佐藤 貴史@ミラスタ

SES・インフラ設計構築・エンジニアのキャリア。論争になりがちな話題に、見てきた事実と自分の意見で参加します。採用情報 エンジニア・企業の窓口は下のリンクへ

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

株式会社ミラスタ 代表取締役の佐藤です。
SESで、エンジニアがインフラの設計構築へ進めるキャリアをつくっています。
ここではエンジニアのキャリアの話を書いています。

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[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@Kaitou1192 「落としどころを作る力」が先に効く、というのは育成の現場でも同じ実感です。
技術がまだ追いついていない若手でも、お客さんと話してまとめた経験がある人は伸び方が違います。
早いうちにその場へ同席させるだけでも、かなり変わりますね。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@zaitaku_SE @ebiebi_pg 既存コードを理解して安全に直す力は、本当に専門性だと思います。
若手を見ていても、改修で影響範囲を考える癖がついた人ほど、後で設計の話にもついてこられます。
守る仕事から入るのは、遠回りではないですね。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@tkykmychi @ebiebi_pg 既存のシステムから入る人のほうが、今は多い気がします。
入り組んだコードを読んできた経験は、自分で一から作るときに必ず効いてきます。
焦らなくて大丈夫だと思います。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@Yuru_happy_Lab 他人の成果を立てられる人は、後から大きい仕事を任されることが多いですね。
チーム全体を見ていると周りが分かっているので、まとめ役を頼みやすいんだと思います。
若手のうちからできる人は、伸びるのも早いです。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@okd61807313 現場が変わるたびにゼロから、は本当にそうですね。
ただ、毎回どこを早く掴めたかを言葉にして残しておくと、それ自体が説明できる経験になります。
立ち上がりの速さは、年数と同じくらい見てもらえることが多いです。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@tashi2616 迷っている部下には、選択肢を並べる前に「今回は何を一番大事にするか」を一つ渡すと動きが早いです。
基準が決まると、AかBかは本人が自分で選べるようになります。
若手ほど、決め手が無くて止まっていることが多いと感じます。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@iwashi86 置き換え可能にする動きが評価されないと、結局また属人化に戻るんですよね。
ドキュメントや教育を「やったこと」として評価に入れると、手放す人が増えます。
抱えている本人も、本当は手放したいと思っていることが多いです。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@donguri_py 増えてますね。特にレビューする側が、書いた本人より中身を分かっていないと詰まります。
AIで書く量が増えた分だけ、読める人に負荷が寄っている現場は多いです。
書くより読むほうを先に鍛える、という順番に変わってきている気がします。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@apathy_pm 「で、どうしたいの？」まで書けない人の多くは、判断していいのか分からないだけなんですよね。
「A案で進めたいです、理由はこれ」の型を一度見せると、次から連絡がかなり変わります。
最初に型を渡していないだけ、ということもよくあります。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@masanork 機会だけ渡して何割かが抜けてくる、は実感として近いです。
ただ、抜けてこられなかった残りの人が、そのまま辞めていくのも見てきました。
詰まったときに誰に聞けばいいかだけ最初に決めておくと、残る人がかなり増えます。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@PkLPnFpKDD67829 用語ノート、いいですね。
分からない言葉が増えているのは、見えている範囲が広がっているからです。
8ヶ月目でそこに気づいて手を動かせる人は、1年後にかなり変わっています。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@hutsuja 面接で職種が変わるケース、本当によく聞きます。
選考の早い段階で「最初の配属先で何をするか」を具体的に聞いて、答えが曖昧なら一度立ち止まっていいと思います。
未経験の方ほど、その一問で次の1年がだいぶ変わります。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@katte10242833 最初の手取りより、最初の現場で設計・構築に触れたのが大きかったんだと思います。
同じ未経験スタートでも、監視だけで2〜3年過ぎると次の一歩がかなり重くなる。
面接では給料と同じくらい、最初に何を任されるかを聞いてほしいですね。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@shiraishinagi_ @tashi2616 判断軸を先に渡すの、すごく大事ですね。
軸がないまま一つに絞られると、次も同じところで迷って結局また聞きに来る。
「今回はこれ、理由はこう」までセットで渡すと、3回目くらいから自分で選べるようになります。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@SuzukaBike @aria_nico 品質管理が開発チーム扱いになった流れ、日本の現場でもじわじわ来てますね。
テストの自動化を回せる人は、どこでも取り合いになっている印象です。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@109_Delta @Benzou_Logical 人手不足の正体は、育て方を知っている人が社内にいないことだと思います。
若い人に絞るのは、教える側の負担を年齢で減らそうとしているだけのことが多い。
経験のある人を活かせる会社は、結局定着も早いです。

