私は若い頃、勉強があまり好きではなかったので、学力や常識が他人より劣っていると感じています。コンプレックスがあるのか、自分でもよくわかりませんが、自己啓発本をよく読んでしまうんですよね。 最近の若い方々は、いわゆる「コスパ」や「タイパ（タイムパフォーマンス）」を重視する傾向が強いとよく耳にします。私が若い頃よりも、危機意識や成長に対する貪欲さが強く、しっかりとした自分軸を持っている人が多いように感じます。 今回は、「成長するために当たり前と思われているコツと行動習慣」を3つにまとめてみました。 もし他により良いベストプラクティスや秘訣があれば、コメントで教えていただけると嬉しいです。 ■ 学びから「いつ」「何を」行動するかを決めていない 成長できないと悩む方の中には、こんな行動をしている人がいるのではないでしょうか。 さまざまな人から良いアドバイスを受けたり、本やセミナーで思考の質を学んだりしても、 「いつ」「何を」行動するかを決めていないために、実践に移せていないことが多いのです。 本を読んでも、学んだだけで終わってしまう アドバイスをもらっても、やること・やらないことを決めずに何もしない E-learningを受講しても、受けたことに満足して行動につながらない たとえ一つでも学びがあれば、それを「いつから」「どのように」行動するかを明確に決めることが大切です。 今日や明日は何も変わらないかもしれませんが、3ヶ月後、1年後には大きな差が生まれているはずです。 ■ 行動後に「振り返る」機会を持たない ビジネスパーソンは誰もが忙しいものです。 そのため、振り返りの時間を取らない（あるいは取れない）ケースが多くあります。 しかし、そのままでは成長の機会を失ってしまい、損をしているとも言えます。 試しに、週に1時間でも「振り返りの時間」をスケジュールに入れてみてください。 意外と業務に支障は出ず、次につながる発見もあると実感できるはずです。 上手くいかなかったこと 上手くいったこと これらを書き出して、理由や行動を分析することが大切です。 「なぜその結果になったのか」を考えることで、次にやらないこと・皆でやるべきことが見えてきます。 このような振り返りを意識的に行い、習慣化している人は数ヶ月で目に見えて変わっていきます。 ■ 成果から「法則」を見つける習慣を持つ 良い成果・悪い成果に対して、原因と結果の因果関係を考えることは非常に重要です。 「なぜ上手くいったのか？」「どんな要素が成功を生んだのか？」 その法則性を仮説として立ててみましょう。 そして、他の場面でも応用できるかを考えてみるのです。 たとえばその仮説を、社内ポータルやSNS、ブログなどで発信してみると、思いがけない反応をもらえることがあります。 それが新たな学びや自信にもつながるはずです。 「言語化すること」は、自分の理解を深め、他者への共有にもなる非常に価値ある行為です。 この記事を読んで「当たり前のことだな」「もうやってるよ」と思われる方もいるかもしれません。 それでも、自分への戒めとして、あえてこうして書いてみました。 どこか一つでも心に響いた部分があれば、ぜひ試してみてください。

この度、毎月第４金曜の18時頃から勉強会を開催することになりました。 ビアバッシュ形式で、わいわい気軽に技術をキャッチアップできる環境を作っていこうと考えています。 勉強会の目的は、テックウルトが推しているOSS技術について学び、各々の業務に活かして仕事の幅を広げるためと、オフラインで顔を合わせる機会を増やして社内の絆を深めること、私の学習モチベーション維持のため（これが一番）です。 第１回のテーマは「 Prometheus + Grafana で Webサービス監視環境を構築する 」です。最近、Splunkなどの監視ツールを使ってモニタリング基盤の構築を行う案件も増えつつあるので、みんなでキャッチアップして案件獲得していきたいですね！ 勉強会の資料は、社内のNotion上に作成しているので公開はできませんが、抜粋して技術ブログサイト「Qiita」で情報共有しています。 株式会社テックウルトのOrganizationページ https://qiita.com/organizations/tech-ult テックウルトの仲間になって、楽しく学んでいきたい方は、ぜひお問い合わせください。

現在、人手不足の時代と言われており、採用の難しさを感じる企業も多いことでしょう。 幸いなことに、当社は今期、比較的恵まれた状況にありました。大手企業のように多数の応募があるわけではありませんが、今年度の採用目標は達成の見込めるので感謝です。 しかし、私たちが採用において「難しい」と感じているのは、採用人数ではありません。 むしろ重要なのは、 ・応募者が当社のカルチャーにフィットするか ・求職者が求めている価値を、当社が提供できるか という点です。 言い換えれば、「退職につながらない採用ができているか」が本質なのだと感じています。 この問題は即時に答えが出るものではなく、数ヶ月から数年のスパンで結果が明らかになります。そのため、課題をキャッチアップし、フィードバック・改善に結びつけるまでにはどうしても時間がかかります。 加えて、人の問題は「モデル化」が非常に難しく、PDCAも高速では回しづらいという特性があります。 さらに、人は退職時に波風を立てないようにする傾向が強く、本音を語らないまま去っていくことが少なくありません。 