変わる景色、変わらない自分への焦り
C#エンジニアの憂鬱と、海外の空
やあ、みんな。今日もVisual Studioを開いてる？
僕は今、某国のオフィス（というか、最近はもっぱら自宅のデスクだけど）で、いつものようにC#とXAMLのコードに埋もれている。窓の外は日本とは違う風景が広がっていて、時折聞こえるサイレンの音も、スーパーで売っている牛乳のサイズも、ここが「海外」であることを思い出させる。
僕の専門はWPF（Windows Presentation Foundation）。デスクトップアプリケーションの設計開発だ。正直に言おう。この技術スタックは「枯れた技術」なんて言われることもあるけれど、業務系アプリの世界ではまだまだ現役だし、MVVMパターンでガチガチに組んだ時のあの堅牢さ、XAMLでUIをバインディングした時の「カチッ」とハマる感覚は、何物にも代えがたい快感がある。これ一本で、海外の現地企業でポジションを得て、ビザを取り、それなりに快適な生活を送ってきた。
「自分には専門性がある」
「この分野なら、英語が少々拙くてもコードで語れる」
そんな自負があった。C#の非同期処理も、メモリ管理も、Prismを使ったモジュール化もお手の物だ。このままこの道で、シニアエンジニアとして渋く生きていくのも悪くない。そう思っていた。
でも、ここ1、2年だ。肌感覚として「風向き」が変わったのを感じたのは。
そう、間違いなく「AI」の爆発的な進化のせいだ。
「コピペ」から「共創」へ、そして突きつけられた現実
最初は笑い話だった。「ChatGPTにコード書かせてみたよ、動かないねハハハ」なんてランチタイムに同僚と話していたのが昨日のことのようだけど、今の現実はどうだ？
GitHub Copilotがサジェストしてくるコードの精度に、背筋が凍ったことはないだろうか？
僕はある。
ある日、複雑なデータグリッドのカスタムコントロールを作っていた時だ。依存関係プロパティのボイラープレートコードを書こうとした瞬間、Copilotが僕の思考を先読みしたかのように、完璧なコードブロックを提案してきた。しかも、僕が書こうとしていたロジックよりも、少しだけ洗練されたLINQを使って。
その時、僕の中で「便利なツールができた」という喜びよりも、強烈な「焦燥感」が勝った。
「あれ、これ……俺が10年かけて磨いてきた『職人芸』の一部、月額数ドルのAIに一瞬で代替された？」
もちろん、アーキテクチャの設計や、複雑な要件定義、顧客との折衝といった「エンジニアリングの本質」はまだ人間にある。でも、コーディングという行為そのものの価値が、急速に再定義されているのを肌で感じた瞬間だった。
特に海外で働いていると、このプレッシャーは日本の比ではない。
日本には「雇用慣行」という守り神がいる場合もあるけれど、こっちはもっとシビアだ。レイオフのニュースは日常茶飯事だし、ジョブディスクリプション（職務記述書）に書かれた価値を提供できなければ、次の更新はないかもしれない。
「C#でWPFが書けます」
これだけで、これからの5年、10年を海外で戦えるだろうか？
現地の若くてハングリーなエンジニアたちが、AIネイティブとして凄まじいスピードで学習し、アウトプットを出してくる中で、僕のような中堅エンジニアが「いやあ、AIとかよくわかんないんで」とあぐらをかいていられるだろうか？
答えはNoだ。残酷なまでに、Noだ。
「AIエンジニア」になるのではなく、「AIと共に生きるエンジニア」へ
ここで勘違いしないでほしいのは、僕は「今すぐC#を捨てて、Pythonを勉強して、機械学習のモデルを作るデータサイエンティストになれ」と言いたいわけじゃない。もちろん、それに興味があるなら素晴らしいことだけど、僕らアプリケーションエンジニアには、僕らの戦い方がある。
僕が感じた危機感の正体は、「技術スタックの陳腐化」そのものよりも、「新しいパラダイムへの適応遅れ」だ。
例えば、WPFアプリにAI機能を組み込む需要はどうだろう？
「顧客の入力データを、Azure OpenAI Serviceに投げて、要約してテキストボックスに返す」
「ログデータを解析して、エラーの予兆を検知する」
「自然言語でデータベースを検索できるUIを作る」
これらは全て、従来のC#のスキルセットの上に、AI活用の知識を「プラスオン」することで実現できる。そして、これこそが今、現場で最も求められているスキルの一つだ。
しかし、多くの（特にベテランの）エンジニアはここで足踏みをしてしまう。「APIを叩くだけでしょ？」と高をくくるか、「難しそう」と敬遠するか。
