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組織の AI 利用の活用度を測るシミュレータを作成しました。 自社での活用度と課題、伸びしろがどこに存在するのかなどを簡単にチェックできるので気軽に利用してみてください。
ai-score.co-routine.com
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Ryo｜AI 開発 × Vibe Coding
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Ryo｜AI 開発 × Vibe Coding
@ryo_vibecoding
これからはバイブコーディングの時代です。ガンガン AI を使って開発します。
Japan | AI Dev Katılım Şubat 2026
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@mayfairpostlude やっぱりそうですよね。
できるところに集中させてくる動きがあるので本当に忙しくなってきてます。
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@ryo_vibecoding 多分生成AIのせいでコードの生産量が増えて、様々なプロジェクトが同時進行する数が増えているからだとおもいます。ほんといそがしいですよ。ベンダーは容赦なく新機能と新バージョン出すし、おいつくの大変。
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なんか今年度仕事がめちゃくちゃ増えて来てるんだけど、AI に奪われるんじゃなくて、AI を武装した同僚に奪われるの間違いではないのか？って思えて来た。
パイの奪い合いを隣人とやる時代な感じがある。
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本当に生産性が上がってるなら 1 人あたりの予算は増額しても問題はないはずで、キャッシュコントロールが必要なら生産性を下げればいいだけのはずですけどね。
tatsuki@nobel_824
② 予算を溶かす「爆速」の生産性 Uberの事例はさらに凄惨です。CTOが1年分として確保していた予算が、わずか4ヶ月で底を突きました。エンジニアの84%がAIを使いこなし、コミットの70%がAI由来という「理想的なAI活用」を実現した結果、待っていたのは月間2,000ドル（約30万円）にも及ぶ1人あたりの請求書でした。生産性が上がるほど、会社のキャッシュが溶けていくという逆説的な構造に陥っています。
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大前提なんですが、実装の経験がついてくるとコード見なくても挙動から実装がなんとなく分かるようになって来ますし、AI が出す設計と挙動から何が原因かは分かるようになってくるんですよね。
これはエスパーとかって昔から言われて来た訳ですが、この経験則からの予測ができるとコードを見る頻度は劇的に下がって来ますね。
もちろん SQL の最適化とかが分かるわけではないので個別に調査させて叩く必要はありますが、別にコードを読むことだけで判断してる訳でもないので読む事もあるがそこだけに頼ってないとなる訳ですよね。
炎鎮🔥 - ₿onochin -@super_bonochin
まず大きな誤解は『コードはもう見ない』という主張が『大してエンジニアリングをしない人たち』のものだと思い込んでること。 残念ながら世間の知らない間にコーディングエージェント（という名の実は汎用エージェント）はとんでもない進化をしておりまして、最前線のエンジニア達も『コードは見ない』世界観というか、『コードを見ながら考える』なんてことは無い世界観になっておりまして。 なんつーか、ボンネットを開けてチラ見くらいはするけど、別にそこで細部を見ながら考えたりはしない、みたいな。 多分、『コードはもう見ない』に反論してる人達とは見てる世界が違う。 そのうちわかるよ。
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セキュリティのためだけに BFF を考えないといけない時代になりそうだなぁ。
徳丸 浩@ockeghem
はい、これはウェブAPI呼び出しの歴史から考えると腑に落ちるのですが、CORSの機能にCookie付与があることからもわかるように、 (1) 昔はクロスオリジンのAPIをCookieによるセッション管理で呼び出す方法が用いられていましたが、 (2) サードパーティクッキー規制などでそれが難しくなり、Authorizationヘッダによるトークン（保存先はlocalStorage）に変わるものの、 (3) 各APIの生トークンをクライアントに保持するのはやはり危険ということでBFFにトークンを隔離すると、 (4) もはやJWTによるセッション管理をクライアントでする必要はないということで伝統的なCookieによるセッション管理に回帰するという流れで考えるとわかりやすいと思います。
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@AVVZLEInBTBTlbR そうですね、本当に読まれてるのならそれで良いと思います。
問題は今のご時世は昔みたいに読まずに書くという事が出来なかったので、多くの目に晒された結果を利用してるという前提が崩れている可能性も考慮しないといけないかなと思います。
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例えばコードを読むべきだ派の人は Bun を使う時は必ずコード読むのだろうか。100万行のPRは作り手側ですら (全員読んでないとは言わないけど) 読んでない可能性はそこそこありそうだけど。
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ちょっとゲームっぽくオシャレなのでたまにボーっと長めてます
暁@akatuki_me
すごい、ClaudeCodeのCompactの進捗バーが実装されてる。これ時間かかって心配になるから見えてて助かる
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経営者視点を持つという話を見て毎回思うのは、経営者視点を持ったら社長の経営方針に腹立ってくる人増えそうで、本当に優秀な経営者の視点を持ってしまったら離反されないか? という事。
引き抜き離反されたら立派な経営者視点を持ってるとも言えそうだけど、嬉しいのかな?