これが、問題の本質をつかみづらくし、根本対策の難易度を高めている要因でもあります。 採用の間違いを防ぐための視点 世の中には、IQや学歴によってフィルターをかける企業も多くありますが、私はそこに落とし穴があると考えています。 IQや学歴の高さと、仕事の成果には、必ずしも相関性があるとは限りません。 もちろん、難解な研究や最先端技術の開発には高い知能が必要とされるでしょう。 ですが、現実の多くの仕事は「ルーチンワーク」が大半を占めており、そこで求められるのは地道な積み重ねです。 たとえば、以下のような「当たり前のこと」がどれだけできるか。 ・人として正しく振る舞う ・依頼や連絡に即座にレスポンスする ・手を抜かず、当たり前のことを当たり前にこなす ・単調な仕事からも学びを得る ・仲間が困っていたら、率先して助ける ・相手の立場を理解し、価値を提供する ・一人で完結せず、報連相を通じてチームで成果を出す こうした行動こそが、仕事の質を左右するのではないでしょうか。 そしてこれらは、IQや学歴とは無関係な力です。 つまり、「自分勝手でないこと」、 そして「自分たちの行動が相手にとって価値になっているか」を常に自問自答できる力こそが、組織で求められる本質だと思います。 「お客様からクレームが出ていないから大丈夫」ではなく、 自ら満足度を確認しにいく姿勢が、信頼を積み重ね、持続可能な関係を築くために重要です。とはいえ、こういった価値観を数時間の面接で見抜くのは簡単ではありません。 むしろ、エントリーから面談までの一連の行動すべてを丁寧に見ていくことで、応募者と企業の相性が徐々に見えてくると感じています。 企業風土や文化、価値観、思考は必ず行動に表れます。 だからこそ、表面的な発言ではなく、相手の行動をじっくり観察することが、採用ミスマッチを防ぐ一歩になるのです。 求職者が「自分に合った会社」に出会い、 企業が「カルチャーに合う人材」と出会うためには、 これまでの“面接中心の採用”から一歩進んだアプローチが必要な時代に入っているのかもしれません。

ゴールデンウィーク（GW）に突入しましたね。楽しみにしていた方も多いと思いますし、私自身もとても嬉しいです。 仕事を忘れて家族との時間を大切にしたり、趣味に没頭したり、読書で自分磨きをしたり——この期間は社会人にとって貴重な“リフレッシュの時間”です。皆さんにとっても、良い休息となりますように。 さて、このGWが始まったということは、新年からすでに4ヶ月が過ぎたということでもあります。最近、そのスピードに少し焦りを感じています。年々、時間の流れが早く感じられるようになり、「もっと頑張らないと」「時間は有限なんだな」と実感することが増えてきました。（年齢のせいかもしれませんね…） 今日のテーマは「即戦力の重要性」についてです。 日々の中でふと疑問に思ったことを、率直に書いてみようと思います。 最近、企業が“即戦力”を求めすぎていないか？と感じることがあります。（某CM風に言えば、ビ◯リーチ！） これは、IT業界に限らず、さまざまな業界で共通しているのではないでしょうか。人手不足により一人あたりの業務量が増加していることも影響していると思います。 私たちの業界であるIT分野では、とにかく即戦力を求める現場が多い印象です。 短期間での成果を強く期待される空気があり、余裕のなさや焦燥感を感じることも少なくありません。もしかしたら、今の時代は「自分ファースト」な価値観が強くなっているのかもしれません。 でも、そもそもなぜ即戦力がそんなに求められるのでしょうか？ 私は、そこに疑問を感じてしまうタイプです。というのも、私自身が社会人になった頃、何も分からない状態からスタートしたにも関わらず、先輩たちに丁寧に指導してもらった経験があるからです。 皆忙しい中でも、技術的なことだけでなく、人としての姿勢や、リーダーに必要な自己犠牲・責任感といった“生き方”まで教えてくれました。 そのおかげで、私は今でも学び続ける習慣が身に付いていますし、「How（どうやるか）」よりも「Why（なぜそれをするのか）」という視点の大切さも教わりました。 では、即戦力は本当に必要なのでしょうか？ 現場のリーダーたちは、その意味を考えたことがあるでしょうか。 確かに今の管理職は業務過多で疲弊しており、「すぐに活躍できる人材が欲しい」という気持ちはよく分かります。でも、私たちもかつては新人で、周囲の手を借りながら育ててもらったはずです。そのことを忘れてはいないでしょうか？ 最近よく見る光景があります。 部下に「できること」しか任せない上司。背景や目的を説明せずにタスクを振るだけ。 そういう人に限って「部下が自分で考えて動かない」と飲み屋で愚痴っている…なんて話、耳にしませんか？ 人はロボットでもアプリでもありません。何のためにその仕事をするのか、以下のような視点を持って説明・共有することが必要です。 ①プロジェクトの目的と背景 ②対応することで得られる個人の成長 ③会社への貢献や影響 このような「なぜそれをやるのか」を語る力が、今の中間管理職に最も求められているのではないでしょうか。 即戦力を迎えて業務がうまく回っても、現場に嫉妬や軋轢が生まれることもあります。 その結果、かえって組織の雰囲気が悪くなることだってあるのです。これでは本末転倒です。 私はこう思います。 難しい仕事は、実はそれほど多くはない。 