AI 時代に"活躍できる" エンジニアとは？
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July 17, 26
スライド概要
2026年7月17日に開催された【技術経営研究会#1】AI 時代の「いま」各社で“活躍できている“エンジニアの定義とは ( https://peatix.com/event/5056051 ) のセッション資料です。
SIer での受託開発を経て、株式会社サイバーエージェントに入社。様々なプロダクト開発の傍ら、立ち上げた横断組織で Web 技術の推進に従事。株式会社メルカリに入社後はメルカリ Web の刷新やメルカリアプリの刷新を牽引し、執行役員 VP of Engineering としてメルペイのエンジニアリング部門を管掌。デジタル庁では行政のデジタル化に貢献し、株式会社ハウテレビジョンでは執行役員プロダクト本部長として事業と組織の成長を主導。西日本旅客鉄道株式会社・三井住友カード株式会社・株式会社マクロミル等の顧問として、事業や組織の幅広い課題解決を推進。株式会社ハイヤールー 取締役 CTO。
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日本CTO協会 主催 ・ 技術経営研究会 #1 S E S S I O N · I N P U T TA L K AI 時代に"活躍できる" エンジニアとは？ AI ベンダーの主張と評価現場の実数から、自社の共通項を探す 泉水 翔吾 株式会社ハイヤールー 取締役CTO 2026.07.17
T H E Q U E ST I O N あなたの組織で、いま活躍している エンジニアの共通項は何ですか？ この問いの答えは、各社の中にしかありません。 今日は、それを探すための素材を持ち込みます。
HOW THIS SESSION WORKS 議論の素材を2つ、お持ちしました 素材 ① 素材 ② OpenAI / Anthropic / CoderPad が提唱する「これから求められ る力」 HireRoo 本番環境・総 83,048 試験のデータから見る、採用の現 場が実際に「何を測り始めたか」 AI ベンダーの主張 評価現場の実数 持ち帰るもの 自社で活躍している人の共通項を探す、観察フレーム。
PRESENTER 泉水 翔吾 株式会社ハイヤールー 取締役CTO Shogo SENSUI サイバーエージェント メルカリ デジタル庁 ハウテレビジョン SIer での受託開発を経て、株式会社サイバーエージェントに入社。様々なプロダク ト開発の傍ら、立ち上げた横断組織で Web 技術の推進に従事。株式会社メルカリ に入社後は Web やアプリのフルリプレイスを牽引し、執行役員 VP としてメルペイ のエンジニアリング部門を管掌。 デジタル庁では行政のデジタル化に貢献し、株式会社ハウテレビジョンでは執行役 員プロダクト本部長として事業と組織の成長を主導。西日本旅客鉄道株式会社・三 井住友カード株式会社等の顧問として、事業や組織の幅広い課題解決を推進。 2025 年、株式会社ハイヤールーにジョイン。
01 S E CT I O N 0 1 · 前 提 — 仕 事 の や り 方 が 変 わ っ た 作ることは、 ボトルネックでなくなった
CODE IS CHEAP かつては専門職だった。今は、AI が書く BEFORE — AI以前 AFTER — AI以後 専門スキルを要する、希少な仕事。 AIがコードを生成する。 コードを書くのは、大変だった。 出典：DORA — State of AI-Assisted Software Development 2025 デモ品質なら、容易に作れる。
THE NUMBERS 9割が使い、8割が効果を実感 90%+ エンジニアがAIを利用 出典：DORA 2025 80%+ 生産性の向上を実感 +98% PR数（ほぼ倍増）
THE PLATEAU だが、生産性の"伸び"は頭打ち +20% 前後で頭打ち −19% 実測は"遅く" DORA 2025 METR 2025 9割が使っても、生産性の伸びは限定的。多くがこの水準で止まる 開発者は「速くなった」と感じても、実測ではむしろ遅くなっていた つまり、速さ自体は差別化要因ではない。 出典：DORA 2025
THE PROCESS, REBORN 主戦場は、「作って当てる」を速く回す力へ これまで — Learn to Ship（Agile・Lean・Scrum） アイデア → 入念に仮説検証 → MVP → 開発 → PMF ／ 作る前にムダを潰しきる これから — Ship to Learn（Code is Cheap） 作る → 当てる → 学ぶ ↺ 最低限の検証で本物を届け、行動から学ぶ このサイクルを誰より速く回した者が勝つ。作ることが安いからこそ、何度でも回せる。
