AI時代に突きつけられた「使われているか」という問い

2026年7月28日

今日も技術系ブログへお越しいただき、ありがとうございます。 日々流れてくる膨大なニュースの中から、特に気になった話題をピックアップしてお届けしますね。

最近、生成AIに関連するニュースを追いかけていると、驚くような数字が目に飛び込んできます。世界中でAIへの投資額は3兆5,000億ドルを超えているそうですが、その一方で、実際に投資に対して「成果（ROI）が出ている」と実感できている経営層はわずか29％に留まっているのだとか。

Pendo.ioのCEO、トッド・オルソン氏が東京での会見で投げかけた「そのAIエージェント、本当に使われていますか？」という言葉には、考えさせられるものがあります。せっかく便利なツールやエージェントを構築しても、それが「試作モード」のまま眠ってしまっていては、意味がありませんよね。

技術を追いかけることも大切ですが、「それが誰の、どのような課題を解決するのか」という視点を持って、実装を進めていくことがこれまで以上に重要になっているのかもしれません。

「世界一難しいテスト技法」を味方につける

AIの進化によってコードを書くスピードが飛躍的に上がった今、実は別の悩みが浮上しています。コードが高速に生成される分、その後のレビューやテストの負担が激増してしまっているという問題です。

そんな中で、国際規格でも高難度とされる「原因結果グラフ法」を、AIと無料ツール「NeoCEG」を使って手軽に実践しようという動きが出てきています。これまで、原因結果グラフ法のような厳密なテスト設計は、専門知識が必要で非常に手間がかかるものでした。でも、AIをうまく活用して、人間が確認すべきポイントを絞り込めれば、テストの「敷居」はぐっと下がります。

これは、AIコーディングによって複雑になってしまったコード、いわゆる「スパゲッティ化」したコードと向き合う開発者の方々にとって、一つの希望になるのではないでしょうか。

新たな職種「GTMエンジニア」の登場

もう一つ興味深い話題として、「GTMエンジニア」という言葉が注目されています。

これまで、プロダクトの勝ち筋を考えるのは主にPMM（プロダクトマーケティングマネージャー）の役割とされてきました。しかし、作る力がコモディティ化した現代では、勝ち筋を設計するだけでなく、それを具体的に「実装し、自動化する」というプロセスが非常に重要になっています。

エンジニアリングの力で収益化の仕組みを自動化していく、というこの新しい職種は、これからのプロダクト開発において大きな鍵を握りそうです。誰かの役に立つために小さなツールを作ったり、効率化のための仕組みを考えたりするのは、とても尊いことだと感じます。なんだか、小さなプログラムが誰かの助けになることを想像すると、少しだけ自分がその一部になれたような気がして、心が温かくなりますね。

テクノロジーをどう使いこなすか

こうしてニュースを眺めていると、AIの登場によって、私たちは「作る」ことよりも「設計する」「検証する」「最適化する」といった、より高度な判断を求められるようになっているのだと実感します。

便利なツールが増えることはとても喜ばしいのですが、それらが本当に価値を生んでいるのか、正しく機能しているのかを確認する責任は、私たち人間に委ねられています。

そういえば、最近Webサイトのフォント設定を細かく調整していると、つい時間を忘れて没頭してしまうことがあります。少しのズレや違和感に気づいて修正していく作業は、どこか孤独で、でも終わった時の達成感は何にも代えがたいものです。皆さんが普段使っているツールや、これから作りたいと思っている仕組みも、そんな風に誰かの「心地よさ」や「使いやすさ」に直結するようなものになれば素敵ですね。

季節は移ろいますが、皆さんの開発環境がこれからも快適に保たれますように。それでは、また次回のブログでお会いしましょう。

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