足りない技術は育てればいい。 教え合い、助け合いながら一緒に成長した方が、ずっと有意義な時間になる。 「できないから任せられない」という意見もありますが、それは思い込みにすぎません。 技術が足りなければサポートすればいいし、進め方に課題があるなら、面目を保ちつつアドバイスすればいいのです。 それを「面倒だからやらない」と言う人に、リーダーの資格はありません。 器が小さいのです。リーダーを任せるべきではないとすら思います。 自分が育てられてきた経験に、もっと感謝するべきです。 過去の先輩方だって、きっと多忙な中で悩み、考えながら私たちを育ててくれたのです。 最初からできた人なんていません。育ててもらって、今の自分があるのです。 一人で成長できる人もいるかもしれません。 でも、それは“天才”か“思い上がり”のどちらか。そういう人は、そもそも組織に向いていないのだと思います。 どう生きるかは自由。でも、組織で働く以上は「誰かと一緒に育ち合う」という価値観を大切にしたいですね。 最後に 即戦力を求めすぎる社会に、ほんの少し立ち止まって考えてみる。 それだけでも、職場に「育て合う文化」が戻ってくるかもしれません。

人間は誰でも、不安になったり、焦ったり、苛立ったり、嫉妬したりする生き物です。 こうした感情は、すべて身体からのメッセージです。しかし、正しくそのメッセージを受け取れていない人も多いのではないでしょうか。 今回は、私自身がどのようにその“感情”というメッセージを受け止めているかをお伝えしたいと思います。誰かの気づきや安心につながればうれしいです。 ■不安を感じるとき 何かに不安を感じるとき、その多くは「情報不足」からくるものだと考えています。 人は物事の見通しが立たないとき、不安を覚えるものです。だから、同じ出来事でも不安になる人とならない人がいるのは当然のこと。 不安を感じない人は、その経験があるか、全体を把握できているから。逆に、何が起きるかわからない人ほど、不安に襲われやすいのです。 つまり、新しいことに挑戦するときは、できる限り情報を集めて準備することで、不安を軽減できるということです。 ■焦りを感じるとき 焦りの正体は「準備不足」と「時間の見積もりミス」にあることが多いです。 タスクや目標に対して準備が足りていないと、どうしても時間が足りなくなり、心の余裕を失います。人間ですから、ギリギリになって動き出すのも無理はありません。 でも、事前にきちんと準備をしていたときは、不思議と焦らないものですよね。 「わかってはいるけど、できない」──それもまた人間らしさかもしれません。 ■苛立ちを感じるとき 精神的・時間的に余裕がないとき、人は些細なことにもイライラしてしまいます。 私自身も、余裕がないときにはつい苛立って自滅してしまうことが何度もありました。 最近は、苛立ちを感じたときは「無理に結論を出さず、口を開かない」ように意識しています。 理由は、余計な一言を口にしてしまうから。その一言が、人間関係を壊したり、のちのち不利益を招いたりすることがあるからです。 何を言うかよりも、「何を言わないか」。その方が大切な場面も多いと思います。 気持ちが落ち着いたら、次のタイミングで最善の言葉や対応ができるように準備しておく。そのくらいの距離感でいいのかもしれません。 ■嫉妬を感じるとき 自分の価値を認められていないと感じるとき、または自己肯定感が下がっているとき、他人の成功が「脅威」に見えることがあります。 そして、この感情が出てくるときは、たいてい自分が何かに本気で取り組めていない時期です。言ってしまえば、「暇なとき」に湧き上がる感情とも言えます。 チャレンジしていたり、夢中で頑張っていたりするときは、後悔も少なく、むしろ他人の成功を見て「自分も頑張ろう」と思えるもの。 だからこそ、今この瞬間に集中して、アクティブに行動してみる。その積み重ねが、きっと自分の軸を強くしてくれます。 ■新しい環境で感情が揺れるときに 4月は、新社会人としてのスタートや部署異動など、新しい環境に飛び込む機会が多い季節。そんなとき、不安や苛立ちといった“感情の揺れ”が生まれやすくなります。 でも、それらの感情の正体や背景を少しでも理解できれば、心が安定するきっかけになるかもしれません。 新社会人の方や、新しい環境にいる方は、ぜひ意識してみてください。

MCPは、AIや外部ツールがさまざまなサービスやデータを操作するためのプロトコルで、Googleスプレッドシートと連携させることで、データを動的に操作したり、AIアシスタントにスプレッドシートを管理させたりする技術がある。 具体的に、MCPを利用した技術には以下のようなものがあります。 1. MCPサーバーを介したスプレッドシートの操作    MCPを利用すると、GoogleスプレッドシートをAPIのように扱い、外部のAIやツールからデータの読み書きが可能になります。例えば、`mcp-google-spreadsheet`のようなツールを使えば、GoogleスプレッドシートやGoogle DriveのファイルをAIアシスタントが直接操作できるようになります。これにより、手動でスプレッドシートを更新する手間を省き、自動化やリアルタイム連携を実現できます。 2. AIとの統合による自動化    MCPを介してGoogleスプレッドシートにアクセスするサーバーを構築することで、AI（例えばAnthropicのClaudeや他のモデル）がスプレッドシートの内容を解析したり、データを追加したりできます。