# エンジニアリング力ではなく、このスキルを伸ばしたい、、！ おはようございます。 1日10分AIでキャリアアップラジオ AIオタクのウェブエンジニアバッシーです。 このチャンネルでは、AIツールの最新のいろんな解説であったりとか、 AIでキャリアアップしていくためにっていう部分のいろんなですね、 考え方をお伝えしていくチャンネルとなっております。 はい、ということで今日はですね、 エンジニア以外のビジネスマンの方々もこれからの時代において、 エンジニアリング力を身につけていく必要があるのか、 っていうところにですね、話をしていきたいと思っています。 あと今日はですね、ちょっと外で収録しておりますので、 AIパーソナリティのチャピさんはですね、お休みになります。 はい、というので、ビジネスマンの方々は エンジニアリング力を身につける必要があるのかということに対してね、 皆さんは最近これはどう思いますでしょうか。 いろんな最近だとMCPだったりとか、 Gitの話もね、いろいろビジネスマン、 もう全ビジネスマンが学ぶべきみたいな感じでね、 Xとかいろんなノートの投稿とか見るとそういう話が出てきたりとか、 っていうところに対して、 今からエンジニアリング力身につけていかないと これからの時代についていけないのか、 っていう不安に思われている方も多いんじゃないでしょうか。 自分もですね、日々いろんな業務改善でAIを使ったりとか、 自分はウェブエンジニアなので、 普通に業務でもAIバリバリ使っております。 そんな僕的にこれからですね、本当にエンジニア以外の人、 全ビジネスマンがこのエンジニアリング力を身につける必要が 本当にあるのかっていう点をね、 今日話していこうと思っています。 結論、このエンジニアリング力は 身につける必要はないんじゃないかなというふうに思います。 というのも、1年前の話だったらこれね、 全然結論が変わってくると思います。 1年前の話だったら確実にですね、 このAIで業務改善だったりとか、 AIを使いこなすっていうレベルになるためには エンジニアリング力っていうのは正直必須だったかなと思います。 1年前どういう状況だったかというと、 例えば何か業務改善をするってなった時に、 例えば分かりやすい例でいうと、 メールの下書きを自動で作ってくれるような、 そういったAIエージェントを開発するとしましょう。 こうした時にどういった要素が必要になってくるかというと、 まずGメールを使っていると仮定して、 Gメールが届いた時に下書きを作りたいので、 その届いたことをトリガーに何か動く仕組みを作りたいですよね。 そのトリガーはいろいろウェブフックだったりとか、 いろんなものがあると思うんですが、 まずそういうトリガーを作るための知識が必要になってきますと。 トリガーを作った後に、 じゃあそのメールの下書きをどう作るかというと、 これは今度チャットGPTとか、 そういったものに対してメールの内容をチャットGPTに送って、 チャットGPTに考えさせて、 その出力をまたGメールに戻してという作業が必要になってきますよね。 となると、これチャットGPTにメールの情報を送るために、 APIでチャットGPTから出力されたものをまたGメールに戻すために、 これまたAPIと。なのでトリガーとAPI。 これの構築の知識がないと、 こういったものは1年前であれば作れなかったと。 なのでAIを使って業務効率化だったりとか業務改善という部分で、 自分の新たなキャリアを身に出していくためには、 どうしてもエンジニアリングの基礎的な部分、 知識っていうのは最低限身につける必要がありました。 じゃあ今、1年前という話をしているので、 今どうかというと、 徐々にここは必要なくなりつつあります。 例えば今、じゃあさっきのGメールの下書きを作るというサービスを、 サービスというか仕組みですね。 を作ろうとすると、どういう手順が必要になるか。 どんなツールを使うかによっても違うんですが、 今日は具体、何のツールでいこうかな。 11月の初めにですね、GoogleのWorkflowsという新しい生成のツールが出ているので、 それを使ったら、どれくらい簡単にそういったAIの仕組みを構築できるのかというのを 一つ例に出して、説明をしていこうと思っています。 まず、Google Workflowsを使うのであれば、Workflowsのページにアクセスします。 