うぃる

JavaときどきKotlinのエンジニアみたいなもの。(Goose House / PlayGoose / ポルカドットスティングレイ/ NEK!)

[うぃる @will_k1981]

OracleがCPUコア数でライセンス料かかるから気軽に垂直スケーリングもできない。
コスト度外視で速度を優先するという選択が出来る企業じゃないと採用するのが難しい技術になったと思う。

[IT技術屋のボヤキ @IT_BOYAKI]

「PL/SQLを知らないエンジニアが増えている？」に対して動画に来ていたコメントをまとめてみました。

一番ぐっときたのは、「知らなくていい」ではなく「知らないことすら知らない」という空気感でした。

自動車系基幹システムで「いやというほどやった」という方がいる一方、20代SIerの方からは「前の案件で初めて触れた。それまで存在すら知らなかった」というコメントも。同じ業界にいながら、これほど経験が分かれるのか…と。

コメント全体の温度感としては「使わなくてもいい、でも知識ゼロはちょっと怖い」というものでした。
驚いたのがこのコメントです。

「ついに『ストアドって何ですか？』というやつが現れた」

PL/SQLどころか、ストアドプロシージャという概念ごと知らない世代が出てきているという話で、これには「あー、そこまで来たか…」という共感の声が続いていました。

技術的な懸念の声もリアルでした。

「必ずロジックをデータベースに追加する人が出てくる。そうなるとメンテが…」

「DBがスケールしないのでプロシージャ自体使わない。継続的なリリースとも相性が悪い」

新規開発での採用にはかなり慎重な意見が多く、「使える・使えない」より「使い方を誤ると詰む」という文脈で語られていたのが印象的でした。

一方でパフォーマンス面ではストアドに軍配が上がる場面もあるとのコメントもあり、「脱Oracle」がトレンドの中でも、保守・運用の現場ではまだまだ現役という実態が浮かび上がってきます。

「30年くらい前に使ってたよ」というコメントと「初めて聞いた」というコメントが同じ動画に並んでいる、この光景こそがPL/SQLというテクノロジーの立ち位置をそのまま表しているような気がしました。

[うぃる @will_k1981]

コーディングにしかAIを使わないの不思議すぎるw

[木村岳史(東葛人)×極言暴論 @toukatsujin]

コーディングエージェントによる開発を前提にした場合、そこそこの規模のシステムでは要件定義が間違いなくボトルネックとなる。生成AIは「合理の塊」だから、要件定義→設計→開発を通じて要件の解像度を高めていくといった日本的流儀は通用せず、要件定義の段階から完璧なものが必要になる。だけど日本企業には、組織の慣習などといった「謎の要件」が多数あり、合理の塊のAIに理解不能。そのくせ、それらしきコードを吐き出したりするから始末に負えなくなる。

[うぃる @will_k1981]

個人の好みでも何でもいいけど仕組み化されてないものは捨てたくなるからやめて欲しい。そういうのって将来的に100％破綻するから。

[うぃる @will_k1981]

@46_hikaa メジャーデビューおめでとー🎉
歌詞にめっちゃ共感したー

[うぃる @will_k1981]

AI使ってると人間がボトルネックになるというのを切実に感じている

[うぃる @will_k1981]

判断基準が残ってなくてどうしてこうなっているか分からないって状態ならそのタスクを担当した人が嫌がっても全部見直さないとダメだよねー
失敗したら数億飛ぶプロジェクトなんだから

[うぃる @will_k1981]

AIの使い方が個人利用からチーム利用に変わったら新しい学びがたくさんあって楽しい

[うぃる @will_k1981]

プロンプトを作るためのプロンプトってみんな書くよね？

[うぃる @will_k1981]

IT業界という不特定多数の人が攻撃的に感じるのであればそう感じる人にも何かしらの問題があるんだろうなと思ってしまう。
例えばテイカーよりの人は攻撃を受けやすいタイプだとは思う。

[うぃる @will_k1981]

”全員ができるようになる"と言っている人が自分自身を含めて"全員"と言ってるのを聞いたことがない。

[うぃる @will_k1981]

SMXLなつかしいー
#PlayGoose

[うぃる @will_k1981]

技術的正解が必ずしもビジネス的正解にはならないケース。
これが必要となるデータと不要となるデータを分けずに全部に適用はコスト的に非現実的。
ドメイン単位で採用、不採用は考える必要がある。
https://t.co/vqShTBpkzx

[うぃる @will_k1981]

要求が過剰になってくると正論でフルボッコにするしかなくなるから適切な要求量かどうかは意識して欲しい

[うぃる @will_k1981]

僕はマネジメントとプレイヤーを同時には出来ないのでプレイングマネージャーみたいなのを求めないでください。
というかプレイヤーの作業が100%以上で入ってるのにマネジメントをする時間がどこにあるんだって話しでもある。

[うぃる @will_k1981]

AI生成コードをレビューするかしないか問題は契約と品質検証プロセス次第だからエンジニアよりマネジメントの領域だと思ってる

[うぃる @will_k1981]

便利そうな機能を使うことが目的になって結局不便になるのなんなん

[うぃる @will_k1981]

AIで作った読めるか分からないソースコードは自社プロダクトならまあいいかなって気はするけど、他社プロダクトの場合はどうなんだろう。という疑問は残る。
LLMとか仕組みとかも全部納品する感じなのかな？

[うぃる @will_k1981]

ただしい凝集性の重要性を再認識した。１つだけ違う所に定義されても探せないよ。

[うぃる @will_k1981]

AIに整形してもらうよりコード整形ツール使った方がコスパがいいのは間違いない。

[米村歩@日本一残業の少ないIT企業社長 @yonemura2006]

内容にもよるけど、インデントを揃えるみたいなコーディング規約をAIに守らせてる人って、一体何のためにそれやってるの？人間がコード読んで書いてた時代ならともかく、AIが読むコードにインデント守らせて何か意味あるの？余計なことにトークンやメモリを消費させてるだけに思えてしまう。

[うぃる @will_k1981]

”AI"という主語が大きくなりすぎて組織によって用途が異なり始めてる中、「これが普通」や「レベルの高低」を安易に断定することはあまり良いことではない気がする