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「書く」負担の消失と、肥大化する「読む」責務 かつてのソフトウエア開発は、人間が文字通り一文字ずつロジックを「書く」作業が中心だった。その風景を一変させたのが生成AIの台頭だ。その変化はエンジニアこそ身をもって感じていることだろう。 まつもとさんは、AIが普及した先にあるエンジニアの役割の移り変わりを、現場のリアリティを交えながらこう語った。 「開発現場には『レビュー』という文化がありますよね。属人的に開発を進めることで発生する見落としのリスクを回避するために、他の人が確認するためです。 AIがコーディングを代替するようになった今、開発業務に占めるレビューの割合がどんどん増えているといわれています。レビューそのものをAIで行うことも可能ですが、人間が全く手を出さないわけにはいかないのが現状です」 書く苦労から解放される一方で、人間には「AIが書いたものが正しいか」を判断する高度な査読能力が

龍が如くスタジオ技術責任者の伊東豊氏、および『龍が如く 極３ / 龍が如く３外伝 Dark Ties』プロデューサー兼ディレクターを務める堀井亮佑氏にインタビューを実施。ゲームギアタイトルの選定理由や、レトロゲーム復刻の裏側などについて興味深いお話をうかがうことができた。

はじめに 「2020年代はオブジェクト指向が衰退した」という言い方は、事実の一部だけを見て全体に拡張した見方です。実際に弱くなったのは、深い継承ツリーやUMLの完全記述、XMLやSOAPと結びついた重い企業開発の作法であって、オブジェクト指向の中核そのものではありません。 むしろ2020年代の主流言語や設計実践は、オブジェクト指向を否定する方向ではなく蒸留する方向に進みました。Goはinterfaceを暗黙実装にし、TypeScriptは構造的部分型を採用し、Swiftはプロトコル合成を前面に出し、Rustはtraitとトレイトオブジェクトで共有振る舞いと多相性を扱います。共通しているのは、固定的な階層より役割と合成を重視することです。 ところが現場で見えやすく弱くなったものが、ちょうど2000年代に「オブジェクト指向らしさ」の看板になっていました。そのため、看板が外れると建物まで消えたよ

こんにちは。ファインディでデータエンジニアをやっている開（hiracky16）です。 ファインディでは事業の成長に伴い、スプレッドシートで管理していたKPIダッシュボードの複雑さが限界を迎えつつありました。この記事ではLookerを導入し、derived_table→mart→dim/factと段階的にデータモデリングを進化させてきた過程を紹介します。ファインディが大切にしているバリューの一つであるスピードを損なわずにガバナンスを整えていくノウハウとして、参考になれば幸いです。 ファインディにおけるKPIダッシュボードの重要性と複雑性 Looker導入の背景 段階的なデータモデリングの最適化 derived_tableからの出発 martレイヤーの導入 dim/factモデルへの移行 移行時のガードレール整備 データアナリストの自律化と利用状況の変化 まとめ ファインディにおけるKPIダッ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近、draw.ioが公式のMCP Toolを公開しました。 draw.io はアーキテクチャ図を作成する際によく使われるツールで、主要なクラウドサービス（Azure、AWS、GCP など）のアイコンが豊富に揃っているため、とても便利です。 ただし、アーキテクチャ図を作る作業自体は意外と時間がかかります。 頭の中で構成を考えるのはそれほど難しくないのですが、実際にアイコンを探して配置し、接続して図を完成させるまでにはそれなりの手間がかかります。 そこでこのdraw.io の MCP Toolを使うと、LLMから直接アーキテクチャ図を生成

“アフターAIの世界”、エンジニアは何者になるのか？：AIが開発工程を覆う時代に問われる、役割の再定義 AIがコードを書き、設計を補い、テストまで担う時代に、エンジニアという職種はどこへ向かうのか。OpenAIの共同創業者やまつもとゆきひろ氏らの言葉と最新データを手掛かりに、AI時代のエンジニアに求められる役割を探ります。 コーディング、テストコードの生成、デバッグ、さらにはCI／CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）パイプラインの構築に至るまで、AI（人工知能）が介在しない工程を探す方が難しくなりつつあります。こうした動向を受け、「AIがエンジニアの仕事を代替するのではないか」という議論が、業界内で現実味を帯びて語られるようになりました。 テキストを扱う職種では、この変化が既に現実のものとなっています。実際、キャリア10年超のライターが「この仕事はAIで内製することになりまし

