AI時代のエンジニアリングキャリアを強化するための5つのアクション
- AI活用度を評価するための新指標を学ぶ
AI活用度を評価することで、キャリアの差がどう生まれるかを理解し、自分のキャリアの進路を明確にすることができます。6ヶ月以内に新指標を学んで、実践に移すことが重要です。（どうやって検証する？7ヶ月後に自分のキャリア成長をレビューし、改善点を確認する)
- AI導入による人材戦略変化を企業内で3ヶ月以内に確認する
AI導入が企業の人材戦略にどのような影響を与えるかを理解することで、自分がどのように適応すべきかを見いだすことができます。（どうやって検証する？3ヶ月後に企業内で開催されるセミナーに参加し、変化を確認する)
- AI学習を日常に取り入れるための心構えを身につける
AI学習を日常に取り入れることで、最新の技術に適応し続けることができます。1ヶ月以内にAI関連の学習を始め、毎日15分間学習することが効果的です。（どうやって検証する？2ヶ月後に自分のAIスキル向上を自己評価する)
- AIスキル習得を学生や新卒志望者が実践する
AIスキルを早期に習得することで、将来のキャリアに大きな差をもたらすことができます。1年以内にAI関連のコースを修了し、実践的なプロジェクトに参加することが重要です。（どうやって検証する？1年後に自分のポートフォリオをレビューし、応募する)
- AI時代の昇進基準「生産性×スコープ」に注目し、実践する
AI時代の昇進基準を理解し、それに基づいて自分の仕事を最適化することで、キャリアアップを促進できます。3ヶ月以内に自分の生産性とスコープを評価し、改善計画を立てることが効果的です。（どうやって検証する？6ヶ月後に自分の昇進基準を再評価し、成果を確認する)
AIがソフトウェアエンジニア職へ与える最新インパクトを把握しよう
1. うーん、AIがソフトウェアエンジニアにどう影響するか、たぶん気になる人多いよな。正直、今どんな変化が起きてるのかとか、この先の業界の話をまとめてみた。なんでレイオフ多いのか、会社はAIをどう使いたいのか、とか。そのへんざっくり知りたい人にはまあ読んで損はないと思う、かな。
2. 例えば、「テクニカルスキルって今も重要？」とか、「エンジニアって今どういう立ち位置で、将来どうなるんだろ」とかね。あとは期待値の変化、それを現場でどう対応するか、新しいSWE（Software Engineer）像も簡単に整理してる。あと…「レイオフ続くのかな」みたいな不安なトピックも触れてるし。社員でも学生でも、とれる行動についても一応書いておいたよ。
3. まあ最近テック系ニュース見てる？大手のレイオフ続いてたり、ジェネレーティブAIツールがめちゃ伸びてたり、本当にここ数年激動な感じだよな。えっと…別にこれって普通の変化じゃなくて、未来予測つきにくい時代っぽい。ワクワク半分、不安半分みたいな。
4. AI楽観してる人もいるけど、正直職種によってはリスク増えた気がするわ。技術革新って昔からそうだったし（詳しくはIs AI going to replace me? | Apr, 2025 | Medium参照）。eコマースが小売破壊した例とかさ。PCも銀行や事務仕事ガッツリ減らしたし。スマホ登場以降パーソナルコンピューティング自体全部変わったしね。
5. 伝統的な仕事はいろいろ消えた中で、不思議とソフトウェアエンジニアだけは真逆だった気がするんだよね。新しい技術出る度にAppとかSaaS作れる人材めちゃくちゃ必要になったし、パンデミック期とかピーク状態だった。ただ…今回AIとの違い何？そこが最大ポイントっぽいなぁ、たぶん。
2. 例えば、「テクニカルスキルって今も重要？」とか、「エンジニアって今どういう立ち位置で、将来どうなるんだろ」とかね。あとは期待値の変化、それを現場でどう対応するか、新しいSWE（Software Engineer）像も簡単に整理してる。あと…「レイオフ続くのかな」みたいな不安なトピックも触れてるし。社員でも学生でも、とれる行動についても一応書いておいたよ。
3. まあ最近テック系ニュース見てる？大手のレイオフ続いてたり、ジェネレーティブAIツールがめちゃ伸びてたり、本当にここ数年激動な感じだよな。えっと…別にこれって普通の変化じゃなくて、未来予測つきにくい時代っぽい。ワクワク半分、不安半分みたいな。
4. AI楽観してる人もいるけど、正直職種によってはリスク増えた気がするわ。技術革新って昔からそうだったし（詳しくはIs AI going to replace me? | Apr, 2025 | Medium参照）。eコマースが小売破壊した例とかさ。PCも銀行や事務仕事ガッツリ減らしたし。スマホ登場以降パーソナルコンピューティング自体全部変わったしね。
5. 伝統的な仕事はいろいろ消えた中で、不思議とソフトウェアエンジニアだけは真逆だった気がするんだよね。新しい技術出る度にAppとかSaaS作れる人材めちゃくちゃ必要になったし、パンデミック期とかピーク状態だった。ただ…今回AIとの違い何？そこが最大ポイントっぽいなぁ、たぶん。
企業のレイオフ傾向とAI導入による人材戦略変化を知る