ZapierのようなプラットフォームがMCPに対応した例では、スプレッドシートと他のアプリ（Slackなど）をAI経由で連携させ、業務フローを自動化する技術が話題になっています。 3. 認証とアクセス管理    Googleスプレッドシートは通常、OAuth認証やAPIキーを使ってアクセスします。MCPを活用することで、権限が制限されたスプレッドシートにも安全に接続し、データを操作するエージェントを構築できます。例えば、特定の条件下でスプレッドシートを更新するスクリプトをMCPサーバーに実装するといった使い方が可能です。 このような技術は、例えば業務データの集計、リアルタイムでの情報共有、またはAIによるデータ分析をスプレッドシート上で行う際に役立ちます。開発者向けには、Google Apps ScriptやPython（Google Sheets APIを使用）をMCPと組み合わせることで、さらに柔軟なシステムを構築することもできます。 色々なシステムとAIが連携できるみたいですね、今後要チェックな技術な気がします。 このようにAIエージェントによる自動化の波をみてると、OPENAIの2027年のプログラム開発の未来予測でも言われてるようにソフトウェア技術はほぼAIに置き換わるとの予測されてます。 今AIを使ってる感覚的には、あってると思われる。 開発者の人数規模は減るだろうし、技術者は今後の働き方や付加価値を考える必要がありますね。

4月になると、フレッシュな新社会人が街を歩いている姿を見かけます。そんな光景を見るたびに、「自分はフレッシュな気持ちを失っていないか」とハッとさせられ、少し気持ちがリセットされるような感覚になります。 一方で、いわゆる「五月病」と呼ばれる、会社に対する違和感が出てくる時期も近づいています。最近では、入社間もない時期に退職代行を使って辞める方もごく少数ながら見受けられますが、多くの方は懸命に頑張っているのだと思います。だからこそ、そんな皆さんを応援したいですね。 この時期の新人の方は、先輩に業務を教わる中で混乱している方もいれば、「思ったより簡単かも」と感じている方もいるでしょう。 一方で、先輩の立場からすると、「何度教えても覚えてくれない」「ミスが減らない」と嘆いている人も多いのではないでしょうか。 その原因は様々あると思いますが、少しの工夫で改善される可能性のある“コツ”がありますので、今回はそれを共有したいと思います。 ズバリ、「業務手順を教えるよりも、背景や目的、なぜこの業務をやる必要があるのかを伝えること」が改善の鍵になるかもしれません。 仕事も、タスクを小出しにする先輩よりも、プロジェクトの意義や現在の状況に至る経緯、この業務の全体像、完了までの期間や関わるメンバーなどを伝えてくれる先輩のほうが、新人も自律的に動けるようになると感じます。 「新人だから、まずは細かく指示を出して慣れさせよう」という考えがあるかもしれませんが、それは若い人を少し見くびっている気もします。彼らは高等教育を受けた立派な大人です。新人として戦力になれていないという思い込みは、言葉の端々態度にでてしまいますし、意外と相手は察するものです。 要は、“仲間になれていない”という感覚――この疎外感が、思った以上に大きな影響を与えていると私は考えています。 人間はタスクを「こなす」だけでは、その意味や意義を感じづらく、モチベーションが下がり、「期限までにゆっくりやればいいや」となってしまう傾向があるのではないでしょうか。 交渉と同じで、部下の方から「このタスクは無理かもしれません」とギブアップのサインを出してもらえるような関係性を築いた方が、実は良いのかもしれません。そのときに上司が全力で支援し、問題を解決すれば、信頼関係も強まり、部下の限界値も把握できます。 プロジェクトの目的や意義、自分のポジションや役割が理解できると、「自分もチームの一員として貢献できる」と感じられるようになります。 能動的に動けない人の多くは、「情報が得られていない」か、「情報が与えられていない」だけのことが多いのです。当たり前のことですが、それが実は重要です。 そして多くの人は、仲間のために貢献したいという思いを持っているはずです。 これが、いわゆる“上司ガチャ”と呼ばれるものなのかもしれません。 こうした視点を持った上司と仕事ができれば、1年、3年と時間が経つにつれて、実力や物事の捉え方が大きく成長していくでしょう。 新人の皆さんも、もし断片的なタスク指示だけをしてくる上司に当たったら、それを逆手にとってみてください。 「この仕事の背景や目的、なぜ自分がやる必要があるのか」を自分から尋ねてから取り組んでみるのです。 もし「忙しくて教える時間なんてない」と一刀両断されてしまったら、思い切って食事や飲みに誘ってみるのも一つの手です。 「時間は作るもの」。もちろん、上司と飲みに行くのが苦手な方には参考にならないかもしれませんが（笑）。 愚痴を言うのは簡単で、一時的にはスカッとしますが、体には毒になることもあります。すべては「自分の行動が引き起こしていることだ」と認識することが、長い目で見て自分のためになると思います。 最終的には国も会社も、自分を守ってはくれませんから生き抜く力をつけたいものです。