実体験として言えるのは、AIを「ただの外部ライブラリ」として扱うのと、「自分の開発プロセスの核」として統合するのとでは、天と地ほどの差があるということだ。プロンプトエンジニアリング、トークン制限の管理、AIのハルシネーション（嘘）への対策、そして何より、AIを使って自分自身の学習速度を加速させること。
これらは、従来の「静的なプログラミング」とは違う、もっと動的で、曖昧で、スリリングなスキルだ。
リスキリングという名の「生存本能」
海外で働くということは、常に「外国人」というハンデを背負って戦うことでもある。
言語の壁、文化の壁。それを乗り越えるための武器が「技術力」だったはずだ。その武器の切れ味が鈍っているなら、研ぎ直さなきゃいけない。それが僕にとっての「Upskilling（リスキリング）」だ。
「明日へのためのアップスキリング（Upskilling for Tomorrow）」なんてカッコいいタイトルをつけたけど、実態はもっと泥臭い。「来年もここで、好きなエンジニアの仕事を続けたい」「ビザの更新でドキドキしたくない」「給料交渉で強気に出たい」……そんな切実な願いが原動力だ。
でも、悲観することはない。むしろ、チャンスだと思っている。
AI技術の進化は早すぎて、まだ「正解」を持っている人が少ない。つまり、今から走り出せば、誰でもフロントランナーになれる可能性があるということだ。特に、僕たちのように既存の堅牢な開発スキル（C#など）を持っている人間がAIという翼を手に入れれば、それは鬼に金棒だ。
AIだけで作られた不安定なアプリではなく、熟練の設計技術に裏打ちされた、AI搭載型のモダンアプリケーション。それを作れるエンジニアの市場価値は、これから間違いなく暴騰する。
だから、僕は動き出した。
毎晩のNetflixを少し減らして、Udemyのコースを漁り、GitHubでAI関連のリポジトリをStarし、地元のMeetupに顔を出すようになった。
このブログ連載は、そんな僕が冷や汗をかきながら実践してきた「泥臭いリスキリングの記録」であり、同じように海外の荒波（あるいは日本の変革の波）の中で戦う同胞たちへの、共有知（ナレッジシェア）だ。
不安を燃料に変えて
これから続く記事では、具体的に「何を」「どうやって」学んできたかをシェアしていく。
ただの技術解説書にするつもりはない。「C#エンジニアとして、どうAIと向き合ったか」というコンテキスト（文脈）を大切にしたい。
「今さら新しいことを覚えるのはしんどい」
わかる。すごくわかる。
でも、新しいコンパイラの警告を潰してビルドが通った時のあの爽快感を思い出してほしい。新しい知識が脳内でリンクして、視界が開けるあの感覚を。
AI時代におけるリスキリングは、単なる「お勉強」じゃない。エンジニアとしての「第二の青春」の始まりだ。
不安はある。でも、その不安こそが、僕たちがまだ成長できる余地を残している証拠だ。
準備はいいかい？
次回から、具体的なアクションプランの話をしよう。まずは、僕が実際に受講して「これは元が取れる」と確信したオンラインコースや、プロジェクトベースの学習法についてだ。
まだ見ぬ「明日の自分」を設計するために、今日、最初の一行を書き始めよう。
アクションプランとしての学習ロードマップ
漠然とした不安を「タスク」に分解する
前回の記事で、僕が「焦り」を感じていた話をした。でも、エンジニアなら知っているはずだ。巨大で複雑なバグも、原因を切り分け、再現手順を特定し、小さなタスクに分解すれば必ず修正できるということを。
「AI時代への適応」という巨大な課題も同じだ。
漠然と「勉強しなきゃ」と焦るのではなく、今のC#のスキルセットをベースに、何を・どの順番で積み上げるべきか。僕が実際に試行錯誤してたどり着いた、C#エンジニアのための「生存ロードマップ」をここに共有する。
これは単なるリンク集じゃない。僕らが「海外で」「C#で」食っていくための戦略だ。
STEP 1: 「敵」を知る（AIリテラシーの基礎構築）
いきなりVisual Studioを開いてはいけない。まずは、AI（特に生成AI）が「何であって、何でないか」を正しく理解する必要がある。
ここを飛ばすと、APIを叩くことはできても、「どこで使うべきか」の判断を誤る。
- 推奨コース: Generative AI for Everyone (Coursera)
- 講師: Andrew Ng（アンドリュー・ン）先生
- なぜこれか: AI界のレジェンドが、非エンジニアにもわかる言葉で「LLMの仕組み」「何ができて何ができないか」「ビジネスへのインパクト」を解説してくれる。
