最近よく聞くのが、
という話です。
ChatGPTやGitHub CopilotなどのAIツールが普及して、
実際にコード生成の精度はかなり上がっています。
そのため、
「プログラマーはもう不要になるのでは？」
と不安に思う人も多いと思います。
ただ、結論から言うと、
エンジニアの仕事が全部なくなることはありません。
ですが、
仕事内容は確実に変わっていきます。
AIが得意な仕事と、人間が得意な仕事ははっきり分かれてきているからです。
今回は、
- AI時代に減っていく可能性があるエンジニアの仕事
- 逆に需要が伸びている仕事
この2つを、現役エンジニアの視点で整理してみます。
AI時代に消える可能性があるエンジニアの仕事
まず最初にお伝えしておきたいのですが、
「消える」と言っても、
ただし、
- 価値が下がる
- 人数が減る
- AIに置き換えられやすい
こういった変化は確実に起きています。
それを踏まえて、順番に見ていきます。
① 単純なコーディング作業
AIが最も得意なのが、コード生成です。
現在は次のようなツールが広く使われています。
- ChatGPT
- GitHub Copilot
- Claude
- Gemini
これらのツールを使うと、
- CRUD処理
- API接続
- 基本的なロジック
- SQL作成
こういったコードはかなり高い精度で生成できます。
例えば、「ユーザー管理APIを作りたい」とAIに指示すると、
- コントローラー
- サービス
- データベース処理
ここまで一瞬で生成されることも珍しくありません。
つまり、
単純にコードを書く作業そのものの価値は下がりやすい
ということです。
今後は、「コードを書く人」よりも「システムを設計できる人」の方が重要になっていきます。
② 単純なテスト作業
テスト工程も、AIの影響を受けやすい分野です。
AIは次のような作業が得意です。
- テストコード生成
- テストケース作成
- バグ分析
- ログ解析
例えば、
既存コードを読み込ませると、「この部分にテストが必要です」とAIが提案してくれることもあります。
さらに、ユニットテストのコードも自動生成できます。
そのため、手作業のテストだけを行うエンジニアは徐々に減っていく可能性があります。
③ 下流工程だけのエンジニア
開発の工程には、
- 要件定義
- 設計
- 実装
- テスト
- 運用
といった流れがあります。
この中でAIの影響を受けやすいのが、実装工程です。
つまり、「指示されたコードを書く」という役割はAIと競合しやすいです。
もちろん完全にAIが代替するわけではありません。
ですが、AIを使うエンジニアとAIを使わないエンジニアでは、生産性にかなり差が出ます。
その結果、
単純な実装だけを担当するエンジニアは人数が減っていく可能性があります。
④ レガシー技術だけのエンジニア
IT業界では、新しい技術が次々と登場します。
そのため、
昔の技術だけに依存している場合、市場価値が伸びにくくなることがあります。
例えば、
- 古いフレームワークのみ
- 古い開発環境のみ
こういったケースです。
AIが普及すると、新しい開発手法がさらに広がります。
そのため、
技術アップデートをしていないエンジニアは市場価値が下がりやすくなります。
⑤ インフラを理解していないエンジニア
今のシステム開発では、
アプリケーションだけでなく、インフラの理解も重要になっています。
例えば、
- AWS
- GCP
- Azure
などのクラウドサービスです。
クラウドとは、
サーバーやデータベースなどをインターネット上で利用できる仕組みです。
現在のWebサービスの多くは、こうしたクラウド上で動いています。
そのため、
システム全体を理解できるエンジニアの方が評価されやすくなっています。
逆に需要が伸びているエンジニアの仕事
ここまで読むと、「エンジニアは大変そうだな」と思うかもしれません。
ですが実際は、AIのおかげで価値が上がるエンジニアも増えています。
ここからは、需要が伸びている仕事を見ていきます。
① システム設計エンジニア
AIはコードを書くのが得意です。
しかし、システム全体を設計する能力はまだ人間の方が強いです。
例えば、
- システム構成
- サーバー設計
- データ設計
- セキュリティ
こういった判断は、経験が必要になります。
そのため、
設計ができるエンジニアは今後も需要が高いと考えられます。
② AIを使えるエンジニア
AIを使う側のエンジニアです。
例えば、
- AIでコード生成
- AIでバグ分析
- AIで開発効率化
このような使い方です。
AIを使いこなせるエンジニアは、
開発スピードが圧倒的に速いという特徴があります。
そのため、AIを活用できるエンジニアの需要は今後さらに高まると考えられます。
③ クラウドエンジニア
現在のIT業界では、クラウドの需要が急激に伸びています。
代表的なサービスは、
- AWS
- GCP
- Azure
です。
企業の多くは、
自社サーバーではなくクラウドを利用するようになっています。
そのため、クラウド設計ができるエンジニアはかなり需要が高い状態です。
④ フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニアとは、
- フロントエンド
- バックエンド
- インフラ
を幅広く理解しているエンジニアのことです。
AIが普及すると、少人数で開発するチームが増える可能性があります。
そのため、幅広く対応できるエンジニアはより価値が高くなります。
⑤ ビジネス理解があるエンジニア
もう一つ重要なのが、ビジネス理解です。
単純にコードを書くのではなく、
- なぜこのシステムが必要なのか
- どういう課題を解決するのか
ここまで理解できるエンジニアです。
AIが進化するほど、「何を作るべきか」を判断できる人の価値は上がります。
まとめ
AIによって、「エンジニアの仕事がなくなる。」というよりも、
エンジニアの役割が変わっていくという方が正しいと思います。
単純な作業はAIに任せて、人間は
- 設計
- 判断
- 全体最適
こういった役割を担うようになります。
つまり、
AIはエンジニアの敵ではなく、うまく使うことで価値を高められるツールです。
これからエンジニアを目指す人も、今エンジニアとして働いている人も、
AIとクラウドを少しずつ触っていくことが市場価値を上げる近道になると思います。
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