TSKaigi 2026 AI を活用してイベントからモチベーションを持ち帰る
こんにちは、最近 PicoRuby を利用して Lチカデビューしました。よしざわです。
皆さんは普段、技術イベントに参加されていますか？
私は最近少し落ち着いてしまっていたエンジニアリングへのモチベーションが、今回 TSKaigi 2026 に参加したことでぐっと押し上げられた感覚があります。それに加えて、自分が普段追えていなかった概念や、TypeScript の活用アイディアをたくさん吸収できて、とても良い時間になりました。
この記事では、聴講したセッションの細かな内容には踏み込まず、 TSKaigi から私が得られた学びや、得られた熱量をネクストアクションに繋げるために意識したことなどを共有したいと思います。読んでくださった方の中に「自分もどこかのイベントに行ってみようかな」と思ってくれる方がいたらとても嬉しいです。
TSKaigi 2026 の会場の雰囲気について
ちなみに TSKaigi は、TypeScript をテーマにした国内最大規模のカンファレンスです。
参加者もスピーカーも TypeScript を日々の現場で使っている方ばかりで、セッションの内容も机上の理想論ではなく、実際の現場の話が中心でした。廊下でも参加者同士の議論が活発で、会場全体に良い熱量が流れていたと感じます。
こういう熱量のある場にいると、自然と自分のモチベーションも上がっていく気がします。今回もまさにそうでした。
セッションのメモは適宜 AI でアウトプットに変換
セッションを聴講していると、新しい学びや気づきがとても多く、様々な感動や熱量を得ることができます。そんな中で今回意識したのは、その熱量や感動を、できるだけ自分の生の声でメモに残しておくことでした。
たとえば、実際にこんなふうにメモを残しています。
関数型ドメインモデリングはキーになりそう。tskaigi 全体のキーっぽかったな。
最近は音声入力でセッションの内容をそのまま残していく手法もあって、それも知見を漏れなく残すという意味ではとても有用だと思います。しかし自分にとってセッションで一番大事なのは、内容を細かく記録することではなく「自分のモチベーションに紐づけること」 だと感じています。
よってすべての情報を漏らさず残すことよりも、次の自分の行動につながりそうな気づきやそのときに感じた感動を中心にメモを残すよう心がけました。
こうして残した生の言葉のメモは、 Claude Projects に共有ファイルとして配置することで聴講直後に共有用や振り返り用のアウトプットを即作成することができます。作成したアウトプットはセッションの記憶が薄れる前にブラッシュアップすることで、より質と精度の高いメモにすることができました。
アウトプットから見えてきた一番の学び
こうして残したメモやアウトプットを見返していくなかで、自分にとっての今回の TSKaigi の一番大きな学びとして浮かび上がってきたのが、「ドメインモデリング」 という考え方でした。
実際のセッションでは、Zod スキーマで厳密に作成したバリデーションルールを BE/FE で共通利用したり、Branded types でドメインの意味を型に載せたりといった手法を組み合わせて、ドメイン固有の制約や特徴が型で表現されていました。
これらの知見が複雑な実案件をベースに熱く語られており、とても学びになりました。また、自分もこういった TypeScript だからこそ実現できる型安全なプロダクト設計に挑戦してみたいと思いました。
また振り返ってみると、以前 CMS を開発した際に概念を知らないまま近いことをやっていた部分があったことにも気づきました。
当時は感覚で辿り着いていたものが、ちゃんと名前と体系を持った設計思想だったのだと腑に落ちた感覚があります。今回の TSKaigi を経て改めてドメインモデリングという概念をきちんとインプットした上で、適切なライブラリやフレームワークを活用しながら、自分なりの形でアウトプットして吸収していきたいと思います。
まとめ
今回の TSKaigi を通じて、「ドメインモデリング」という言葉と、それを TypeScript で体現するための具体的なアプローチを手に入れることができました。
概念として知っているとそうでないとでは、同じコードを書くときの判断軸がまったく変わってくるはずです。まずはそのインプットをしっかり積んだ上で、実際のプロダクト開発の中で試していくことが、自分の直近のネクストアクションです。
技術イベントには、こうした「自分の中で眠っていた点と点が繋がる」瞬間が詰まっていると思いました。もし最近エンジニアリングへの熱量が落ちてきたと感じている方がいれば、ぜひ足を運んでみてください。きっと、思っていた以上のものを持ち帰れると思います。
また、 AI によるセッションの概要作成や聴講中の感動をそのまま保存するなど、皆さんが思いつく学びと熱量をなるべくそのまま持ち帰る工夫をぜひ色々試していただけると良いと思います。
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