気づきの瞬間
海外でエンジニアとして働き始めた当時、僕（C#／WPFで設計開発を主にしていた）は「技術力」「設計力」「クリーンコード」という“自分の武器”を信じていた。
日本のプロジェクトでは、「仕様 → 設計 → コーディング →テスト」のサイクルを割とスムーズに回せていた。しかし、海外プロジェクトに参画したとき、思わぬ壁に当たった。仕様があいまい、設計が途中で変わる、チームのバックグラウンドも文化も異なる、英語の表現も微妙に違う…。「あれ？ このままでは滞るな」と感じた。
そのとき、ふと気づいた。「AIをただツールとして使うだけじゃなく、もっと能動的に“共演者（co-pilot）”として使ったらどうだろう？」と。
この“気づき”が、僕のプロセスと意識を根底から変えた。そして、それによってプロジェクトが滞りから突破口を得たのだ。
具体的には、あるWPFアプリケーションの開発が滞っていた。UIロジックとビジネスロジックがゴチャゴチャして、設計の見直しとコードのリファクタリングが必要だった。チーム内では「設計を組み直さないと無理だよね」という共通認識があるものの、提案が出ず、手を動かせずにいた。そこで僕は、AIを“共演者”として使い始めた。
まずは「ペルソナ（役割）提示」。AIに「あなたはアーキテクトとして、このWPFアプリのMVVM再構築を提案してください」「利用者は非エンジニア部門。UI変更頻度が高く、メンテナンス性を重視している」というように背景と役割を明示した。こうした「ペルソナ提示（persona prompting）」は、AIの出力精度を大きく上げるという事例が最近報告されている。 (twenty44.co)
次に、「目標＋制約＋期待値」の提示。たとえば：「目標：UI／ビジネスロジック分離。制約：既存コードベースをなるべく活かす。期待値：2週間以内にリファクタリング案を提示」。こういった構造化した指示も、GitHub Copilot や Microsoft 365 Copilot の提示ガイドラインで推奨されている。 (Microsoft)
AIとのやり取りを重ねる中で、チーム・マネージャー・設計担当者の視点をシミュレートさせて、複数のAIエージェントに異なる「役」を与えて議論させた。たとえば「保守担当」「フロントエンド設計者」「テストエンジニア」という具合だ。これが“マルチAIコラボレーション”だ。最初は違和感もあったが、結果として「設計案A vs 設計案B」の比較検討が明確になり、停滞していた議論が前進した。
そして、意外にも効果的だったのが“仮説生成”としてのAI活用だ。コードや設計図をAIに読み込ませて、「何が設計を複雑にしているか」「ボトルネックになっている可能性のある箇所はどこか」を仮説として出してもらい、その仮説に基づいて僕ら設計チームが検証を行った。いわば、AIをフィールド上の“助っ人調査員”にしたわけだ。
このようにして、AIを「ただコード補完する存在」から「アイデア創出・仮説提示・議論の共演者」に位置づけ直したことで、プロジェクトは徐々に動き出し、2週間後には設計案を固めて実装フェーズに入ることができた。
この「起」の段階で重要なのは、僕らが“AIに任せっぱなし”にならなかったこと。逆に言えば、AIに投げて終わりではダメだ。「どう使うか」を設計し、役割を与え、主体的に活用すること。この意識の転換が、海外という“仕様ゆらぎ・文化ゆらぎ”の中でこそ効力を発揮した。
次回の「承」では、具体的なテクニック（ペルソナ提示×専門家シミュレーション×マルチAIコラボ）と、僕らが体験した“アイデア創出から突破口に至ったケーススタディ”を紹介する。
（参考サイト：Microsoftによる提示ガイドライン「5 elements of powerful prompts」 (Microsoft)）
AIと共創するプロセス — 「共演者」としての使い方を設計する
前回の「起」でお話しした通り、僕がAIを“共演者（Co-Pilot）”として使うようになったのは、プロジェクトの停滞がきっかけだった。