02 S E CT I O N 0 2 · 素 材 ① — A I ベ ン ダ ー の 主 張 何が、 求められるのか 自社の活躍できる人を照らしながら
SAM ALTMAN · THE INTELLIGENCE AGE “ We will soon be able to work with AI that helps us accomplish much more than we ever could without it. That starts with the tool getting into the hands of as many people as possible. 私たちは間もなく、AI がなければ決して達成できなかったような、はるかに多くのことを成し遂げるのを助 けてくれるAIと協働できるようになる。それは、このツールをできるだけ多くの人々の手に届けることから 始まる。 出典：Sam Altman "The Intelligence Age" (2024)
OPENAI · INTRODUCING THE INTELLIGENCE AGE “ A signal of how AI can assist—not replace, but aid and enhance—a human-led creative effort. AIがどのように支援できるか——置き換えるのではなく、人間主導のクリエイティブな取り組みを助け、高め るものであること——を示すシグナル。 出典：OpenAI "Introducing the Intelligence Age" (2024)
INDUSTRIAL POLICY FOR THE INTELLIGENCE AGE “ Workers have deep knowledge about how work is actually performed and where AI can improve outcomes. They will be critical voices in understanding how AI can be used in workplaces. 仕事が実際にどう回り、AI をどこに導入すれば効果が出るかを一番よく知っているのは現場。 職場での AI 活用をどう進めるべきか、その答えを出す上で現場の声は極めて重要な役割を果たす。 出典："Industrial Policy for the Intelligence Age: Ideas to Keep People First"
T H E P I V OT 論調は、はっきり転換した 「雇用がなくなる」 → 「個人を拡張する」 エンジニアは、必要だ。では — 彼らの言う「求められる力」の中身は？
AI-NATIVE — 3 LEVELS OF P ROFICI ENCY 前提は AI を"使い倒す"こと LEVEL 1 LEVEL 2 ← 多くはここで頭打ち LEVEL 3 — AI-NATIVE 気の利いた検索として使う。 隣に座る AI 同僚。人が書き、AI が補完。 人が仕様を書き、AI に書かせ、検証する。 検索の置換 +10% AI で補助 +30〜50% 出典：Sam Altman, via Fortune — "The 3 buckets of AI proficiency" (2026) AI 中心に設計 100%+
ANTHROPIC · AI FLUENCY AI活用の「質」を表す 4 つの D D1 · Delegation D2 · Description D3 · Discernment D4 · Diligence 人とAIの役割分担を決める。 出力の妥当性を、見抜く。 出典：Anthropic — AI Fluency (anthropic.com) 目的を簡潔に言語化し、AIを導く。 利用と結果に、責任を持つ。
CODERPAD · 5 SKILLS OF THE FUTURE DEVE LOPE R 最も価値があるのは「出力を疑う力」 明確な意図で、AIを統制する。 03 Strategic Use of AI Problem Framing Explanation & Architecture 04 Critical Evaluation & Edits 出力を疑い、修正する。★ 最重要 05 Problem Solving AIを、自然に統合する。 01 02 出典：CoderPad — 5 Skills of the Future Developer (2026) 課題を、自力で分解する。 トレードオフを、理解する。
THE CONVERGENCE 各社が指すのは同じ点 Anthropic 4D ＋ CoderPad 5 Skills → 統制する 明確な意図で、AI を操る これが彼らの言う"使い倒す質"。量ではない 分解する 課題を、自力で構造化する 検証する 出力を疑い、責任を持つ
