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AIカーソル時代のシステム開発

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0. 実体験：生産性は体感で3〜4倍になった

筆者自身、AI Cursorを使い始めてから体感で3〜4倍以上の生産性向上を感じています。

正直なところ、新技術には基本的に懐疑的なスタンスなので、AI Cursorに対しても「どうせ過大評価だろう」とあまり期待していませんでした。

しかし、実際に使ってみると予想を遥かに超える生産性でした。

AIが得意なこと

これらは人がやるより圧倒的に速く、正確です。「考えながら手を動かす」作業がほぼ不要になりました。

AIが詰まりやすいポイント

一方で、AIでも苦手な領域は明確にあります。

特に、

エラーをそのままコピペしても同じ回答を延々と繰り返される

という状況は何度も起きました。

実データを伴うバグの原因特定は、今でも人間の領域です。

それでも「圧倒的に」価値がある

それ以外の作業に関しては、

「人がやる意味ある？」

と思うレベルで生産性が違います。

この変化は単なるツールの進化ではなく、

にまで影響する構造的な変化だと感じました。

だからこそ、この記事を書いています。

1. 組織と人材の変化：技術より「ドメイン知識」

AIがコードの書き方を肩代わりするようになったことで、エンジニアに求められる価値基準は大きく変わりました。

「ビジネス特化型」チームへの移行

Reactなどの技術レイヤー別の編成から、特定の事業（ビジネスドメイン）を完結させる少数精鋭のチーム編成へと移行しています。

採用人数の変化：少数精鋭へのシフト

1人あたりの生産性がAIによって数倍に跳ね上がった結果、「大量採用で回す」モデルは崩壊しました。

現在は、少人数で意思決定と実装を高速に回せるチームが主流になっています。

内製化の加速

AIによって自分たちで作るコストが激減しました。

その結果、コア業務をブラックボックス化しないため、外注から自社開発（内製）へ回帰する動きが加速しています。

ベテランの再定義

構文に詳しい人よりも、業務仕様（ドメイン知識）に精通し、AIの出力を正しく評価・修正できる“生き字引”が最も重宝される存在になりました。

スキルの均一化：技術格差は急速に縮小

「技術的に難しいから実装できない」という制約は、AIの普及によってほぼ消滅しました。

誰が書いても一定以上の品質の成果物が出るようになった結果、シニアとジュニアの技術的な差は急速に縮小しています。

コーディングスキルそのものは、もはや強い差別化要因ではなくなりました。

給与構造の変化：評価されるのは何を作れるか

その一方で、市場価値の基準は大きく変化しています。

以下のようなエンジニアは、市場価値と給与が下がる傾向にあります。

評価されるのは、「書けること」ではなく、「何を作るべきかを理解し、形にできること」です。

価値の源泉は、完全にビジネス理解へと移行しました。

2. 開発プロセスの激変：ドキュメントは「AIへの入力」

仕様書やワイヤーフレームは、もはや「人間が読むだけの紙」ではありません。

3. 指示と設計の新常識：View（見た目）を起点にする

設計思想は「美しい抽象化」から、AIと対話しやすい**「直交性と具象性」**へとシフトしました。

総括

AI時代の設計とは、

人間がビジネスの論理（ドキュメント）を構造化し、
AIに具象（コード）を生成させ、それをテストで検証するディレクション業務

になりました。

求められるのは「どんな技術を使うか」ではなく、「何を作るべきかを理解しているか」。

そして組織は、

という構造へ、不可逆的に進化しています。

 

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