あ、ちょっと聞いて。Metaってさ、自分の部署のうち15〜20%ぐらいを「パフォーマンス低い」って判定して、リストラしようとしてるってNY Postで見かけたよ。Walmartもさ、1500人ぐらいコーポレート職から削減するって、組織再編とか言いつつWall Street Journalに載ってたっぽい。いやー…正直これ、やばくないかな？しかもTimes of Indiaの記事だと、この流れが他にもどんどん広まってて、全部で61000件くらい職が消えたらしいみたいなんだよね。
なんでこうなったのか考えちゃうよな。企業はやっぱ財務健全化したいし、それにAI使って生産性伸ばしたいから色々手を打ってる。でも裏で本当は何が話されてるか、とことんまでは分からないしね…。うーん、多分そういう細かい調整は上層部だけの会議で決まっちゃうこと多そう。でも外向けのサインもちょこちょこ出てきたりするし、自分でも情報読みながら今後どうすべきか考えないとダメかな、とか思ったりする。
まあ大手テック企業だと、最近LLMとかAIへの投資めっちゃすごくなってきてるよねー。例えば高価なデータセンター建設したり…。それにAI活用するのはエンドユーザー向けサービスだけじゃなくて、自社エンジニアやプロダクトマネージャーなんかにも日常的に効率上げてもらうためだったりしてさ。
最近トレンドっぽくなってきた指標なんだけど、エンジニアがAIでどれだけスピード・効率伸びているかを見る評価軸とか出現してるんだわ。具体的にはコード生成・AIによるレビュー・テスト自動化・バグ修正、それから内部ツール改善や顧客フィードバック解析までAI活用したぶん加点されるみたいなノリ。それで、その内容が年次サーベイとか四半期評価面談でもしっかりチェック対象になるという。
あと、「低パフォーマー」の選別についても - 前より遥かにハッキリ“アウトプット多いやつ／少ないやつ”区別しようとしている感じあるよね。もしAI使えず置いて行かれてたら次回リストラ候補入りやすくなる仕組みに変わった印象。「その根拠どこ？」と思うかもだけど、「Metaでは150人超チームには従業員15〜20%を『期待未満』分類しろ」という趣旨の2024-05-14付Business Insider入手メモ記事がNYPostにもあった。
ここまで徹底されるとなぁ…。毎日の業務でもAI使わないともはや現在も将来も危なくなる時代来てしまった気がする。「もう逃げ場無いじゃん」みたいな雰囲気になりつつある気がするよ、うん。
なんでこうなったのか考えちゃうよな。企業はやっぱ財務健全化したいし、それにAI使って生産性伸ばしたいから色々手を打ってる。でも裏で本当は何が話されてるか、とことんまでは分からないしね…。うーん、多分そういう細かい調整は上層部だけの会議で決まっちゃうこと多そう。でも外向けのサインもちょこちょこ出てきたりするし、自分でも情報読みながら今後どうすべきか考えないとダメかな、とか思ったりする。
まあ大手テック企業だと、最近LLMとかAIへの投資めっちゃすごくなってきてるよねー。例えば高価なデータセンター建設したり…。それにAI活用するのはエンドユーザー向けサービスだけじゃなくて、自社エンジニアやプロダクトマネージャーなんかにも日常的に効率上げてもらうためだったりしてさ。
最近トレンドっぽくなってきた指標なんだけど、エンジニアがAIでどれだけスピード・効率伸びているかを見る評価軸とか出現してるんだわ。具体的にはコード生成・AIによるレビュー・テスト自動化・バグ修正、それから内部ツール改善や顧客フィードバック解析までAI活用したぶん加点されるみたいなノリ。それで、その内容が年次サーベイとか四半期評価面談でもしっかりチェック対象になるという。
あと、「低パフォーマー」の選別についても - 前より遥かにハッキリ“アウトプット多いやつ／少ないやつ”区別しようとしている感じあるよね。もしAI使えず置いて行かれてたら次回リストラ候補入りやすくなる仕組みに変わった印象。「その根拠どこ？」と思うかもだけど、「Metaでは150人超チームには従業員15〜20%を『期待未満』分類しろ」という趣旨の2024-05-14付Business Insider入手メモ記事がNYPostにもあった。
ここまで徹底されるとなぁ…。毎日の業務でもAI使わないともはや現在も将来も危なくなる時代来てしまった気がする。「もう逃げ場無いじゃん」みたいな雰囲気になりつつある気がするよ、うん。
AI活用度を評価する新指標でキャリアの差がどう生まれるか探る
1. NvidiaのJensen Huangが「AIは完全に人間を取って代わるわけじゃない。ただ、ある分野だと今までの労働者より圧倒的（1,000倍とか）な生産性もある」って普通に言ってた。…うーん、まあ、確かに[3文字]。MicrosoftのSatya Nadellaも「社内リポジトリで20％～30％くらいAIによるコードのプロジェクトがある」みたいな発言をCNBCでしてたと思う。GoogleのSundar Pichaiは、「エントリークラスプログラマー自体を入れ替えるよりもサポート重視っぽくてさ、バグ直しとか単純系作業をAI担当、難しい箇所にはプログラマー集中…まあそんな流れらしい」（ET情報による）らしいよ。[15字文][8字][15字][8字]
