言いたいこと

AIに任せるのは「下書き」と「反復」、人間が持つのは「最終判断と責任」

日常業務は 準備 → 本体 → チェック の3段階に分けられる。AIは本体（コード・資料骨子・調査メモ）に加え、準備の壁打ちとチェックの下準備にも使える。要件定義・本番Go/No-Go・セキュリティ最終確認は人間の領域のまま

AIは日々進化している。今週は「まだ無理」と思っていたことが、来週にはできるようになっていることもある

だから 今のAIでできることを追いかける ことは大切だ。一方で、もう一つ見ておきたい視点がある

日々の業務のうち、「自分じゃなくてもよいこと」は何か

全部をAIに任せる話ではない。プレゼン資料の骨子、調査メモの整理、コードの下書き——こうした作業を「いつも自分でやっている」と気づいていないだけ、というケースが多い

この記事では、まず 2026年6月時点でエンジニアの手の届く範囲でAIができること を並べる。続いて、代表的なツールの地図（詳細は後続記事で）と、任せ方の判断基準を示す

今のAIでできること（エンジニアの手の届く範囲）

粒度は細かくしすぎない。日常業務で「あ、これAIに聞けばよかった」と思えるレベルで整理する

※ 以下は 2026年6月時点 の目安。ツールやモデルのアップデートで範囲は広がり続ける

本体・準備・チェックの3段階

どの作業も、ざっくり次の3段階に分けられる

段階	誰が主役か	AIの役割
準備	人間が決める（AIが手伝う）	要件の壁打ち、プラン整理、評価軸のたたき台
本体	AIが下書き（人間が指示）	資料骨子、コード、文章、分析の下書き
チェック	人間が責任を持つ（AIが手伝う）	テスト案生成、レビュー観点の列挙、突合リストの作成

「AIに任せる」のは 本体だけ ではない。準備の壁打ち や チェックの下準備 にもAIは使える。むしろ、本体の品質は準備とチェックで決まる

できること	準備（人間＋AI）	本体（AIが担う）	チェック（人間＋AI）
プレゼン資料	聴衆・時間・伝えたいことをAIと壁打ち。素材メモの整理	章立て、箇条書き、スピーカーノート	数値・社外秘の確認。AIに「抜けている論点は？」と聞く。リハーサル
Webサイト	ページ構成・技術スタックをAIと壁打ち。参考サイトの分析	LP構成案、プロトタイプ、コンポーネント下書き	実機確認、セキュリティ。AIにテスト観点・a11yチェックリストを出してもらう
数字の分析	「何を知りたいか」「指標の定義」をAIと先に固める	傾向説明、集計手順案、レポート下書き	集計の再計算、グラフと生データの突合。AIに異常値の見方を聞く
文章・ドキュメント	読者・目的・含める/含めない情報を先に決める	README、設計メモ、PR文、Wiki	コード・仕様との突合。AIに「矛盾している箇所は？」と渡す
コード	実装プランをAIと壁打ち。制約・IF・ファイル構成を先に決める	実装下書き、リファクタ案、エラー原因の候補	テスト、レビュー。AIにテストケース案・レビュー観点を出してもらう
調査・情報整理	調査の問い・評価軸（3軸以上）をAIと定義	比較表、公式doc要約、トレンド整理	公式docで一次情報確認。AIの回答に出典があるか検証
会議・コミュニケーション	アジェンダ・論点をAIと事前整理	議事録要約、TODO抽出、メール下書き	決定事項の正誤確認。送付前にAIへトーン・抜け漏れチェック

コードの例

新機能の API エンドポイントを追加するとする

準備（人間＋AI）: 「認証は JWT、既存の UserService を使う、レスポンスは JSON。触るファイルは controller / service / test。実装プランをステップで出して」とAIと壁打ちし、プランを固めてから 実装に入る

本体（AI）: プランに沿って Cursor や Claude Code で下書きを生成

チェック（人間＋AI）: 人間がテストを実行し、マージ判断をする。AIには「この diff のテスト不足・境界値・セキュリティ観点を列挙して」と依頼し、チェックの下準備 を任せる

準備を飛ばして本体から入ると品質が落ちる。チェックを飛ばすと本番で泣く——コードに限らず、プレゼンも分析も同じ構造だ

プレゼン資料の例

来週の技術共有で「Redis キャッシュ導入の経緯」を15分で話すとする

準備（人間＋AI）: 「聴衆はバックエンド未経験3名・経験者5名。伝えたいのは導入理由と数値改善。15分。論点の抜けはないか」と壁打ち

本体（AI）: 10枚以内のスライド構成と各スライドの箇条書きを生成

チェック（人間＋AI）: 手元の数値と突合、社外秘の除去。AIに「聴衆が混乱しそうな箇所は？」と聞いてからリハーサル

骨子づくり（本体）だけでなく、準備の壁打ち と チェックの観点出し にもAIを使う——これが典型的な使い方だ

AIの能力は毎週変わる

2024年は「チャットで質問する」が中心だった。2025〜2026年は IDEに入る・リポジトリ全体を触る・会議を自動要約する といった形に広がっている

だからこの記事の一覧は スナップショット だと捉えてほしい

今は「Webサイトのプロトタイプは人間が直す前提」でも、数ヶ月後は品質が上がっているかもしれない
逆に、今は任せられても、法務・セキュリティの最終判断は当面人間の領域のまま

