エンジニアの仕事はなくなる？AI時代に生き残るスキルとIT職種

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【結論】エンジニアの仕事は完全になくならないが「単純作業」は淘汰される

生成AIをはじめとする先進技術の台頭により、IT業界全体の働き方は大きな転換期を迎えています。

結論から述べると、エンジニアという職種そのものが消滅する心配はありません。しかし、従来の「提示された仕様書通りにプログラムを書き起こすだけ」の作業については、AIへ速やかに代替されていくと考えられます。

これからの時代に求められる役割の変化や、市場における人材の需給構造を把握しておくことが大切です。

なぜ「エンジニアの仕事がなくなる」と言われるのか？

生成AIツールの急速な普及によって、プログラミング作業の自動化が大幅に進んだことが主な要因にあげられます。記述精度の向上に伴い、簡単な関数の作成やコードの補完、エラーの修正といった業務は瞬時に完了するようになりました。

特に、AIが人間の代わりにソースコードを高速生成できるようになったからこそ、単にコードを書く作業者の需要は先細りしていくと考えられています。

【ギークリー独自調査】IT業界での生成AIの業務利用率は80.76%

Geekly（ギークリー）が実施した独自調査の結果でも、多くの現場で生成AIの利活用が進んでいることがわかりました。その結果、自身の今後のキャリアを見直し・再検討した人も多いようです。

調査対象者のうち、業務で生成AIを利用していると回答した人は80.76%にのぼります。

業務で生成AIを利用している人のうち53.41%が、プログラミングやコーディングでAIを活用しているという結果です。過半数のエンジニアがすでに何らかの形でAIをコーディング業務に取り入れていることになります。

【ギークリー独自調査】エンジニアの半数にとってAIはキャリアに影響を及ぼしている

エンジニアにとってAIが公私ともに身近になった背景もあり、AIの普及をきっかけに今後のキャリアを考えるようになったと回答した方の割合は49.9％でした。

約半数のエンジニアが、AIの普及が自身の将来に大きな影響を及ぼすと考えていることがわかります。

本記事で使用しているデータは以下の通りです。

データで見る「IT人材不足」の現実と今後の需要

「仕事が減る」という風潮が存在する一方で、IT業界全体では依然として深刻な人手不足が続いています。

2019年に、経済産業省は2030年にIT人材が最大約79万人不足する可能性があると予測しました。その後の2024年の厚生労働省の調査では、プロジェクトマネージャーやソフトウェア開発スペシャリストは、特に人材不足が深刻な職種であると報告されています。

先端技術を扱えるエンジニアや、システムの基盤構築・企画を担う人材は、従業員規模や業種を問わず市場全体で大きく不足しているのが現状です。

IT・デジタル関連の労働市場では、定型的な業務を担う人材から「高付加価値を生み出す専門人材」への需要シフトが起こっています。

単純作業の需要は減少傾向にあるものの、ITを活用して企業課題を解決できるエンジニアの需要は今後も高まり続けるでしょう。

（参考：厚生労働省『IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業 調査報告書』）

（参考：経済産業省『IT分野について』）

AI時代に「淘汰されるエンジニア」と「価値が上がるエンジニア」の違い

AI技術が定着した環境において、エンジニアの二極化はこれまで以上に進むと考えられます。

ルーティンワークを中心に手がけてきた人材が厳しい立場に置かれる一方、変化を柔軟に受け入れて役割をアップデートできる人材は価値を高めています。

両者の具体的な特徴を比較しながら、ご自身の業務スタイルを振り返ってみましょう。

AIに代替されやすい、淘汰されるエンジニア仕事の特徴

指示された仕様通りに機械的なコーディングのみを行う仕事は、AIによる自動化の影響を直接受けやすいといえます。設計の背景やビジネス上の目的を理解せず、既存のコードをそのまま複製するような作業はAIの得意領域にあたるためです。

また、テストコードの機械的な作成や、単純なデータ入力業務に終始している場合も注意が必要です。AIが出力した結果を検証せず、エラーの根本原因を探る考察を行わないスタイルでは、代替リスクが高まってしまうでしょう。

AI時代に需要が高まり、市場価値が上がるエンジニア仕事の特徴

市場で高く評価されるのは、システム全体の構造を見通し、クライアントの課題解決に直接貢献できるエンジニアです。AIを敵視するのではなく、自身の生産性を高めるための相棒として活用できる柔軟性が強みといえます。

AIが生成したコードの安全性や動作効率を見極めるレビュー能力を持つ人材も重宝されるはずです。技術力だけでなく、対人コミュニケーションを通じて潜在的なニーズを引き出す上流工程の対応力があれば、AI時代においても確固たる地位を築くことができるでしょう。

【AIに代替されないキャリア戦略】5〜10年後も生き残るため身につけたいスキルとは

変化の激しい業界で長く安定して活躍するためには、技術の変遷に左右されにくい本質的なスキルを養うことが欠かせません。プログラミング技術の補強にとどまらず、応用力の高い能力を習得していくキャリア戦略が効果的です。

ここでは、今後5〜10年にわたって価値を維持するために注目したい5つのスキルを紹介します。

クライアントの課題を汲み取る「上流工程・要件定義力」

クライアントとの対話から意図を汲み取り、実現可能なシステム仕様へと落とし込む能力は、人間ならではの強みです。

文脈やニュアンスを深く理解する作業は、現在のAIにとっても容易ではありません。顧客の抱える課題を正確に把握して整理する工程を担当できるようになれば、単なる作業者からの脱却が可能になります。

