Hibiki | 知の発信エバンジェリスト

『エンジニア一人ひとりの技術発信が、日本のITを強くする』と信じて活動する「知の発信」エバンジェリスト | IT系Kindle本を出版中！｜『ITエンジニア×Kindle出版』をテーマにした「Chi.プロジェクト」をnoteで発信中！| Qiitaトレンド分析ツール開発中！

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2025年のQiita記事を分析する環境を構築したので、私と同じようにKindle出版テーマで悩む方々をサポートするサービスを開始しました。

「先着5名限定！Kindle出版テーマ診断。独自ツールで需要を可視化。あなたの知見を売れる資産へ！」

ぜひご利用ください！
#ココナラ
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2025年のQiitaで何が語られたか。

二次情報のまとめではなく、生のデータに触れたくて自ら収集・分析してみた。

見えてきたのは、AIへの強い関心の裏で「基礎」を大事にするエンジニアたちの堅実な姿。

流行に踊らされず足元を固める仲間の存在が、何より頼もしい。
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#note

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#Kindle出版 結局はテーマ選びが勝負。

王道は埋もれ、ニッチは需要がない。

技術者のニーズは、意外と現場にも落ちていない。いや、見えにくいのかも。

自分が切実に「欲しかった」情報と、世の中のトレンドが交差するわずかな隙間。そこを客観的なデータで突き止める方法が必要。

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最初の #Kindle出版 の時、

「現場で覚えた技術なら本にできる」

そう思って書き始めたけど、書籍の形にするのは至難の業。

仕様書を書くのとは「脳の回路」が違うらしい。

結局、テーマそのものを変えて出版。

でも、その試行錯誤こそが、実践知という資産になってる。

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「凄い技術がないと本の出版なんて...」と長年足踏みしてた。

でも去年、Kindleで夢を叶えました。

爆売れはしないけど、誰かの役に立ち続けている実感。

現場で得た「泥臭い知恵」は、それだけで立派な資産になると知った。
#Kindle出版

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「最初は安く、後で回収」という価格モデル。

理屈はわかるが現実は甘くない。初期価格が強固なアンカーとなり、後の単価アップに苦しみ疲弊するケースを多く見てきた。

正しい価値を伝えるのは難しい。だが、持続可能な最低限の利益設定こそ、長く良い仕事を届けるための「最初の誠実な設計」だ。

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AI時代を生き抜くには、実践知を定期的に棚卸しすることが不可欠。どうせ整理するなら、Kindle出版という形も良いのでは？

ハードルが高いと感じる方へ、ITエンジニア向けの出版術をnoteで体系化して発信中。長く活躍し続けたいなら動くしかない！
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#note

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AIで名寄せチェック。

「アウトプット中心」という語に対し、Wikipedia経由で返ってきた答えは「マニュアルトランスミッション」...

データ上の照合は一瞬だが、言葉の背景にある「文脈」を一致させるのは至難の業。名寄せの難しさは、そのまま言語化の深淵に繋がっている。
#Chiプロジェクト

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弁護士とAI利用を議論。

「再学習無し、データ保存無しならAIへの入力と人間の学習は本質的に同じ」

と伝えたが、返答は

「今はAIへの懐疑心の有無が決定的な差」

というものだった。

理屈は通っても感情が追いつかない。

技術以上に人間を理解する難しさを、改めて痛感した。

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AIを使いこなすには「イメージの種」が不可欠だが、生データのままでは応用が利かない。

種を整理し、自分なりの体系として構造化するプロセスを経て、初めてAIへの指示は鋭さを増す。

ひたすら経験を積む「発散」と、知を編み直す「収束」。この往復こそがエンジニアの地力になる。

[kazzyfrog @kazzyfrog]

改めて、プログラミングで大切だと感じるのが、「集中する意識」。

最近は、AIがコードを書いてくれるし、
解説もしてくれる。

でも便利すぎて、
自分で「ゾーン」に入って深く考える時間が減ってない？

・ツールは進化してるのに、自分の思考力は低下してる感覚
・答えが出るのが早すぎて、試行錯誤のプロセスが消える

結果的に、
「集中して考える」という労力や時間を費やしていないから、記憶にも残らない。
愛着も湧きずらい。だから投げやりになっていく。

だから、たまにはAIを閉じて、
1つのエラーと向き合ってみる。
自力で考えてみる。

その「泥臭い思考」の時間こそ、これからの時代、一番の差別化になる気がしている🐸

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@eito_IT NSDR、調べてやってみます！

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人間は頭でイメージできないものを言語化できない。

AIがコードを書く時代になっても、解を「想像」できなければアウトプットは生まれない。

日々の泥臭い試行錯誤は、未来を描くための「イメージの種」を蓄積する工程。

つまり、タイパを気にして正解だけを追い求めていてはAI時代に生き残れない。

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「テストが通ればレビュー不要」は危険な兆候。

動くのは最低条件だ。

人間がチェックすべきは...
1.設計の一貫性
2.例外処理のポリシー遵守
3.非機能要件への適合
4.「なぜ」その実装か、という判断の根拠

つまり、きちんと技術に向き合ってきた人にこそ、AIの時代に光が当たる。

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コードはAIが生成する時代。

人間が担う役割は...
1.コードのレビュー
2.要件の正確な言語化と指示
3.テスト妥当性の検証

つまり「現場リーダーの役割」を全員が持つ必要がある。

この職能の転換こそがエンジニアの生存戦略。
現場で培った経験は、1つ視座を上げることでAI時代にも活きる。

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2025年のQiita記事は11万件超。この数字は、11万回以上の試行錯誤と、その情報を届けたいという情熱から成り立っている。

1つ1つの記事に込めた筆者の想いに心から敬意を表したい。

この貴重な「実践知」を、一過性の情報で終わらせず、トレンド分析の中で次世代の道標として光を当てていきたい。

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Docker記事は年間800件超。ただ上期から下期にかけ減少気味なのが意外です。12月の急上昇はイベント影響でしょうが、知りたいのは1月以降の動き。

データは嘘をつかない。この「数字の裏」を読む力にこそ、私たちの実践知が宿ります。
#生存戦略 #Chiプロジェクト

[Hibiki | 知の発信エバンジェリスト @hibiki_note]

技術トレンド分析、名寄せの途中だが集計が見えてきた。AI関連の上位独占は予想通り。

重要なのは、一時のバズか、啓発期に入り力強く伸びる技術か。 この歳で流行に踊らされるのは格好悪い。泥臭くデータの裏付けで「真の価値」を見極める。それが大人の生存戦略。
#技術トレンド #Chiプロジェクト

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@nwiizo ホントにそうですね。

AIで生成できるコードは書かないことが、保守性を最大限高める方法になる、という転換が必要ですね。

[Hibiki | 知の発信エバンジェリスト @hibiki_note]

@kazzyfrog その通りだと思います。

チュートリアルからちょっと変更してみる、の繰り返しが財産になるんですよね。