追いかけるべきは2つ:

新しくできるようになったこと（ツールのアップデート、新機能）
ずっと自分でやり続けているが、実は任せられること（骨子、下書き、調査メモ）

どんなツールがあるか（地図）

ツールの詳細比較は本記事の範囲外だ。後続の I-2「2026年のAIツール地図」や I-3 特集で深掘りする。今は「こういう種類がある」と把握する 段階でよい

種類	代表ツール	向いていること
チャット型AI	ChatGPT、Claude、Gemini	調査、文章下書き、プレゼン骨子、数字の読み解き、壁打ち
コーディングエージェント	Claude Code	リポジトリ単位の実装・調査・ターミナル操作（エージェント任せ）
IDE統合型	VS Code + GitHub Copilot、Cursor	ファイル単位のコード補完・生成・リファクタ
ドキュメント・ナレッジ	Notion AI	社内Wiki、仕様メモ、タスク整理、要約
会議・音声	Granola	会議の自動要約、決定事項・TODOの抽出
UI・フロント生成	v0、Figma AI	ワイヤー、コンポーネント案、LPのたたき台

使い分けの目安（ざっくり）:

プレゼン骨子・調査・文章 → チャット型（ChatGPT / Claude / Gemini）
コードを書きながら → IDE統合型（Cursor / Copilot）または Claude Code
議事録・社内ドキュメント → Notion AI、Granola
画面のたたき台 → v0 等（実装は人間が仕上げる前提）

1つのツールで全部やろうとしなくてよい。上の「できること」から逆算して選ぶ

要点：任せ方の判断基準

「できること」がわかったら、次は どこまで任せるか だ。本体だけでなく、準備・チェック のどの段階にAIを入れるかも設計する

原則: AIは 下書きと反復（本体）に加え、準備の壁打ち・チェックの下準備 にも向く。最終判断と責任 は人間が持つ

手順: 準備 → 本体 → チェックの順。本番デプロイとセキュリティの最終確認はチェックの最後で人間

評価: 「速くなったか」より 「レビュー負荷が下がったか」 で測る

任せてはいけない仕事

「AIが答えを返す」ことと「その答えを採用してよい」ことは別だ

業務	なぜ人間がやるか
要件定義・優先順位	ビジネス文脈とトレードオフは人間しか持てない
本番デプロイの Go/No-Go	ロールバック責任が発生する
認証・認可の設計	境界条件の見落としが致命的
セキュリティの最終確認	ハルシネーションで脆弱なコードが通る
個人情報・秘密情報の扱い方針	プロンプト送信自体がリスク
数字・効果の断言	分析の下書きは任せても、結論の責任は人間

プレゼン資料なら、骨子は任せてよいが、載せる数値と固有名詞は必ず自分で確認 する

判断チェックリスト（5項目）

任せる前に YES/NO で確認する

失敗しても ロールバックまたは修正が容易 か？
正解の基準（テスト・仕様・公式doc）があるか？
出力を 人間がレビューする時間 を確保できるか？
秘密情報がプロンプトに入らないか？
間違えたときの 責任者 は誰か明確か？

5つすべて YES → 任せてよい候補。NO が1つでもあれば範囲を狭める

Expert Notes — 経験者向け

初心者の方は飛ばして「まとめ」へ進んでもよい

HITL（Human-in-the-Loop）

AIの処理途中に人間の確認ポイントを挟む設計。マージ前・デプロイ前・外部API接続前が実務的な最小セット

責任分界

AIは助言者。本番インシデントの責任は担当エンジニア・組織に帰属する

反対意見

個人開発で影響範囲が小さい場合は線引きを広げてもよい。OSS公開・課金・個人情報が絡む瞬間に基準は厳しくなる

よくある誤解

誤解	実際
最新機能を全部追わないと遅れる	日常業務で任せられる下書きを1つ見つける方が先
AIはシニアエンジニア並み	パターン認識は強いが、文脈と責任は持てない
1つのツールで全部	資料はチャット型、コードはIDE型、議事録はGranola、と分ける
使わない方がプロ	下書きを任せた分、設計・レビューに時間を回せる

まとめ

2026年6月時点 で、プレゼン・Webサイト・数字分析・文章・コード・調査・会議整理など、エンジニアの日常にAIは入れる
作業は 準備 → 本体 → チェック の3段階。AIは本体だけでなく、準備の壁打ちとチェックの下準備にも使える
AIは毎週進化する。新機能の追跡 と 「自分じゃなくてもよい作業」の発見 の両方を続ける
ツールは ChatGPT / Claude / Gemini、Claude Code、Cursor / Copilot、Notion、Granola など 種類ごとに使い分ける（詳細は後続記事）
最終判断・責任・本番 はチェックの最後で人間が持つ

今日やること: 上の表から 1つ選び、準備・本体・チェックのどこにAIを入れるか決めて試す

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本線第2弾: 2026年のAIツール地図（I-2）
本線第3弾（予定）: I-3 特集