TechLead Conference 2026イベントレポート | AI時代、エンジニアは何を判断するのか

2026年5月22日 14:55

こんにちは、ビープラウド広報です。
2026年4月22日（水）、東京・日本橋兜町のKABUTO ONEにて「TechLead Conference 2026」が開催されました。弊社が運営するconnpassが特別協力として参加した、初開催のカンファレンスです。

このレポートは、当日参加できなかった方に向けて書きました。「どんな話が出たのか」だけでなく、「参加したエンジニアが何を感じ、何を持ち帰ったか」まで含めてお届けします。読み終えたとき、「次回は行きたい」と思ってもらえたら嬉しいです。

TechLead Conference 2026 とは

コンセプトは、「技術と組織のあいだで、決める。」技術的な意思決定に関わるエンジニアや、チームとプロダクトの「作り方」を考えるエンジニアを対象としたリアル開催のテックカンファレンスです。主催はSansan株式会社が運営する名刺アプリ「Eight」、connpassが特別協力として参加しました。

セッションは「AIによって変わる技術の設計力」と「AI時代の組織とマネジメント」の二本柱。AIがコードを書き設計の選択肢まで提案する今、テックリードがどこまでを委ねどこから判断するのか、そして組織としての動き方をどう再定義するのか、その問いを正面から扱う内容でした。

登壇者の選定やテーマ設計には、IT勉強会支援プラットフォームの運営と自社勉強会「BPStudy」200回超の実践から培われた、connpassのテックコミュニティの現場感覚が活かされています。何が議論され、何がエンジニアに刺さるのかという知見を持ち寄ることで、「現場に効くコンテンツ」を共同でつくる——それがこのカンファレンスにおける特別協力の意味です。

午後いっぱいのセッションのあとには交流会もあり、登壇者・参加者が直接つながる機会も用意されていました。

参加背景と会場での体験

今回、ビープラウドから複数のエンジニアメンバーがカンファレンスに参加しました。ここからは参加メンバーの声を紹介します。

なぜ参加したのか

参加した理由はさまざまでしたが、共通していたのは「AI時代に、エンジニアとして・組織として何を変えるべきか」という問いを持っていたことです。

AIを用いてコーディングや調査をすることが当たり前になってきたが、それを有効に活用するにはどういうマインドが必要なのか、どこに力を入れていくべきなのか知りたかった。

AIについての理解が漠然としており、活用するといってもどういうことなのかイマイチだったので、それを明確にしたかったから。

このような問いを持っているエンジニアは、今きっと多いのではないでしょうか。
具体的な課題感を持って参加を決めたメンバーもいました。

AIコーディング時代のレビューの粒度、観点、やり方。レビューコストが意外にかかりがちに感じていた点をどう扱えば良いのか。

AI支援開発が増える中で、設計判断やレビュー基準、技術的負債の捉え方をどうアップデートすべきか迷いがあった。

会場の雰囲気

会場となった KABUTO ONE（東京・日本橋兜町）は、平日の午後という時間帯にも関わらず、開始から終了まで熱量の高い雰囲気が続いていました。
参加したメンバーからも以下の様な感想がありました。

平日昼間という時間帯もあり、冷やかしや「とりあえず」で参加するような人は少なく、非常に熱量が高く感じた。

ショートトークのセッションでは立ち見で参加になるくらい最初から最後まで参加者がとても多く、やはり全体的に興味が惹かれる内容だったのかなと感じた。

運営面の質の高さに驚いたメンバーもいました。

満席で活気のある雰囲気だった。プロ司会者の方が聞き取りやすいアナウンスをしてくれたのが良かった。そういう方面からのアプローチもイベントの質を上げるのに寄与するのだな、と勉強になった。

参加費無料のカンファレンスとは思えない質の高さ。交流会の食事やアメニティまで含めて、全体的に豪華だった。

「無料なのに、ここまでやるのか」という驚きが、複数のメンバーから出ていました。

現地で参加する価値

参加したメンバーが口をそろえて挙げたのが、「現地でしか得られないもの」の存在です。

登壇者たちの声色や表情、しぐさ、間合いや、まわりの参加者のリアクションをダイレクトに感じ取ることができた。言語以外の情報を直接受け取れるのは現地参加の良さだと感じた。

オンライン開催では、登壇者の発言が単なるバズワードなのか経験や実践に裏付けされた話なのかを見分けられなかったと思う。現地で話を聞くことで、本当の話を聞けた。

この「本当の話を聞けた」という感覚、どういう意味かわかる気がします。テキストや動画で届く言葉と、実際に会って話す言葉には、重みが違いますよね。
また、交流会も大きな価値として挙げられました。

有名エンジニアの話を聞いたうえで、自分の解釈や体験談を交えて「それってこういうことですか？」と話せた。「そうそう」と返してもらえることで、自分の考えがズレていないと確認でき自信になった。

