お疲れ様です。ゆうきです。
AIを「道具」として使えてますか？それとも、AIに「使われてる」側ですか？
昨日のYouTube「だべってるだけで月120万。AI時代のエンジニアの稼ぎ方がヤバい」は見てくれましたか？
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動画では「判断する力が大事」「AIは脅威じゃなくてレバレッジ」って話をしたんですけど、「じゃあ具体的にどうすればいいの？」ってなりますよね。
今日はまさにそこの話。
「具体的に、どうやってAIをワークフローに組み込むか」を全部書きます。
最近、車で遠出したんですよ。
奥さんと一緒にちょっと離れた温泉に行こうって話になって、カーナビをセットして出発した。
で、途中でカーナビが「次の交差点を右折」って言うんですけど、僕はその道を何回か走ったことがあって、「いや、ここは右じゃなくて直進した方が空いてる」って分かってたんですよね。
奥さんが「カーナビ右って言ってるよ？」って言うんですけど、「大丈夫、こっちの方が空いてるから」って直進した。結果、15分早く着いた。
で、帰りはまだ走ったことない道だったんで、カーナビ通りに走ったんですよ。
知らない道はカーナビに従った方が安全だから。
奥さんは「行きと帰りでカーナビの使い方変えるんだね」って笑ってたんですけど、これ、まさにAIとエンジニアの理想的な関係だなって思ったんですよね。
どういうことかっていうと。
知ってる道では自分の判断が勝つ。
知らない道ではカーナビ（AI）に頼る。
でも最終的にハンドルを握ってるのは自分。
これがAI時代のエンジニアのワークフローの本質なんですよ。
動画で「先輩がだべってるだけで120万もらえてるのは、判断する力の価値が上がってるから」って話したんですけど、「頭に集中する」って具体的にどういうことかっていうと、
「どこはカーナビに任せて、どこは自分で判断するか」を決めること自体なんですよね。
カーナビに100%従う人は、道を覚えない。渋滞にハマっても「カーナビが言ったから」で思考停止する。
逆に「カーナビなんかいらない」って全部自分でやる人は、知らない道で迷って時間を浪費する。
どっちもダメなんですよ。
これ、料理でも全く同じことが起きてるんですよね。
プロの料理人がレシピ本を持ってないわけじゃないんですよ。
持ってるんです。
でもレシピ本の使い方が素人と全然違う。
素人はレシピ通りに作る。
「塩小さじ1」って書いてあったら、小さじ1入れる。
プロは「この食材は水分が多いから、塩は少し多めにした方がいい」って自分で判断する。
レシピは参考にするけど、最終判断は自分の舌と経験。
レシピを「答え」として使うか、「参考情報」として使うか。
この差なんですよ。
AIも全く同じで、AIが出したコードを「答え」としてそのままマージする人と、「参考情報」として受け取って自分で判断してからマージする人。ここで月単価50万と100万の差がつくんですよね。
じゃあ具体的に、僕がどうやってAIをワークフローに組み込んでるか。
正直に全部話すと、こんな感じなんですよ。
1. 朝、タスクを確認する時。
まず「今日やるべきこと」を自分で整理する。
ここはAIは使わない。
なぜかっていうと、「何が重要か」の判断は、チームの状況とかビジネスの文脈を知ってる自分にしかできないから。
カーナビで言うと「どこに行くか」を決めるフェーズ。
これは自分で決める。
2. 実装に入る時。
ここでAIを使い始めるんですよね。
ボイラープレートの生成、テストコードの下書き、ドキュメントの雛形。
ここはカーナビに任せるフェーズ。
知ってる道（何度もやってる定型作業）でも、AIに任せた方が速い場合は任せる。
ただし、AIが出したコードは必ず自分で読む。
「なぜこう書いたか」を説明できない状態ではマージしない。
これは前回のメールで話した通り。
3. 設計を考える時。
ここはAIを「壁打ち相手」として使うんですよ。
「こういう構成を考えてるんだけど、他にどんなアプローチがある？」って聞く。
AIの回答は「こういう手もありますよ」っていう選択肢を増やすためのもの。
最終的に「うちのチームにはこっちが合ってる」って判断するのは自分。
カーナビで言うと「いくつかルートを表示させて、最終的にどれを走るかは自分で選ぶ」。
これなんですよね。
4. レビューする時。
AIにセキュリティチェックやパフォーマンスの問題点を洗い出させる。
でもマージするかどうかの最終判断は自分。
「AIがOKって言ったから」は絶対に理由にしない。
なんで僕がこのワークフローにたどり着いたかっていうと、SES時代の失敗があるんですよ。
当時、先輩に言われたことをそのまま実行してたんですよね。
「ここはこう書いて」って言われたら、なぜそう書くのか考えずにそのまま書いてた。
結果、先輩がいなくなった瞬間に何もできなくなったんですよ。
自分で判断する力が全く育ってなかったから。
AIに全部任せるのは、あの時と同じ構造なんですよね。
先輩の代わりにAIに頼ってるだけ。
AIがいなくなったら（あるいは的外れな回答を出した時に）、自分では何もできない。
だから僕は、AIを使うときでも「自分で判断する部分」は絶対に手放さないと決めてるんですよ。
カーナビがなくても目的地にたどり着ける自分でいる。
でもカーナビがあれば、もっと速くたどり着ける。
これがAIとエンジニアの理想的な関係なんですよね。
動画で話した「AIは脅威じゃなくてレバレッジ」っていうのは、こういうことなんですよ。
カーナビを脅威だと思ってる人はいないですよね。
「カーナビのせいで運転手がいらなくなる」なんて誰も言わない。
むしろカーナビがあるから、知らない道でも安心して走れる。
AIも同じで、AIがあるからこそ、自分の「判断する力」を最大限に活かせるんですよね。
作業はAIに任せて、判断に集中する。
これでエンジニアの価値はむしろ上がるんですよ。
3年後に「AIがあるおかげで単価が上がった」って言えるか、「AIの使い方がわからなくて取り残された」って言うか。今の動き方で決まるんですよね。
で、この「判断する力」って、実はAI以前からエンジニアのキャリアを左右してた力なんですよ。
「次にどの技術を学ぶか」
「どの現場を選ぶか」
「スキルシートに何を書くか」
「面談で何を伝えるか」
全部、判断。
AI時代にこの判断力がさらに重要になっただけで、元々キャリアを決めてたのはずっとこの力なんですよね。
この「判断する力」を現場で実践したい人は、 僕が作った改善の錬金術師という教材があります。
「課題を見つけて改善を提案する」っていう、 動画で話した月単価100万の人がやってることの具体的なやり方を全部入れてます。
カーナビに従うだけの人から、自分で道を選べる人になるための型なんですよね。
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登録後、メールで教材の詳細をご案内します。
ゆうき
