エンジニアの仕事はAIに奪われる？なくならない仕事や生き残るための対策を解説
ChatGPTやGemini、GitHub CopilotなどのAIツールの進化は著しく、さまざまな業種でビジネスシーンの活用が進んでいます。すでにルーティンワークや簡単な作業はAIに置き換わり始めていて「仕事を奪われるのでは？」と不安を口にする方も少なくありません。
自然言語の指示だけで必要なコードを高速かつ大量に生成できることから、特にエンジニアは代替されやすい職種の一つといわれます。将来的にAIの活用が進むと、プログラマーやシステムエンジニアは現場で必要とされなくなるのでしょうか？
本記事ではエンジニアの仕事がAIに奪われる可能性、なくならない業務や生き残るための対策を紹介します。
目次
エンジニアの仕事がAIに奪われるといわれる理由
プログラミングの専門知識を身に付け、システムやアプリ開発の需要が激しさを増すなか、なぜ仕事がなくなると声高に叫ばれるのでしょうか？
エンジニアの仕事がAIに奪われるといわれる理由は次のとおりです。
AIによるプログラムの自動生成が進んでいる
生成AIは自然言語や既存のコードをベースに指示を与えると、人間が遠く及ばないほどの速度でプログラムを作成できます。
日進月歩でAI関連の技術が進化を遂げるなか、生成AIの出力は飛躍的に精度が向上し、現場で使えるクオリティに近づきつつあります。
プログラミングの知見がある方ならば、簡単なアルゴリズムの構築が数十分で完了するケースが珍しくありません。エンジニアの主たる業務といえるコードの記述がAIに問題なくできるならば、今後機械に置き換える動きが活発化するでしょう。
ノーコードやローコードが一般的になってきた
コードの記述量が少ないノーコードやローコード開発が導入される機会が増えています。視覚的に理解できるインターフェース（UI）をベースに、モジュールと呼ばれる部品を積み木のように組み合わせることで、プログラミングせずにアプリやシステムを開発できます。
ノーコード開発用のツールを使えば、エンジニアではない方でも業務に必要なものを自ら作り出せる時代です。例えばプログラミング知識がないマーケティング担当者がコーポレートサイトを短時間で作ることは不可能ではありません。
オフショア開発が発展している
オフショア開発とは、アプリやシステム開発を海外企業に外注しコストを抑える手法です。
プログラミング言語のロジックや文法は世界共通です。インドやベトナム、中国の人材に業務を依頼してもコードの品質に違いは発生しません。
人件費を大きく抑えられるメリットが注目され、オフショア開発を検討する企業が目立ち始めています。ただしコミュニケーションを交わす際に英語のスキルをもった人材が必要です。
人材不足の観点からオフショア開発を諦め、AIにプログラミングの生成を一任する動きが活発化しています。
AIに奪われる可能性が高い仕事
エンジニアの業務の一部がAIに代替される未来の到来はほぼ避けられないでしょう。機械が得意とするのは、ルーティンワークといえる定型的な業務を高速に処理することです。エンジニアの仕事のうちAIに代替される可能性が高い業務を紹介します。
定型化されたWebサイト開発
コーポレートサイトや簡易的なLP（ランディングページ）、ECサイトの定型的な開発は人間が作業する必要がなくなる業務の一つです。Webサイトの構築に使用されるボタンやフォーム、ヘッダー、フッターなどのパーツ構成は基本的に同じです。
ノーコードツールやローコードツールはあらかじめ必要なオブジェクトが一通りそろっています。担当者はサイトの要件やコンセプトに適合するパーツを選べばよく、難解なプログラミングの知識は不要です。
簡単なアプリケーション開発
簡単なネイティブアプリ（Android/iPhone）やWebアプリはすでにAIで実装可能です。ノーコードのアプリ開発ツールは仕様書の指示どおりの成果物を短時間かつ正確に生成します。
例えばチャットボットやToDoリスト、計算機アプリはAIに依頼すれば、数十分で完成する場合も珍しくありません。機能だけでなくデザインの調整も効くため、ユーザーの興味を惹き付ける視覚的に魅力的なアプリの開発が可能です。
したがって簡単な実装しかできないアプリ開発エンジニアは、コスト削減を目的に企業から必要とされなくなる可能性があります。
単純なコーディング業務
仕様書どおりに記述する単純なコーディングは、AIの置き換えが進む可能性が高い業務です。指示を入力すれば、人間の能力をはるかに超える速度で目的に合った成果物を生成します。
うまくいかないときもプロンプト（自然言語による指示）を具体的にして、何度か繰り返すうちに正解にたどり着く可能性が高いです。単純なコーディングに代表される定型的かつクリエイティブではない仕事はAIが得意な仕事の代表格です。
AIに奪われる可能性が低い仕事
AIはエンジニアの多くの仕事を代替できる反面、決して万能な存在ではありません。苦手な業務も存在するため、システムやアプリ開発のすべてを巻き取るのは不可能といえます。