- 得られるもの: 「AIは魔法じゃない」という冷静な視点。プロンプトエンジニアリングの基礎概念。英語のリスニング練習にもなる（字幕あり）。
- コスト: 聴講だけなら無料（修了証は有料）。週末を使えば終わるボリュームだ。
これを見るだけで、同僚との雑談で「LLMのハルシネーション（幻覚）がさ…」と、知ったかぶりではなく理屈を伴って話せるようになる。海外のオフィスでは、こういう「概念の理解度」が評価されることが多い。
STEP 2: 「武器」を選ぶ（Pythonではなく、C#で戦う）
ここが最重要ポイントだ。
「AIやるならPython勉強しなきゃダメ？」
答えはNoだ。もちろんPythonはAI開発の共通言語だが、僕らの主戦場は「AIモデルそのものを作ること」ではなく、「AIをアプリに統合すること（AI Orchestration）」だ。
そこで、MicrosoftがC#開発者のために用意してくれた最強の武器がある。
- 必須ツール: Semantic Kernel (SDK)
- 概要: Microsoftが開発しているオープンソースのSDK。C# (やPython, Java) のコードと、OpenAIなどのLLMを「繋ぐ」ための接着剤。
- なぜこれか: C#で書けるからだ！ 慣れ親しんだDependency Injection、Interface、非同期処理 (
await) の作法そのままで、AIエージェントを作れる。 - 学習リソース:
- Microsoft Learn: “Create AI agents with Semantic Kernel” などの公式ラーニングパス。
- GitHub: Microsoft/semantic-kernel のリポジトリにある
samplesフォルダ。ここにあるC#のコンソールアプリのサンプルコードを読むのが一番早い。
僕が最初にSemantic Kernelを触ったとき、感動した。「あ、これ、いつもの.NET開発だ」と。Pythonの環境構築（venvだcondaだ）に悩まされることなく、NuGetでパッケージを入れるだけでAI開発が始まる。これがC#エンジニアの特権だ。
STEP 3: 「勲章」を手に入れる（資格による証明）
海外就職やビザ更新、あるいはレイオフ対策として、「客観的な証明」は強力な防具になる。特に「Azure × AI」の組み合わせは、エンタープライズ企業（WPFの主戦場）での需要が高い。
- 目標資格: Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102)
- 難易度: 中級。C#の知識があれば、SDKの使い方とAzureの各AIサービス（Cognitive Services）の仕様を覚えるのがメインになる。
- 学習法: Microsoft Learnの公式ドキュメントを読み込み、無料のSandbox環境で実際にAzureリソースを触ること。
- メリット: LinkedInのプロフィールにこのバッジを追加した翌週、リクルーターからのInMailが明らかに増えた（実話）。「AIの実装経験があります」と口で言うより、バッジ一つの方が雄弁な場合がある。
STEP 4: プロジェクトベース学習（WPF × AIの統合）
インプットだけでは身につかない。手を動かそう。
僕が実際にやってみて、学習効果が高かった（そして楽しかった）プロジェクトのアイデアを紹介する。
Project A: 「社内文書Q&Aボット」をWPFで作る
- 概要: PDFやテキストファイルの社内マニュアルを読み込ませ、それについて質問できるチャットアプリ。
- 技術: WPF (UI), Semantic Kernel (AI連携), Azure OpenAI (LLM)。
- ポイント: これをWPFで作る意義は「セキュアなデスクトップアプリ」として提供できる点だ。Webブラウザにデータをアップロードしたくない企業のニーズに刺さる。RAG（Retrieval-Augmented Generation）という、「自社データを使って回答させる」技術の基本がすべて学べる。
Project B: 「レガシーコード解説くん」
- 概要: 難解な古いスパゲッティコードを貼り付けると、AIが「何をしているコードか」を解説し、リファクタリング案を提示してくれるツール。
- ポイント: システムプロンプト（AIへの役割指示）の設計力が鍛えられる。「あなたは熟練のC#アーキテクトです」とAIに役割を与えることで、回答の質が変わるのを体感してほしい。