最近忙しぶってブログ発信サボってました。 反省したのでなるべくアウトプットしようかと 思ってます。 人間って一生勉強が必要だと思うんです。 だけど私自身普段ゲームしたり、お酒飲んだり、映画見たりばかりしています….が通勤時間に少しは勉強します（笑） ときに皆さん…研修は必要だと思いますか？ 大体の人が必要だと言うと思うんですが、個人的には条件を満たす人が必要だと思います。 それはスキルが高いとか低いとかではないと個人的には思っていまして。 新しい知識を得たいとか、今の自分を変えたいとか、将来に向けて能力を高めたいとか思う人に必要なんだと思います。 私も前職で沢山研修を受けさせていただきましたが、お金払って受けさせてもらえるならば少なくとも一生懸命何か得ようと頑張りました。 休憩時間の時に研修に来ていた周りの方が会社に行けといわれたから、この研修を受けないと昇進出来ないから…仕方なく受講しにきたとかの話を聞いたことがあり自分から希望しない人には無駄なんだと思ってしまいました。(本当は研修頑張ってるのかもしれませんが…) 何が言いたいのかというと 会社から研修に行ってくださいと命令するのは違うなと思うんです。 研修のメニューを揃えて希望者が応募しないと身にならないのではと感じますし、会社も有限の予算があるから選抜するべきなのかなと。 人間やりたいとか、自分の意思で動かないとみにつかないのではと思うのです。 これは昇進の時も同じ考えで、本人が昇進したいといわない限りすべきではないのかと思います。会社に昇進しろと言われたから昇進してやったって上司がいたら、その多くの人が身を切ってプロジェクトや組織を推進しないし、そこに属している部下は幸せになれなそう。 リーダーって自己犠牲がある程度必要だと思います。(古い考えだと言われればそうかも) でも人間のアーキテクチャはそこまで理論的でないし、感情論が多いと思うんですよね。 要するに好きとか嫌いとか論理的ではないものを多くの人間が好むのかなと 結論は研修は必要だけど、希望者かつ選抜された人って言う偏った判断になりました。

イントロダクション SNSのXを見ていると、「使えないので、AIエージェントを解雇しました」というポストがちらほら出てきましたね。高額な利用料金に見合った完璧なアウトプットを出せるようになるまでには、もう少し時間が必要なようです。 そんなAIエージェントの無料枠を使って、前々から作りたいと思っていた「 組織図エディター 」と「 フィットネススタジオ予約サービス 」を作ってみました。 何度やってもバグを仕込んできたり、こちらが期待する以上のアウトプットを出したりと、一喜一憂しながら開発を進めていくうち、AIエージェントを使ってどのように開発を進めていくかの解像度が高まってきたので、参考までにご紹介します。 サービスの紹介 AIエージェントで作成した２つのサービスの簡単な紹介をします。まだフロントエンド部分だけを実装しているので、データベースへの保存などのバックエンド部分はこれから実装予定です。 組織図エディター 組織図エディターは、ドラッグアンドドロップで組織図を作っていくサービスで、組織図をJSON形式でエクスポート・インポートする機能、作成した組織図をHTML形式で出力する機能を有しています。 組織が成長し、メンバーが増えてくると、どのメンバーをどのチームに所属させるか、人員を組み替えた後の組織構成を視認したい要望が一定数あると想定して、本サービスを作成しました。 「社員を追加」ボタンをドラッグして既存の社員の上にドロップすると、部下の社員が追加されます。また、既存の社員を他の社員にドラッグアンドドロップすると、その社員の部下として編集されます。社員の名前や役職名、アイコン画像も変更可能です。 今後の機能追加案としては、特定の組織の表示・非表示を切り替えられるようにしたり、チームメンバーのスキル一覧が参照できるようにしたりなどを検討しています。 フィットネススタジオ予約サービス フィットネススタジオ予約サービスは、スタジオの管理者、会員の双方が利用するスケジュール登録・予約サービスです。 私が通っている格闘技道場のホームページに週間スケジュールのタイムテーブルが掲載されているのですが、最新化されておらず実態に合っていない状況でした。道場の先生方は兼業をしており、ホームページを更新する時間もないので仕方ないですが、このままでは、新規会員が見学に来た時に戸惑うので、タイムテーブルを容易に更新可能にして最新状況がわかるようにしたい、という思いがこのサービスを作ろうとした動機でした。Googleカレンダーでいいのでは？という話はおいておきましょう。 まだプロトタイプなので、管理者モードと会員モードをトグルスイッチで切り替えるようにしていますが、本来はログインしたユーザーのロールによりモードを切り替えます。管理者モードでは、日時やインストラクターを指定してクラススケジュールを登録し、会員モードでは、あらかじめ登録されたスケジュールを予約します。 AIエージェントの紹介 今回は、Vercel社が提供する「 v0 」というAIエージェントを使いました。無料枠プランでは、200クレジット/月（UI生成やコード出力などの操作ごとに消費される単位）まで利用可能で、10回/日までプロンプトで指示可能という制限があります。 Vercel社はReactベースのフレームワーク「Next.js」の開発元であり、フロントエンドアプリケーションをホスティングするPaaSも提供しています。 