2025.07.17
Product Engineering Night #9: Event Report and Personal Takeaways
Yesterday, I attended Product Engineering Night #9 - July Edition!
昨日、Product Engineering Night #9 〜7月号〜に参加してきました! とても学びの多い時間を過ごすことができたので、個人的な感想と気づきをシェアしたいと思います! https://product-engineer.connpass.com/event/361524/
:::message 本記事は参加者個人としての感想をまとめたものであり、特定の団体や組織の意見を代表するものではありません! LTや雑談の内容を自分なりにまとめたものなので、もし間違いがあれば、コメント等でご指摘いただけると嬉しいです! :::
Product Engineering Nightとは?
プロダクト志向のエンジニアが集まり、知見を共有し、議論を深める場です。 今回は9回目で、「デザインへの越境」と「AI時代のプロダクトエンジニアリング」というテーマでした。
イベントを通じて学んだこと
「とりあえず作る → 評価する」 プロセスは、システム開発でも有効
デザイナーの思考法である「逆推論」の話になります。 これは、「先に成果物(アウトプット)を沢山作った上で、後付けで最もらしい理由を見つける」というアプローチです。 先に大量に作った上で、それらを比較して最も良いものを選びます。
以下のツイートで紹介されていた図が分かりやすかったです。 https://x.com/manabuueno/status/1150082064609267712
上記の考え方は、エンジニアリングにも応用できそうと感じました。
Claude Codeでは、同時並行で作業が出来るので、「同じ作業を同時にやらせて、一番良かった結果を選ぶ」方法と近しく、最短でベストプラクティスに近づけるのではないか?と感じています! また、UIを作成する場合でも、「見た目のパターンを複数作り、一番いいものを選ぶ」方法が有効そうだと感じています。
AI時代でのエンジニアの採用基準と身につけるべきスキルについて
「AIツールを触りたいと思っています」では不十分で、実際にどれくらいの深さでAIをナビゲートできるかが重要という話がありました。 つまり、新しいツールへの順応性や意欲も今後は求められるようになる、と個人的に感じています。
他にも、
- 面接では、「AIでは代替できない、この人の価値は何か?」を探すのが大切
- 企業は、今後色々なことに挑戦するようになるから、幅広い知識がある人が有利になる
- 逆に、ある程度の人が幅広く何でも出来るようになるからこそ、専門性が大切になる。
など、沢山の視点を学ばせていただきました。
意思決定を楽しむ
AI時代におけるエンジニアの「意思決定」との重要性を学びました。 AIツールが進化する中で、ただツールを使って作るではなく、「なぜその設計を選んだのか」、「どうしてこの実装にしたか」という本質的な部分に焦点を当てるべき、というお話です。 また、「その決断を楽しむことが重要である」ことも学びました。
AI活用時は、コンテキスト整備が大切になる
AIに不要な情報を与えるとすぐにバグるという話から、「過不足なく適切な情報を構造化して渡すスキル」が、これからのエンジニアには必須になると話していました。 それに関連して、今あるドキュメントを構造化し、AIに食わせやすくする、という話もありました。
AIに忖度させない状況を作る
「AIも忖度をする」という話題もありました。AIは、人に対してお利口さんに振る舞う場面があるというものです。ユーザー気分を上げて、もっと沢山使ってもらえるようにするため、という話でした(実際どうか、は不明です…)
ただ、上記の内容を加味すると、「厳しくレビューして」という指示をしても、「厳しく見えるけど、本当に厳しいことはしない」という忖度が働く可能性があります。
そのため、「指示を出す」のではなく「指示を出さなくても思い通りに動く状況を作る」という考え方は、AIの特性を理解した上で、賢い付き合い方だなと思いました。 上記の例なら、「あなたは、テックリードで、AとBの選択肢のうち、どちらがいいと思いますか?」など、コードに対して評価させて、ユーザーには忖度をさせないような依頼の仕方をするのが大切、ということです。
「作ったら捨てる」のフェーズが来るかも
AIによって開発速度が上がることで、保守よりも作り直しが主流になる可能性がある、という話も出ました。 今のAIで作らせたコードは、保守性が高いとは言い難いです。 ただ、すぐに新しいものが作れるなら、「保守をせず作り直せばいい」が主流になるかもしれないな、と話していました。もちろん、今のAIでは、コンテキストの量に限りがあるため、小 ~ 中規模のアプリ限定という話も出てきました。 個人的には、非エンジニアの人がAIで作ったアプリの運用保守の案件が、大量発生しそう、と予想しています…
まとめ
今回のProduct Engineering Nightを通じて、プロダクト開発におけるAIを使った新たな価値提供の方法を沢山学びました。 とても素敵な時間を過ごさせていただきました! 次回も、ぜひ参加したいと思います!ありがとうございました!