この記事は、サイバーエージェントの 2025 年の開発者向けアドベントカレンダーの初日を飾ったもので、サイバーエージェント の技術担当執行役員によって書かれている。同社が 2025 年 10 月の社内イベントで打ち出したビジョン、すなわち 2028 年までに開発プロセスの完全自動化（同社はこれを AI 成熟度レベル 4 と同一視している）を目指すというビジョンを発表し、その目標に沿ってエンジニア組織をどう再構築するつもりかを説明している。著者は、この目標が「楽をするため」の自動化ではなく、AI エージェントとエンジニアが協働して開発のあり方を再発明する挑戦であると明言している。
記事の大半は、ビジョンの発表後にエンジニアから寄せられた質問への応答であり、著者はそれを 5 種類の不安に分類し、そのそれぞれに同社として具体的な施策を対応させている。これは同社の経営陣自身による方針と意図の表明であり、自社の開発者ブログで公開されたもので、成果の報告ではない。
要点
- 記事が挙げる 5 つの不安は、専門性や役割が AI に置き換えられることでキャリアを失うこと、AI に頼ると深い理解なしに結果が得られてしまうためスキルが低下し、ジュニアエンジニアが空洞化すること、AI を使った貢献は測りにくいため評価が不公平になること、エンジニアの価値がどう作るかから何を作るかへと移ること、そして生成 AI の恩恵はプロダクトの状況や環境によって異なるためチーム間に構造的な格差が生じること、である。
- 著者は、AI が「How」すなわち実装のコストを下げることをエンジニアにとって最大の機会として示し、AI を面倒な作業の下請けとして扱ったり、単に工数を削減する手段としてだけ扱ったりすることに反対している。掲げられた目標は、AI を最強のパートナーとして扱い、エンジニアと AI がともに創造する世界を前提とすることである。
- 同社のエンジニア評価制度である JB Career Program は、2019 年に策定されて以来初めて、翌年の春に全面的に刷新される。変わらないのは、質の高いアウトプットを保証する確かな技術力であり、変わるのは、AI を武器として価値と成果を生み出す力である。記事の論拠は、最終的なアウトプットの品質と信頼性に責任を負うのは引き続きエンジニアであり、強固な基礎がなければ AI の仕事を評価したり統合したりできない、というものである。
- 4 つのキャリアラダーが策定されている。サーバーサイドやネイティブといった従来の職種区分をなくし、エンジニアが AI を使って領域を横断できるようにする、刷新されたテックリードエンジニアのトラック。ビジネス側に入り込み、課題発見と要件定義から設計・実装・運用までのすべてを担う、新設のビジネスリードエンジニアの役割。25 の注力領域（AI 活用で 3、プロダクト品質で 12、ビジネス専門性で 10）が定義された、強化されたスペシャリストのトラック。そして、とりわけ AI を活用した新しい開発プロセスの構築に責任を持つエンジニアリングマネージャーである。
- スキルの低下に対しては、ジュニアエンジニアの育成を強化するとしている。その論拠は、AI の出力を無批判に受け入れるのではなく評価し修正するために必要な基礎的な技術力の重要性は、下がるのではなくむしろ高まる、というものである。
- 不公平な評価に対しては、エンジニアに特化した AI ランキングを開始する。これは全社版とは異なり、主にエンジニアリングの品質と技術的な成熟度で評価するもので、AI を活用した貢献を技術的な深さと自動化のレベルの観点から可視化する。
- チーム間の格差に対しては、2025 年 8 月に専任の AI Driven Promotion Office を設置し、エンジニアと AI エージェントが協働する自律的な開発体制を全社的に支援している。その手段は、リスキリングプログラム、生産性を可視化・評価するための基盤、そして「AI Agent Arena」と呼ばれる AI エージェント開発スキルの部門対抗コンテストなどのイベントである。
背景
記事はこの変化を、テック業界で続くレイオフという状況の中に位置づけている。記事はそのレイオフを、AI がコーディングの一部を置き換えていること、言われたものを作るだけの仕事の価値が崩れつつあること、そして加速すると予想されるエンジニアの二極化と結びつけている。この記事は同社の経営陣自身が自社の計画について書いたものであり、その効果ではなく、発表済みまたは進行中の施策を説明している。