「v0」は、フロントエンドアプリケーションの開発に特化しており、画面表示のプレビューを確認しながら、プロンプトで部品のコンポーネントごとに微調整を指示したりできるのが特徴です。 開発時の試行錯誤 こんな感じの画面構成で、こういうことを実現したい、などの簡単な要件定義を最初にテキストで指示した結果、AIエージェントが作成した画面は、想像以上にスタイリッシュなものでした。 詳細設計レベルの細かい指示まで出していないので、AIエージェントが勝手に判断して作りこんだ機能もあり、そんな良いアイデアもあるのかと驚いたり、全然使えないのでやめてほしいと落胆することもありました。 また、何度指示しても実現できない機能の場合は、こちらで実装案のソースコードを書いて、これを参考に修正して、と依頼した結果、ようやくこちらが考える機能が実現できる場合もありました。 フロントエンド開発を得意とする人の場合は、最初にざっくりとAIエージェントにプロトタイプを作ってもらって、あとは自分で修正したほうが早いかもしれません。私はフロントエンド開発は苦手なので、可能な限りプロンプトで依頼していったので、微妙なニュアンスが伝わらなかったり、伝え方が難しいケースもありました。 例えば、「組織図エディター」の場合、社員間で親子関係を作って組織図風に自動レイアウトしたかったのですが、「社員のノードが追加されたら、他の社員のXY座標の間隔をあけて重ならないようにレイアウト調整して」と依頼したところ、社員と社員をつなぐ線が重なったり、追加した社員が上司の下に隠れたりと一向に期待通りの結果になりませんでした。 最終的には、「社長の下に二人の部下が所属している。社長と部下の関係は親子関係のノードとする。二人の部下は兄弟関係のノードとする。兄の社員に二人の部下が所属した場合、弟の社員のノードのX座標は兄の座標と一致させ、Y座標は兄の部下の二人目の部下のY座標の下に移動する」など細かく指示を出していくことでようやく期待通りの結果になりました。後で思いついたのですが、社員ノードのXY座標を指定したJSONを作成して、これ通りに作ってと依頼したほうが早かったかもしれません。 「フィットネススタジオ予約サービス」では、管理者が登録するスケジュールについて、クラスによって背景色を変えたかっただけなのですが、「スケジュール登録時に選択した背景色に変えて」という指示だけではカレンダー上の表示文字の背景色だけ変わり、スケジュールのカード全体の色が一向に変わらなかったので、スケジュールライブラリの利用例を紹介しているサイトからサンプルコードを抜き出してコピペして、これ通りに修正して、と依頼をすることで実現できました。 その他の注意点としては、何度か修正の依頼を行っていくうちに、依頼していない既存機能を勝手に修正してしまい、気に入っていたデザインが全く別の物に変わることもあるので、機能追加の毎に受入試験して、既存機能に影響がないかを確認する必要があるところです。依頼する修正内容はなるべく少なくした方が、誤った時にロールバックしやすいです。 また、AIエージェントが作成したコードにバグがあり正常に画面が表示されないケースも多々ありました。エラーが出た場合は、v0の画面上にエラー修正ボタンが表示され、修正ボタンを押すとAIエージェントがエラー理由を解析して自動修正します。また、エラー修正がうまくいかなければ、過去のバージョンへのリストア（ロールバック）も簡単に行えるので、元の状態に戻して、そこから再びエラーが発生しないように依頼内容の伝え方を変えていきます。ただし、そのたびに無料枠の1日の依頼枠を消費してしまうので、残念に感じました。 まとめ AIエージェントを使ってのソフトウェア開発は黎明期にあり、改善の余地はありますが、短時間でそれなりに動くものを作れます。 依頼内容がざっくりしていても、AIエージェントが気を利かせて機能を作ってくれますが、良いケースになる場合もあり、悪いケースになる場合もあります。 あまり完璧を求めず、ある程度までひな形を作ってもらって、細かい部分はこちらで巻き取って修正して開発していく方が早い場合があります。 詳細レベルまで指示する完璧なプロンプトを設計しても、望んだ結果を得られない場合もあり、あまりプロンプトに時間を使いすぎても本末転倒になるでしょう。 部下（LLM）が完璧なエージェントに成長するまでには、もう少し時間がかかりそうです。

最近、YouTubeを何気なく見ていたら、「2025年4月から退職者が増える」と主張する配信者をちらほら見かけた。気になったので、自分なりに調べてこの記事を書いてみることにした。 発端となったのは、2024年5月に「雇用保険等の一部を改正する法律」が成立し、雇用保険の適用拡大や、教育訓練給付の拡充が図られるましたね。 働き方やライフスタイルの多様化、終身雇用という考え方の終焉、政府による生産性の低い業界から高い業界への転職推進といった背景もあり、今回の法改正では「再就職」に関わる部分が注目されているようだ。 なかでも大きな変更点は、自己都合離職者に対する失業給付の給付制限期間が、従来の2ヶ月から1ヶ月に短縮された点だ。これまでは「すぐに失業給付がもらえない」という理由で転職をためらっていた人も、今回の改正を受けて動き出す可能性がある。