エンジニア

ソフトウェア開発・エンジニアリングプラクティス全般

9 件の記事

エンジニア 2026年7月26日

AIコーディング slop の解剖 ── なぜ足すばかりで消せないのか

一応動くのに、全体としては劣化していく——AI が量産するコードの症状を4つの軸に整理し、その根っこにある「削除の証明ができない」という制約と、コストを誰が払っているかを実証データから読み解きます。
エンジニア 2026年7月12日

AIを使うことは「成果物の外注」である

AI に頼むことはアプリ開発を外注するのと同じ——外注した瞬間に消えるプロセスと経験に注目して、身につけたいかどうかで使い方を選び分ける整理をします。
エンジニア 2026年7月9日

AIに勝てる人間の3つのスキル ── マッキンゼーの視点

2.5万体のAIエージェントを走らせる経営コンサルが挙げた「志・判断・創造性」——大規模導入した現場だからこそ見える人間の領分と、採用基準の変化を読み解きます。
エンジニア 2026年6月27日

AI が書き、AI がレビューする——品質保証の重心はどこへ移るか

AI が書いて AI がレビューするループが成立すると、従来の品質保証の構造は根底から変わります——コードの正しさを見る場所から、AI への指示の正しさとループの観察可能性へ重心が移ります。
エンジニア 2026年5月17日

レビューは信頼で回っている ── AI slop が溶かすもの

コードレビューは「著者が中身を理解している」という信頼の上に成り立つ分業——AI slop がその信頼をどう裏切り、チーム全員を遅くするかを整理します。
- #AIコーディング
- #囚人のジレンマ
エンジニア AIコーディング時代のエンジニア 2026年5月9日

AIコーディング時代のエンジニア生存戦略

AI が広さをタダで配る時代に、なぜ深さの価値が上がるのか——誰でもそこそこできる状況の裏側と、生き残るための一点突破を整理します。
- #AIコーディング
- #LLM
エンジニア AIコーディング時代のエンジニア 2026年5月8日

AIとの分業設計 ── どこを任せ、どこを握るか

AI に任せすぎると採点できず、握りすぎると遅い——生成と検証のコストから、任せる作業と握る作業の線引きを整理します。
- #AIコーディング
- #LLM
エンジニア AIコーディング時代のエンジニア 2026年5月7日

AIが消えた日に残るスキル

AI に任せきりのコードは本当に自分の力か——AIコーディングが消えた世界を想像して、空洞化するスキルとそうでないスキルを見分けます。
- #AIコーディング
- #LLM
エンジニアアジャイル 2026年5月3日

デュアルトラックアジャイルをチームに取り入れることになったので整理してみた

ディスカバリーとデリバリーを並走させるデュアルトラックアジャイルの考え方を、チームへの導入を機に自分なりに整理しました。「正しいものを作る」と「ものを正しく作る」の両立がテーマです。