2. それからYahooFinanceでもまたHuang氏、「AIが仕事奪うんじゃなくて、使いこなす人たちに負けるだけだよ？だから絶対使っとけ」と…。CRNでは彼、「全企業・全部署でAIアシスタント付く時代来ますよ」とも語ったっぽい。正直Big Techボス連中、もうエンジニア全員“もっと成果出せ！”的プレッシャーMAX。その上で誰も触ったことない新しいAI利活用法にも挑めという圧力ね。[大げさじゃなく本当、その空気さ][18字][28字][9字]
3. コーディング技術論？—うん、とりあえず、自分含め君みたいなタイプはたぶん「もっと知りたい派」でしょ。なのでソフトウェア業界話、一回整理すると、大事なのは言語習得数やテクスキル深度より「最終成果出す力」、ここ一択…そう思いませんか。[なんとなくぼやっとするけどマジだと思う]。[10-12-24-22]
4. キャリアふと省みても「地味でもしっかり完遂→結果的成功」という例、それしか見ない気がする。サービス会社側、お客さんへ価値提供し続けるしか商売できない。「どうやったか」は経営者あまり気にしてない場面多し。つまりアウトカム命！な感じかな。[これ本当そうじゃない？][6字＋45字＋13＋32]
5. 最近その流れ乗じてAIの魅力提案すごい強いよな。「超速攻で結果出します」的アピールに経営層も揺れる感じ。それ正直極端だけど、プログラム言語不明／バグ解析苦手／自動テスト経験なし—全部クリア不可でもまあそこそこ追いつけちゃうみたい。でも差ゼロにはならずとも、“一般平均との差”ほんと縮まる体感あり…おそらくだけど。[17+19+16+25]
6. さらにローコード・ノーコード普及で非IT勢すら軽量アプリ組めちゃって何なんこれ状態。ただ、その分だけ“同じ凡庸レベル”でもガチでAI駆使した側勝ち目増える。不思議だけど事実寄りかな。最後ちょっとこれ考えてみてほしい。疲れてきたからもうこの辺でいいかな。
2. それからYahooFinanceでもまたHuang氏、「AIが仕事奪うんじゃなくて、使いこなす人たちに負けるだけだよ？だから絶対使っとけ」と…。CRNでは彼、「全企業・全部署でAIアシスタント付く時代来ますよ」とも語ったっぽい。正直Big Techボス連中、もうエンジニア全員“もっと成果出せ！”的プレッシャーMAX。その上で誰も触ったことない新しいAI利活用法にも挑めという圧力ね。[大げさじゃなく本当、その空気さ][18字][28字][9字]
3. コーディング技術論？—うん、とりあえず、自分含め君みたいなタイプはたぶん「もっと知りたい派」でしょ。なのでソフトウェア業界話、一回整理すると、大事なのは言語習得数やテクスキル深度より「最終成果出す力」、ここ一択…そう思いませんか。[なんとなくぼやっとするけどマジだと思う]。[10-12-24-22]
4. キャリアふと省みても「地味でもしっかり完遂→結果的成功」という例、それしか見ない気がする。サービス会社側、お客さんへ価値提供し続けるしか商売できない。「どうやったか」は経営者あまり気にしてない場面多し。つまりアウトカム命！な感じかな。[これ本当そうじゃない？][6字＋45字＋13＋32]
5. 最近その流れ乗じてAIの魅力提案すごい強いよな。「超速攻で結果出します」的アピールに経営層も揺れる感じ。それ正直極端だけど、プログラム言語不明／バグ解析苦手／自動テスト経験なし—全部クリア不可でもまあそこそこ追いつけちゃうみたい。でも差ゼロにはならずとも、“一般平均との差”ほんと縮まる体感あり…おそらくだけど。[17+19+16+25]
6. さらにローコード・ノーコード普及で非IT勢すら軽量アプリ組めちゃって何なんこれ状態。ただ、その分だけ“同じ凡庸レベル”でもガチでAI駆使した側勝ち目増える。不思議だけど事実寄りかな。最後ちょっとこれ考えてみてほしい。疲れてきたからもうこの辺でいいかな。
経営層発言から読むソフトウェアエンジニア需要の今後を考えよう
あ、さっきGoogleのサンダー・ピチャイ（CEO）がETで「プログラミングがもっと多くの人にアクセスできたらワクワクする」って発言してたんだよね。理由も結構シンプルで、「今は正直その壁が高すぎるから」みたいな流れだった。いや、ホント、それ分かるな～！大げさに聞こえるけど、実際そうじゃない？
ここからはちょっとソフトウェアエンジニアの未来予想について話すけど、別にトンデモな夢物語じゃなくて、本当にありえそうな話なんだよね。なんならあと1～2年、長くても5年以内には実現しそうなイメージさ。
えっと、技術系企業だと知ってる人も多いと思うけど、ソフトウェアエンジニア（SWE）の社内ランク分けって普通にあるんだよね。例えば：Software Engineer 1（SWE1）、Software Engineer 2（SWE2）、Senior SWE、それからStaff SWEとかPrincipal SWE、更にTechnical FellowとかSystem Architectまで色々。
