はじめに：Developers Summit 2026とオーエムネットワークの参加背景
現代のテクノロジーの進化は目覚ましく、特にAI技術の発展は、私たちの働き方やビジネスのあり方を大きく変えつつあります。ソフトウェア開発の現場も例外ではなく、AIの活用はもはや選択肢ではなく、前提となりつつあります。
2026年2月19日、日本最大級のエンジニア向けカンファレンス「Developers Summit 2026（デブサミ2026）」が開催されました。このイベントは、最新の技術トレンドを学び、エンジニアリングの未来を探求するための重要な場です。新潟県新潟市に本社を置くオーエムネットワーク株式会社も、常に最新技術を取り入れ、プロダクト開発に活かすことを目的として、ソリューション部から3名のエンジニアを派遣しました。
本記事では、このデブサミ2026で得られた知見と、それが今後のAI駆動開発にどのような示唆を与えるのかを、参加したエンジニアそれぞれの視点から詳しくご紹介します。AI初心者の方にも分かりやすいように、専門用語をかみ砕きながら、AI時代の開発現場で何が起きているのか、そしてこれから何が求められるのかを深掘りしていきます。
AI駆動開発は「前提」へ：デブサミで感じられた大きな変化
デブサミ2026の会場全体を覆っていた最大のキーワードは、「AI駆動開発はもはや前提である」という認識でした。これは、「AIを使うかどうか」という議論の段階は過ぎ去り、「AIを開発プロセスにどのように組み込むか」という具体的な実践のフェーズに入っていることを強く示唆しています。
多くのセッションや展示ブースで共通して語られていたのは、以下の3つの重要なポイントです。
1. 「HOW → WHAT」の転換：AIが「どう作るか」を担い、人間は「何を作るか」を定義する
AI、特に生成AIの進化により、コードの生成やテストの作成といった「どのように（HOW）」開発を進めるかという部分は、AIが効率的に担えるようになってきています。これにより、エンジニアの仕事の重心は大きく変化しています。
これからのエンジニアに求められるのは、「何を作り出すべきか（WHAT）」、そして「なぜそれが必要なのか（WHY）」を深く考え、定義する力です。ビジネスの課題を理解し、顧客のニーズを捉え、それを解決するための最適なソリューションを構想する、より上流工程での価値創出が重要になります。
2. 「責任はエンジニアに残る」：AIの出力を見抜く目と最終判断の重要性
AIがコードを生成したとしても、その最終的な品質やシステム全体の整合性を保証する責任は、依然として人間にあります。AIは強力なツールですが、完璧ではありません。生成されたコードが常に最適であるとは限らず、潜在的なバグやセキュリティ上の脆弱性を含む可能性もあります。
そのため、エンジニアはAIが提示した出力に対して、批判的な視点を持って評価し、最終的な判断を下す必要があります。この「AIの出力を見抜く目」は、エンジニア自身の長年の経験や知識によって培われるものです。AIを使いこなすためには、人間側の高いスキルと責任感が不可欠となります。
3. 「暗黙知の組織的な文書化」：AIを最大限に活用するための知識共有
AI駆動開発において、AIに与える指示（プロンプト）の質は、得られる成果の質に直結します。質の高いプロンプトを作成するためには、開発チームや組織が持つ「暗黙知」を明確にすることが非常に重要です。
暗黙知とは、個人の経験や勘に基づく知識で、文書化されていないため他人と共有しにくいものです。例えば、特定のシステムにおける過去の設計判断の経緯、業務固有のナレッジ、顧客からのフィードバックの背景などがこれに当たります。これらの暗黙知を言語化し、AIが活用できる形で体系的に蓄積する「組織的な仕組み作り」が、これからの開発競争力を左右する実力差となると指摘されました。
参加エンジニアたちの視点から深掘りするAI時代の開発
デブサミ2026に参加したオーエムネットワークの3名のエンジニアは、それぞれの経験と専門性に基づき、異なる視点からAI時代の開発について深く考察しました。ここでは、彼らが特に印象に残ったセッションの内容と、そこから得られた自社への示唆をご紹介します。
参加者A：エンジニア歴28年 ～モダナイゼーションと組織、そしてAI時代の経験の価値～
長年のキャリアを持つ参加者Aは、Day2のPlatform EngineeringからAI時代のキャリアまで幅広いセッションを聴講しました。特に印象的だったのは、「意志を実装するアーキテクチャモダナイゼーション」と「おとうさん、AIが発達したらクビじゃない？」というセッションです。