だが、実際にAIをチームの中に“共演者”として取り込むには、ちょっとしたコツと設計思想が必要になる。
今回は、その具体的なステップを紹介したい。
① ペルソナ・プロンプティング（Persona Prompting）でAIに「役割」を与える
最初にやったのは、AIをただの質問相手ではなく、“特定の立場を持った専門家”として扱うことだった。
たとえば、WPFアプリのアーキテクチャ設計を議論する際、僕はAIにこう投げた：
「あなたはシニアアーキテクトです。
現在のアプリケーションはMVVMパターンで実装されていますが、ViewModelの肥大化が課題です。
UI変更頻度が高く、再利用性を高めたい状況です。
この制約の中で、構成を見直す提案をしてください。」
最初は、AIに役割を指定するだけで、回答の構造がまるで違うことに驚いた。
まるで「観客」だったAIが、急に会議のテーブルに座って発言を始めたような感覚だ。
ここで大事なのは、「あなたは◯◯の専門家だ」と明示すること。
AIは膨大な知識を持っているが、“どの観点から話すか”を指定されないと焦点がぼける。
逆に、役割を与えると、専門家視点での提案や、対立意見まで出してくれるようになる。
この“明確な立場指定”こそ、AIをチームメンバー化する第一歩だ。
② エキスパート・シミュレーション（Expert Simulation）で“議論”を起こす
次に試したのが、「AI同士に議論させる」という方法。
僕が関わっていたチームは多国籍だったため、時差やコミュニケーションのズレが発生しがちだった。
議論が止まると、設計決定も止まる。そこで僕は、AIに異なる“専門家役”を与えた。
たとえば：
- AI-A：「保守性を最重視するアーキテクト」
- AI-B：「パフォーマンスを優先するシステムエンジニア」
- AI-C：「UI/UXデザイナー」
そして、こう命令した。
「あなたたちはチーム会議をしています。
新しいWPFアーキテクチャを決めるため、各自の立場から意見を述べ、最終的に合意を形成してください。」
結果、AI同士がディスカッションを行い、「保守性 vs パフォーマンス」のトレードオフに対して複数の提案が出た。
中でも、「中間層を明示的に設けて、UI更新頻度の高い部分だけをプラグインとして分離する」という案が浮上し、
それが後に採用されるきっかけとなった。
面白いのは、AI同士の議論が“仮想チームミーティング”として機能した点だ。
人間が議論しているときと同じように、AIが異なる観点を提示し合うことで、思考の抜け漏れを補える。
しかも、感情的な対立や文化的ギャップが存在しない。
この「エキスパート・シミュレーション」は、今ではアイデア創出や設計検討の初期段階で欠かせないプロセスになっている。
AIを単なる応答装置ではなく、“チーム内の思考デバイス”として扱う。これが発想転換の鍵だ。
③ マルチAIコラボレーションで“チーム思考”を再現する
もう一歩進めると、AIを複数走らせて、リアルな開発チームを再現することもできる。
たとえば僕がやったのは、「要件定義 → 設計 → 実装 → テスト」を、それぞれ異なるAIエージェントに担当させる方法。
- AI-1：プロダクトマネージャー（要件整理）
- AI-2：アーキテクト（設計方針）
- AI-3：開発リーダー（実装案）
- AI-4：QA担当（テスト観点）
そして、AI-1が出した要件をAI-2がレビューし、AI-3が「実装可能性」についてコメント、AI-4が「テスト観点の抜け」を指摘する。
まるで擬似スクラムのような循環を、AI間で自動的に回せるのだ。
この方法の利点は、**“設計段階での思考の盲点を自動的に洗い出せる”**こと。
特に海外チームでは、文化的背景の違いから仕様解釈に差が出やすいが、
AIがそれを複数の立場からチェックしてくれるので、早期段階でリスクを可視化できる。
僕が導入した際、驚いたのは、AI-QA担当が「この仕様だとUIラグが発生する可能性があります」と先に指摘してくれたこと。
