問題意識がなく解像度が低いと、いくらAIを使っても「見当違いの機能を高速で量産する装置」になる …チームみらいの評価として定番で言われてるやつ。傍からそっちの方が評判を稼ぎやすいとこ含め。
コードは手段でしかないからね。なまじそれっぽく動くものが出力されてしまうせいで本来の要件であれやりたかった事であれ頭から吹っ飛ぶのよ。なんかこれで良くねって思いこんじゃうの。
プロダクトを作るので一番大事なのは誰の役に立つために何を作るかを検討することだからね。AIが出てきてもそこの大変さは変わらない。
「AIによる専門知識の民主化」という理想に反して、実際は上位層がAIを駆使してどんどん生産性を高める一方、下位層は取り残され、知的格差は拡大する一方。
AIをいくら使っても生産性が上がらない若手＝ドラえもんの道具を使うのび太状態だな。
OSSとプロダクトコードではAIの使い方もだいぶ違う。2025年のコード調査がない。なので現状には既に当てにならない論文だと思う
投資家からわざわざお金を集める必要が無くなる可能性がある。
「こういう問題を解きたい。こういうアプローチを考えている。しかし、それがベストだという確信はない。だから、どの機能がこの問題を最も早く、安く解けるかを考えてほしい」。 この指示の差が、AIの生産性格差
実際、AIネイティブ世代ってAIが書いたコードがヤバいことしてるかどうかの嗅覚をどうやって磨くといいんだろうな
SIerはコミット時のコードレビューの第一段階をAIにやらせてるのでそのうち知見が貯まりそう
顧客の理解もコモディティ化すると思うけどなあ。専門知識が入ったAIを用意して、個別にデータまとめて吸い上げるとか今既に普通にできるじゃんね。
体感2週分ぐらい遅れた記事。元記事をざっと見たけど2019年から2024年のデータの模様。結論ありきの参考論文に見える
IQ×AIが格差を広げるという余の素朴な直感と一致する。便利な電子辞書ぐらいの使い方しかできない人はAIの本当の恩恵に預かれない(´Д｀)めう
AI開発って言葉の使い方が結構ノイズ
AIでコーディングをして感じるのは、顧客の要望を含めてゴールを明確にでき、かつそのために何が必要かを把握する能力が大切かなと。凡人の身としてはそれは経験が必要
シニアとジュニアの違いではなく、プロダクトマネージャー的能力やマーケター的能力の差だろう。シニアの方がプロマネ/マーケの経験が多い人が多いというだけ。若手でもマーケのセンスのいい人は価値あるものを作る
AIを使ってコードを爆速＆自動で書いても、その方向性の正しさまでは示してくれないからね。ただ、LLMだと顧客の理解はできないけど世界モデルが来たらまた変わるかも。
顧客の理解は、コモディティ化しない いや、そんなことないと思うけど 顧客のニーズに合った要件定義こそ 生成AIの得意とするところでしょ それが単純に今コーディングに結びついていないだけ。
＞ジュニアはどうやってシニアになるのか。これが最も重要な問いだ。 コンサルでもAIで同様の問題が発生してて、今の若手は本当に大変だと思う。
『人間は「どの問題を解くべきか」「その問題を解いたときにいくらの価値があるか」を判断する。この分業が機能するとき、AIは最強のレバレッジになる。』
結論ありきだなあ。『「AIで効率化しました」をピッチの売りにする会社には、「チームの中に、この業界のユーザーと何百回も対話した人間はいるか」と問え。』 それ、全スタートアップに聞くべき問いでは？
顧客指向は08年出版のリーンスタートアップでバズワード化したが、実際に顧客の現場を観察する人間は年々減っている気がする。SNSのナラティブ（虚構）の影響で業界を知った気になっている人が圧倒的大多数の社会。
2024年と2025年でそれこそ全然異なるわけだし2025年の論文が出るころには同じく参考にならない。若手なんて居なくなる。
体感と合ってる気がする
しょうがないが、議論が1年遅い
なんか前提と結論が別の話過ぎて脳内の持論と読んだ記事をAIで強引にまとめたみたい
Science論文（16万人・3000万コミット解析）紹介。AI利用は若手37%、シニア27%だが、生産性向上が有意なのはシニアのみで若手はゼロと主張。AI時代は顧客理解・問題定義と「悩みを集め値段をつける」力が鍵。