明日への最初の一歩
「全部やるのは大変そう」と思った？
大丈夫、まずはSTEP 1の動画を1本見るだけでいい。あるいは、Visual Studioで dotnet add package Microsoft.SemanticKernel とコマンドを打つだけでもいい。
大事なのは、C#という「守り慣れた城」に引きこもるのではなく、城壁の上に立って、AIという新しい武器を手に取ってみることだ。意外と、その武器は僕らの手に馴染むように作られている。
次回は、これらの技術を学ぶ過程で出会う「人」との関わり方について話そう。コードを書くだけがエンジニアの仕事じゃない。AI時代だからこそ重要になる「人間臭いネットワーク」の話だ。
コードの外側にある「繋がり」の力
技術力だけでは、もう「詰む」かもしれない
前回、C#エンジニアがSemantic KernelやAzure AIを学ぶための具体的なロードマップ（承）について熱く語った。Visual Studioを開き、新しいNuGetパッケージをインストールした人もいるかもしれない。
だが、ここで少し意地悪な、しかし避けて通れない話をしよう。
「最高の技術力があれば、海外でも安泰だ」
これは、半分正解で、半分は——特にこのAI時代においては——危険な誤解だ。
なぜか？
技術の進化スピードが、個人の学習能力の限界を超えてしまったからだ。
昔なら、WPFの分厚い技術書を1冊完璧にマスターすれば、数年はその知識で食えた。しかし今、AI界隈のアップデートは「週単位」で起きる。先週のベストプラクティスが、今週は「非推奨（Deprecated）」になるなんてザラだ。
一人で部屋にこもり、公式ドキュメントと睨めっこをしてキャッチアップし続けるのは、もはや不可能に近い。そこで必要になるのが、自分以外の「脳」と「目」だ。つまり、コミュニティである。
AIが生成するのは「コード」、人間が運んでくるのは「機会」
僕は典型的なエンジニア気質で、正直に言えば「ネットワーキング」や「人脈作り」という言葉アレルギーがあった。「コードで語ればいいじゃん」と思っていたし、立食パーティーで知らない人と天気の話をするくらいなら、家でリファクタリングをしていたいタイプだ。
しかし、海外で働き、AIの波を被る中で考えが変わった。
ある時、業務でAzure OpenAIの不可解なエラーにハマったことがある。Stack Overflowにも載っていない、Copilotに聞いても「わかりません」と返される、完全な手詰まり状態。
解決策をもたらしてくれたのは、地元の.NET開発者のMeetup（勉強会）で知り合った、ひげ面のエンジニアだった。彼にチャットでボヤいたところ、「ああ、それ、先週のSDKのアプデで仕様変わったんだよ。ドキュメントまだ更新されてないけど、GitHubのIssueのここに回避策があるよ」と、5分で返信が来た。
AIは「既存の知識」を整理するのは得意だが、「未整理の最新情報」や「現場の泥臭い知見」は、まだ人間のネットワークの中に流れている。
そしてもう一つ。AIはコードを書いてくれるが、「仕事」や「プロジェクト」を持ってくるのは人間だ。
特に海外では、Job Description（募集要項）が公に出る前に、リファラル（社員紹介）で枠が埋まることが日本以上に多い。AIが普及すればするほど、コモディティ化する「コーディング作業」の価値は下がり、「誰と働きたいか」「誰が信頼できるか」というウェットな人間関係の価値が、逆説的に高まっていく。
「権威」ではなく「同志」を探せ
「でも、AIのエキスパートなんて知り合いいないし…」
そう思うかもしれない。だが、恐れる必要はない。ここが重要なポイントだ。
今、本当の意味での「AIエキスパート」なんて、世界にほんの一握りしかいない。
みんな、僕らと同じように手探りなのだ。
「プロンプトエンジニアリング」なんて言葉も、数年前に生まれたばかりだ。つまり、雲の上の存在に見えるあの人も、実は昨日の夜、必死にドキュメントを読んで実験したばかりかもしれない。
だからこそ、今のネットワーキングは「教えを請う」スタイルではなく、「共に迷い、情報を交換する」スタイルが正解だ。
「C#でAIエージェント作ってみたんですけど、メモリ管理どうしてます？」
そんな素朴な疑問を投げるだけでいい。これだけで、君は「教えてちゃん」ではなく、「同じ課題に立ち向かう同志」として認識される。
内向的なエンジニアのための「生存的ネットワーキング術」
じゃあ、具体的にどう動くか。パーティで名刺を配り歩く必要はない。僕らには僕らのやり方がある。