AI時代でも人間のエンジニアに残される可能性が高い業務は次のとおりです。
システム設計やプロジェクト計画などの上流工程
システム全体の設計やプロジェクトの人員・予算計画は、AIにとって難しい業務です。状況を正確に把握してさまざまな制約条件を考慮したうえで、適切なプランを策定するためには深い分析力や思考力が問われます。
AIは過去の事例をベースに回答を出力するため、クリエイティビティを必要とする業務には向いていません。未知の事態に遭遇したときにうまく機能しない可能性があります。
人員や予算の制約を加味した実現可能な計画の立案は、柔軟性や思考力を備えた人間の手によらないと難しいでしょう。
システムやアプリの保守業務
システムやアプリの保守や運用はAIにはできない可能性が高い業務です。理由は現在の仕様や開発の背景を理解する必要があり、状況を知る担当者の存在が重要になるためです。
レガシーシステムの改修の際に文書化されていない仕様や、関係者以外に明かされていない経緯が存在するケースは少なくありません。守秘義務の観点からAIにすべて学習させるのはよしとしない場面が多々あります。
また他部署と連携する際の難しさも人間の手が欠かせない理由です。このように、システムやアプリの保守業務は、トラブルやバグに臨機応変に対応できる経験豊富なエンジニアが求められます。
AIが生成したコードのチェックやテスト業務
AIの出力は精度が増したとはいえ、そのまま実際のプロジェクトに適応するクオリティには達していません。
業務に熟練し、プログラミングの知識を備えたエンジニアのチェックやテストの実施が必要です。特に大規模なシステム開発や複雑なロジックが伴うアプリの場合は欠かせません。
今後AIが使用される機会が増えるほど、機械が出力したコードを人間が確認する業務の価値は高くなるでしょう。
エンジニアの仕事がなくならない理由
システムやアプリ開発の現場でAIを活用する機会が増えても、人間のエンジニアの仕事はなくならないと予測されています。
むしろIT業界全体の需要を考えると、プログラマーやシステムエンジニアは今後さらに必要とされる可能性がある職業です。AI時代が全盛を迎えてもエンジニアの仕事がなくならない理由を解説します。
IT人材の不足
IT人材の不足の程度が大きすぎて、AIを活用しても需要が追い付かないことが理由です。経済産業省が2016年に公表した試算によると、2030年時点で79万人ものIT人材が不足すると予測されています。
これだけニーズが大きいと業務の大部分をAIが担う未来が到来しても完全には仕事をカバーしきれません。
特にアプリケーション関連の開発を担うエンジニア、PM（プロジェクトマネージャー）、事業開発の人材不足が深刻です。
また成長著しいクラウドやAIなどの領域を担う人材の需要が激しく、将来的に人手が足りなくなると危惧されています。
デジタル化の需要拡大
ペーパーレス化や業務効率化などデジタル化に対する需要の拡大も無視できません。デジタルトランスフォーメーションが進み、生産ラインやサプライチェーンの変革が目的のシステム開発が活発化しています。
ロボティクスを活用した自動化やビッグデータの分析、IoTデバイスとの連携の際に新規ソフトウェアの開発は欠かせません。
AIを活用してもプロジェクト数の増大に対応しきれず、人間のエンジニアが求められる場面が増えると予測されます。
AIにも苦手分野がある
AIは単純なコーディングやテストの実施、データの入力は得意な反面、苦手分野が存在します。特に顧客との折衝やシステムの要件定義、プロジェクト全体の計画立案に代表される上流工程は不得意です。
簡単なものならまだしも、実務で使用する複雑なアプリをAIのみで開発することは現実的ではありません。エンジニアが指示を出して、単純な実装やルーティングの作業を任せて業務効率化に役立てる使い方が基本になるでしょう。
人間と同様、得意と不得意を見極めて力を発揮できるジャンルで活躍させることがとても大切です。
AIの導入や管理に必要
AIは自立して単体でコーディングや作業を実施する存在ではなく、ソフトウェアを導入して管理するエンジニアの介入が必須です。はじめに自社のビジネスに合わせてツールを決め、業務データを読み込ませたうえで目的に合致するコードの生成を得ます。
導入後には変化する外的環境に応じて適宜、追加学習の機会が欠かせません。プロンプトの指示出しや学習データの選定、読み込ませるタイミングの判断は、AIを管理する人間の手に委ねられています。
新しいIT技術発展に不可欠
IT業界は変化が激しく、技術の進歩に伴って日々新しい領域が生み出されることが特徴です。AIは知識の体系が明確化された分野には強い反面、新しい事柄に柔軟に対応することは難しい一面があります。
人間が先導して学習機会を与え、知見を蓄積しないと先端テクノロジーに迅速に追い付くのは困難です。
ノーコードツールやクラウドコンピューティングが一般的になり実務で活用され始めたように、今後も新しい専門領域が次々創出されることは疑いの余地がありません。
