるかどうかはもちろん見るのですが、今でいう1人前のエンジニアのところは、もしかしたらAIを使いこなせばそれぐらいのレベルのアウトプットを出せるようになってしまうかもしれない。
そうなったとすると、そういうAIを使いこなしてアウトプットができるかどうかをある程度のところまでは見ていくんだろうかとか。まだ結論は出せていませんが、今まさにメチャクチャ社内で話をしていますね。
服部:そうですね。たぶん参加されているみなさまの中でも、こういう話はメチャクチャ盛り上がる話題だと思います。
服部:(スライドを示して)採用の話が出てきて、組織の話につながっていくと思うのですが、やはり組織の中でどうやって立ち振る舞うのか、もしくはマネジメントの立場で組織をどうやってこれで良くしていくのかみたいなところで、疑問が湧くと思うんですよね。
前のテーマとわりと重なるところもあるので引き続きだとは思うのですが、コミュニケーションとかに関する観点でいうとどうですか?
組織としてどういう文化を育んでいったらいいのかみたいなところや、先ほどのテンプレートのシェアじゃないですが、どういうかたちを共有していったらいいのか。
例えばドキュメンテーションでも、「PowerPoint」とかでポンチ絵を描くんじゃなくて、テキストベースでマークダウン、もしくは「Mermaid」とかで描いたほうが、そのままダイアグラムがコードになるみたいな可能性もあるわけですよね? そういう全体的なコミュニケーションで、「うちはこういうのを考えています!」「こういうアイデアがあるんじゃないの?」みたいなところはいかがですか?
髙橋:直接の回答になるかはわからないですが、私たちの会社では、AIを活用することがすごくベーシックなスキルになっていくという前提で、いろいろな取り組みをやっていると思っています。
例えば弊社だと、SlackBotをいくつか作っていて、そのSlackBotに聞くとOpenAIのAPIを叩いて回答を誰でも見ることができるようになる、というものがあります。
それでどういう質問をしているかがSlackの上で他の人にもシェアできるみたいなことを取り組んでいたりします。そういったところで「当たり前なんだよ」と。
例えば「メモ帳」で文字をタイプするのと同じように、「これからAIをうまく活用して仕事を進めていくんだよ」というところを推進しているのかなと思います。そういう考えでCopilotの導入や他のAIツールの導入をどんどん進めていると私は理解しています。
服部:ありがとうございます。
服部:どうですか?
黒崎:そうですね。これはエンジニアに限った話ではなく、やはり今社内で同じようにChatGPTのSlackBotとかもいるんですが、そういうのを使って、まずはどれだけ業務の効率化ができるか。新しい何かを生み出すというところにも投資をしていくのですが、まずは業務の効率化でやれることはないかということで、「部署ごとにひたすらアイデアを出して実行してみよう」みたいなことを、今はいろいろなところから言われています。
今はみんな本当に探り探りやっているという感じですね。これでめちゃくインパクトがあったようなことはまだそんなに出てはいないですが、個人でちょっと調べ物をする代わりぐらいのノリで、わからないことはChatGPTのSlackBotに聞くとか、そういうことはけっこうやり始めていますね。
服部:ありがとうございます。
服部:例えば5番(の質問)でいうと「ソフトウェアデザインや組織を変えていく必要があるか」みたいなところはどうですか? 例えばGitHub CopilotやChatGPTを含めて全部コードを書いてくれるわけじゃなくて、200行ぐらいまでが限度かなと個人的に思っています。
そうした時に、コンテキストを全部入れ込んだモノリシックな長文のコードよりは、おそらくもう少しちゃんと疎なかたちで組まれたコードのほうがいいかもしれないと考え始めると、コンウェイの法則でそんなものが散らばっていった時に…。マイクロサービスでもみなさん苦しんでいると思いますが(笑)。
コードベースでも、そういうコンポーネント化、モジュール化が仮に進んだとしたら、組織の在り方もわりと変わってきたり。あとはどうやってチーミングをしていくのか。CopilotやAIに則したチームにするにはどうしたらいいのかみたいな話につながっていくかもしれないですよね?