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僕はちょっと違う気持ちです。
人間が作ろうが AI が作ろうがセキュリティは基本甘くなりがちで、今までは攻撃者側の攻撃リソースが不足していたので問題発覚が控えめだったと思っています。
なので、攻撃者がじゃんじゃん AI を使える時点で全ての事業者がプロダクトのセキュリティ強度を上げなくてはならないと思っています。
ここの軸を履き違えると自分たちはしっかりやってるから大丈夫なんて思って被害にあうんじゃないかと思います。
今まで大丈夫だとしても明日は大丈夫じゃない可能性が高いので、自分たちのプロダクトを自分で攻撃して検証していくしかないと思いますね。
赤木 宏志 | mijica CEO@mijica_akagi
最近、Claude CodeなどのAIエージェントを触っていて感じるのは、便利さの裏にある「セキュリティリスク」への懸念です。 AIは信じられない速度でコードを書きますが、人間のエンジニアが当然のように持っているセキュリティの素養まで、完璧に備えているわけではありません。 「速く作れる」今だからこそ、AIが書いたコードをどう安全にレビューし、本番に組み込んでいくか。その設計力こそが、エンジニアの新しい『技術』になっていきます。
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そうですね。問題の軸が間違っていて、やった方がいいのは分かりきってるが、今後どんどんそのコストが高くて難しくなるので各社がまごついてるうちに研究して確立させねばならないというミッションベースの話です。
せん@S_SenSq
AIにコーディングさせて人間がレビューしてたらどう考えても人間が物凄いボトルネックになるわけで、人間がコードを読むべきか否かなんて話じゃなくて、どうすれば人間はコードを読まずにAI生成のコードの品質を担保できるかって話だと思うんだけどな
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派遣は派遣の仕組み自体に問題があるので高級な業務は枠組みに乗せにくく、どうしても構造上の問題から低単価で苦しい案件になりがちだと思っていますね。
もちろんそんな事ない事業者もあるんでしょうけど、それは相当努力してるというだけで、他はその基準にはならないと思うんですよね。
ぶっかん@bukkan817
派遣という言葉に悪い印象を持ってない人がいるということに驚いています。
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@fumokmm ですよねー。
人数を減らされるのは僕もあると思うので、縮小したパイをとって案件を納められる能力は求められますね。
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そうなんですよね、私もそう思う。ただ、AI使うからって人数は減らされそう。
Ryo｜AI 開発 × Vibe Coding@ryo_vibecoding
AI を使って開発する人を雇った方が楽なのでお金払う側のままな気はしますけどねw
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来期まで維持できるかはさておき来期目標ラインまであと少しという感じになってきた。
ここまでくると積み上げて目標達成したい。
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AI を使って開発する人を雇った方が楽なのでお金払う側のままな気はしますけどねw
ロイヤルミルクティーふも@fumokmm
はたして発注側が自分で手を動かす（手を動かしてAIに依頼する）だろうか…
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そうですね。その信頼に足る範囲でスコープが切れないのであれば、それは人間にレビューさせても同じように信頼度が著しく低いレビューをさせる事になります。
そうなった場合に AI がとか、人間が、というのではなく、プロセスが失敗している原因に目を向けていないのはエンジニアリングではないと思うんですよね。
