うーふ(@uufu_engineer):社内のAI基盤を構築しているエンジニアたちを見ていると、今めちゃくちゃ面白い経験が溜まってそうだなと。 SlackやGitHubと連携させてClaude Codeから安全に参照できるようにしたり、権限管理、機密情報のマスキング、ガードレールなどを共通化したり。試行錯誤しながら、AIを全社に仕組み化するための知見がどんどん溜まっていく。一方で、それを使わせてもらうアプリケーション開発側は「そのAI基盤を使って、もっと生産性を上げよう」が中心になる。だからやること自体はある意味で今までと同じ。開発組織全体で見れば、その役割分担が合理的。というか、それがプラットフォームエンジニアリングなので。ただエンジニア個人のキャリアで見ると少し気になる。 AI基盤そのものを設計・構築・運用する経験は、一部のチームにどんどん集中していく。「AIを機能させる仕組みを作る側」と「用意された仕組みを使う側」で、数年後に積み上がっている経験の差がかなりつきそう。事業を成立させる観点で「どっちが上」とかは本当にないと思っている。だけど、個人的には基盤を作る側に回りたいな。

2026.08.20 11:28

社内のAI基盤を構築しているエンジニアたちを見ていると、今めちゃくちゃ面白い経験が溜まってそうだなと。 SlackやGitHubと連携させてClaude Codeから安全に参照できるようにしたり、権限管理、機密情報のマスキング、ガードレールなどを共通化したり。試行錯誤しながら、AIを全社に仕組み化するための知見がどんどん溜まっていく。一方で、それを使わせてもらうアプリケーション開発側は「そのAI基盤を使って、もっと生産性を上げよう」が中心になる。だからやること自体はある意味で今までと同じ。開発組織全体で見れば、その役割分担が合理的。というか、それがプラットフォームエンジニアリングなので。ただエンジニア個人のキャリアで見ると少し気になる。 AI基盤そのものを設計・構築・運用する経験は、一部のチームにどんどん集中していく。「AIを機能させる仕組みを作る側」と「用意された仕組みを使う側」で、数年後に積み上がっている経験の差がかなりつきそう。事業を成立させる観点で「どっちが上」とかは本当にないと思っている。だけど、個人的には基盤を作る側に回りたいな。