1. 「ニッチな」コミュニティに潜り込む
「AI全般」のような巨大なコミュニティはノイズが多い。狙い目は「言語 × AI」の交差点だ。
- Discord / Slack: “C# Discord” や “Semantic Kernel” のGitHub Discussionsなど。ここは情報の宝庫だ。英語に自信がなくても、コードという共通言語があるから怖くない。
- X (Twitter) / LinkedIn: ここは情報の速さが異常だ。MicrosoftのDeveloper Advocateたちをフォローし、彼らの発信に対して「WPFで試したらこうなりました」と引用リポストする。これだけで「認知」される。
2. Learning in Public（学習過程の公開）
完璧な記事を書く必要はない。「勉強中の恥」をさらすことが、最高のネットワーキングになる。
「ここで詰まった」「こうしたら動いた」という小さな知見（Tips）をブログやSNSで発信する。すると、同じ問題に悩む世界中の誰かが必ず見つけてくれる。
「助かりました！」というコメント一つが、次の仕事へのパスポートになることだってあるのだ。
3. ローカルのMeetupに「顔だけ」出す
海外在住なら、”Meetup.com” で “.NET” や “AI” のイベントを探そう。
英語が下手でもいい。「I’m a C# developer, interested in AI.」と言って、ピザを食べて頷いているだけでも、家で一人でいるより100倍マシだ。そこにいる人たちは、君が「外国人」であることなど気にしていない。「技術が好き」という共通項があれば、言葉の壁は驚くほど低くなる。
孤独な戦いは終わりだ
僕たちは長い間、モニターに向かって一人で戦うことを美徳としてきたかもしれない。
でも、これからの時代、そのスタイルは「弱点」になり得る。
AIという巨人の肩に乗るためには、一人では背中まで登れない。誰かにハシゴを押さえてもらい、誰かの手を借りてよじ登る必要がある。
そして、君自身も誰かにとっての「手」になることができる。
技術力（ハードスキル）は必須だ。だが、それを支え、加速させ、守ってくれるのは、コミュニティという名の「セーフティネット」だ。
コードの外側に目を向けよう。そこには、AIには生成できない、温かくて強力な繋がりが待っている。
さて、技術を磨き、仲間も見つけた。
最後に必要になるのは、これら全てを統合し、激流の中で自分を保ち続けるための「心構え」だ。
次回、この連載の締めくくりとして、「成長マインドセット」という、僕らエンジニアにとっての最強のOSについて話をしよう。
「成長マインドセット」という最強のOS
最後に残るのは、技術でも人脈でもなく
ここまで3回にわたり、AI時代にC#エンジニアがどう生き残るか、その戦略を話してきた。
新しいSDKを学ぶこと（承）、孤独をやめてコミュニティに飛び込むこと（転）。これらはすべて、明日を生き抜くための強力な「アプリケーション」だ。
しかし、どれだけ高性能なアプリを入れても、それを動かす土台となる「OS（オペレーティングシステム）」が古いままだと、パフォーマンスは出ないし、最悪の場合はクラッシュしてしまう。
僕ら人間にとってのOS、それが「マインドセット」だ。
最終回となる今回は、激動の時代において最も重要であり、かつ最もアップデートが難しいこの「OS」の話で締めくくりたい。
「I can’t（できない）」ではなく「Not yet（まだできない）」
「成長マインドセット（Growth Mindset）」という言葉を聞いたことがあるだろうか？ スタンフォード大学のキャロル・ドゥエック博士が提唱した概念で、シンプルに言えば「人間の能力は、努力と経験によって伸ばせる」と信じる心構えのことだ。
「なんだ、精神論か」とブラウザを閉じないでほしい。これは極めてエンジニアリング的な話だ。
対義語は「硬直マインドセット（Fixed Mindset）」。
「自分はWPFの専門家だ。AIのことはわからないし、今さらPythonなんて覚えられない」
これが硬直マインドセットだ。自分の能力を「固定されたスペック」として捉え、スペック外の要求が来るとフリーズする。
一方で、成長マインドセットを持つエンジニアはこう考える。
「WPFは得意だ。AIのことはまだわからない。だから、これから学ぶ」
この「Yet（まだ）」というたった3文字が、僕らのキャリアを救う魔法の言葉になる。
海外で働いていると、このマインドセットの重要性を痛感する瞬間が多々ある。