しかし先進的な技術の普及には物事に柔軟に対処して、自律的に間違いのない判断を下す人間の介入が必須です。
AI時代に活躍できるエンジニアの特徴
AI時代に活躍できるエンジニアの特徴は次のとおりです。
- 適応力がある
- コミュニケーションがうまい
- ビジネス力がある
AI時代のエンジニアは進化が激しく、日々移り変わる状況にもキャッチアップできる適応力が求められます。「AIが使えるから」と現状維持のままでいる方は、新しい技術がわからず現場で通用しなくなる可能性が高い人材です。
またチームのメンバーやクライアントと良好な関係を構築して、多くの関係者と難なく意思疎通を図れるコミュニケーション力が問われます。単純な業務はAIに任せた結果、人間同士がやり取りを交わす機会が今以上に増える可能性が高いためです。
一人あたりが携わるプロジェクトが多くなれば複数の担当者やクライアントと接するようになり、コミュニケーション力の重要性が問われるでしょう。
単にコーディングが優秀なだけではなく、ビジネス視点を兼ね備えたエンジニアは今後も重宝される存在と考えられます。ユーザー視点をもち、売れるサービスや機能を踏まえた開発や保守ができるため、マーケティングの一翼を担う存在といえるためです。
上記のエンジニアは市場規模が拡大して競争が激化する状況下に置かれても、仕事がなくなるとは考えにくい方です。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニアが自身のスキルや志向に合わせて案件を選べる環境を提供しています。また、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けながら、安心感を持って成長を目指せる環境が整っています。
さらに、還元率は70%以上の高還元を誇り、スキルや経験に見合った報酬を会社間の単価に応じてしっかり受け取れる環境です。
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AIに仕事を奪われるエンジニアの特徴
AIに仕事を奪われる可能性が高いエンジニアの特徴を解説します。
- コーディング作業のみを行う
- コーディングにクリエイティビティがない
- 学ぶ姿勢がない
- 適応力がない
簡単なコーディングは作業速度が速く、出力が正確なAIに置き換わる動きは避けられません。
ユーザーの快適性を考慮して効果的なデザインやインタラクションを提案できるエンジニアならまだしも、クリエイティブを発揮できない人材は生き残りが難しい方です。
IT業界全体の需要やデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、人間に求められる能力はより広範かつ複雑になると予想されます。学ぶ姿勢や適応力がない方はAIに置き換えられ、真っ先にリストラの対象となる存在といえるでしょう。
AI時代を迎えても仕事を失わないためには、先端技術の登場にアンテナを張り、迅速にものにする適応力が求められます。
「AIに仕事を奪われたくない」と希望するSESエンジニアは現場の経験を積み、第一線で活躍し続けることが大切です。将来的にも需要の増大が予想される領域のプロジェクトに参画すれば、何十年も通用するスキルが身に付くと考えられます。
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AI時代を生き抜くためにエンジニアが意識すべきこと
AIの台頭を受けても仕事を失わないエンジニアになるために意識すべきポイントは次のとおりです。
- 先端技術を学習し続ける
- スキルアップする
- 自分の市場価値を客観的にとらえる
第一に、新しい技術の登場が日常茶飯事といえる環境にキャッチアップする必要があります。
業界誌やSNSをチェックする習慣を身に付け、知らない知識を目にしたら詳しく調べる意識が重要です。主要なクラウドサービスや業界大手が開催するAI関連のセミナーの参加も有効です。
ツールを意図どおりに操り、成果の早期実現に役立てるAIを使いこなす力も求められます。自分なりに業務フローを構築して、効率化やリサーチ時間の短縮に活かせないか考えてみましょう。
自分の市場価値はどの程度か、ほかのエンジニアと比較して客観的な尺度でとらえることは大切です。できることとできないことを明らかにするために、スキルの棚卸しがおすすめです。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニアが自身のスキルや興味に合わせて適した案件を選べる環境を提供しています。また、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けながら、実務経験を通じてスキルの棚卸しや市場価値の把握に役立つ経験を積むことが可能です。
さらに、高還元SESとして、テクニケーションへの入社前と比較して年収500万円以上アップした事例があります。
