2026年8月28日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。

イベントページ：https://techplay.jp/event/997736

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生成AIの進化によって、エンジニアの仕事は大きく変わりつつあります。コード生成や調査、ドキュメント作成など、これまで人が担っていた業務の多くをAIが代替できるようになりました。

一方で、多くの識者は共通して、「何を作るか」「何を任せるか」「何を判断するか」といった領域の重要性が高まると語ります。

では、その判断力はどのように身につくのでしょうか。

これまでのエンジニアは、実装・コードレビュー・障害対応・設計議論・顧客との対話などを通じて経験を積み重ねてきました。

また、「先輩やチームメンバーからレビューを受ける」「自分の考えや設計にフィードバックをもらう」「失敗やトラブルを経験する」「なぜそう判断したのか、を問い直される」といった経験を通じて、自分なりの判断基準を磨いてきました。こうした経験の積み重ねが、技術力だけではない「判断力」の土台になっていたとも言えます。

AIが当たり前になった今、判断力を身につけるプロセスそのものが変わり始めています。

AIはこれまでになかった学習機会をもたらす一方で、私たちに新たな問いも投げかけています。

例えば、「わからないことを何度でも質問できる」「初歩的な疑問でも気兼ねなく聞ける」「設計や実装の意図を深掘りできる」「レビュー観点や別解を即座に得られる」「壁打ち相手として思考を整理できる」など、学習コストそのものは大きく下がっていて、AIはいわば優秀な家庭教師になりつつあります。

ただ、これまで私たちは先輩や同僚との対話の中で、「なぜそう考えたのか」「なぜその設計を選んだのか」「他の選択肢はなかったのか」と問い返されながら、自分の思考や判断を磨いてきました。

でも、今は人間がAIに「なぜその結論になったのか」「なぜその設計を提案したのか」問い返す場面も増えています。

正解を持たない問いに向き合う場面では、人間がAIに説明を求めるという、これまでとは逆の構図も生まれ始めています。

AIによって学習機会は増えたのかもしれない。

判断力を育てるプロセスはどう変わるのか。

失敗やフィードバックから学ぶ経験はどう変わるのか。

そして、AI時代に人はどのように成長していくのか。

本イベントでは、「AI時代に判断力を鍛えるために、私たちは何を学び、どんな経験を積むべきなのか」をテーマに、第一線で活躍する実践者とともに考えます。