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 地元の友人がこれからエンジニアを目指したり、環境を整えたりする際に役立つよう、2026年の最新トレンドを反映したQiita向け記事を作成しました。 【2026年版】新人エンジニアが爆速で成長するための「最強の武器」ガイド エンジニアの世界へようこそ！2026年現在、開発環境の進化は凄まじく、「何を使うか」が生産性を数倍に変える時代になっています。 地元の友人たちが「最初からこれを知っておけば良かった！」と思えるような、実務で役立つAIツールとガジェットをまとめました。 1. AIツールを「副操縦士」にする 2026年、AI支援なしでコー

先日、たまたま、Microsoft のキャンパスで大学生の皆さんと話す機会があって、こんなことを聞かれました。 私は大学生で１年ぐらい前からエンジニアになったのですが、世の中は AI の世界ですけど、どうやって学んでいけばよいのですか？AI コーディングとかやったほうが良いのですか？ たしか、こんな質問だったような私なりの回答をシェアしておきたいと思います。たまたま、最近、これからは、AI が来るまでに、実際にプログラミングをゴリゴリやってきた層、つまり、シニアエンジニア以上の天下という話もきいて、まぁそらそうだなぁと思う一方、個人的にはこれからやる人もやりようによっては全然ええ感じにしかも早くなれるのではと思っています。 コーディングエージェントとやった方がいいか？そらそうよ。もうごりごりにやった方が良いでしょう。だって、もう我々はそれでプログラミングをするのだから。でも、安心していいけ

ダイビングインストラクターでもあるプラットフォームエンジニアのヤニック・ディクスケン氏が、加入しているスポーツ保険会社のポータルサイトで深刻な個人情報漏えいにつながる可能性のある脆弱(ぜいじゃく)性を見つけて報告したところ、保険会社のデータ保護責任者から「刑事犯罪になりうる」などとする文書が届いた経緯を自らのブログで公開しました。 I found a Vulnerability. They found a Lawyer. | Blog | Yannick Dixken https://dixken.de/blog/i-found-a-vulnerability-they-found-a-lawyer ディスクケン氏によると、脆弱性に気付いたきっかけはインストラクターとして学生を登録した際の手続きでした。学生向けに送られたメッセージに記載されていたユーザーIDが連番の数字になっていることから

突然ですが、こんな気持ちになったことありませんか？ 「ChatGPTって、なんとなく一般向けのツールっぽいんだよな」 「文章を書いてもらうくらいなら、Copilotで十分じゃない？」「API直接叩いた方がカスタマイズできるし」 エンジニアあるあるだと思います。APIが使えるからこそ、ChatGPTの公式UIをじっくり触ったことがないという方、意外と多いんじゃないでしょうか。 この記事では、そういった「なんとなく使いづらい」と感じる理由を一度整理した上で、知っておくと地味に得する使い道を3つ紹介します。 目次 エンジニアがChatGPTを敬遠する3つの理由 それでも知っておくと得する使い道 ① Advanced Data Analysis ── Jupyterより気軽にデータを触れる ② カスタムGPT ── チーム内のプロンプト資産を共有インフラにできる ③ 画像入力 × デバッグ ──

𝐏𝐫𝐢𝐬𝐦. @prism_thoughts エンジニアの先輩が「結婚は人生の一大プロジェクトだからちゃんと嫁の要件定義から始めた」と言ってて怖かったわ 要するに「嫁にどんな機能が欲しいか」を全て言語化した上でそれに当てはまる人と結婚したと 今は幸せらしい 2026-03-05 17:31:57

