概要
AIによりコーディングが高速化した今、エンジニアは「何を作るか」の精度を上げるため、顧客訪問や商談獲得といったコードの外にあるボトルネックの解消に注力すべきである。
詳細内容
AIツールの普及によって実装速度が劇的に向上した結果、開発のボトルネックはコーディングから「ドメイン理解」や「顧客検証」へと移行しています。本記事では、カミナシの新規プロダクト開発において、AIで空いた時間を活用してエンジニア自らが現場訪問や展示会に参加し、一次情報を獲得することでプロダクトの精度を高めた実践録が紹介されています。
著者は以下の4つの段階でボトルネックを追跡し、解消したプロセスを解説しています：
1. AI生成コードの品質担保とレビュープロセスの自動化。
2. 顧客理解の不足を解消するための頻繁な現場訪問と、一次情報のチーム共有。
3. 顧客検証のサイクルに開発スピードを従属させ、無駄な機能開発を抑制。
4. 顧客獲得フェーズにおける展示会へのコミットと市場ニーズの直接把握。
「作る」コストが下がったからこそ、取り下げるコストやメンテナンスコストを意識し、エンジニアが技術の枠を超えて意思決定に関与することの重要性を説いています。AI時代のエンジニアの価値は、コードの中だけでなく、現場の一次情報をプロダクトへ還元する「コードの外」の活動に広がっていると結論づけています。