AGENTIC_ERA_INITIALIZED

コードの99%は、AIが書く時代。

では、何が問われるか。

広い視座。要件への深い理解。ドメイン知識。 正しさを判断できる設計力。言語の深い理解。 それが今のELWエンジニアに問われていること。

TECH BLOG ↗
elw ~ what-matters

$ elw what-matters --at elw

broader_perspective視座の高さ
requirements_depth要件の深い理解
domain_knowledgeドメイン知識
design_judgment正しさを判断する設計力
language_depth言語の深い理解
engineering_exp経験と勘所

✓ AI writes code. You judge correctness.

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CLAUDE CODECURSOR PROGITHUB COPILOT AGENTICGEMINI 3.1 PRO 2M CTXGPT-5.4ORCHESTRATE > GENERATECLAUDE CODECURSOR PROGITHUB COPILOT AGENTICGEMINI 3.1 PRO 2M CTXGPT-5.4ORCHESTRATE > GENERATECLAUDE CODECURSOR PROGITHUB COPILOT AGENTICGEMINI 3.1 PRO 2M CTXGPT-5.4ORCHESTRATE > GENERATECLAUDE CODECURSOR PROGITHUB COPILOT AGENTICGEMINI 3.1 PRO 2M CTXGPT-5.4ORCHESTRATE > GENERATE

AIが書くから、
設計力が全てになる。

ELWではコードの99%をAIが生成する。
AIの出力の「正しさ」を判断できる設計力・ドメイン知識・言語の深い理解が、今のエンジニアに問われる本質だ。

/AI_ORCHESTRATOR🤖

AIを設計する側へ

「Claude Codeの出力が正しいか 判断できるか?」

Vibe Codingで動いたコードはブラックボックスだ。ELWはAIの出力を読み解き、なぜそのアーキテクチャなのかを説明できるエンジニアを求める。AIを使いこなすには、AIより深い理解が要る。

01
/AGENTIC_NATIVE

AIエージェントが チームの一員

Cursor Agent、Claude Code、Devin は既に実務で動いている。

ELWではAIエージェントへのタスク委譲・レビュー・再設計サイクルを当たり前のワークフローとして確立。AIと人間の役割分担を明確にし、スループットを最大化している。

02
/NO_BLIND_CODING🏗

AIへの丸投げを 技術的負債にしない

「2回生成させたら プロンプトを型にせよ」

AIが生成したコードのレビュー・リファクタ・テスト自動化まで一貫して責任を持つ。CI/CDパイプラインにAI生成コードのLintを組み込み、AI Debtを積み上げない文化がある。

03
/REASONING_FIRST🧠

深い推論が 武器になる時代

Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4.6 1M tokenの文脈を使いこなせ。

単なるコード補完の時代は終わった。System Designをプロンプトに落とし、AIに設計書レベルのアウトプットを出させるには、CS・アーキテクチャの深い基礎が不可欠だ。

04
99%
ELWでAIが生成するコードの割合
(2026年実績)
55%
AIツール導入でのタスク完了速度向上
(GitHub 調査)
10+
ELWが実務で使うAIツール数
(Claude Code・Cursor・Copilot 他)
AI_NATIVE_ENGINEERINGNO BLIND AI CODINGREVIEW > GENERATEDEEP CS = AI LEVERAGENO AI DEBTAI_NATIVE_ENGINEERINGNO BLIND AI CODINGREVIEW > GENERATEDEEP CS = AI LEVERAGENO AI DEBTAI_NATIVE_ENGINEERINGNO BLIND AI CODINGREVIEW > GENERATEDEEP CS = AI LEVERAGENO AI DEBTAI_NATIVE_ENGINEERINGNO BLIND AI CODINGREVIEW > GENERATEDEEP CS = AI LEVERAGENO AI DEBT

実務で使っている
AIツール。

「〇〇使ってます」ではなく、ワークフローに組み込んで本番で動かしている。

ARCHITECT_AI
Claude Code
Opus 4.6 / Sonnet 4.6
ターミナルネイティブ。リポジトリ全体を理解し、シェルコマンドを実行・ファイル編集まで自律で行う。Opus 4.6はSWE-bench 80.8%・GPQA 91.9%でコーディングAIトップクラス。
CODE_GEN_AI
Cursor Pro
Claude Sonnet 4.6 / GPT-5.4
AI-first IDE。リポジトリ横断のセマンティック検索、マルチファイル同時編集、機能単位での自律実装。内部モデルはClaude Sonnet 4.6・GPT-5.4など最新を随時利用。
REVIEW_AI
GitHub Copilot
Agentic Platform / Gemini 3.1 Pro
単なるオートコンプリートを超え、PR修正・IaC制御・マルチモデル統合に進化。Fortune 100の90%が採用。Gemini 3.1 Pro(SWE-bench 80.6%)も選択可能なAgentic Platformに進化。
ELW AI development

「AIがコードを書く速度は上がった。
レビューする目の解像度が、今最も問われている。」

論理で動く、
ロジック集団。

JOIN_THE_ELITE_SQUAD → 君の「最適解」を、実装してくれ。

NAOYA
NAOYA
Architecture / Ops
KotlinQuarkusAWSInfrastructure

「システムの『なぜ』を問い続ける。スケーラビリティは設計フェーズで決まる。」

YUYA
YUYA
Backend / Logic
KotlinDDDTypeScriptAPI Design

「論理的根拠のない実装はコードではなく呪文だ。全ての選択に理由を持て。」

RIKI
RIKI
Frontend / UX
ReactTypeScriptDesign SystemsAccessibility

「ユーザーが言語化できない要求を、コードで先に実装する。それがエンジニアの仕事だ。」

NAOYA — CTO / Co-founder
CTO INTERVIEW

NAOYA — Co-founder / CTO

「AIがコードを書く時代に、
CTOがやるべきことは変わった。」

以前は僕自身がコードを書いていたが、今はほとんど書かない。 Claude CodeやCursorにタスクを渡し、出力を設計の視点でレビューする。 それが今の仕事の大半だ。

でも正直、これはエンジニアとして難しくなったとは思っていない。 むしろ「何をつくるか」「なぜそのアーキテクチャか」を より深く考える時間が増えた。

求めるのは、それができる人間だ。

KotlinQuarkusAWSDDDClaude Code

AIを本気で
使う環境。

「精神論」ではなく「環境投資」でAI活用を最大化するのがELWのスタンス。

🖥AI TOOLS FULL SUPPORT

Claude Code・Cursor Pro・GitHub Copilot等、全AIツール費用を全額補助。

試したいAIツールがあれば申請できる。上限なし。

💻HARDWARE

MacBook Pro M3 Max等の最高スペックを支給。AIの推論を待たせない環境。

AIを本気で使うなら、ハードウェアも最高でなければならない。

📚KNOWLEDGE BUDGET

技術書・カンファレンス・AIモデルのAPI費用まで会社が全額負担。

OpenAI・Anthropic・Google各社の最新フロンティアモデルAPI検証も含む。

🔬AI EXPERIMENT TIME

新しいAIモデル・エージェントの検証・社内ナレッジ化を業務時間内で実施。

趣味ではなく、業務としてAIの最前線を追う。

AI_TOOLS: FULLY_SUBSIDIZED
Claude Code + Cursor + Copilot + 次に来るもの全部