【要約】AI時代、「作れる」より「何を作るか」が面白くなってきた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
AI駆動開発が進む現場において、開発者が管理業務を軽視し、実装にのみ集中してしまう問題が生じている。具体的には、以下のペインポイントが挙げられる。
- ・AIによる実装の高速化により、PBI（プロダクトバックログアイテム）管理が手間に感じられる。
- ・管理を疎かにすることで、「なぜその機能を作るのか」という意思決定の経緯が消失する。
- ・実装に偏重することで、プロダクトマネージャー（PO）との認識乖離が発生するリスクがある。
// Approach
筆者は、PBIの役割を単なるタスク管理から「意思決定の履歴管理」へと再定義することを提案している。意思決定の質を高めるため、以下の要素を重視するアプローチをとる。
- ・PBIに「なぜ作るのか」「誰の課題か」「MVPはどこか」という背景情報を集約する。
- ・実装コストの低下を前提とし、実装の前段にある「課題の整理」や「優先順位付け」にリソースを割く。
- ・技術的な実装とビジネス価値を繋ぐ「翻訳」のプロセスを強化する。
// Result
AI時代におけるエンジニアの価値が、「実装力」から「価値定義力」へとシフトする展望を示している。
- ・実装の自動化が進んでも、ビジネス課題の整理やMVPの定義といった工程の重要性は維持される。
- ・エンジニアがビジネス視点を持つことで、プロダクトの価値最大化に貢献できる。
- ・技術とビジネスを繋ぐ能力が、エンジニアの新たなキャリアの差別化要因となる。
Senior Engineer Insight
> 実装のコモディティ化は避けられない。技術責任者としては、コードを書く力以上に、要件を技術仕様へ落とし込む「翻訳能力」を評価基準に据えるべきだ。実装速度が上がれば上がるほど、誤った方向に進むリスクも増大する。意思決定の履歴をPBIに集約する文化は、大規模開発における技術負債ならぬ「判断負債」を防ぐために極めて有効な戦略である。