新卒はほとんどの場合SWE1から始まる。それでいわゆるIC（インディビジュアル・コントリビューター）としてキャリアを積んでいくんだけど、大抵の人はStaff SWEくらいまで進む感じかな。でも、Architectレベルまで上がるのは本当にごく一部なんだよな。
あと昇格の仕組みについてだけど…結局ね、「自分が次のレベル相当の生産性やアウトプットをちゃんと出せてるか」そこが一番見られてる気がする。スキルアップ大事なのは間違いないけど、「最終的に成果物が増えてる？」って部分で評価されやすいっぽい。
ここからはちょっとソフトウェアエンジニアの未来予想について話すけど、別にトンデモな夢物語じゃなくて、本当にありえそうな話なんだよね。なんならあと1～2年、長くても5年以内には実現しそうなイメージさ。
えっと、技術系企業だと知ってる人も多いと思うけど、ソフトウェアエンジニア（SWE）の社内ランク分けって普通にあるんだよね。例えば：Software Engineer 1（SWE1）、Software Engineer 2（SWE2）、Senior SWE、それからStaff SWEとかPrincipal SWE、更にTechnical FellowとかSystem Architectまで色々。
新卒はほとんどの場合SWE1から始まる。それでいわゆるIC（インディビジュアル・コントリビューター）としてキャリアを積んでいくんだけど、大抵の人はStaff SWEくらいまで進む感じかな。でも、Architectレベルまで上がるのは本当にごく一部なんだよな。
あと昇格の仕組みについてだけど…結局ね、「自分が次のレベル相当の生産性やアウトプットをちゃんと出せてるか」そこが一番見られてる気がする。スキルアップ大事なのは間違いないけど、「最終的に成果物が増えてる？」って部分で評価されやすいっぽい。
技術力より“成果”重視に移るAI時代、エンジニアはどう対応できるか理解する
やばっ！スキルが伸びるってさ、結局ガチで仕事の成果とか、もうバリバリ上がることに直結してんのよ！！うん、そこ超大事。昇進するときさ、「新しいスキル身につけました」だけじゃ全然足りなくて、「それ使ってちゃんと結果出してる？」ってとこが超見られるっていう。つまり…うーん、スキルって、「どうやってやるか」って話だよね。
でさ、はい次！Scope！範囲の話なんだけど、ここ勘違いしちゃダメ！単純に「出したもの多けりゃOK」とかじゃないから。たとえばさ、PR数とかバグ修正数とかドキュメント枚数とか…数字だけ見てもダメで、エンジニアとして「どこまで色んなことできて、それをまとめて終わらせられるか」が超重要なの！例えばSWE1だったらさ、小さいタスクに一点集中。で、SWE2とかSenior Engineerになってくると、一個でかい機能ごと任されるみたいなイメージ？さらにStaff Engineerまで行っちゃうとさ、もうプロダクト丸々一つ領域見たり、若手に仕事振ったり締切管理したり…え？責任範囲エグいって！要するに、この「どこまで面倒見るか」がScopeなんだわ。
それで、本題突入！前にも言ったけど「Productivity × Scope」でさ、会社がエンジニア評価するとき何見てるかって話。それがさー、AI登場してマジで一変しそう！AIの力借りたら生産性もScopeも要求水準めちゃ上がんの！！！この手書きした図見てほしい〜：縦軸が“Productivity x Scope”で、上に行けば行くほどヤバいレベルUP。今まで緑ペン（めっちゃ適当）で描いたとこが「昔ながら」のSWE。そのキャリアレベルごとの期待値みたいな。
当たり前だけどレベル上がれば成果もScopeもどーんとデカくなる。でもね…AIのインパクトやばすぎて、この期待基準自体ガツンと持ち上げられちゃう雰囲気ある！これから数年でもう、大手テック企業だったらまじ新しいキャリアレベル - これ青ペン（いやほんとに描いた） - ドーンって出てきそうな予感する。その具体例の1発目、「AI Software Engineer 1 (AI SWE1)」とかさ！ワクワクしかない！！！
でさ、はい次！Scope！範囲の話なんだけど、ここ勘違いしちゃダメ！単純に「出したもの多けりゃOK」とかじゃないから。たとえばさ、PR数とかバグ修正数とかドキュメント枚数とか…数字だけ見てもダメで、エンジニアとして「どこまで色んなことできて、それをまとめて終わらせられるか」が超重要なの！例えばSWE1だったらさ、小さいタスクに一点集中。で、SWE2とかSenior Engineerになってくると、一個でかい機能ごと任されるみたいなイメージ？さらにStaff Engineerまで行っちゃうとさ、もうプロダクト丸々一つ領域見たり、若手に仕事振ったり締切管理したり…え？責任範囲エグいって！要するに、この「どこまで面倒見るか」がScopeなんだわ。
それで、本題突入！前にも言ったけど「Productivity × Scope」でさ、会社がエンジニア評価するとき何見てるかって話。それがさー、AI登場してマジで一変しそう！AIの力借りたら生産性もScopeも要求水準めちゃ上がんの！！！この手書きした図見てほしい〜：縦軸が“Productivity x Scope”で、上に行けば行くほどヤバいレベルUP。今まで緑ペン（めっちゃ適当）で描いたとこが「昔ながら」のSWE。そのキャリアレベルごとの期待値みたいな。