人間のレビューでは見落としていたが、その指摘が最終的にUIレスポンスの最適化につながった。
④ 仮説生成とシミュレーションで“停滞”を突破する
さらに、AIは“仮説生成マシン”としても機能する。
たとえば、プロジェクトが停滞している原因をAIに分析させると、こう返ってきた：
「タスクの粒度が大きすぎて、依存関係が不明確になっています。
チームが“何から着手すべきか”を判断できない状況です。」
確かにその通りだった。
僕らは「設計の難易度」ばかりに目を向けていたが、実際には“タスク設計の粒度”がボトルネックだった。
AIが生成したこの仮説をもとにタスクを再構成し、流れが一気に回り始めた。
AIは時に、プロジェクト全体を「メタ的に見る視点」を与えてくれる。
そしてその視点が、チームを前に進めるための突破口になる。
⑤ “AIリテラシー”より大切なこと
このプロセスを通じて痛感したのは、「AIを使いこなす」よりも「AIと考える」ことの重要性だ。
つまり、“どう質問するか”ではなく、“どう議論を設計するか”。
ペルソナ提示 → エキスパート・シミュレーション → マルチAIコラボレーション → 仮説生成。
この流れを理解しておくだけで、AIを単なるアシスタントではなく、チームメンバーとして迎え入れられる。
そしてこれは、特に海外チームで働く日本人エンジニアにとって、大きな武器になる。
英語力や文化の壁をAIが部分的に埋めてくれることで、思考と設計の質を上げられるからだ。
次回の「転」では、実際にこのアプローチを用いて“プロジェクトの停滞を突破したケーススタディ”を紹介する。
AIがどのようにチームの停滞を打破し、イノベーションを生み出したのか。
実際の現場でのリアルな“変化の瞬間”を掘り下げていく。
停滞から突破へ ― “AI共創”がもたらしたブレイクスルーの瞬間
ペルソナ・プロンプティング、エキスパート・シミュレーション、そしてマルチAIコラボレーション。
こうしたアプローチを少しずつ取り入れた結果、ある日、僕らのチームに“変化の瞬間”が訪れた。
そのプロジェクトは、社内向けWPFツールの大規模リファクタリング。
仕様はたびたび変わり、UIは「現場の声」で毎週アップデートされる。
しかも関係者は、開発、QA、サポート、そして海外拠点の営業チームまで。
まさに“意見の渋滞”状態。
議論は長引くが、結論は出ない。
「どこから手をつけるか」「どの部分を捨て、どこを再利用するか」で意見が割れていた。
正直、このままでは1ミリも進まないと感じていた。
① AIが「チームの通訳」になった瞬間
そんなある日、僕はAIにこう投げてみた。
「あなたはチームファシリテーターです。
以下の会話ログを分析し、何が議論を停滞させているかを整理してください。」
AIが出した答えは、驚くほど的確だった。
「議論の焦点が、“理想の設計”と“現実的なリリーススケジュール”の2軸に分かれています。
両者の前提条件が明示されていないため、意見が噛み合っていません。」
――それだ。
チーム内の衝突の根底は「価値観」ではなく、「前提条件の不一致」だった。
このAIの一言が、議論を一気に前に動かした。
AIは言語の壁や文化の違いを越えて、「誰が何を大事にしているか」を客観的に整理してくれる。
海外チームで働く僕にとって、これは“通訳以上の存在”だった。
英語がネイティブでなくても、AIを介すことで、議論の“本質”を掴めるようになったのだ。
② 仮説検証のスピードが10倍になった
次に試したのは、AIを使った“仮説検証ループ”。
従来は、設計案を作り → チームレビュー → 修正 → 再レビューというサイクルを回していたが、
AIを介入させることで、そのプロセスが爆速化した。
たとえば、あるViewModel構造を再設計する際、AIにこう依頼した：
「以下の設計案AとBを比較し、テスタビリティ、保守性、変更コストの観点から定量的に分析してください。」
AIは、両案の構造をテーブル化し、影響範囲を予測、さらには潜在的なリスクまで挙げてくれた。
