テクニカルサポートとして働いているのですが、AIが出てきた当初仕事がなくなるかも、、、。
と考えたものの日本の問い合わせの性質上少なくなりはするかもしれないが全くなくなることはないなと考え、ひとまずキャリアとしては安心しています。
一方、ジュニアのエンジニアであってもある程度技術的に高度なトラブルシューティングができるようになってきたこともあり、技術的な側面から見るとプロモーションしづらいと感じています。
プリセールスエンジニアやセールスと連携して、トライアルからディールをサポートしたりといったことはできるのかなとは思い、より一層組織的な貢献が求められるような感覚があり、テクニカルなアピールというよりかは、組織にどう貢献したかなど卓越したソフトスキルが求められる気がしています。
技術的なアピールが難しい今、どのような貢献をしてプロモーションしていったか、プロモーションしていこうと考えているか、それがどのように評価されたか教えていただきたいです。
ここ最近、Claudeをサポート対応で使っています。まだ間違った判断やアクションプランを出してくることはありますが、ある程度経験があって、出てきた内容が正しいか判断できれば、そのままお客様に出せるレベルの回答もかなりあります。
最近はログ調査も任せていますが、ものすごい速さで解析します。技術的な調査や現状の整理だけなら、AIの方がはるかに速いと感じます。
今後は、ある程度経験がある人ほどAIをどう使うかで差がかなり広がると思います。特にサポートだとKPIには顕著に出てくるでしょうね。
そういう環境になると、ただケースをこなしているだけではプロモーションは難しいと思います。実際に上がっている人を見ると、指名でエスカレーションが来たり、トレーニング資料を作って他のメンバーに教えたりしています。シニア以上になると、ケースをやっているだけではなく、組織の中である程度目立つことも必要だと思います。
また、最近転職活動をしていて思うのは、面接で基礎的な質問をまだしている会社が結構多いことです。AIに聞けばすぐ分かるようなことをあえて聞かれると、そこはあまり進んでないなあと感じます。正直、そういうことを細かく記憶して何になるんだろうとも思います。
知識があることより、出てきた情報が正しいのか、その状況に当てはまるのか、次に何をすべきなのかを判断できる方が大事だと思います。AIが普通に使われるようになると、技術者に求められるものもかなり変わってくるんじゃないですかね。
私はプロダクト開発のエンジニアですが、組織的な貢献がより求められる感覚はほぼ同じで、ミニPM的な動きを一層意識していたりします。
「ミニPM」というのはAnthropicの方へのインタビュー動画で出てきた表現でした。
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https://x.com/lennysan/status/2041166073794592926
1. Claude Code により、5 人のエンジニアチームが今や 15〜20 人分のアウトプットを出す。しかし PM とデザインの生産性は同じ比率では伸びていない。結果として比率が圧縮され、1 人の PM が実質的にはるかに大きなエンジニアリングチームのアウトプットを管理する状態になっている。Anthropic のグロースチームの対応は 2 つ。PM をさらに増やすこと（！）、そしてエンジニアリング工数が 2 週間未満のプロジェクトについては、プロダクト志向のエンジニアを「ミニ PM」として正式に任命することだ。
サポートではなくデータサイエンスとSRE関連のエンジニアですが、ネットワークのファイアウォール等フィルタリングに間違った設定がが流れて動かない、みたいな探せば答えが見つかるレベルに関してはコンテクストをもったAIのが調査能力が高いと感じてます
逆にデータサイエンス分野の仮説立てからの実験計画やシステムのデザインとその進め方みたいな大まかな舵取りは苦手で局所的なタスクの固執してしまうのでその分野ではまだまだ人間が必要です
これ100%同じ意見です。
AIは事実を調査するのは上手ですがAIに解釈や決めをやらせようとすると、(コンテキストが十分でなかったり、あるいはモデルの実装が悪いのかわかりませんが)うまくいかないことが多い印象ありますね
テクニカルサポートだと、大体調査フローが定まっていて（ドキュメント、内部資料、内部のコミュニケーションツール、過去の対応チケット、エスカレーションチケットなど）それに沿って調査して、もし出なければ、アーキテクチャから叩いているapiなど手がかりを見つけてからソースコードを追って動作が想定したものか、ソースコードを確認した上で動作検証して再現するか確認などある程度決められているので方向性で迷うことがないというのはあるかもしれません。
正解がないものを探索していくみたいな作業が苦手そうというのは私も使っていて思いますね
あくまでN=1の事例ですが…
何年もITコンサルとして顧客の業務分析してエンジニアリングまでやってきてたのですが、その中でなんとか乗り越えたけど、これつらかったなぁ、2度とやりたくないなぁみたいな経験をたくさんしてきました。
こういう個別の経験を抽象化して、ガイドラインとかそれを実現する仕組みを提案して形にしてきました。
で、気づいたらテックリードになってました。
言われたことだけやるより自分から提案していく動きができると仕事的にも楽しくなります。
今ならAIエージェントでプロトタイプはすぐ作れますしね。
結局いろんなことを経験したり、試行錯誤して、それを利用可能な形に抽象化するプロセスが大事なのだろうな、それが評価に繋がりそうだ、そのためにはたくさん仕事してそれを再利用可能な形で記録しておく、、、というハードワークにつながりそうな結論になってしまい、仕事は無くならないなぁと少し嬉しくなりました。
やっぱドメイン知識をつけることじゃないですかね。
ある業界に深い知見がないとファブレスな出版会社であるラクスルとか作れないと思ってます。
個人的にあれが、日本初のFDE事例だと思ってます。
テクサポでなく、純粋なソフトウェアエンジニアでもこの課題あるんですよね〜
動いているOutputを少し見ただけなら評価する側からすると上手くアピールしたりコミュニケーションできる方が評価が良くなる。
昔の、クセはあるが技術力はあるって人が通用しにくくなってる（会社の文化しだいだが）
面接も古典的なアルゴの実装を聞いてくる会社も依然としてあり、対策がしにくい
やっぱりおっしゃる通り結局は人間力というか。
泥臭く一つ一つ丁寧に仕事をして、信頼を積み重ねて、たくさんの人に顔を売って、仕事を回してもらい、自分の組織だったりに展開できるように再利用可能な形で抽象化する、それの繰り返しかなと思ってきました。