「意志を実装するアーキテクチャモダナイゼーション」では、「何度書き直しても、また遅くなる」という開発現場の徒労感の根本原因が、コードそのものではなく、組織構造にあるという「コンウェイの法則」に基づく指摘に衝撃を受けました。コンウェイの法則とは、「システムを設計する組織は、その組織自身のコミュニケーション構造をそっくりまねた設計を生み出してしまう」というものです。このセッションでは、レガシーシステムの問題は単に「古い」ことではなく、「変化に対応できない」ことにあると強調されました。モダナイゼーション（システムの近代化）の本質は、単なる技術刷新だけでなく、組織構造の見直しも不可欠であり、短期的な成果を求めすぎずに長期的な視点で進めるべきであると学びました。
もう一つの「おとうさん、AIが発達したらクビじゃない？」というセッションでは、AI時代におけるエンジニアの真の価値は、経験から生まれる「なぜ（WHY）を問う力」にあるという内容に深く共感しました。AIは「どのように（HOW）」を効率的に実行できますが、「なぜそれをするのか」という本質的な問いを立て、その問いに基づいて判断し、最終的な責任を取るのは人間です。長年の経験によって培われた知識や洞察力が、AIへの指示の質を高め、AIが出力した結果の良し悪しを見抜く上で決定的な役割を果たすことが示唆されました。
自社への示唆：
これらの学びから、オーエムネットワークの自社プロダクトのモダナイゼーションを進めるにあたっては、技術的な側面だけでなく、組織構造の見直しも同時に進めることの重要性を強く認識しました。また、プロダクトの品質向上にはアクセシビリティ（誰もが問題なく利用できるか）の視点を取り入れ、他社との差別化につなげていく可能性についても検討を深めていきたいと考えています。
参加者B：エンジニア歴20年 ～現場で使えるAI音声ボットと、AIを使いこなすベテランの姿勢～
20年のキャリアを持つ参加者Bは、AI音声ボット、自動車業界のアジャイル開発、AI時代のエンジニアキャリアといった多様なテーマのセッションに参加しました。特に心を引かれたのは、「電話が知能を持つ日」と題されたAI電話応対システムに関するセッションです。
このセッションでは、開発中のAI電話応対システムのデモンストレーションが行われ、その完成度の高さに驚きを隠せませんでした。あいづちを打ったり、会話中に割り込みに対応したり、さらには営業電話を適切に断ったりと、ほぼ実運用に耐えうるレベルの機能が披露されました。オーエムネットワークのソリューション部では、まだ電話による問い合わせが多く、このAI電話応対システムを導入できれば、業務効率の大幅な改善に貢献できる可能性があると感じました。
また、参加者Aも聴講した「おとうさん、AIが発達したらクビじゃない？」というセッションで、30年ものプログラミング経験を持つエンジニアが、この1年間は生成AIだけを使って仕事をしてきたという話は、参加者Bにとって非常に印象的でした。手でコードを書く機会が減ったとしても、これまでの豊富な経験、特に「失敗談」がAIへの指示出しや、生成されたコードの評価において大いに活かされているとのことでした。そして、最終的な責任はあくまで人間が負うという姿勢は、自身の現状と重なり、AI時代におけるベテランエンジニアのあり方について深く考えるきっかけとなりました。
自社への示唆：
参加者Bは、AI電話応対システムのソリューション部への導入を具体的に検討したいと考えています。また、生成AIを活用した開発プロセスにおいて、ベテランエンジニアが持つ経験という「付加価値」を組織としてどのように最大限に活かしていくか、その仕組みづくりについて深く考えていく必要性を感じました。
参加者C：エンジニア歴7年 ～AI時代だからこそ光る「守りの設計」と「言語化スキル」～
キャリア7年の参加者Cは、AIテーマが主流の中で、バックエンドの原理原則やエンジニアキャリアに関するセッションを中心に聴講しました。特に「2重リクエスト完全攻略HANDBOOK」と「AI駆動開発とRAGプロダクトへの挑戦の軌跡」が印象に残ったと言います。
「2重リクエスト完全攻略HANDBOOK」では、「データの整合性をどう守るか」という設計判断の重要性が、AI時代だからこそ一層高まっていることを実感しました。AIがコードを生成するようになっても、システムがどのようにデータを保持し、どのような制約があるのかを理解した上で、不正な攻撃からシステムを守るための「守りの設計」をいかに組み込むかは、依然として人間が深く向き合うべき領域です。AIは効率化を助けますが、システムの根幹をなす「信頼性」や「安全性」を設計するのは人間の役割であることを再認識しました。