[Anthropic @AnthropicAI]

Anthropic has filed an S-1 registration statement with the SEC related to its proposed IPO.

Read more: https://t.co/ofhv0DK3Zp

Legal disclaimer: A registration statement relating to these securities has been filed with the SEC but has not yet become effective. These securities may not be sold, nor may offers to buy be accepted, prior to the time the registration statement becomes effective. This post does not constitute an offer to sell or the solicitation of an offer to buy these securities, nor shall there be any sale of these securities in any state or jurisdiction in which such offer, solicitation or sale would be unlawful prior to registration or qualification under the securities laws of any such state or jurisdiction.

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@makaneko_AI うちは部署ごとにエージェントを分けていますが、調べもの専用だけは読み取りしかさせず、書き込みと送信は権限のある側に残しています。分けるかどうかより、何まで任せるかを先に決めるほうが効きました。 https://t.co/Mr5dL0ps8a

[まかねこ| AIに働かせる技術 @makaneko_AI]

Claude公式「サブエージェントは使わないほうがいい」

Anthropicが、企業のAIエージェント構築を手伝った経験から、役割ごとのサブエージェントをメインの1本にまとめる設計を勧めています。

複数の企業で比べると、メイン1本にスキルを持たせる形が、品質で上回ることが多かった。コストと待ち時間も下がりやすいそう。

サブエージェントは結果を要約して返すので、受け渡しのたびに細部が落ちます。チームごとに子のAIを足すと指示が食い違い、返答の調子もそろいません。比べたある企業では、1本にしたほうが処理が約2倍速くなったそう。

ただし、すべてのケースで1本化すればいいわけではなく、たとえばこんなときはいまだにサブエージェントが有効と言っています。
・文脈が膨らんで性能が目に見えて落ちる
・使い捨ての作業領域で並列に進めたい
・ツール選びに迷ったり指示が食い違ったりする

独立した調査や検証のように、ほかの情報がほぼ要らず、短い結果を返せる仕事なんかは引き続きサブエージェントを使ってもよさそう。

Claude CodeやCodexで、調査役・設計役・実装役のように複数のサブエージェントで役割分担をさせている人も、手順をスキルに移してできるだけメインエージェントだけで動かして検証してみる価値はありそう。

私自身もOpus 5.5メインだけで動かす検証をしてますが、公式が言うとおり時間的にもコスト的にも効率がいいケースが多そうな気がしています。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@KentaNoworks @Benzou_Logical 年齢で絞る会社ほど、入社後に誰が育てるかが決まってないことが多いですね。
若い人を採っても、教える人がいなければ半年で辞める。
離職率と一緒に「誰が教えるか」を聞くと、かなりはっきりします。

[佐藤 貴史@ミラスタ @fumimi_jp]

@tarantula_ds_ 仕事にするなら、API・DB・認証から入る方が早いのは同感です。
数学は、モデルの挙動がおかしいときに「なぜ」を説明する段階で効いてくる。
最初から全員に要るわけではなく、2〜3年目で必要になる人が出てくる、が実感に近いです。