しかも、その出力を基に別のAI（“QA担当ペルソナ”）にレビューさせることで、
「どの観点が抜けているか」まで洗い出せた。
結果、僕らのチームは設計レビューを3日で終わらせることができた。
以前なら2週間かかっていたタスクだ。
AIがもたらしたのは「自動化」ではなく、“思考の増幅”だった。
人間が考えるための時間を増やし、会話の“質”を上げてくれた。
③ チームの“心理的安全性”が生まれた
もうひとつ意外だったのは、AIがチームの“心理的安全性”を高めたことだ。
海外チームでは、立場や文化の違いから、「自分の意見を言いづらい」空気が時々生まれる。
特に僕のような非ネイティブスピーカーにとって、英語で反論するのは勇気がいる。
だが、AIを“意見の試作機”として使うことで、安心して発言できるようになった。
たとえば、僕は会議の前にAIにこう相談する。
「この設計案に対して懸念がある。どんな論点で指摘すれば建設的になる？」
AIが返してくれるのは、感情を排した論理的な言い回し。
それを参考に発言すると、自然に議論がスムーズに進む。
これを繰り返すうちに、チーム全体にも変化が起きた。
「AIにまず意見を投げてから共有する」という文化が根づいたのだ。
結果、発言の数が増え、会議が“意見のぶつかり合い”から“知見の積み上げ”に変わっていった。
④ 「AI×人間」だからこそ見えた答え
AIを導入した結果、プロジェクトはわずか1カ月で停滞から抜け出した。
リファクタリング計画は整理され、ステークホルダーも納得。
そのとき、僕が感じたのは、「AIがすべてを解決した」のではなく、
“AIと人間が一緒に考えたから”突破できたということだった。
AIは決して万能ではない。
ときには、見当違いの提案をするし、コンテキストを誤解することもある。
だが、“AIを使う側の問い方”が変わると、そこに価値が生まれる。
僕がこの経験から学んだのは、
「AIはコードを生成する存在ではなく、思考をデバッグする存在」
ということだ。
たとえば、議論が堂々巡りしているとき、AIに「この議論の本質的な対立点は？」と聞く。
それだけで、議論の迷路から抜け出せることがある。
つまりAIは、**チームの“ミラー（鏡）”**でもあるのだ。
人間の曖昧な思考を映し出し、整理し、次の一手を見せてくれる。
⑤ “AI共創時代”のエンジニアに必要なマインド
この経験を通して気づいたのは、AI共創時代のエンジニアには、
「AIリテラシー」よりも「問いを設計する力」が求められるということ。
海外で働くエンジニアにとって、AIは“英語力の補助輪”ではなく、“思考の補助線”になり得る。
異文化・多言語・多価値観のチームでこそ、AIの客観性が真価を発揮する。
僕が最初に感じた“停滞”は、振り返ればチャンスだった。
AIと共創することで、チーム全体の「思考の速度」と「会話の深さ」が同時に進化したからだ。
AIと共に“考える力”を鍛える ― 共創の時代に生きるエンジニアとして
AIをチームの“共演者”として迎え入れた僕の開発現場は、今ではもう、AIなしでは回らない。
けれども、誤解しないでほしい。
AIが「人間の代わり」になったわけではない。
むしろAIが入ったことで、人間にしかできない仕事が、より鮮明になったのだ。
AIは答えを出す存在ではなく、“問いを磨く相手”だ。
AIと対話するたびに、自分の思考の曖昧さ、論理の飛躍、前提の欠落が浮き彫りになる。
まるで、エンジニアとしての“思考筋”を鍛えるジムのような存在だと思っている。
① AIをツールではなく「プロジェクトの構成員」として扱う
ここまで読んで、「AIをどう使うか」に意識が向くかもしれない。
でも、本質は“どこにAIを入れるか”ではなく、**“AIをチームにどう位置づけるか”**だ。
僕がやっているのは、AIをツールのように単独で使うのではなく、
プロジェクトの中で役割を与える設計だ。
たとえば：
- AI-Architect：設計レビューとアーキテクチャの整合性確認
