はじめに

この記事はAI時代に取り残されそうな同世代のエンジニアへのエールと自身の備忘記事です。

世はまさに大AI時代

AIが検索ツールの如く当たり前のように使われるようになっている昨今ですが、正直なところ、私はあまりAIを開発現場レベルで使ったことはありませんでした。

AIの利用は自社の仕組みづくりやルール設計に時間を割いていたことが多く、AIは「考えを整理するための壁打ち相手」くらいの立ち位置。

便利だとは思っていたけれど、AIを開発現場レベルで実装や設計の主役になる存在ではなかった、というのが本音です。

そんな私が、AIを積極的に使い倒している現場に出向することになり、ここ最近は毎日が学びの連続です。

せっかくなので、今の自分なりのAIの使い分けを備忘として残しておこうと思います。

設計フェーズは Gemini/Chat-GPT

業務アプリの開発に関わることが多いのですが、社内専用に閉じたシステムでなければ、この二つはかなり頼れる存在ですね。

仕様の把握、要件の整理、提案内容の壁打ち。このあたりは本当に強い。

ネット記事でよく見かける「xxxを正しく使う方法」みたいなものは、正直ほとんど知りませんが、それでも普通に会話して、設計の相談を投げるだけで成立してしまう。

細かい作法を知らなくても使える、という点も含めて「この子達すごいな」と思っています。

実装フェーズは Cursor / Claude Code

実装まわりは、状況によって使い分けています。

個人開発では VSCode + GitHub Copilot を使うことが多かったのですが、Copilotはよく言われる通り「補完AI」として本当に優秀です。

次に書くコードの予測精度が高く、極端な話、タブキーを押しているだけで進んでいく感覚すらあります。

0→1で全部お任せ、というよりは、自分のペースで実装を進められる。

その分、意図しない実装が入り込みにくく、事故が起きづらいのかもしれません。

……知らんけど。

一方で、「とにかく爆速で形にしたい」という場面では、Cursor や Claude Code がかなり効いてくるなと実感しました。

たとえば、基本設計でよくある Excel の画面設計イメージを Cursor に読み込ませると、数分で画面を再現してくれます。再現度高すぎてキャプチャそのまま貼り付けてるのかと思いました。

バックエンドも、処理設計がしっかり書けていれば、Claude Codeの分析力とコード生成スピードで一気に進むのではないでしょうか。「処理設計がしっかり書いていれば」とは、どういう状態かわかってませんけどね笑

とにかく、ここら辺のAIは習うより慣れろ、百聞は一見にしかず、とりあえず使ってみたら凄さを実感できました。無料枠はすぐに終わってしまうので課金は必要ですが、課金するほどの価値あるなと思います。

「何が違うのだろう」などと詮索から始めなくても大丈夫です。とりあえず使ってみましょう。楽しいですよ (語彙力)

現在もまだまだ絶賛実装中なので、この二つは今後も新しい発見があれば追記していきたいところです。

個人的に一番「すご…」となった話

少し現場の話からは逸れますが、個人的に一番衝撃を受けたのは、弊社の有馬さんが使い倒している Google の Antigravity です。

やっていることはとてもシンプルで、

1. Geminiで要件を詰めて壁打ち
2. それをプロンプトに落とす
3. Antigravity に食わせる

これで終わり。

実際に、趣味でポートフォリオアプリを作ってみたのですが、数時間で完成してしまいました。

従来なら、1ヶ月くらいかけて、数十万円はかかっていた規模感です。

私がやったことといえば、APIキーを環境変数に設定して、コマンドの実行を承認しただけ。

「こんなに楽な仕事だったらいいのにね」と思わず口に出ました。

ありがとう、生成AI。

これからについて

4月から育休に入るため、いったん現場を離れます。

ただ、このタイミングだからこそ、腰を据えてAIと向き合ってみたいと思っています。

「使える人」になるというより、「どう付き合うと仕事が楽になるのか」を、自分なりに掴みにいく期間にしたい。

また現場に戻ったとき、今より少しでも良い仕事ができるように。

引き続き、学びがあればこうして残していく予定です。

同じように「生成AI、気になってるけど現場ではまだ…」という方の参考になれば嬉しいです。

前向きに、でも足元は地に足つけて。

AI時代、ちゃんと楽しんでいきましょう。