コーディングエージェントへの投資だけではいいプロダクトは生まれない

概要

「コーディングエージェントに投資したのに、うちの会社は良いプロダクトが出てこない」という問いに答えた note 記事の紹介。良いプロダクトを作るために必要なのはコーディング速度ではない、という主張。

記事: https://note.com/moriya_hiroyuki （AIで「イケてるプロダクト」を作るために、エンジニアが出来ること）

詳細

コーディング速度 ≠ プロダクト品質

AI エージェントでコードを書く速度が 10 倍になっても、以下が変わらなければプロダクトの質は上がらない：

• 何を作るかの判断（問題発見・仮説設定）
• ユーザー理解（誰のどんな課題を解くか）
• 設計の意思決定（どんなアーキテクチャ・UXにするか）
• 品質基準の定義（何をもって「できた」とするか）

エンジニアが AI 時代に担う役割

Before AI:
  エンジニア = 実装者 + ある程度の設計者

After AI:
  エンジニア = 問題定義者 + 設計者 + AI出力の品質保証者

コーディングが自動化されるほど、「何を作るか」「なぜ作るか」の判断が価値の源泉になる。

プロダクトエンジニアへの転換

• 仕様を受け取って実装するのではなく、仕様を疑い問題に遡る
• ユーザーインタビューやデータ分析でプロダクトの方向を決める
• AI に「何を作らせるか」を決める能力 = プロダクトセンス

なぜ重要か / いつ使うか

• 「AI 使ってるのに成果が変わらない」と感じているチームへの処方箋
• エンジニアとしてのキャリアをどう AI 時代に構築するか考えるとき
• マネージャーが AI 投資の ROI を評価するときの視点として