- AI-QA：仕様抜けやテスト観点の仮説出し
- AI-Translator：海外チームとの要件すり合わせの前段での英語化支援
- AI-Mentor：コードスタイルや設計原則の自己レビュー
こうして役割を分けることで、AIがチームの一員として“機能”し始める。
最初は手間に見えても、慣れてくるとこの分担が圧倒的に効率を上げる。
要は、AIを「自動応答マシン」ではなく「分身」として扱う。
これが、AI共創時代のエンジニアに求められる設計思考だと思う。
② “AI任せ”が危険な理由
ただし、AIに頼りすぎると、思考が鈍る。
実際、僕も一時期、プロンプトを書けばすべて答えてくれるAIに“依存”しかけた。
けれど、そこに大きな落とし穴がある。
AIは、あなたの思考の「平均」を出すことは得意だが、
あなたの「独創」を代わりに見つけることはできない。
つまり、AIが示すのは“正解らしき道”であって、“あなたが信じる道”ではない。
エンジニアとして重要なのは、AIが出した答えを**「鵜呑みにせず、検証する姿勢」**だ。
AIが提案したコードを読む、設計を再考する、テスト観点を確認する。
この“AIとの対話の中で思考を鍛えるプロセス”こそ、真の価値だと思う。
AIが間違っているとき、その間違いを見抜ける自分でありたい。
それが、これからの時代の“プロフェッショナル”の証になる。
③ グローバル環境で働くエンジニアにとっての“AIの本当の価値”
海外で働く僕にとって、AIの最大のメリットは「英語が上手くなること」ではない。
それは、文化や前提の違いを超えて、共通の“思考の言語”を持てることだ。
AIは、誰に対しても同じ論理で応答する。
そこに、国籍も立場も関係ない。
だからこそ、英語ネイティブではない僕でも、議論の土台に立てる。
むしろ、AIがあることで、チーム全体がより公平で、オープンな議論をできるようになった。
以前なら、「英語が得意な人が主導するミーティング」が当たり前だったが、
今は「論理と思考でリードするミーティング」に変わりつつある。
AIがもたらしたのは、“言語の民主化”でもあり、“思考の平等化”でもある。
これは、グローバルに働く日本人エンジニアにとって、ものすごく大きな意味を持つと思う。
④ “AI共創リテラシー”という新しいスキル
僕が今、後輩エンジニアに伝えているのは、
「AIリテラシー」ではなく「AI共創リテラシー」を身につけよう、ということだ。
それはつまり――
- AIをどう賢く使うか、ではなく、どう会話を設計するか
- AIを使って効率化する、ではなく、AIと共に発想を拡張する
- AIを“道具”として見るのではなく、パートナーとして対話する
という発想の転換。
これができるようになると、仕事のクオリティがまるで変わる。
単なるタスク処理から、「創造的な再設計」へと進化していく。
AIと共に働く時代、必要なのは「新しいツールを覚える力」ではなく、
**“問いを深める力”と“人とAIの間を設計する力”**なのだ。
⑤ 終わりに ― AIはあなたの“もう一人のエンジニア”
このブログのタイトル「Unlocking Innovation: AI as Your Co-Pilot」は、
まさに僕が感じた実感そのものだ。
AIは、パイロットではない。あなたの“コ・パイロット”、つまり副操縦士だ。
最終判断を下すのは、いつだって人間。
でも、AIというもう一人のエンジニアが隣にいることで、
あなたはより遠くへ、より速く、より確信を持って進める。
もし今、AIをまだ「検索の延長」としてしか使っていないなら、
その見方を一度リセットしてみてほしい。
AIは、あなたの考えを磨き、チームを成長させる共演者になれる。
それを意識できた瞬間、AIとの関係は“使う”から“共に創る”へと変わる。
そして、それこそが――
これからの時代を生き抜くエンジニアにとっての、最大の武器になる。
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