今、自分が学ぶべき技術要素

投稿日: 2026-02-22

AI agent と協業していくために、自分が学ぶべき技術要素を整理したい。

reflections

最近、AI agent に翻弄されている自覚がある。日々、学習すべきことが山積みにされている感覚があり、それらの優先度付けが定まらない。全然まとまっていないが、「これはこういう理由でやるべき」みたいな考えも渦巻いてはいるので、ざっと書いてみる¹。

観点、大分類

抽象的には、以下の観点が大事だと思っている。

AI を自走させるために必要な技能

成果物を検証するテスト技法が大事だと思っている。この手札が多い人ほど、高速で仮説検証のループを回せる。自分の場合、テストピラミッドの上位に近づくほど経験値が不足していると思うので、例えば以下のようなものは積極的に使っていきたいと思っている。

Playwright
mock service worker
Testcontainers

また、仕様のドキュメント化というか、作ってもらいたいものの what を示す宣言的な記法というのも重要だと思っている。ぱっと思い浮かぶのが OpenAPI ぐらいしかないが、分野が変わってもこれ系のものは存在していると思う。その都度、ちゃんと探して身に付けるようにしたい。

あとは、AI agent そのものの進化にちゃんと追従していきたい。 MCP なんかはほとんど試せず周回遅れになってしまった感がある。 Skills は分かりやすいし便利だよね。最近だと、claude code のエージェントチームのような、マルチエージェントを協業させるやつが使えないと置いていかれそうな感じがする。

成果物をレビューするための能力

最近はレビューも AI に委ねよという風潮だが…ほんまか？営利企業におけるサービス開発で、そんなことが成立するのか。自分は半信半疑なので、少なくとも何かがあったときには妥当性の判断は出来ないと駄目だと思っている。

アルゴリズム、セキュリティ、DB 設計あたりは、依然として人間の判断能力が求められるように思える。あとは、コードを書くことは今の時点でほとんどなくなってきているけど、コードを読む能力はますます求められる気がする。自分が愛着を持って使っている OSS のコードぐらいは、普段から読み漁ることは必要ではないだろうか。

運用のための能力

自分の観測範囲の問題かもしれないが、営利企業のサービスの運用を AI でどうにかする、みたいな話はまだほとんど目にしていない気がする。

パブリッククラウドを使っているとき、この操作を完全に AI に握らせるのは、自分にはまだまだ怖くて出来ない。 AWS ぐらいしか触っていないが、ここはまだまだ自分の能力を高めないとまずいと感じている。

あとは、サービスは作ってからが始まりなので、リリースしてからどうメンテナンスしていくか、というところも人間が気にする領域だと思う。例えば、ログ全般に関わる話。ログに関するコードだけでなく、吐き出したログをどう管理するか、とかの戦略もまだまだやるべきことが残っている。

プロジェクトマネジメントの能力

what を定義できたあとは、how を AI に任せたいわけだけど、そこのタスクスケジューリングとかの能力は、生産性に直結すると思う。こういうのはプロジェクトマネジメントになるのだろうか…それすらちゃんと分かっていない。自分が得意だとはとても思えない領域だけど、向き合わなければならない。

ざーっと書いてみた。うーん、ぐっちゃぐちゃだ。まさしく自分の頭の中のようである。それでも、やれることから一つずつ集中してやっていく。