そうすると、Chat GPTみたいな画面が表示されます。 そこに、メールが届いたら自動で下書きを作ってほしいです。 という風にですね、プロンプトを打ち込んで、 エージェントの作成みたいなボタンを押すと、 数秒でその仕組みが構築することが実はできてしまいます。 すごいですね、この1年前とは圧倒的に作業の中身が全然違ってくると。 なので、今現時点においては、簡単なAIのWorkflowsだったりとか、 AIエージェントの仕組みを構築するには、 エンジニアリングの知識というのが一切無用になってきているというのが、 今、この2025年の年末ですと。 じゃあ、今この時点から一切エンジニアリングの知識が 不要になっているかというと、やっぱりまだまだそうではないです。 より複雑な仕組みだったりとか、いろんな機能を追加していくにあたっては、 やっぱりコードをかける知識というのはあった方がもちろんいいですし、 それを管理するためのGitという仕組みがあるんですが、 そういったものを理解していた方が、 よりいろんなものを作りやすいかなと思っております。 ただ、これも今の話なので、 おそらくまた1年後になると、 どんどんどんどんここの専門知識を必要とした領域、 専門知識がないとできなかったことっていうのは、 どんどんなくなっていくことが予想されるというか、 もう確実にそうなっていきます。 となると、おそらく最終的には、 今、Googleワークフローズの例を出したんですが、 おそらく自然言語、日本語で作りたいものが、 何でも作れる状態になるんじゃないかというのは、 そうなっていくことはほぼ確定だと思います。 そうなってくると、だからエンジニアリングの力というのは いらなくなってくるわけですね。 なので、結論としては、 全ビジネスマンがこれから生成AI時代を勝ち抜いていく上で、 エンジニアリングの力を身につける必要があるのか、 知識を身につける必要があるのかという点でいうと、 自分は必ずしもそうじゃないんじゃないか というふうに思っております。 じゃあ、この生成AI時代という部分において、 ビジネスマンが何を身につけていけばいいのか というのもちょっと話しておこうかなと思いまして、 これは自分のボイシーの結構初期のほうで お話しした内容になるんですが、 やっぱりこれからはエンジニアリングの力は必要なくても AIに渡すための情報をきちんと整備できる能力、 もしくはAIをマネジメントしていく能力、 そういった能力がこれから 全ビジネスマンに必要になってくるんじゃないかなと思っています。 やっぱりAIは頭はいいんですが、 皆さんももううすうす感じている通り、 全てを万能に何でもかんでもできる子じゃないですね。 我々の知識っていう、 世間一般的な知識は持っているんですが、 我々の実務の内容、会社独特のルールだったりとか、 そういったものはもちろん知らないわけです。 なので、そういったものをどこにテキスト情報、 AIが読み取りやすい形式で保存しておくのか、 それをどうAIに渡すのか、 そういったことをしっかり設計できる能力っていうのは、 まだまだ1年後もしかしたら全然違うことを言っているかもしれないですが、 今の時点においては、 エンジニアリングの力よりも、 そういったコンテキストのマネジメントなんて言い方もしたりするんですが、 そういった能力の方が圧倒的に重要なんじゃないかなというふうに思っております。 詳しくは、11月の初旬くらいに放送した、 全ビジネスマンが身につけるべきAIマネジメントとは、 みたいなタイトルで放送しておりますので、 ぜひそちらを聞いていただければと思っております。 ということで、今日は、 全ビジネスマンはこれからAI時代を勝ち抜くにおいて、 エンジニアリングの知識、能力は必要となってくるのか というテーマについてお話ししていきました。 このチャンネルでは今回のように、 AIでキャリアアップしていくためのヒントとなる考え方だったりとか、 最新のAIツールの紹介とかもしておりますので、 これからAIどんどん詳しくなりたいとか、 AIでキャリアアップ目指していきたいという方は、 ぜひこのチャンネルをフォローしていただけると、 そういった情報がどんどん吸収できると思います。 ということで、今日は以上にしたいと思います。 ありがとうございました。