英語で複雑な仕様を説明できずに悔しい思いをした時、「俺は英語がダメだ」と落ち込むか、「今の表現は伝わらなかった。次は別の言い回しを試そう（＝まだ習得途中なだけだ）」と捉えるか。この差が、1年後に途方もない実力差となって現れる。
技術も同じだ。AIの実装でエラーが出た時、それを「才能の欠如」と捉えるか、「デバッグが必要な課題」と捉えるか。
僕らエンジニアは、コードのバグには粘り強く向き合うのに、自分のキャリアのバグ（知識不足）には妙に臆病になってしまうことがある。自分自身に対しても、もっとアジャイルでいい。スプリントを回し、少しずつ改善していけばいいのだ。
「アンラーン（学習棄却）」の痛みを受け入れる
ベテランであればあるほど、陥りやすい罠がある。
それは「過去の成功体験」が邪魔をすることだ。
C#の静的型付けの厳密さ、MVVMパターンの規律正しさ。僕たちはそれを愛しているし、それが高品質なソフトウェアを作ってきた自負がある。
しかし、AI開発の世界は少し違う。プロンプトへの反応は確率的（Probabilistic）で、毎回同じ答えが返ってくるとは限らない。「曖昧さ」を許容し、それをコントロールする新しい作法が求められる。
ここで、「こんなのプログラミングじゃない！」と拒絶するのは簡単だ。
だが、成長マインドセットを持つということは、時に「過去のベストプラクティスを捨てる（Unlearn）」勇気を持つということでもある。
僕自身、最初は抵抗があった。「なんで俺が、自然言語なんていうフワフワしたものでロジックを組まなきゃいけないんだ」と。
でも、そのプライドを一度脇に置き、素人としてゼロからAIに触れてみたとき、新しい景色が見えた。
「厳密なC#」と「柔軟なAI」。この二つを組み合わせたとき、今までの自分には絶対に作れなかったアプリケーションが作れることに気づいたのだ。
古い知識を捨てるのではない。古い知識の上に、新しいパラダイムを上書き保存する柔軟性を持つこと。それが、経験あるエンジニアだけの特権だ。
海外エンジニアとしての「レジリエンス（回復力）」
僕たちは既に、一度大きな挑戦を乗り越えているはずだ。
日本という住み慣れた環境を飛び出し、言葉も文化も違う海外で働いている（あるいは、働こうとしている）。
スーパーで買う洗剤の種類一つに戸惑い、ビザの手続きに胃を痛め、それでもなんとかここで生きている。
その経験そのものが、実は「成長マインドセット」の塊だ。
「環境が変わっても、自分は適応できる」
その自信を、技術の世界にも適用すればいい。
AIの波は確かに巨大で、速い。
恐怖を感じるのは当たり前だ。でも、異国の地で初めてコードを書き、現地の同僚に認められたあの日のことを思い出してほしい。
あの時の不安に比べれば、新しいSDKの使い方を覚えることなんて、たかが知れている。
テクノロジーは「敵」ではなく、最強の「パートナー」
最後に伝えたいことがある。
AIは、僕たちエンジニアから仕事を奪う「敵」ではない。
僕たちの創造性を拡張し、面倒な作業から解放し、本来やりたかった「価値あるものづくり」に集中させてくれる「パートナー」だ。
WPFで作る業務アプリが、AIによって「気の利くアシスタント」に進化する。
今まで1週間かかっていたリサーチが、AIとの対話で1時間で終わる。
空いた時間で、家族と過ごしてもいいし、新しい技術書を読んでもいい、あるいは趣味のプロジェクトを立ち上げてもいい。
未来を悲観する必要はない。
むしろ、エンジニアにとってこれほどエキサイティングな時代はないだろう。
魔法のような技術が、API一つで手に入るのだから。
さあ、”Hello World” から始めよう
長い連載にお付き合いいただき、ありがとう。
「起」で危機感を共有し、「承」で学習ロードマップを描き、「転」で仲間を見つけ、「結」でマインドセットを整えた。
準備は完了だ。
あとは、最初の一歩を踏み出すだけ。
今日、このブラウザを閉じた後に何をするか。
それが君の未来を決める。
Udemyのコースをポチるのもいい。Semantic Kernelのドキュメントを開くのもいい。久しぶりに会う同僚に「AI使ってる？」と話しかけるのもいい。
完璧でなくていい。
ただ、昨日より少しだけ「アップデート」された自分であればいい。
僕もまた、地球のどこかのデスクで、新しいエラーと格闘し、新しい技術にワクワクしながらコードを書いているはずだ。
画面の向こうの君と、いつかどこかのGitHubリポジトリで、あるいはコミュニティの片隅で、巡り会えることを楽しみにしている。
それでは、良いコードを。そして、良い人生を。
コメント