【新卒参加レポート】AIネイティブ時代のエンジニアの価値とは？AI DevEx Conference 2026で学んだこと

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AIDevEx

熊谷隼

2026年08月19日

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はじめに

はじめまして。26新卒の株式会社メンバーズデブオプスリードカンパニーの熊谷です。

今年新卒として入社し、日々エンジニアリングのキャッチアップに奮闘している私ですが、2026年7月23日、JPタワーホール＆カンファレンスで開催された「AI DevEx Conference 2026 - Future of Development Productivity -」に参加してきました。

AIが当たり前にコードを書く「AIネイティブ時代」において、私たちエンジニアはどう立ち回るべきなのか？本記事では、新卒なりの視点で感じた不安、印象に残ったセッションの内容とその感想、そして今後の目標についてまとめました！

参加前に新卒なりに思っていたこと

現在、生成AIツールの急速な普及により、コードを書くハードル自体はかつてないほど下がっています。新卒の私にとっても日々の業務でAIの恩恵を受けていますが、一方で以下のような不安や焦りを抱えていました。

「プロンプトを投げるだけでプログラムができてしまうため、AIを使いこなしているつもりが、実は『AIに使われている（単なる入力係になっている）』のではないか？」
「自分でゼロから考えてコードを書く機会が減り、エンジニアとしての基礎的な技術力や論理的思考力が身につかないのではないか？」
「AIがコードを書けるなら、コーディングしかできない若手エンジニアは不要になってしまうのでは？」

こうした「AI時代における若手エンジニアのキャリアの危機感」へのヒントを探すことが、今回のカンファレンス参加の最大の目的でした。

参加した内容とセッションごとの感想

国内外のテック企業による刺激的なセッションが多数ありましたが、特に私の心に強く残った2つのセッションと、そこから得た気づきをご紹介します。

fukabori.fm出張版：AI駆動開発でテストエンジニアは不要になるのか

【セッション概要】

人気ポッドキャスト「fukabori.fm」の出張版として、AI駆動開発の普及による「テストエンジニアの未来」について深く掘り下げるセッションでした。AIが自動でコードを生成する時代において、人間がテストを行う意義や、品質保証のあり方がどう変わっていくのかについて熱い議論が交わされました。

【感想：AIの出力を「評価する力」こそが技術力】
このセッションを聞いて、私が抱えていた「技術が身につかないのでは」という不安に対する一つの答えが見えました。AIがコードを書いてくれるからといって、人間の技術力が不要になるわけではありません。むしろ、AIが生成したブラックボックスなコードが「本当に正しいのか」「要件を満たしているのか」「エッジケースに対応できているのか」を検証・担保するためには、これまで以上の深い技術力とドメイン知識が必要になります。テストや品質保証の観点を持つことこそが、AIに使われる側から「AIをツールとして制御する側」へ回るための鍵なのだと強く感じました。

Platform Engineer×FDEで変える、AIネイティブ時代の開発組織設計

【セッション概要】

テイラー株式会社が実践する、AIネイティブ時代における新しいエンジニアの役割定義と組織設計についてのセッションでした。顧客の複雑な課題解決に特化し、要件定義からデリバリーまでを一貫して担う「FDE（Forward Deployed Engineer）」と、彼らのために基盤を磨き込む「Platform Engineer」の共創モデルが紹介されました。

【感想：「つくること」から「価値を届けること」へのシフト】

「プロンプトを投げるだけでプログラムができる」時代において、エンジニアの価値はどこにあるのか？その答えがFDEの「What（何を）とWhy（なぜ）を解決するのかに比重を置く」という姿勢に詰まっていました。コードを書くこと（How）がAIによってコモディティ化するなら、私たちは「顧客の本当の課題を見極め、解決策を設計すること」にリソースを集中すべきです。技術はあくまで価値を届けるための手段であり、その本質に向き合う役割（FDE）や、それを支えるプラットフォーム作り（Platform Engineer）というキャリアパスを知り、これからの自分の目指すべき方向性がパッと開けた感覚がありました。

企業ブースでのリアルな気付き

今回のイベントでは、セッションだけでなく企業ブースでも非常に大きな学びがありました。

上司と一緒に、朝日新聞社様のブースへお話を伺いに行った際のことです。ブースでお話を伺う中で、朝日新聞社様では一部のAI技術の独自開発は進んでいるものの、それ以外の領域でのAI活用がなかなか進んでいないというリアルな現状をお聞きしました。特に印象的だったのは、新聞社ならではの圧倒的な強みである「過去から現在までの膨大な記事データ」がせっかくデータ化されているにもかかわらず、それを活かしきれていないということです。

そのお話を伺っていた際、隣にいた上司が「その蓄積されたデータをAIと掛け合わせることで、新しい価値やサービスを生み出せるのではないか」と先方に問いかけ、議論を深めていく姿に私はとても驚きました。上司のビジネスに対する視野の広さや、相手の課題の核心を突く視点の鋭さ。そして、お客様の悩みを「うちのカンパニーの強みでどう解決できるか」へと瞬時に結びつけていく考え方に、ただただ感嘆するばかりでした。

いくら膨大なデータやAI技術があっても、それを具体的な「ユーザーへの価値」に変えられなければ意味がありません。そして、私たちが強みとする「DevOps」は、まさにそうした「このデータをAIでこう使えば面白いのではないか？」というアイデアを素早く形にし、世に出して反応を見ながら新しいサービスを育てていくためにあるのだと気づきました。

今回のブース訪問を通じて、お客様の隠れた課題を引き出す視点の持ち方と、自社の強み（DevOps）がどう社会の役に立つのかというリアルな結びつきを学ぶことができました。