最近よく聞きませんか？
「ChatGPTがコード書けるらしいよ」
「もうエンジニアいらなくなるんじゃない？」
正直、僕も最初にAIがコードを生成したのを見たときは、
ちょっと感動しました。
ただこれからエンジニアを目指そうとしている人ほど、不安になると思います。
- 今から勉強して間に合うのか
- 仕事はなくならないのか
- 市場価値は下がらないのか
今日はその話を、感情ではなく、
でもちゃんと現場目線で整理してみます。
結論から言うと、
エンジニアという職業がオワコンになるとは思っていません。
ただ、
変わらないままのエンジニアは厳しくなるとは思っています。
なぜ「エンジニアオワコン論」が出ているのか？
まず、オワコン論が出るのは無理もないです。
① 生成AIが本当にコードを書ける
これは事実です。
- 関数の実装
- エラー修正
- テストコード生成
- ドキュメント整備
かなりの精度でやってくれます。
新人の頃の自分より速いな、と正直思います。
② ノーコード・ローコードの広がり
簡単なWebサービスや業務アプリなら、
コードを書かずに作れる時代になっています。
「専門家じゃなくても作れる」領域は確実に増えました。
③ 企業のコスト意識
企業は合理的です。
AIで代替できるなら、
人件費は抑えたいと考えるのが普通です。
この3つが重なれば、
「エンジニアいらなくなるんじゃ？」という声が出るのは自然です。
実際、AIはどこまで仕事を奪うのか？
ここが大事です。
現場で使っている感覚で言うと、
AIは「優秀なアシスタント」です。
AIが得意なこと
- 定型的な処理
- 既知パターンの実装
- 文法レベルのミス修正
これは本当に速いです。
でも、
AIがまだ弱い部分
- 要件が曖昧なときの整理
- ビジネス背景を踏まえた設計判断
- チームや顧客との調整
- 長期運用を見据えた構成設計
この辺りは、まだ人間の仕事です。
例えば、
「将来機能追加が増えたらどうするか？」
「この仕様、本当にユーザーにとって最適か？」
こういう問いは、単純なコード生成では解決しません。
AIは答えを出すことはできても、
責任は取ってくれません。
AI時代に厳しくなるエンジニアの特徴
ここは少しだけ正直に言います。
厳しくなるのは、
- 指示待ち型
- コピペ前提
- 表面的な実装だけ
の人です。
検索して貼り付ける作業は、
今はAIが代わりにやってくれます。
「なぜそうなるのか」を説明できない状態だと、
AIとの差別化が難しくなります。
これはちょっと怖いですが、
現実だと思います。
それでも、エンジニアはオワコンではない
👆これが一番伝えたいところです。
終わるのは「職業」ではなく、
- 代替可能なスキル
- 思考停止の働き方
です。
逆に、
- 設計を考えられる人
- クラウドやインフラを理解している人
- AIを使いこなせる人
この人たちの価値は、むしろ上がっています。
実際、求人を見ても
- AWS経験
- AI活用経験
- アーキテクチャ設計
このあたりはどんどん重要になっています。
僕の体感でも、
「書ける人」より「考えられる人」の需要が強くなっています。
じゃあ、どう考えればいいのか？
焦る必要はないと思っています。
ただ、
「今の延長線で大丈夫」とも言い切れません。
AIは確実に進化します。
だからこそ、
- どうやってAIを使うか
- どのスキルを伸ばすか
- 市場はどこを求めているのか
を冷静に見ていくことが大事です。
AIを使いこなす側に回るには、基礎と実務力がやはり土台になります。
現場レベルを前提にしているエンジニアスクールについても別記事で整理しているので、
興味があれば参考にしてみてください。
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次の記事では、
AIを使えないエンジニアは本当に市場価値が下がるのか？
データや求人動向をもとに、もう少し具体的に整理していきます。
煽るつもりはありません。
でも、ちゃんと考えたほうがいいテーマではあります。
一緒に現実を見ながら、
これからの動き方を考えていきましょう。