ただ、だからといって本当に退職者が一気に増えるかどうかは、個人的にはまだ何とも言えない。 ただ、労働環境の悪い会社は、今後ますます淘汰されていくだろう。生産性の低い企業は人手不足で立ち行かなくなり、逆に生産性の高い企業では、より高い給与で優秀な人材を集めるような流れが生まれていく。政府としても、そうした流れを後押ししたいのかもしれない。 いずれにしても、現在の流れが「転職の推進」へと向かっているのは間違いない。若い世代にとっては、会社に依存せず、自らのスキルを磨き、どのような状況でも市場から求められる存在になることが、ますます重要になってきている。 現状の日本では、求人に対して求職者の数が少ないが、今後、外国人労働者のさらなる進出や、AIの進化による生産性の向上によって、知的労働者の数が少なくても社会が成り立つようになる可能性もある。そのとき、需要と供給のバランスが逆転することも考えられるだろう。 今の若い世代には、「管理職になりたくない」「厳しい仕事は避けたい」と考える人も多いと聞く。ただ、近い将来、そうした価値観にも変化が訪れるのではないだろうか。また、現在は労働者が手厚く守られているが、日本でも今後はレイオフ（整理解雇）が制度として導入される日が来るかもしれない。 人は誰しも年齢を重ねていく。そのとき、若い頃と同じような働き方ができるだろうか。管理経験のない人が年を取ったあとも、果たして必要とされ続けるだろうか。 だからこそ、未経験でも管理業務に挑戦すること、これまでにない経験に飛び込んでみることが若いうちから大切なのではないかと思う。こうした考え方は「古い」と言われるかもしれないが、個人的には今でも大事な姿勢だと思っています。 「一生懸命やったら負け」「手を抜いても同じ給料がもらえる」といった短期的な視点で働く人は、将来的に苦労することになるかもしれませんね。 資格も、経験も、会社に属するものではなく、自分自身に蓄積されるものだ。だからこそ、長期的な視点を持って自己投資を続けることが重要だと思う。人生において無駄になる経験などなく、すべてが何かしらの糧になると信じて、前向きに成長していきたいものですね。

イントロダクション AIエージェントによって、ソフトウェアエンジニアの仕事が奪われるのではないか、という話題をよく聞くようになってきました。 実際、YoutubeでDevinやClineなどのAIエージェントの紹介動画を見ていると、簡単なアプリケーションであれば、指示した内容をもとに自律的に「それなり」のものを仕上げてしまうので、プログラミングに精通していない初級エンジニアを雇うよりもコストメリットはありそうに感じました。 一方で、2020年から始まったプログラミング教育必須化の成果により、 学研教育総合研究所調べ では、男子中高生の将来就きたい職業の第1位にエンジニア・プログラマーが選ばれ、また、2025年の大学入学共通テストでもプログラミング能力が問われる「情報Ⅰ」が新設されました。 AIエージェントが盛況を博している中で、これから夢を見てIT業界に飛び込んでくる若手エンジニアが、現場でどのように業務と向き合っていくのか。これまでの初級エンジニアが歩んできた道と、何がどう変わっていくのだろうか。私の経験を踏まえ、遠くない未来を考察してみます。 「Hello, World」の感動は置き換わる 「Hello, World｣を表示させるだけのプログラムを作るチュートリアルを行うのは、多くの初学者が通る道で、参考書などをもとに手探りで試行錯誤しながら、最初に自分が書いたプログラムが動くことに感動を覚える人も少なくないでしょう。 私も新米エンジニアの頃は、現場作業で担当した小さなモジュールが、最終的にプロダクトの一部として機能することに、達成感を感じてきたし、誇らしくも思えていました。 ここ2、3年間でAIエージェントは開発現場に浸透してきており、自らプログラミングしなくても、一通り動作するアプリケーションが自動で作成されるため、ゼロの状態から試行錯誤する必要もなくなってきています。 これからの新人エンジニアたちは、キーボードをカタカタと打って最後にエンターキーをターン！と強打して、うまくプログラムが動いたときにドヤる喜びは失われていき、代わりにAIに効率よく指示を出して期待する結果を得ることに達成感を抱くように変わっていくと想定します。 一方で、変わらない感動もあると思います。 私が現場で難解な問題にぶち当たったとき、以下の作業を繰り返して、最終的に解決した時は大きな喜びを感じました。 いろいろなサイトをググったり、技術書を読み漁る 帰宅途中の電車の中や帰り道歩いている最中に悶々とする 帰宅後の風呂の中や布団の中で悶々とする もしかしたらこうすればうまくいくのでは、という仮説を思いつく 翌日試して、やはりうまくいかなくて悶々とする AIが作成したプログラムがうまく動かなかった場合、ググるよりもLLMに聞き、技術書をRAGとしてLLMに読み込ませて問い合わせる点は変わるとしても、おそらくは同様の苦しみと喜びを覚えることになるでしょう。 価値を出すレイヤが上がる AIも万能ではなく、作成するプログラムがセキュリティ、スケーラビリティ、ユーザビリティ、保守性などの面で問題があるケースがあります。AIのミスを指摘できるようになるためには、一定数開発経験を積み、専門的なアーキテクトの知識を身につける必要があるため、新米エンジニアには厳しいです。 