りか@trend_set01

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りか@trend_set01
Sep 11
気づいたらフォロワー500人突破！嬉しい🥹 いつも絡んでくださる皆さんありがとうございます！ 普段はIT業界でエンジニアの方への案件紹介やキャリアサポートをしながら、AI・ITのことや仕事についてゆるく発信してます💻 これからも気軽に絡んでもらえたら嬉しいです☺️ よろしくお願いします！
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これから減りやすいのは、 実装そのものというより 「言われた通りに作るだけ」の仕事なのかもしれない。 逆に、要件整理や調整までできる人は強くなりそう。
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AIに細かく指示しすぎるより、 目的と判断基準を整理して渡す方が 良いアウトプットが出る場面もありそう。 AI時代の設計力って、ここに近いのかもしれない。
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案件相談を受ける時、 スキルより先に確認したいのは 「どんな現場なら力を出しやすいか」だったりする。 ここが分かると、案件のズレはかなり減らせる。
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AIが出したコードをレビューする時、 動くかどうかより 「なぜその実装になったのか」を見る比重が増えそう。 AI前提だと、レビューで見るポイントって変わりますか？🤔
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AIがある時代の若手エンジニアは、 まず手を動かして覚えるべきなのか、 AIを使いながら設計やレビューを覚えるべきなのか。 現場だと、どっちが成長しやすいんだろう？
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最近のエンジニア、 アプリもインフラも自動化もAI活用も見て、 さらに要件整理まで求められる場面が増えてる気がする。 いつから全部1人でやる前提になったんだろう。
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AIを使う力って、 ツールを知ってることより 「どこまで任せて、どこから人が見るか」を決める力な気がする。 現場でここを間違えると、逆に手戻り増えそう。
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転職や独立を考える時、 自己応募、エージェント、リファラル、知人経由で 見える情報の質ってかなり違う。 条件だけじゃなく、誰経由で話を聞くかも大事だと思う。
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AIが書いたコードでも、 最終的に責任を持つのは人間のエンジニア。 そう考えると、AI時代に強いのは 「速く作れる人」より 「危ないところに気づける人」なのかもしれない。
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AIが実装を速くするほど、 エンジニアに必要なのは 「作る力」より先に 「何を作るべきか整理する力」になっていく気がする。 でもこれ、経験1〜3年目だとどう伸ばせばいいんだろう。
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エンジニアの市場価値って、 技術スタックの数だけじゃなくて 「どんな現場で成果を出せるか」を説明できることも大きい。 案件相談でも、ここが言語化できる人は強い。
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希望と関係ない案件ばかり出してくるエージェントは、 正直かなり注意した方がいいと思う。 案件紹介って、数を出すことより 「その人に合う理由を説明できるか」が大事。
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AIで一番影響を受けるのって、 「コードを書く仕事」そのものより、 言われた通りに作るだけの仕事なのかもしれない。 要件を整理できる人と、作業を受けるだけの人で差が広がりそう。
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経験1〜3年目で案件を選ぶなら、 単価より先に 「質問できる人がいるか」 「役割が曖昧すぎないか」 を見た方がいい気がする。 成長できる現場って、条件だけじゃ分かりにくい。
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案件を探すとき、 単価やスキルだけ見て決めるとミスマッチが起きやすいです。 実際は、商流、稼働、チーム体制、求められる役割まで見た方がいい。
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エンジニアの方に聞きたいです。 AIを使うようになってから、 「前より重要になった」と感じる力って何ですか？ 設計、レビュー、質問力、要件整理… 現場だと何が一番変わりましたか？
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現場経験が1〜3年ある人って、 初心者ではないけど、まだ自信を持ち切れない時期だと思う。 でもその経験、案件によってはちゃんと評価されます。
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正社員とフリーランスの違いって、 収入だけじゃなくて 「自分の市場価値をどれだけ直視するか」 の差も大きいと思う。 良くも悪くも、案件選びで現実が見える。
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これから若手エンジニアは、 「まず手を動かして覚える」だけでなく、 AIの出力を見て 「なぜそうなるか」を説明できる力が重要になりそう。 学び方も変わってきてますよね。
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フリーランスになるか迷ってる人ほど、 いきなり独立するかどうかより先に、 「今の経験でどんな案件に届くか」を知った方がいい。 判断材料がないまま悩むのが一番しんどい。
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