『エンジニア』が『エンジニア』であるために必要なスキルとはなんでしょうか。
設計書の通りに綺麗なコードを書くこと？デザイナーが考えた通りのUIをシステムに実現すること？お客さんの要件を聞き、正しいアーキテクチャを設計すること？

「それ全部AIでできます」
そんなことが言われる時代がすぐそこまで迫ってきました。

そんな時代の中で、今エンジニアと言われている人たちは今後何を持って『エンジニア』を名乗ればいいのでしょうか。
これは、ChatGPTを始めとした生成AIの発展が注目される前から私自身ずっと考えてきたことでした。
大学在学中のバイトをきっかけに、個人事業主のエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、その後新卒の会社では社内SE、システム会社の代表とここまで私はエンジニアとしてキャリアを歩んできました。
ただ、エンジニアを始めて２年目には「自分はエンジニアに向いていない」と確信を持って自覚していました。

どんな人ならエンジニアに向いているのか、そして自分はなぜ、エンジニアに向いていないと思ったのかについては長くなるのでここでは割愛しようと思います。
では、なぜ、自分はエンジニアを名乗り続けるのか。そして、今後もおそらく名乗っていくのか。それは、やっぱりこの仕事が楽しいからなのだと思います。
昨今の生成AIのような新しい技術に触れた時、試行錯誤しながら書いたコードが動いた時、「こんなものがあったらいいのにな」の声に応えた時。そんな瞬間が楽しくて、きっと私はエンジニアを続けてきたのだと思います。

この楽しみは程度の差はあれどほとんどのエンジニアに共通していることだと信じています。そんな中で生成AIの進化はこの楽しみを享受する時間を増やす最大のチャンスと言えます。

設計書をただメンテするような生産性のない時間、テストケースをただ１から実行していく時間、誰でもかけるようなコードを量産していく時間。こんな時間はAIにとって変わってもらい、空いた時間で我々は色んなことができるようになります。クライアントの要望を先回りして検証しておく時間、最新のアーキテクチャの情報を仕入れて試験的にプロジェクトに導入する時間、はたまた新規サービスを考え、それを自分で作ってみる時間

ADeTは、そんな思いをこめて、エンジニアが煩雑な作業をしなくていいように、生成AIを始めとした最新DevOpsの力を最大限活かすための情報整理のツールとして作成しました。
経営陣を始めとした経験豊富なエンジニアたちが普段どのようにして要件定義し、基本・詳細設計をしているかを可視化し、そしてそれをどのようにして整理・保存しておけばAIにデータを渡しやすくなるかを重要視して作成しています。（ADeTの詳細については別ページ「ADeTについて」をご参照ください。）

AccelHackではこのADeTを中心に、エンジニアとは何であるかを再定義・再評価し、全ての「エンジニア」がそれぞれの思う『エンジニア』を追求できる後押しをこれからも続けていきます。