当たり前だけどレベル上がれば成果もScopeもどーんとデカくなる。でもね…AIのインパクトやばすぎて、この期待基準自体ガツンと持ち上げられちゃう雰囲気ある！これから数年でもう、大手テック企業だったらまじ新しいキャリアレベル - これ青ペン（いやほんとに描いた） - ドーンって出てきそうな予感する。その具体例の1発目、「AI Software Engineer 1 (AI SWE1)」とかさ！ワクワクしかない！！！
ソフトウェアエンジニア職の進化と未来像に備えて動き始めよう
単刀直入に言うね。
1. Sundar Pichai（GoogleのCEO）、こんな話をしてた。「AIはエントリーレベルのプログラマーを助けるもので、置き換えるわけじゃない。繰り返し作業とかバグ修正はAIに任せて、人間のプログラマーはもっと難しいことに集中できるようになる」って。ちなみにこれはETから拾った話。
2. それからJensen Huang（Nvidia CEO）も言ってた。「AIは人間を全部置き換えたりはしない。でも一部の分野ではテクノロジーが従来の労働者より1000倍生産的になれる」。彼も「AIワーカー」と「伝統的ワーカー」を別物だって、スピーチでちゃんと分けてたよ。
さて、「AI Software Engineer 2（AI SWE2）」「Senior AI Software Engineer（Senior AI SWE）」「Staff or Principal AI Software Engineer」みたいな“AIラベル”付きポジションについてだけど、その肩書き…実はただカッコいいだけじゃなくて、めっちゃ明確な期待がある。「AIを駆使して普通とはケタ違いの成果を出せ」っていう感じ。
言い換えると、“昔ながら”のソフトウェアエンジニア（SWE）が手動でやってた細かい仕事も、全部自分で面倒見つつ、しかもアウトプットまでハイスペック求められる。それがデフォになりつつあって…いやほんとシビア。
例を挙げるとさ、今まで普通のSWE1が地道にやってた日々の小さい作業―例えばバグ直したり調査したり―これ全部AIで自動化できるだろ？そしたら浮いた時間と頭をもっと大きな開発とか設計改善とか、本当にやるべきことへ回す。それが期待されてる。そして最終的には「従来型SWE2」レベル以上になるよね？みたいな空気感。
Entry Levelエンジニアにも、この波けっこう直撃するっぽい。新人だから少しずつ覚えていけばいいや、なんて呑気なこと言ってられない時代になるかも。「今勉強していて数年後に就職…」みたいなら、この現実絶対知っとくべき。Pichaiさん何回も言うけど、「AI will help, not replace, entry-level programmers.」つまり複雑で大事な課題に集中する時間をくれる…とのこと。（by ET）
まあ、そうなるとさ…当然この流れ、「レイオフ」（解雇）の話ともセットになるよね。「前より生産性が超上がる＝人数そんなに要らなくなる」。企業側としては採用数減らす方向になるよね。それが今テック界隈じゃ当たり前になってきてる。ただ、一点注意。「仮に15人いたチーム全員‘伝統的’から‘A I SWE’ に変わったとして、生産性1倍→1.5倍までアップ。でもすぐ15人→10人へ激減…とは限らない」。多分12人ぐらいには絞るだろうけど、そのぶん「納期短縮＆もっと高い価値を出せ」って求められ方になる感じ。
簡単に言えば、「何人クビ」じゃなくて、「全体成果２倍＆人数ちょっと減」、そういうニュアンス近い気する。
最後に、“Implementation”（導入）はマジで簡単じゃ済まないと思う。色んな仕掛けや問題点ゴロゴロ出てくる予感しかしない。
1. Sundar Pichai（GoogleのCEO）、こんな話をしてた。「AIはエントリーレベルのプログラマーを助けるもので、置き換えるわけじゃない。繰り返し作業とかバグ修正はAIに任せて、人間のプログラマーはもっと難しいことに集中できるようになる」って。ちなみにこれはETから拾った話。
2. それからJensen Huang（Nvidia CEO）も言ってた。「AIは人間を全部置き換えたりはしない。でも一部の分野ではテクノロジーが従来の労働者より1000倍生産的になれる」。彼も「AIワーカー」と「伝統的ワーカー」を別物だって、スピーチでちゃんと分けてたよ。
さて、「AI Software Engineer 2（AI SWE2）」「Senior AI Software Engineer（Senior AI SWE）」「Staff or Principal AI Software Engineer」みたいな“AIラベル”付きポジションについてだけど、その肩書き…実はただカッコいいだけじゃなくて、めっちゃ明確な期待がある。「AIを駆使して普通とはケタ違いの成果を出せ」っていう感じ。