3000万コミットの逆説——AIを最も使う者が、最も報われない｜川崎 裕一 / マネタイズおじさん
問題意識がなく解像度が低いと、いくらAIを使っても「見当違いの機能を高速で量産する装置」になる …チームみらいの評価として定番で言われてるやつ。傍からそっちの方が評判を稼ぎやすいとこ含め。
コードは手段でしかないからね。なまじそれっぽく動くものが出力されてしまうせいで本来の要件であれやりたかった事であれ頭から吹っ飛ぶのよ。なんかこれで良くねって思いこんじゃうの。
プロダクトを作るので一番大事なのは誰の役に立つために何を作るかを検討することだからね。AIが出てきてもそこの大変さは変わらない。
「AIによる専門知識の民主化」という理想に反して、実際は上位層がAIを駆使してどんどん生産性を高める一方、下位層は取り残され、知的格差は拡大する一方。
AIをいくら使っても生産性が上がらない若手＝ドラえもんの道具を使うのび太状態だな。
OSSとプロダクトコードではAIの使い方もだいぶ違う。2025年のコード調査がない。なので現状には既に当てにならない論文だと思う
投資家からわざわざお金を集める必要が無くなる可能性がある。
「こういう問題を解きたい。こういうアプローチを考えている。しかし、それがベストだという確信はない。だから、どの機能がこの問題を最も早く、安く解けるかを考えてほしい」。 この指示の差が、AIの生産性格差
実際、AIネイティブ世代ってAIが書いたコードがヤバいことしてるかどうかの嗅覚をどうやって磨くといいんだろうな
SIerはコミット時のコードレビューの第一段階をAIにやらせてるのでそのうち知見が貯まりそう
顧客の理解もコモディティ化すると思うけどなあ。専門知識が入ったAIを用意して、個別にデータまとめて吸い上げるとか今既に普通にできるじゃんね。
体感2週分ぐらい遅れた記事。元記事をざっと見たけど2019年から2024年のデータの模様。結論ありきの参考論文に見える
IQ×AIが格差を広げるという余の素朴な直感と一致する。便利な電子辞書ぐらいの使い方しかできない人はAIの本当の恩恵に預かれない(´Д｀)めう
AI開発って言葉の使い方が結構ノイズ
AIでコーディングをして感じるのは、顧客の要望を含めてゴールを明確にでき、かつそのために何が必要かを把握する能力が大切かなと。凡人の身としてはそれは経験が必要
シニアとジュニアの違いではなく、プロダクトマネージャー的能力やマーケター的能力の差だろう。シニアの方がプロマネ/マーケの経験が多い人が多いというだけ。若手でもマーケのセンスのいい人は価値あるものを作る
AIを使ってコードを爆速＆自動で書いても、その方向性の正しさまでは示してくれないからね。ただ、LLMだと顧客の理解はできないけど世界モデルが来たらまた変わるかも。
顧客の理解は、コモディティ化しない いや、そんなことないと思うけど 顧客のニーズに合った要件定義こそ 生成AIの得意とするところでしょ それが単純に今コーディングに結びついていないだけ。
＞ジュニアはどうやってシニアになるのか。これが最も重要な問いだ。 コンサルでもAIで同様の問題が発生してて、今の若手は本当に大変だと思う。
『人間は「どの問題を解くべきか」「その問題を解いたときにいくらの価値があるか」を判断する。この分業が機能するとき、AIは最強のレバレッジになる。』
結論ありきだなあ。『「AIで効率化しました」をピッチの売りにする会社には、「チームの中に、この業界のユーザーと何百回も対話した人間はいるか」と問え。』 それ、全スタートアップに聞くべき問いでは？
顧客指向は08年出版のリーンスタートアップでバズワード化したが、実際に顧客の現場を観察する人間は年々減っている気がする。SNSのナラティブ（虚構）の影響で業界を知った気になっている人が圧倒的大多数の社会。
2024年と2025年でそれこそ全然異なるわけだし2025年の論文が出るころには同じく参考にならない。若手なんて居なくなる。
体感と合ってる気がする
しょうがないが、議論が1年遅い
なんか前提と結論が別の話過ぎて脳内の持論と読んだ記事をAIで強引にまとめたみたい
Science論文（16万人・3000万コミット解析）紹介。AI利用は若手37%、シニア27%だが、生産性向上が有意なのはシニアのみで若手はゼロと主張。AI時代は顧客理解・問題定義と「悩みを集め値段をつける」力が鍵。