はじめに
こんにちは、オルターブースの柳井です。
2026年9月11日、天神のONE FUKUOKA CONFERENCE HALLで開催された「Developers Summit 2026 FUKUOKA」に参加してきました。
前回、AI Dev Day 2026に参加しました！ というレポートも書かせていただきました。
そのときは「モデルの性能より、その周りを作れる人が価値を持つ」という話が繰り返し出てきたのですが、今回はそこからもう一歩内側、「じゃあ人間は何を決めるのか」という話が多かったように感じています。
この記事では、特に印象に残った2つのセッションと、そこから感じたことを紹介します。
印象に残ったセッション
生成AIを開発に組み込み、製品に載せる ── HR SaaS開発でAI活用をリードした1年の実践と落とし穴
セッション概要
Works Human Intelligence の風見さん、武原さんによるセッションです。
生成AI機能を製品へ組み込んだ経験や、開発プロセスにAIを取り入れる取り組みについて紹介されていました。
特に印象に残ったポイントは次の3つです。
- 「AIで何を作るか」ではなく、「誰が何のために使うか」を先に考える
- AIの出力の揺れは、プロンプトだけでなく固定ロジックでも吸収する
- レビュー知見やコーディング規約を「エージェントスキル」として再利用する
また、コーディングエージェントによって開発効率は向上した一方で、レビュー負荷が増えたという話もありました。その対策として、レビューコメントやコーディング規約を整理してスキル化し、チーム全体へ展開しているとのことでした。
質疑応答では「AIがコードを書くようになったらエンジニアはどうなるのか」という話題もありました。
簡単なタスクから経験を積む機会は減りつつある一方で、AIは「常に隣にいるシニアエンジニア」のような存在でもあります。レビューやフィードバックを次に活かせる人にとっては、むしろ成長しやすい環境になっているという話が印象的でした。
所感
このセッションは、自分自身の働き方や学び方を考えるきっかけになりました。
特に印象に残ったのは「シニアが隣にいる状態」という表現です。
普段からAIの出力をそのまま鵜呑みにせず、公式ドキュメントや一次情報を確認することは意識しています。しかし、それだけでなく「なぜその実装なのか」「他の選択肢と比べて何が良いのか」まで説明できるかというと、まだ改善の余地があると感じています。
AIが当たり前になった今だからこそ、出力そのものよりも、その背景や判断を理解する力を伸ばしていきたいと思いました。
AI協働力：100万件の評価データが示す、コードの外側で評価が決まる時代のキャリア
セッション概要
ハイヤールーの泉水さんによるセッションです。
AI時代に求められる能力について、さまざまな調査結果や研究データをもとに解説されていました。
特に印象に残ったポイントは次の3つです。
- 「頼み方」と「疑う力」は別のスキルである
- 評価されるのは、AIの誤りを見つけて判断できる力
- 専門性の重心は「書く」から「選ぶ・決める」へ移っている
セッションでは、プロンプトを工夫することだけでなく、出力を評価し、その結果を信頼できるか判断する力が重要だと説明されていました。
また、実際の利用データからは、自ら検証する行動よりも、不具合が起きてから対応する行動のほうが多いという傾向も紹介されていました。
特に「専門性の重心は『書く』から『選ぶ・決める』へ移る」という考え方が印象に残りました。
所感
このセッションで特に考えさせられたのは、「頼み方」と「疑う力」は別の能力だという話です。
普段からAIの回答を確認したり、公式ドキュメントで裏付けを取ったりすることは意識しています。ただ、「その答えは正しいか」だけでなく、「他にもっと良い案はないか」「前提そのものは適切か」まで考えられているかというと、まだ十分ではないと感じました。
また、「案を1つではなく複数出させて比較する」という考え方も印象に残りました。最初に出てきた答えを基準にしてしまうことは多いので、意識的に選択肢を増やすことが、より良い判断につながるのかもしれません。
AIを活用する機会が増えるほど、重要になるのは出力を受け取ることではなく、それを評価し判断する力なのだと改めて感じました。
まとめ
今回のデブサミ福岡では、AIそのものの性能や活用手法よりも、「人間が何を判断するのか」というテーマが共通して語られていたことが印象に残りました。
特に印象に残ったのは次の2点です。
- AIが案を出す時代だからこそ、選択と判断の重要性は増している
- 個人の活用だけでなく、知見を共有する仕組みづくりも重要である
AIを使うこと自体は当たり前になりつつあります。その中で、自分自身もAIを使う側で終わるのではなく、出力を評価し、判断し、活用できるエンジニアを目指していきたいと思います。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
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