言い換えると、“昔ながら”のソフトウェアエンジニア（SWE）が手動でやってた細かい仕事も、全部自分で面倒見つつ、しかもアウトプットまでハイスペック求められる。それがデフォになりつつあって…いやほんとシビア。
例を挙げるとさ、今まで普通のSWE1が地道にやってた日々の小さい作業―例えばバグ直したり調査したり―これ全部AIで自動化できるだろ？そしたら浮いた時間と頭をもっと大きな開発とか設計改善とか、本当にやるべきことへ回す。それが期待されてる。そして最終的には「従来型SWE2」レベル以上になるよね？みたいな空気感。
Entry Levelエンジニアにも、この波けっこう直撃するっぽい。新人だから少しずつ覚えていけばいいや、なんて呑気なこと言ってられない時代になるかも。「今勉強していて数年後に就職…」みたいなら、この現実絶対知っとくべき。Pichaiさん何回も言うけど、「AI will help, not replace, entry-level programmers.」つまり複雑で大事な課題に集中する時間をくれる…とのこと。（by ET）
まあ、そうなるとさ…当然この流れ、「レイオフ」（解雇）の話ともセットになるよね。「前より生産性が超上がる＝人数そんなに要らなくなる」。企業側としては採用数減らす方向になるよね。それが今テック界隈じゃ当たり前になってきてる。ただ、一点注意。「仮に15人いたチーム全員‘伝統的’から‘A I SWE’ に変わったとして、生産性1倍→1.5倍までアップ。でもすぐ15人→10人へ激減…とは限らない」。多分12人ぐらいには絞るだろうけど、そのぶん「納期短縮＆もっと高い価値を出せ」って求められ方になる感じ。
簡単に言えば、「何人クビ」じゃなくて、「全体成果２倍＆人数ちょっと減」、そういうニュアンス近い気する。
最後に、“Implementation”（導入）はマジで簡単じゃ済まないと思う。色んな仕掛けや問題点ゴロゴロ出てくる予感しかしない。
AI時代の昇進基準“生産性×スコープ”への対応方法を具体的に知ろう
やばい、ちょっと興奮してきた！今企業で何が起こってるかって言うと、マジでリストラが絶賛進行中なんだよ！今この瞬間もさ、全社員が新しい基準で見直されてるし、「ボトム」つまり低パフォーマーって呼ばれてる人たちは、定期的にガチでレイオフされる流れ！多分、1年とか2年で今の下位層はある程度いなくなっても、解雇自体が終わることはなさそうだな。ていうか、AIエンジニア同士の争いも、あと5年経ったら絶対ヤバくなると思う。企業としては「最強だけを残したい」って、もうそれしかないんだろうね、怖！
そして、これから全社内キャリアガイドラインもアップデートされていくっぽい。AIでどれくらい生産性上げられるか、それが数値で要求されちゃう時代が来るぞ！まぁ、正直当たり前になってきてない？そうなると、そのAI生産性が新しいレイオフ基準にもなっちゃう。冷たい世界！
さらにさらに、採用面接まで激変しそう…！絶対に「AIラウンド」みたいな選考過程が追加されそうじゃない？面接官からさ、「普段AIどう使ってんの？」とか「ChatGPT使って週末計画立てたことある？」みたいな話めっちゃ振られる気しかしない！ぶっちゃけプライベートまで聞かれんの面倒くさいしビビるけど…実際そこ重視されたら面白すぎ笑
正直、この流れ見て「全部自分には無理だわ〜勝てる気しない…」みたいに一回落ち込む人もいると思う。でも、ちょっとだけ粘ったほうがいいよ。ちゃんと方法は残ってるし、自分で選択して未来を作る力も全然ある。成長したい意志さえ失わなきゃ余裕余裕！
もし今この業界にいるなら、一回全部捨てるくらいの気持ちでリセットする覚悟持つとマジで強い。AIについてまたゼロから学ぶくらい、新しいスタートを切った方が絶対いい。逆に、経験積みまくって「自分プロだから！」みたいに思ってる人ほど、そのプライドとか蓄積したものに甘えちゃって動けなくなる罠あるから要注意！でも、その古いやり方捨てられる勇気…ここめちゃくちゃ大切！！！
そして、これから全社内キャリアガイドラインもアップデートされていくっぽい。AIでどれくらい生産性上げられるか、それが数値で要求されちゃう時代が来るぞ！まぁ、正直当たり前になってきてない？そうなると、そのAI生産性が新しいレイオフ基準にもなっちゃう。冷たい世界！
さらにさらに、採用面接まで激変しそう…！絶対に「AIラウンド」みたいな選考過程が追加されそうじゃない？面接官からさ、「普段AIどう使ってんの？」とか「ChatGPT使って週末計画立てたことある？」みたいな話めっちゃ振られる気しかしない！ぶっちゃけプライベートまで聞かれんの面倒くさいしビビるけど…実際そこ重視されたら面白すぎ笑
正直、この流れ見て「全部自分には無理だわ〜勝てる気しない…」みたいに一回落ち込む人もいると思う。でも、ちょっとだけ粘ったほうがいいよ。ちゃんと方法は残ってるし、自分で選択して未来を作る力も全然ある。成長したい意志さえ失わなきゃ余裕余裕！
