概要
https://speakerdeck.com/azukiazusa1/2025-nian-nokodeinguezientonoxian-zai-di-toenzinianoshi-shi-nobian-hua-nituite?slide=46
詳細内容
## 2025 年のコーディングエージェントの現在地とエンジニアの仕事の変化について
https://speakerdeck.com/azukiazusa1/2025-nian-nokodeinguezientonoxian-zai-di-toenzinianoshi-shi-nobian-hua-nituite?slide=46
本プレゼンテーションは、2025年におけるコーディングエージェントの類型と、それによるエンジニアの仕事の変化、そして新しい時代に適応するための心得を具体的に解説する。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[コーディングエージェントの類型, エンジニアの役割変化, プロンプトエンジニアリング, テスト・Lintの重要性, 批判的思考力]]
「2025 年のコーディングエージェントの現在地とエンジニアの仕事の変化について」は、現在のコーディングエージェントの進化とそのエンジニアリングへの影響を詳細に分析する。本資料は、開発現場が「コードを書く」ことから「AIと協働する」フェーズへ移行していると指摘。補完型（GitHub Copilot）からチャット型（ChatGPT）、そして自律型エージェント（Claude Code、Devin）への進化を解説する。
エージェントは「エディタ型」「CLI型」「自律型」の3類型に分類され、タスクの規模に応じて使い分ける戦略が提示される。小規模タスクには自律型、チャレンジングなタスクにはCLI型やエディタ型が推奨され、大規模タスクには人間による分解が不可欠と定義される。
この変化に伴い、エンジニアの役割はコード記述中心から戦略的・俯瞰的なものへとシフトする。タスクの適切な分解、高品質な指示（プロンプトエンジニアリング）、コードレビュー、そしてAIの長期記憶を育むためのドキュメント整備（コンテキストエンジニアリング）が重要性を増す。AI時代においても、人間による設計や技術選定の根本は変わらず、テストやLintといったガードレールが生産性向上に不可欠であると強調される。
ジュニアエンジニアはAIを活用した新しい学習モデルに適応し、AIをパーソナルコーチとして活用する能力が求められるだろう。生成AIとの付き合い方として、「過度な期待をしない」「自分で手を動かす学習」「批判的思考力の育成」が挙げられる。「AIが言うから正しい」「最新ツールなら間違いない」といった「劇場のイドラ」に陥らず、常にAIの出力を検証し、根拠を自分の言葉で説明できるようになることが重要だ。webアプリケーションエンジニアは、この根本的なワークフローの変化に対応するため、より高レベルなタスク管理能力、AIを適切に導くプロンプト・コンテキストエンジニアリングのスキル、そしてテストやモジュール化といった従来のソフトウェア開発のベストプラクティスを再確認し、AIの出力を批判的に評価する瞬発力を磨く必要がある。