逆に、能力が低いエンジニアチームだったとしても、業務を行って顧客の信頼を獲得できている人は居て、そういった人たちは能力の限界点や責務に対し、誠意をもって対応できている筈なんですよね。
ようするに自分の能力を著しく越えたものを雑に扱わず、自分たちでコントロールできるサイズで前に進める方法を理解している筈という話です。
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これ見てて、どんだけ AI の性能が上がっても AI にレビューは任せられないって言ってる人はいそうだなぁという気持ちになった。
使う側がトンチンカンなら意味はないという話だし。
任せられない原因はスコープと検証プロセスにあるし、そこが確立できてないものは任せてはいけない (例え相手が人間であっても) という話でしかない。
単純に能力が足りない人には大きな仕事は任せられないという話なだけなんですよね。
深津 貴之 / THE GUILD, note@fladdict
AIDXは「昼寝してても解決しない問題」にフォーカスするんやよ。 ・ハルシネーション ・性能 ・透明性 ・設計力 ・記憶力 これらは全部、昼寝してるうちに未来のビッグテックが解決してる。 ・社長のAIに対する理解 ・弊社の業務理解とドキュメント化 ・人事制度と採用計画の刷新 ・導入方針とロードマップ策定と人材リスキリング これらは昼寝してても解決しない
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AI が書くソースコードを放置するとメンテコストが上がるという話も見たんですけど、なぜそれをリファクタリングさせない前提なのかはよくわからないですね。
問題があるなら直せば良く、リファクタリングが必要なら計画を立ててやらせてみれば良いんですよね。
もちろん上手くいかない時もありますけど、それは挙動をロックできてない実行計画とテストに問題があると思いますし、UML とかを見て判断できると思うんですよね。
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2ヶ月くらい前にこのアカウント作ってこれ言ってたら色々意見を貰ったのが良い思い出ですね。
流石に今はもうかなりこの論を支持する人が増えた感じがあります。
僕自身は去年夏くらいにはそこに向かって研鑽するべきという話を note でしていましたが。
Kyohei - OSS, 外資IT@labelmake
全diffを人間がレビューして理解するのは現実的じゃないけど、「雑に作っていい」という訳でもない。 レビュー対象をコードから別のものへ移すべきで、具体的には仕様とテストを重視すべきと考えている。 もはや自分にとってはそれらがソースコード。
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AI 関係なく、エンジニアってどんな領域でも新しい技術を受け入れて実践投入するために研鑽と検証を行って生産性や品質を上げてきたはずなんですけどね。
なぜか AI の話になると頑なに認めたくない人が多い印象です。
大平 之人(Yukito Ohira) | AI駆動開発@yohira_dev
現在進行形でゲームチェンジがすごい速度で起きてるので定期的にゼロから開発フローはそもそもどうあるべきかを考える時間を設けたほうが良い。 それをやらなかった結果がAI反対の殻に閉じこもって出てこないロートルエンジニアになるんですよ
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去年夏あたりからほぼ読まない縛りでやってますが、概ね問題なくという感じですね。
その変わり仕様の確認や設計、プラン、テストの観点など自然言語でのやり取りや構造の評価、プロセスの検証に力を入れてますね。
コードを読むのは CSS が上手くいかない時が圧倒的に多いですw
IFDOCO@IFD_OCO
個人的に一番賢くて潔いのが、「元エンジニアで今コードを全く読んでいない人」だな 長年積み上げてきた技術をスパッと捨て去り、あくまでも結果だけを中心に捉える立ち回り いやかっこいいっすね
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