もし今この業界にいるなら、一回全部捨てるくらいの気持ちでリセットする覚悟持つとマジで強い。AIについてまたゼロから学ぶくらい、新しいスタートを切った方が絶対いい。逆に、経験積みまくって「自分プロだから！」みたいに思ってる人ほど、そのプライドとか蓄積したものに甘えちゃって動けなくなる罠あるから要注意！でも、その古いやり方捨てられる勇気…ここめちゃくちゃ大切！！！
レイオフ継続と人員再構築の現場で何が起きているか見極めよう
えっと、Jensen Huang（NvidiaのCEO）が「AIが仕事を奪うんじゃなくて、AIをちゃんと使ってる人に奪われる」って話してたの、本当にYahooFinanceに出てたやつで合ってる。まあ、本人もAIは全力で活用すべきだってしつこく言ってる。
てかさ、技術なんて数年単位でバンバン変わるもんだし、今は何十年ぶりとかいうレベルで色々ひっくり返ってる感ある。昔のノリそのままでいるより、「全部分かってます」みたいな気持ちは一回捨てた方がいい。どのポジションでも一緒。ソフトウェアエンジニア一年目でも超ベテランのシステム設計者でも変わらないから、とにかく何でも学ぶってスタンス持った方が絶対いいと思う。
それで、ここ外せない話もあるんだけど…ETの記事[Microsoft Layoffs: Veteran engineers, middle managers, and high earners hit hardest]には、マイクロソフトでスキルやキャリア抜群のベテラン勢ですらリストラ対象になった例がいろいろ載ってた。25年勤めた人が誕生日当日に突然クビとかあったらしいし。何百万ドル規模のセキュリティバグ修正してた有名なエンジニアですら切られたりしてて、TypeScriptを最初から20年近く支えてきた超重要メンバーもアウトだったみたい。
あとFreddy Kristiansen（元Microsoftテクニカルエバンジェリスト）もLinkedInで「23年間いて10回以上レイオフ乗り越えたけど、ついに自分も呼ばれて荷物まとめることになった」的な投稿残してて。それだけじゃなくてGabriela de Queiroz（元AIディレクター）も「予想外な終わりから一週間」ってコメントしてたし、Reddit（r/technology）にもMS内AI部門ディレクターまで影響受けたって投稿されてたりする。本当に厳しい状況。
じゃあ自分どうすれば？多分やれることは2個ぐらい。
1. まず、自分の仕事や周りのタスクでAIに投げても大丈夫そうなこと探す。他の人にも提案したりシェアした方がいい。その情報ケチらず共有することが大事。他のみんなも真似して成果出せば、その蓄積自体評価されやすいし。ただ本気で続けるしかないかな…。
2. そして浮いた時間をどう活かすか。他のみんなと被らないポイントとか誰もまだ手つけてない課題とかへ突っ込むしかない。それくらいしか差別化できる手段無いんじゃ…正直今考えうる中で一番戦える方法だと思うよ。
てかさ、技術なんて数年単位でバンバン変わるもんだし、今は何十年ぶりとかいうレベルで色々ひっくり返ってる感ある。昔のノリそのままでいるより、「全部分かってます」みたいな気持ちは一回捨てた方がいい。どのポジションでも一緒。ソフトウェアエンジニア一年目でも超ベテランのシステム設計者でも変わらないから、とにかく何でも学ぶってスタンス持った方が絶対いいと思う。
それで、ここ外せない話もあるんだけど…ETの記事[Microsoft Layoffs: Veteran engineers, middle managers, and high earners hit hardest]には、マイクロソフトでスキルやキャリア抜群のベテラン勢ですらリストラ対象になった例がいろいろ載ってた。25年勤めた人が誕生日当日に突然クビとかあったらしいし。何百万ドル規模のセキュリティバグ修正してた有名なエンジニアですら切られたりしてて、TypeScriptを最初から20年近く支えてきた超重要メンバーもアウトだったみたい。
あとFreddy Kristiansen（元Microsoftテクニカルエバンジェリスト）もLinkedInで「23年間いて10回以上レイオフ乗り越えたけど、ついに自分も呼ばれて荷物まとめることになった」的な投稿残してて。それだけじゃなくてGabriela de Queiroz（元AIディレクター）も「予想外な終わりから一週間」ってコメントしてたし、Reddit（r/technology）にもMS内AI部門ディレクターまで影響受けたって投稿されてたりする。本当に厳しい状況。
じゃあ自分どうすれば？多分やれることは2個ぐらい。
1. まず、自分の仕事や周りのタスクでAIに投げても大丈夫そうなこと探す。他の人にも提案したりシェアした方がいい。その情報ケチらず共有することが大事。他のみんなも真似して成果出せば、その蓄積自体評価されやすいし。ただ本気で続けるしかないかな…。
2. そして浮いた時間をどう活かすか。他のみんなと被らないポイントとか誰もまだ手つけてない課題とかへ突っ込むしかない。それくらいしか差別化できる手段無いんじゃ…正直今考えうる中で一番戦える方法だと思うよ。
現役エンジニア向け、日々AIに学び変わり続ける心構えを持つ方法