そうした時に、その組織やソフトウェアデザインをどうやってやっていったらいいのかみたいなアイデアはいかがですか?
黒瀧:思いつくところは、システムの設計でAIをベースに考えた時に、「ここは全部自律的に動いてくれたほうがいい」みたいなところは、そういうAIに任せたコンポーネントみたいなものを立てていっても良いのかなと思っています。
それは自動でスケーリングするとか、その状況によって勝手にアップデートをしてくれるとか、アップデートしたら勝手にテストをして、勝手に検証して、勝手に今どのぐらい信頼性があるかとかを評価する。
例えばそういうコンポーネントをAIの領域で作るのは、やっているところもあるかもしれないですが、できそうだなと思っています。あとは組織に関して、チームを組んで作るのはこれからもあると思います。これまではエンジニアがいて、プロダクトマネージャーがいて、デザイナーがいる、カスタマーサポートがいるとか、そういうかたちで3人、4人でチームを組んでいたところにAIが入ってくるんだろうなと思っています。
なので、人間3人とAIが2人で5人チームみたいな。そういう組み方もあるのかなとは思いますね。2人がロボット、ロボットというか何かしらの人工知能を持った何かが特定の領域に特化していて、任せられる、チームが組めるということは出てくるんじゃないかなとは思っています。
あとは何か新規サービスやWebサービスを作る時に……。「ストレージはどこにする?」と言ったら「ここのCloud Storage」を使おうとか。そういう話が出てくる中で、どこのAIのサービスを使おうかという技術選択をする場面がたぶん多くなってくる。そういうことが増えていく中で、AIのサービスを選ぶ時の知識とスキルはすごく大事になってくるかなと思いますね。
服部:ありがとうございます。
服部:他にいかがですか? ちょっともう時間もあれなので。
黒崎:じゃあ1ついいですか? 一時期マイクロサービスとかが流行って、また今はモノリシックなほうに流れが来て、モジュラモノリスとかも出てきて、集めるほうにまた来ていると思います。
もしかしたらまた何かマイクロサービス的な、分散させる方向にいくのかなとも思っています。というのも、コードインタプリタやファンクションコーディングとか、そういうのがあって、ああいうのとの相性を考えた時に、パーツごとにちゃんと独立して動いているというのがうまくできていれば、別にCopilotとかにコードを書いてもらわなくても、APIなのか何かしらのパーツのかたちで良い感じに分離していたら、もしかしたら、いわゆるファンクションコーディングとかができるような関数の一覧と、それぞれ何ができるのかを渡す。
そして、それぞれがちゃんと実装されていて、良い感じのJSONの入力に対してプロンプトで「良い感じにJSONのレスポンスをしてくれ」みたいな。すごく雑なプロンプトを書くだけでもしかしたらAPIができちゃうかもしれないじゃないですか。そういう可能性はあるのかなと。
コードを書くのを補助してもらうというか、部品を提供してそれぞれをうまく組み合わせるところはAIにやってもらって。そうすると、何かしらのAPIを実装することなく、それっぽいものがもしかするとできちゃうかもしれない。
そうなると、ちゃんとしたパーツを作るということで、またマイクロサービスみたいな流れが来るのか・来ないのかみたいなことは思っていたりします。
服部:ありがとうございます。では時間になりましたので、ここで締めたいと思います。チームがどうなるのかみたいなところとか、AIがチームに入ってくるみたいな話とか、アーキテクチャのところとかもありましたが、そこらへんは誰もわかっていないところです。
なので、みなさんもGitHub Copilotを使いながら、Xなんかでぜひ「これはこうなのかもしれない」「ああなのかもしれない」みたいな議論をいろいろなところで繰り広げてもらえると我々も幸いかなと思います。
みなさんありがとうございました。拍手をお願いします。
一同:ありがとうございました。
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