伊藤淳一 1977年生まれ、大阪府豊中市出身。株式会社ソニックガーデンのRailsプログラマ、およびプログラミングスクール「フィヨルドブートキャンプ」のメンター。ブログやQiitaなどでプログラミング関連の記事を多数公開している。将来の夢はプログラマーをみんなの憧れの職業にすること。主な著書に「プロを目指す人のためのRuby入門 改訂2版 言語仕様からテスト駆動開発・デバッグ技法まで」（技術評論社）などがある。 keyboard_arrow_down はじめに keyboard_arrow_down 本記事の対象読者 keyboard_arrow_down 本記事で説明することと、しないこと keyboard_arrow_down 鋭い人「コードレビューはAIにやらせればいいんじゃないの？」 keyboard_arrow_down コードレビューは何のため？ keyboard_arrow_

ピョン吉@webエンジニア @D8eGqajp2668ZpT 実はしれっと大手企業の社内SEに転職したけど、恥ずかしい話１日半で戦力外通告されて見切りつけられてしまった。。。 技術試験や3回に渡る面接を通過してもこういうことがあるんですね。。 2026-03-03 22:34:16

SmartHRでプロダクトエンジニアをしている大澤と申します。この記事では、バックエンドエンジニアである自分がフロントエンドのコードをLLMに頼って実装した際の反省点について紹介します。 現在、LLMはだいぶ良い感じのコードを書いてくれるようになってきています。Claude Opus 4.6が生成したRubyのコードはあまり手直しの必要を感じません。日々驚いています。 ですが、それは自分がRubyとRuby on Railsの知識があるからです。 私はTypeScriptとReactについてあまり詳しくありません。SmartHRでは頼もしすぎるフロントエンドが強い同僚の方々に助けられてコードを書いてきました。 LLMを使えばそれっぽい.tsxを出すことはできます。しかし、フロントエンドの経験に乏しい自分が「良さそう」と思うフロントエンドのコードのレベルは低いです。プロンプトの詳細度やコンテ

チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ（以下、Check Point）は2026年3月3日、同社の脅威インテリジェンス部門「Check Point Research」（CPR）が、AnthropicのAIコーディングアシスタント「Claude Code」に存在した重大な脆弱（ぜいじゃく）性に関する調査結果を公表したと発表した。 悪意のあるリポジトリー設定ファイルを通じて、遠隔でのコード実行やAPI認証情報の窃取が可能になる恐れがあるという。対象となる脆弱性は「CVE-2025-59536」と「CVE-2026-21852」。同社は調査結果をAnthropicに提供し、既に修正されたとしている。 Claude Codeに見つかった重大な脆弱性　開発者への3つの影響を深堀 CPRによると、この問題ではリポジトリー内に含まれる設定ファイルが攻撃の入口となったという。開発者が信頼されてい

かつて、ある愚かなエンジニアがいた。彼は意気揚々とマイクロサービス移行という壮大な計画を立ち上げ、2年という歳月を費やした。しかし完成の暁に彼を待ち受けていたのは、栄光でも賞賛でもなく、すでに陳腐化した設計と、ふたたび着々と積み上がる技術的負債という名の瓦礫の山であった。なんたる業か。なんたる滑稽か。 …

Anthropicは2026年1月29日（米国時間）、AI（人工知能）アシスタントがコーディングスキルの形成に与える影響について調査した研究論文について解説した。52人のソフトウェアエンジニアを対象とした比較試験の結果、コーディングにAIアシスタントを使用すると、新しいスキルの習得度が有意に低下する可能性があることが明らかになった。 AIコーディングを「使うか否か」「どう使うか」でスキルに差が出る？ これまでの研究では、AIアシスタントの活用によって一部の開発タスクが最大80％高速化されることが示されている。一方で、AI使用時に仕事への関与度が低下し、思考をAIに委ねる「認知オフローディング」が発生する可能性も指摘されてきた。 この研究では、認知オフローディングがスキル成長を妨げる可能性があるかどうかを検証した。コーディングはAIツールが急速に標準化している分野だが、エラーの検出やAIの監