単刀直入に言うよ！最近は、自分よりちょっと難しそうな課題、バンバン挑戦した方が絶対いい！去年まで触らなかったオーガナイゼーションの壁とか、カルチャー的なハードル、それに技術っぽいゴタゴタやプロダクトのトラブルも全部アリ！とにかく「これ！」っていうテーマを自分で見つけて、それ解決する方向で動いた方が、マジで成長スピード上がる！
さてさて、AIとかLLM（Large Language Model）の最前線ニュースも超大事。めちゃくちゃ世界動いてるからさ、自分の日常業務や会社でどう使えるかな？どんな形でウチのメリットになりそう？って頭働かせてみて。漠然と調べるより、その視点あるだけでも面白さヤバい！
ああ、もし学生だったら結構ヒヤッとするよね。「安定だし稼げそう」って思って選んだ道なのに世間は急展開！就職のタイミングではもう遅れ気味…なんて想像すると本当不安。でも悩むくらいなら手ぇ動かしたほうが早い！！
だからさ、とりあえずAIやLLM関連ニュースには突撃参加！今起きてること、とりあえず観察。そして実際にAIツールを勉強にも生活にも突っ込んで使う。それやっとけば面接官から「どんな感じでAI使ってます？」みたいな質問来ても堂々と言えるし。
例えば旅行予約も寮費計算もサクッとAI頼れば時短できる！ただし、宿題とかレポートはズルしないで絶対自力！！そこだけは守ろうね。
もし「もう一歩攻めたい！」ならオープンソースプロジェクトのコード書きとか難しい作業部分だけAI助けてもらうの全然OK。でも基礎演習とか単純作業は自分自身でもゴリゴリやった方が後悔なし！！
さてさて、AIとかLLM（Large Language Model）の最前線ニュースも超大事。めちゃくちゃ世界動いてるからさ、自分の日常業務や会社でどう使えるかな？どんな形でウチのメリットになりそう？って頭働かせてみて。漠然と調べるより、その視点あるだけでも面白さヤバい！
ああ、もし学生だったら結構ヒヤッとするよね。「安定だし稼げそう」って思って選んだ道なのに世間は急展開！就職のタイミングではもう遅れ気味…なんて想像すると本当不安。でも悩むくらいなら手ぇ動かしたほうが早い！！
だからさ、とりあえずAIやLLM関連ニュースには突撃参加！今起きてること、とりあえず観察。そして実際にAIツールを勉強にも生活にも突っ込んで使う。それやっとけば面接官から「どんな感じでAI使ってます？」みたいな質問来ても堂々と言えるし。
例えば旅行予約も寮費計算もサクッとAI頼れば時短できる！ただし、宿題とかレポートはズルしないで絶対自力！！そこだけは守ろうね。
もし「もう一歩攻めたい！」ならオープンソースプロジェクトのコード書きとか難しい作業部分だけAI助けてもらうの全然OK。でも基礎演習とか単純作業は自分自身でもゴリゴリやった方が後悔なし！！
学生や新卒志望者が今から実践すべきAIスキル習得＆PRポイントを押さえる
正直なところ、履歴書書くならさ、自分が本当にAI使ってガチで結果出したエピソード、もう遠慮なくガンガン入れるべき！やったことは全部武器だし、なんなら「どのくらいAIスキル持ってるか」も全部具体的に列挙！マジでここ、めちゃ重要ポイント！！
それで、AIコースとか技術系のカリキュラムの話だけど……いやー、大学とか専門学校が本気でLLMとかAIの実践力つけてくるまで多分10年はかかると思う。ぶっちゃけヤバくない？そんな悠長に待てるわけない！！もう無料オンラインコースを毎月でも毎週でも攻めまくって、とりあえず自力でスキル爆速UP狙おう！
そしてね、それ学んだだけじゃなくて絶対LinkedInとか履歴書にも詳細にアピールしてほしい。内容すらよく覚えてない講座名を並べても何も証明にならんから、本当にちゃんと理解したこと・できたことをアウトプットして見せよう。「習いました」で止まってちゃダメ、「使った」「作った」までいこう！もう、アウトプット命！！
読んでくれて超ありがとう！今ちょっとテンション上がりすぎかもだけど、新しいアイデア拾えた人いたら最高に嬉しい！！質問でも反論でも感想でもいいから、とりあえずコメント残してよー！これ全部今頭バチバチ働かせながら考えたから、もし変なとこ気づいたらツッコミ大歓迎！！
それで、AIコースとか技術系のカリキュラムの話だけど……いやー、大学とか専門学校が本気でLLMとかAIの実践力つけてくるまで多分10年はかかると思う。ぶっちゃけヤバくない？そんな悠長に待てるわけない！！もう無料オンラインコースを毎月でも毎週でも攻めまくって、とりあえず自力でスキル爆速UP狙おう！
そしてね、それ学んだだけじゃなくて絶対LinkedInとか履歴書にも詳細にアピールしてほしい。内容すらよく覚えてない講座名を並べても何も証明にならんから、本当にちゃんと理解したこと・できたことをアウトプットして見せよう。「習いました」で止まってちゃダメ、「使った」「作った」までいこう！もう、アウトプット命！！
読んでくれて超ありがとう！今ちょっとテンション上がりすぎかもだけど、新しいアイデア拾えた人いたら最高に嬉しい！！質問でも反論でも感想でもいいから、とりあえずコメント残してよー！これ全部今頭バチバチ働かせながら考えたから、もし変なとこ気づいたらツッコミ大歓迎！！
