業界も規模も違う3人のCTOが語る、自らの役割とAI時代の「エンジニアの価値」

【17-A-9】さまざまな業界で輝くCTO 十人十色の役割と事業貢献

生成AIの次に来た「4つ目の波」

　藤野氏は、従来型の機械学習から2010年代のディープラーニング、生成AIの時代を経て、今はフィジカルAIという「4つ目の波」が来ていると語る。同社がウェアラブルデバイスを設計した2018年当時は、まだ生成AIは存在しなかった。「身に着けるAI」というコンセプトはなかなか理解されなかったが、ChatGPTの登場を境に、ようやく顧客の理解を得られるようになったという。

　同社は先日、経済産業省のGENIAC事業による、生成AIを産業にどう応用するかを検証するコンテスト「GENIAC-PRIZE」で、ダイキン工業とともに日本一を獲得した。そこで実感したのは、基盤モデルの成長を取り入れつつ自社のデータでカスタマイズし、現場に落とし込むサイクルをどう回すかの重要性だ。そうしたAIの急速な進化に、現場はまだ追いついていないという。

「コーディングの民主化」の先を読む

　最後のテーマは、AIがコーディングを民主化していく中で、エンジニアがこれまで培ってきた経験や知識をどう生かしていけるかだ。

　牧野氏は「根本的なことは変わっていないと思います」と答える。AIでスループットは格段に上がったが、最終的には顧客からフィードバックを得て、ニーズのあるものを作らなければならず、そこでは過去の経験が大いに生きる。顧客と話す時間を増やし、より多くのイテレーションを回せる今、大切になるのはバリデーションだ。「最終的に大事なのは、何を作って、それが世の中に受け入れられるかどうかです」。より上のレイヤーにコミットできることは、エンジニアにとっても良いことだと牧野氏は捉えている。

写真左から、翔泳社 中野、藤野氏、牧野氏、山﨑氏

　藤野氏は、「これが一番言いたいことです」と前置きして、自身の挑戦を明かした。毎週、仕事の合間にAIコーディングエージェントで最低1万行を実装するチャレンジを続け、31週目（登壇当時）に入ったという。エージェントを3つ並列で回すと、出力を必死に読まなければならない。これには信じられない集中力を使うといい、人間が実装している時間は、実は頭を休める時間でもあったと振り返る。実装しなくなれば考え続けるしかなく、人間にかかる負荷は大きく上がる。チェックポイントを締める人間の集中力は今も極めて重要であり、コーディングやテスト以外の工程はまだ自動化されていない。藤野氏は、IPA未踏のプロジェクトで、ある天才エンジニアが1人で純増月20数万行を書き上げた例も挙げ、「がんばって技術を極めていきましょう」と呼びかけた。

　締めくくりに山﨑氏は、そもそも「民主化」というのは本当なのかと問いかけた。経営者や営業担当者も「プログラムができた」と言う今の状況は、AIの過渡期ならではのもので、すぐに過ぎていくと山﨑氏は考えている。プログラムは本来、人間が理解しやすくするための中間の装置にすぎず、今後はエージェントがその間を担うほうが明らかに早い。その際に重要になるのは、どのドメインをエージェントに理解させ、どのようなプロンプトを正しく入力するかだ。

　さらに山﨑氏は、コストの視点も挙げた。上場準備を進めるAnthropicやOpenAIは現在のAPI価格を大きく抑えており、上場すれば赤字を垂れ流し続けるわけにはいかないため、価格は当面2〜3倍になるだろうというのが山﨑氏の見立てだ。そうなれば、人間が開発したほうが安かったという時代が来るかもしれない。だからこそ、トークンを消費しないプロンプトや、CLAUDE.mdのようなファイルに蓄えた知識のベクトル化といった方向に、技術は向かっていくだろうと予測する。「コーディングが民主化される」という言葉をそのまま受け止めるのではなく、「その先を読んだほうがいいと思います」。山﨑氏はそう語り、セッションを締めくくった。