遠くに感じていた有名エンジニアたちのコミュニティに、自分も入っていける感覚があり、モチベーションが上がった。

今回のカンファレンスには、オフライン開催だからこその価値が多くありました。
参加したエンジニアたちが口をそろえて語っていたことです。

セッションから得た学びと気づき

今回のカンファレンスは「AIによって変わる技術の設計力」と「AI時代の組織とマネジメント」という二つのトラックで構成されていました。参加したメンバーから印象に残ったセッションや発言をそれぞれ聞いてみました。

AI時代における技術設計力とは何か

「AIを使えば生産性が上がる」
そう聞いて、漠然とした期待と不安を抱えているエンジニアは多いのではないでしょうか。このトラックでは、その問いに正面から向き合う言葉が続きました。

複数の参加者が共通して挙げたのが、和田卓人氏（タワーズ・クエスト株式会社　取締役社長）の「AIは増幅器」という言葉です。セッションを通じて繰り返し語られたこのメッセージは、「AIを使えば何とかなる」という期待への静かな問い直しでもありました。

AIは増幅器。AIを使ったからといって、誰もが同じ質・量のアウトプットを出せるようになるわけではない。使い手の技術力によって成果は変わるので、AI時代においても自身の技術力を高める努力の継続は必要。（参加者による要約）

一貫して、AI以前の開発でも本質だったことがより大事になった、ということが語られていた。

さらに、「では今のうちに何を学べばいいのか」という問いへの答えとして、「腰を据えて学ぶことの大切さ」が繰り返し語られました。

「労力は外注できるけど、能力は外注できない」という言葉が、メッセージを端的に言い表していて覚えやすかった。「焦らず学んでいくしかない」「教育もスピードではなく学びの強度をとる」というスタンスとセットで語られていた。

「大事に思っていたいくつかをアンラーニングしなくちゃいけない」という言葉も印象に残った。単なる「人間→AI置き換え」に思考停止せず、これまでの考え方を疑ってみることも意識してみたい。

「AIが書いたコードのレビューに、思ったより時間がかかる」と感じているエンジニアには、特に刺さる内容だったようです。現場の課題感と直結した言葉が会場から共感を呼んでいました。

AIがコーディングをすることで開発効率が上がると言われていたが、実際はそんなことはなかった。ボトルネックとなっているのはレビューの部分。この問題は昔からある。

ドキュメントについても、人間に向けるものなのか、AIに向けるものなのかで有効な書き方が変わってくると思うので、それを明確にして使い分けていきたい。

設計の考え方では、これまでの感覚を根本から問い直すような切り口が提示されました。

AIは変更量に対する許容が人間と全く違うので、これまでのトレードオフ感覚がそのままでは通用しない。「理解容易性 vs 変更容易性」「フロー効率 vs リソース効率」という対立軸が、自分の中で新しい切り口として腑に落ちた。

御田稔（みのるん）氏（KDDIアジャイル開発センター株式会社　テックエバンジェリスト）のセッションでは、AIエージェント内製の具体的な話とともに、エンジニアの姿勢そのものを問う言葉が会場に響きました。

「インフラは成熟しており、ボトルネックは使い道を提案できるエンジニアの不在」という指摘が、自分の受け身な姿勢への問いかけになった。要件を待たずに小さなプロトタイプを作って提案することを意識したい。

AI時代において組織はどうあるべきか

笹川裕人氏（Sansan株式会社執行役員／CTO）のキーノートでは、成長設計や組織のあり方について、現場の実感と重なる言葉が続きました。

笹川さんの「117%のチャレンジを設計する」という考え方が、自分の経験と紐づいてとても腑に落ちた。自分の体感としても、117%のチャレンジに当たるような仕事をこなした時期に成長を感じた。

今後はドキュメント（仕様書）と呼ばれるものがソフトウェアとして捉えられる世の中になってくるかもしれない。AIによってエンジニアリングがなくなるという不安があったが、そもそもエンジニアリングの範囲・対象が変わってくると捉えると、今後なくなることはないと考えることができた。

「技術的負債」の話題は多くの現場で出るテーマですが、重岡正氏のセッションではAI時代ならではの切り口で議論が展開されました。

AIが読むコードと人が読むコードでは「負債」の意味が異なるという視点が新鮮で、これまでの一律な負債管理の考え方を見直すきっかけになった。「誰の負債か」「いま痛むのか後で痛むのか」というシンプルな判断軸をチームに持ち込みたい。

そして、参加メンバーから最も多く言及されたのが、広木大地氏（株式会社レクター　代表取締役）と九津見真太郎（株式会社ビープラウド　取締役）のキーノートでした。テックリードのあり方について、考えを揺さぶる言葉が多く語られました。

「概念や言葉になった時点では遅い」という指摘が、テックリードの理想像を考えるうえで印象に残った。世の中的にはベストプラクティスを追いかけることに必死で、その先を行く考え方を持てている人は少ない。