「AI駆動開発とRAGプロダクトへの挑戦の軌跡」のセッションでは、AIに「運転席を譲る」ようなプロセスを適用するためには、非常に高い「言語化スキル」が不可欠であることを学びました。RAG（Retrieval-Augmented Generation）のようなAIシステムは、与えられた情報の中でしか推論・生成ができません。そのため、AIに正確なアウトプットをさせるには、開発の背景、前提条件、そして暗黙的に了解されている事柄などを、どれだけ明確に言語化できるかという「想像力」が、成果の品質を大きく左右します。曖昧な指示では、AIも曖昧な結果しか出せないというわけです。
自社への示唆：
参加者Cは、AI駆動開発を本格的に進める上で、組織全体で暗黙知の文書化・言語化を積極的に推進する必要性を痛感しました。また、システムの将来性や品質に対して責任を持ち、適切な判断を下す能力こそが、AI時代においてもエンジニアが主導権を握り続けるための鍵となると感じています。
オーエムネットワークが描くAI駆動開発の未来
Developers Summit 2026での学びを経て、オーエムネットワーク株式会社は、AI駆動開発を本格的に推進し、お客様へより良い価値を提供するために、以下の3つの取り組みを強化していくことを決定しました。
1. 「WHAT」と「WHY」を定義する力の育成
AIによるコード生成を前提とし、エンジニアが「何を作り、なぜそれが必要か」というビジネス価値を高める上流工程に注力できる環境を整備します。具体的には、エンジニアがビジネス課題を深く理解し、顧客ニーズを分析し、革新的なソリューションを構想するためのスキルアップを支援するプログラムを導入していく予定です。これにより、エンジニアは単なる実装者ではなく、ビジネスを牽引する存在へと進化することが期待されます。
2. 組織的な暗黙知の文書化とAIナレッジベースの構築
AIがその実力を最大限に発揮できるよう、組織内に散在する業務ナレッジ、特定のドメイン知識、そして過去の設計判断の経緯といった「暗黙知」を体系的に文書化し、AIが活用できる形で蓄積する仕組みを構築します。これにより、高品質なプロンプトの作成が可能となり、AIによる開発効率と成果物の品質向上に寄与します。例えば、社内Wikiやナレッジベースツールを活用し、情報を集約・整理する取り組みを進めることでしょう。
3. モダナイゼーションと組織改革の両立
開発体制の見直しにおいては、「コンウェイの法則」を意識し、システム設計と組織構造をセットで最適化していきます。システムを近代化する「モダナイゼーション」は、単なる技術の置き換えだけでなく、それに適した組織体制への変革が伴って初めて真の価値を発揮します。チーム間のコミュニケーションを円滑にし、意思決定プロセスを効率化することで、変化に強く、アジリティの高い開発組織を目指します。
オーエムネットワーク株式会社は、これらの取り組みを通じて、最先端技術に触れ、学び、それを自社プロダクトへと還元することで、お客様への提供価値を一層高めていくことを目指しています。
まとめ：これからの開発とエンジニアの役割
Developers Summit 2026で示されたように、AI駆動開発はもはや未来の技術ではなく、現在の開発現場における「前提」となりつつあります。この大きな変革期において、エンジニアには単にコードを書くスキルだけでなく、「何を、なぜ作るのか」を深く思考し、ビジネス価値を創造する力が求められています。
また、AIを最大限に活用するためには、個人の経験や知識である「暗黙知」を組織全体で共有し、体系化する仕組みが不可欠です。そして、システムの信頼性や安全性を守る「守りの設計」や、組織構造とシステム設計を一体として捉える「モダナイゼーション」の視点も、これまで以上に重要になります。
オーエムネットワーク株式会社は、これらの学びを活かし、AI駆動開発を本格的に推進することで、変化の激しい時代においても、お客様へ最適なソリューションを提供し続ける企業として、さらなる成長を目指していくことでしょう。
会社概要
-
会社名：オーエムネットワーク株式会社
-
所在地：新潟県新潟市中央区
-
代表取締役：山岸真也
-
事業内容：業務システム開発、シフト管理システム「R-Shift」、勤怠管理システム「R-Kintai」
-
提供Web：
