ID:70410さん

# 今後身に付けたい技術 ## 1. LLM・生成AIの実務応用 ChatGPT や Claude をはじめとする大規模言語モデルを用いたアプリケーション開発とともに、エージェント設計、ドメイン特化のファインチューニングを身に付けたい技術です。 ユーザー体験、データの扱い方、業務フローの組み方まで含めて、生成AIを前提にしたアーキテクチャを設計できるエンジニアになりたいと考えています。プロンプト設計、ハルシネーション対策、コスト最適化、評価設計といった実務上の難所を一通り経験し、技術選定の判断軸を持てる状態を目指します。 ## 2. Infrastructure as Code(Terraform、CDK) クラウドインフラを**コードで定義し、再現可能な形で管理する技術**を本格的に身に付けたいです。 これからのシステム開発では、開発・ステージング・本番といった複数環境を素早く立ち上げ、変更を安全に反映できる仕組みが前提になると考えています。Terraform や AWS CDK のような IaC ツールを使いこなすことで、構築の再現性、変更履歴の管理、レビューを通した品質担保が実現でき、チーム開発の質が一段上がります。テックリードとしてアーキテクチャを語る上でも、IaC を素養として持っているかどうかは大きな分水嶺になると考えており、強化していきたい技術の一つです。 ## 3. AI駆動開発(Cursor、Claude Code、Copilot等) AIコーディングアシスタント(Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等)を活用した**新しい開発スタイル**を、個人としてもチームとしても使いこなせるようになりたい領域です。 AI駆動開発は、単に「コードを書く速度を上げる」道具ではなく、**設計・実装・レビュー・テストといった開発プロセス全体を再設計する**ものだと捉えています。プロンプトの設計力、AI に任せる範囲と人が判断する範囲の見極め、AI が生成したコードの品質保証、チームへの導入と定着——こうした観点を体系的に身に付けたいです。 テックリードとして、**AI駆動開発の知見をチームに展開し、組織全体の生産性を引き上げる**ことができるエンジニアになりたいと考えています。これからのソフトウェア開発の主流になる領域なので、早い段階で実務レベルでの判断軸を持っておきたいです。 ## 4. プロダクトの企画から実装までの一貫関与 技術スキルとは別に、**サービスやプロダクトを「上流の企画段階」から関わって、実装まで一貫して見届ける動き方**を身に付けたいと考えています。 これまではすでにある要件を実現する立場が中心でしたが、本当に良いサービスを生み出すためには、**「何を作るか」を考える段階から関わる**ことが重要だと感じています。市場や顧客の課題を捉え、技術的な実現可能性と擦り合わせながら仕様を固め、設計・実装・リリース・改善まで持っていく一連のプロセスを経験したいです。 技術選定や実装の判断は、企画意図を理解しているかどうかで質が大きく変わります。**企画と実装の両方の視点を持つテックリード**として、ビジネス側と開発側の橋渡しができる存在になることが、自分の目指す姿です。