「みんなが話して、用語が生まれて、本が出て、カンファレンスで紹介されて、それを「やろう」というのはテックリードなんでしょうか？」という発言が印象的でした。

会場で思わず「たしかに」とうなずいたメンバーが多かったという「属人化しても良い」という発言も、現地ならではの体験として印象に残っていました。

個人で出来るところまで突き詰めてやって、それで起きる問題も自分で解決することで理解力が上がる。共有するとなった時も、自分自身のノウハウを基に説明できるので説得力が増す。

新しい技術をチームにどう浸透させるかという、すぐに使える示唆もありました。

AIのような変化の大きい技術は、全員が理解してから進めるのでは遅い。トップダウンで進める方が浸透する。強制的に使わざるを得ない環境を提供するのも、組織のスピード感を上げるには有効だと感じた。

参加者が語る5分間——ライトニングトーク presented by connpass

セッション後半にconnpass主催のライトニングトーク（LT）セッションが行われました。LTとは「稲妻のように素早い」が名前の由来の、1テーマを5分で話しきる超短プレゼン形式です。

今回のテーマは「TechLeadやチーム開発に関わること」。
公募制で、事前だけでなく当日15時まで受け付けるという形式もあり、会場の熱量がそのままステージに上がってくるような雰囲気がありました。

connpassからkashewさんが1番手として登壇しました。

キーノートで登壇者の思考に触れ、頭が動いている状態で聞く参加者発信の話は、また違う刺さり方をするものです。「自分も話せたかもしれない」という感覚が生まれる場でもありました。

参加して感じた変化と今後の活かし方

意思決定や考え方の変化

セッションで得た言語や切り口が、日常の思考に組み込まれていく——今回のカンファレンスはそういう変化をもたらしたようです。

「フロー効率 vs リソース効率」という対立軸が、自分の開発フローを評価する物差しになった。「効率が悪い」と反射的に判断せず、「どちらの効率の話なのか」を一段掘る癖がついた。

問題の本質がどこにあるのか、それを解消するのに新しい技術はどう扱うのがいいのか——自分で考えるうえでの発想元が増えたように感じる。

AIそのものへの印象が変わったというメンバーもいました。「全部任せるもの」ではなく「増幅器として共に使うもの」という捉え方が腹落ちしたことで、構えていた気持ちが前向きに変わったようです。

参加前までは、AIに対してあまり良い印象を抱いていなかった面もあったが、「増幅器としてより良い利用方法を探す」という話を聞き、印象がとても良くなった。

参加前後で変わった視点

「最新事例を仕入れる場」という事前のイメージとは違い、本質的な議論が中心だったことへの気づきが、参加後の視点を変えたというメンバーもいました。技術トレンドを追うことよりも、判断の土台を整えることがテックリードには求められるという認識は、多くのメンバーに共通して変化した視点のようです。

AI時代への向き合い方が変わった。変化の激しい中でベストプラクティスの追従に不安や疲れを感じていたが、「変わること」と「変わらないこと」を見極めて、腰を据えて学ぶことの大切さを大事にしたい。

技術の大きな転換期を、不安ではなく楽しみとして受け取れるようになったというメンバーの言葉も印象的でした。

パーソナルコンピューター・インターネット・スマートフォンなど、いろいろな劇的な変化がありました。今回のAIも楽しもうと思いました。生きているうちにこういうタイミングに出会えて良かったです。

業務・チームでの活かし方

学びをそのままにせず、具体的なアクションに落とし込もうとしているメンバーが多かったことも、今回のカンファレンスの手応えを示しているように思います。

AI活用の共有会を開きたい。チーム内で個人の利用方法をモブプロのような形で共有できる機会を設けていきたい。

AIエージェントの小さなプロトタイプを業務の中で実際に試してみること。チーム内で技術的負債を議論するとき「誰の負債か」を共通言語として使ってみたい。

開発フローの設計時に、フロー効率 vs リソース効率の「使い分け」を意識的に取り入れる。「117%のチャレンジ」を、自分・周囲の成長設計に組み込む。

今回のカンファレンスにおすすめの人

参加したメンバーに「どんな人におすすめか」を聞くと、次のような声が返ってきました。

技術一辺倒ではなく、チームや組織として俯瞰して解決したい問題がある人におすすめ。

テックリードに限らず、エンジニアというものがどうあるべきか、AIによってどう変わっていくのか気になる人。

技術選定や設計判断に関わるテックリード、AIをどう開発プロセスに組み込むか悩んでいるエンジニア、そしてチームの意思決定の進め方を見直したいマネージャー層におすすめ。

AIに対してあまり興味がなかった人にもおすすめ。

「すべてのエンジニア」と答えたメンバーもいました。

まとめ

このレポートを読んで、「自分も聞きたかった」と感じた方がいれば、嬉しいです。

「AIは増幅器」「労力は外注できるけど、能力は外注できない」「概念や言葉になった時点では遅い」——テキストで読んでも刺さりますが、会場の熱量の中で受け取ると、やっぱり重みが違います。
答えをもらいに行く場じゃなく、自分の判断軸を持ち帰る場。次回はぜひ現地で体験してみてください。

今回の登壇者の発表資料はconnpassのイベントページで公開されています。

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