T H E CO N STA N T 課題解決力は、普遍 コードを書く → 課題を、解決する
03 S E CT I O N 0 3 · 素 材 ② — 評 価 現 場 の 実 数 評価する側は、 何を測り始めたか
TODAY'S DATA SOU RC E 今日のデータ源 — 300社超・累計100万件の評価現場 300社+ 累計導入。採用の現場で、スキル評価を 支える。 100万件+ 累計の評価データ。実際の解き方＝"過 程"が蓄積されている。 AIと協働して 課題を解く力 それを、定量的に可視化する。
THE PROBLEM 従来の物差しでは、測れない 学歴・資格 "使い倒す質"とは、相関しな い。 コードの量 AIを使えば、誰でも増やせる。 「作って当てる」「AI を使い倒す」質は、履歴書に載らない。 アルゴリズム試験 "暗記"を測っても、協働は測れ ない。 職務経歴 過去の実績は、AI時代の力を保 証しない。
WHY IT'S HARD 力は、成果物ではなく"過程"に宿る 見えるもの — 成果物 差が出るもの — 過程 AI が書けば、誰のものでも似てくる。差が出ない。 統制・分解・検証。ここに、質がすべて表れる。 完成したコード どう問い、疑い、判断したか だからこそ、評価する側は試験の設計そのものを変え始めている。次が、その実数です。
THE DATA — HIREROO · BIG QUERY 分析 本番環境・総 83,048 試験の実数 83,048 18.3% 19.6% 総試験数 AI許可率（2026年） AI耐性あり試験割合（2026年6月） 2022年11月〜2026年7月の発行試験。 2024年 5.8% から上昇。月次では最大約 40% に到達。 AIを使われても評価が成り立つ形式。2025 年後半にゼロから立ち上がり。 出所：HireRoo の本番データ
THE TREND — 四半期推移 「AI を使わせて測る」が、 AI許可率 AI耐性ありの割合 32.1 22.8 15.6 3.4 4.6 7.3 7.7 8.9 9.5 26.8 11.2 24Q1 24Q2 24Q3 24Q4 25Q1 25Q2 25Q3 25Q4 26Q1 26Q2 単位：各四半期の総発行試験数に対する %。※2026年7月（Q3）は単一顧客の一括発行が94%を占める外れ値のため、2026年6月までの完全月で判断。
THE READING — 3つの発見 評価は、「AIを使わせて測る」へ動いている 01 AIの許可が、定着期へ。 2024年に登場し、2026年は月次で最大約40%。AI利用前提の試験運用 が主流化しつつある。 02 AI耐性ありが、立ち上がり局面。 2025年後半からゼロで拡大し、2026年6月で約20%。新規カテゴリと して伸長中。 03 母数は、なお従来形式が支配的。 当面の主軸は「従来形式 × AI許可設定」の組み合わせ。移行は始まっ たばかり。 見極める側が動き始めた、ということは——活躍者の差も、AIとの協働の質に現れ始めている。
04 S E CT I O N 0 4 · 突 き 合 わ せ 素材を、 自社に当てる
A H Y P OT H E S I S 2つの素材が指す先を、一つの仮説として畳むなら — AI 協働力が、高い人。 ▪ コードへのこだわりより、顧客の課題解決にこだわれる ▪ AI に冗長な仕事を任せ、人にしか出せない価値に集中できる ▪ 「作って当てる」を、誰より速く回せる — ただし、これは答えではなく観察の出発点。皆さんの組織で、確かめてください。
THE FRAME — 持ち帰る観察フレーム 活躍している人の"過程"を、3つの軸で観察する 統制 意図をもって AI を操れているか。 分解 課題を自力で構造化できているか。 フレームの裏付け 素材① ベンダー各社の枠組み ＋ 素材② 評価現場の実数 HireRoo も、この軸で"過程"の可視化に取り組んでいます。 検証 出力を疑い、責任を持てているか。
TAKE-HOME QUESTIONS 自社に持ち帰る、3つの問い Q1 自社で活躍している人の共通項は、統制・分解・検証のどこに現れているか？ Q2 自社の評価・登用の物差しは、「AIを使わせて測る」に追いついているか？ Q3 その質を、どう見極め、育てるか？
ONE LAST THING その「質」は、測れる 私たちは AI と協働して課題を解く力の可視化に、 300 社超・累計 100 万件の現場で取り組んでいます。 — ご関心あれば、この後お話しましょう
日本CTO協会 主催 ・ 技術経営研究会 #1 FIN. ご清聴、ありがとうございました 泉水 翔吾 株式会社ハイヤールー 取締役CTO