概要
https://tech.coincheck.blog/entry/2025/12/06/095432
詳細内容
## AI時代のエンジニアのこれからを認知心理学から考える
https://tech.coincheck.blog/entry/2025/12/06/095432
AI時代において、エンジニアは「知の深化」から「知の探索」へ軸足を移し、リスク・テイキングを恐れずに新しい価値を創造すべきだと提案する。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[AI時代のエンジニア, 知の探索と知の深化, リスク・テイキング, 認知負荷, イノベーション]]
コインチェックのYamazaki氏が、AI時代におけるエンジニアの役割変化について、認知心理学の「知の探索」と「知の深化」の理論を援用して考察する記事です。
著者は、組織学習における「知の探索」（新しい知の追求、リスク・テイキング、イノベーション）と「知の深化」（既存の知の深掘り、効率化、実行）という概念を提示します。従来のエンジニアは、コーディングの難易度から「知の深化」に偏りがちだったと指摘。しかし、AIの進化により、AIが「知の深化」領域を効率的に担えるようになり、ビジネス側でもAIを通じたある程度のコーディングが可能になった結果、この前提が崩れつつあると主張しています。
この変化は、エンジニアが「深化」に割いていたリソースを減らし、「探索」に集中できる機会を生み出すと著者は見なします。イノベーションは「知と知の組み合わせ」から生まれるというシュンペーターの理論を引用し、エンジニアが技術的な知見と技術外の知見を組み合わせることで、より価値を生み出しやすくなると解説。
しかし、「探索」には「リスク・テイキング」が伴い、障害ゼロやバグ件数といった減点型の評価に慣れたエンジニアが、明確な正解のない領域に踏み出すことへの抵抗感がある点を重要な課題としています。必要なリスクを見極めて取る姿勢が、これからの時代に不可欠だと強調します。
最後に、コインチェックが暗号資産という不確実性の高い事業領域やWeb3とWeb2が交錯する「良いカオス」な環境であり、法務・会計・リスク管理のエキスパートとの協働が日常であるため、エンジニアが「知の探索」と「知の深化」の両輪を回しやすい土壌であると述べています。AIが得意とするのは既知パターンの深掘りであり、前提を疑い、仮説を立て、曖昧な条件下で初動を決める「探索」においては、依然として人間の強みが多いと結論付け、探索力と深化力を継続的に鍛えることが、変化の速い時代で替えのきかないエンジニアとなるための基盤だと説いています。