これからは、経験の浅い新米エンジニアといえど、効率の良いプロンプトを設計して、いかにトークン消費量（コスト）を抑えて、ハルシネーションによるバグ発生などの品質低下や作業遅延が発生しないよう、AIに作業指示できるかのマネジメント能力を問われるようになってくると想定します。 一昔前の開発現場での話ですが、ユーザー系SIerの新米プロジェクトマネージャが、苦労しながらわれわれ外部委託先のエンジニアたちをマネジメントしてた姿を思い出します。その新米プロマネは、新卒1、2年目くらいまではわれわれに交じってプログラミングやテストをしていましたが、先輩から、「いつまでプログラミングなんてしているんだ、そんなことは休日に趣味としてやれ」とからかわれて、ある時期からわれわれを管理する側に回っていました。 AIエンジニアも、プロマネと同じで、AIによって作成された成果物が要求通りの仕上がりになっているか管理し、問題が発生すれば専門的な知識を持っているエンジニアに力を借りて課題を解決していくことを繰り返し、隙間時間にプログラミングやアーキテクトを学んでいくことになると想定します。新米エンジニアは、単なる作業者ではなく、最初からリーダーやマネージャのポジションとして立ち回ることが求められるようになってくると思います。 まとめ 昨今の男子中高生が思い描くエンジニア像が、映画やアニメに出てくるハッカーのように、プログラミングを駆使して難解な課題解決していくものであれば、彼らが社会に出るころには実態と乖離しているだろうし、大学や専門学校でも授業課題にプログラミングではなくAIエンジニアリングが重要視されるようになってくるとは思います。 ただし、プログラミング能力が全く無用になることはありません。AIが作成した成果物の問題点を発見するために継続して学んでいく必要があります。 世間ではエンジニア不足と騒がれていますが、AIエージェントの誕生により改善されていくでしょう。開発未経験でも高収入が得られると煽る広告も減っていき、経験の浅い新米エンジニアが参画できるようなプロジェクトも減っていくと想定します。 生き残っていくためには、AIエンジニアとして、AIをチームメンバーとしてうまくコントロールする技術をいち早く身につけ、時間を見つけて業務ドメイン知識や情報工学の知識を学んでいく必要があります。

AI分野は投資が猛烈に行われており、進化が早すぎてついていけないですよね。 2024年12月にOpenAI O1 Proが発表され、2025年1月にはOpenAI O3が発表されました。 2025年2月にはClaude 3.7 Sonnetが発表され、目まぐるしく進化しています。 当社はインフラ（ネットワーク分野）に特化した会社ですが、2月からソフトウェア開発者の仲間を迎え、AIを利用したサービス開発を開始しました。 昨年12月にOpenAI O1 Proを契約して早速利用していますが、月200ドルのコストが発生しています。実際のところ、プログラム生成や基盤環境の構築など、AIを活用して実施した結果、生産性が上がっているのは間違いありません。 特にWEB検索をしなくなり、AIとの対話がメインになってきているのが実情です。 IT業界の仕事が失われていくと危機感を持っている方もいると思われます。 肌感覚としては、AIを活用することにより生産性が向上し、システム開発に必要な対応人数は少なくなると実感しました。 ただし、すべてが無くなるわけではなく、出てきた情報を評価したり問題解決ができるエンジニアが重宝されると予想しています。 できるエンジニアは今よりお金を稼げるようになるし、AIだけを使っている人は逆に求められなくなるのでしょう。 つまり、AIと対話して出したアウトプットの質を評価し、修正できることが重要ということで、今まで以上に技術者が勉強することが求められる時代になるでしょう。 最近、Claude 3.7 Sonnetがリリースされたので、早速使っていきたいと思うし、使いたいと思っている人も多いと思います。 そこで今回は、OpenAIとClaude 3.7の比較が下記サイトに出ているので、比較してみました。 https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet 結論から言うと、7項目のベンチマークテストの結果、OpenAIの方が5項目において優位であることがわかります。 特に、数理的推論、高度な推論、画像認識、マルチ言語での推論については、OpenAIが強いことがベンチマークから示されています。 ただし、プログラムコードの出力やツール使用（小売や航空）については、Claude 3.7の方が優位であることがわかります。 数値的にはそこまで差がないと思えますし、よく考えると拡張思考モードを使えば、そこまで差はないでしょう。 数学コンテストなんてあまり仕事には使いませんし。 OpenAIは月200ドル、Claude 3.7 (Pro)は月18～25ドルと、コストパフォーマンスが10分の1と考えると、Claude 3.7の方が良いのではないかと思ってしまいます。 当社としてもプログラム開発をメインに使うと考えているので、Claude 3.7を試してみたいと思います。 また、使用した感想などを定期的にブログで発信しようと思います。 もし読んでいただいて参考になったらいいねボタンを押していただけると嬉しいです。