スキルアップや年収アップをしたい方は、ぜひテクニケーションのカジュアル面談でお気軽にご相談ください。
エンジニアがAI時代で活躍するために必要なスキル
AI時代のエンジニアに求められる力は、一言で表せば人間でしか発現できないスキルです。AIには難しい業務に従事して、ツールを運用する立場に回ることが大切です。
どのようなスキルを伸ばせばよいか具体的な事柄を紹介します。
AIに関する知識や技術
AI技術のツールやトレンド、懸念事項、目指す在り方などに対する知識や技術を身に付ける必要があります。既存のLLM（大規模言語モデル）や専用のプラットフォームを活用して、独自にカスタマイズしたAIを作る企業は珍しくありません。
モデルの設計からトレーニング、実装、評価のサイクルの実現にはAIの深い知見が不可欠です。
同時にAI関連のサービス開発で頻繁に使われるPythonの実装方法や発展にも注意を払う必要があります。さらにはAWSやAzure、GCPなどのクラウドプラットフォームに関する知識も重要です。
創造性と問題解決能力
プロジェクトの計画やシステムの設計を考案する創造性や、想定外のトラブルが起きたときに迅速に対処できる問題解決能力はAI人材に大切なスキルです。
ビジネスシーンでは過去の事例やノウハウをベースに適切な解を導くだけにとどまらず、答えのない問いに果敢に挑むことが余儀なくされる局面があります。
複雑かつ未知の状況に有効なソリューションを編み出すことは基本的にAIにはできません。
また、システムのバグや顧客からの問い合わせなど運用中に発生した予期せぬ事態への対応も挙げられます。過去の経験をもとに、個別の状況に合わせて適切な回答を提示できる問題解決能力は人間ならではです。
専門性の高い分野に関する深い知識
医療や製造、金融など特定の専門分野に特化した知識もAI時代のエンジニアに欠かせないスキルの一つです。ビジネスに役立つシステムやアプリの開発にはAIやプログラミングの知見だけでは足りません。
現場の問題を把握して適切な解決策の一つとしたソフトウェアを構築するためには、業界や稼働場所の特色を踏まえたオーダーメイドの提案が必要です。
例えば金融機関で使用するシステムは計算ミスや情報漏洩が許されない要請が強いことから、高い信頼性や機密性がパフォーマンスの重要な指標の一つに位置付けられます。
このような高度な実装の際には、机上の知識にとどまらず現場の知識にも精通したエンジニアの知見が重要です。ビジネスの専門知識を備えたAI人材は多くないため、何十年にもわたり重宝される人材の具体像といえます。
高いコミュニケーション能力
チームメンバーやクライアントと円滑に意思疎通を図り、プロジェクトを計画どおりに推進できるコミュニケーション能力は重要です。
システムの開発はフロントエンドエンジニアやバックエンドエンジニア、セキュリティエンジニア、PM（プロジェクトマネージャー）などが一つのチームを形成して行われます。
また上流工程を担う場合、クライアントの要望を汲み取り、言葉で表現する言語化能力が重要です。相手の希望や課題をヒアリングして技術仕様に落とし込むためにはリーダーシップや傾聴力は欠かせません。
チャット機能付きのツールでは実現できない高度なコミュニケーションは人間にのみ認められた素養です。
SESエンジニアの将来性
AI時代の到来が正社員やフリーランスではなく、SES企業に所属する方に与える影響を予測します。結論からいうと案件の数や構成に変化が生じる可能性は高いものの、SESエンジニアの需要がなくなるとはいえません。
全体的な市場の動きと同様、需要に合わせて柔軟に対応できる方は将来的に生き残れるエンジニアです。AIに代替可能な単純なコーディングやテストを担う案件の数は今後減少するとみられます。
一方AIやデータサイエンス、クラウドなどの需要が高いジャンル、セキュリティ対策やプロジェクトマネジメントなど高度な専門性が求められる案件は逆に増える可能性が示唆されています。
簡単な業務を低単価で請け負うパターンが多いSESエンジニアは仕事が減少するリスクを認識しましょう。
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成長できるSES企業でAIに負けない市場価値の高いエンジニアへ
今後のシステムやアプリ開発はAIの置き換えが進み、人間ならではの能力が高いエンジニアのみが生き残れる時代が到来します。
今のうちにコミュニケーション力や業界固有の専門性、問題解決能力など将来的に役立つ力を身に付けたり伸ばしたりする準備をする必要があります。
SESのビジネスモデルは、AIの影響は避けられないものの今後消失するとは考えられません。IT全体やデジタル化の需要を考慮すると、簡単な作業やコーディングの案件は減っても、新しいジャンルの案件が代わりに登場する可能性が高いためです。
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