要件定義の経験を積極的に積むことで、AIなどでは代替不可な存在へと成長できるでしょう。

AIが出力したコードの妥当性を評価する「コードレビュー・検証力」

AIは高速で大量のコードを記述できますが、その内容が常に最適かつ安全であるとは限りません。生成されたプログラムにセキュリティ上の欠陥がないか、保守性に優れているかを見極める精度の高い検証力が求められます。

AIの出力を鵜呑みにせず、深い技術的知識に基づいて正当性を評価するスキルは今後いっそう重要視される見込みです。

優れたコードレビュー能力を備えることで、開発ラインの品質を担保するキーパーソンとして重宝されるでしょう。

クラウドやセキュリティを含む「システムアーキテクチャ設計力」

システム全体の安全性や拡張性を見据えた基盤設計のスキルは、高度な専門性が問われます。

たとえば、Amazon Web ServicesやGoogle Cloudなどの主要クラウドサービスの活用法を熟知したうえで、最適な構造を組む能力が求められます。

サイバー攻撃のリスクからシステムを守るセキュリティ設計も、複雑化するIT環境においては需要が高いでしょう。領域を横断して全体最適を叶える設計力を培うことが、キャリアの選択肢を広げる鍵となります。

AIツールを開発プロセスに組み込む「AI活用・プロンプト力」

AIに対して的確なコンテキストや指示を与えるプロンプトエンジニアリングの技術は、業務の効率化に欠かせません。生成AIを排除するのではなく、自らの開発プロセスへ組み込んで作業スピードを飛躍させる発想も求められるでしょう。

指示出しの精度を高めることで、従来は数日を要していた作業をわずかな時間で完了できるようになるケースも珍しくありません。

ツールを器用に使いこなして生産性を何倍にも引き上げられる人材は、あらゆる現場で需要が高いでしょう。

ビジネスゴールから逆算して開発を進める「事業・プロダクト視点」

指示された内容をそのままつくるだけではなく、いかに事業の成長に貢献するかという視点を持つことも重要視されます。

プロダクトが解決すべきビジネス上のゴールを共有し、逆算して必要な機能を設計する提案力は、業界を問わず求められるでしょう。

費用対効果やリリース速度のバランスを考慮して意思決定できるエンジニアは、組織において貴重な存在です。たとえば、経営やマーケティングの観点を少しずつ身につけることで、市場価値のさらなる向上も期待できます。

AI時代に市場価値が上がりやすいエンジニア職種

IT業界では、AI技術の普及に伴って、エンジニアスキルの需要変動が起きています。

自身の専門性をシフトさせる、あるいは専門領域を掛け合わせる際の選択肢として、市場価値の高まりが期待できる領域を押さえておくことが大切です。特に注目を集めている7つの専門職種をまとめました。

AI・機械学習エンジニア / LLMエンジニア

AI・機械学習エンジニア / LLMエンジニアは、大規模言語モデルをはじめとするAIモデルの選定やカスタマイズ、既存サービスへの組み込みを担当するスペシャリストです。

自社特有のデータを活用してAIの精度を高めるRAG技術の実装など、最新技術をビジネスに応用する役割を担います。

最先端のアルゴリズムに触れる機会が多く、高い専門性が求められる分だけ市場価値も上昇傾向です。高度な数理知識やフレームワークの習得が不可欠であるものの、将来的な需要は極めて堅調と考えられます。

プロンプトエンジニア / AIアシスタント設計者

プロンプトエンジニア / AIアシスタント設計者は、AIから望ましい出力を安定して引き出すため、指示文の最適化ややり取りのフローを構築する専門職です。

業務自動化や社内向けAIアシスタントの設計において、業務効率を格段に引き上げる立役者として期待されています。

プログラミング言語の知識に加えて、言語化能力や業務プロセスの解剖力が強く求められる点が特徴です。実務へのAI適用が過渡期を迎えている現在、急速に注目度が高まっている職種といえます。

データエンジニア / データアーキテクト

AIが高度な推論を行うためには、学習・参照元となるデータの質と整理された基盤が欠かせません。

データエンジニア / データアーキテクトは、広範なデータウェアハウスやデータレイクを構築し、安全かつ円滑にデータを通わせるパイプラインを設計する職種です。

『AIの成果はデータの質に依存する』ともいわれる通り、基盤を支えるエンジニアの存在は企業のDXにおいて不可欠といえます。膨大なデータを扱うデータベース技術や分散処理の知識を持つスキルの需要は高まっています。

クラウドエンジニア / DevOps・SRE

AIの活用に伴い、システムインフラにかかる負荷や複雑性は増大の一途をたどっています。クラウド環境の最適化や、システムの信頼性を維持しながら継続的なリリースを支える構造づくりが求められています。

クラウドエンジニア / DevOps・SREは、自動化パイプラインの構築や、障害発生を防ぐ運用体制の整備を担い企業の安定稼働に寄与する存在です。

基盤を支える確固たる技術力は流行に左右されにくく、長く活躍できる職種の筆頭にあげられます。

組み込み・IoTエンジニア / ロボティクスエンジニア

家電や自動車、工場機器といった物理的なハードウェア上でAIを機能させる組み込み技術も強力な領域です。ソフトウェア空間にとどまらず、現実世界のセンサーやアクチュエータを制御する技術はAI単体での代替が困難とされています。

医療機器や自動運転、スマートファクトリーなどの領域において、高度な専門性を備えた技術者が不足しているのが現状です。ハードウェアとソフトウェアの双方に通じることで、希少価値の高いキャリアを築けるでしょう。

サイバーセキュリティエンジニア

技術の高度化に伴い、サイバー攻撃の手口も複雑かつ悪質に変化しています。AIを活用した攻撃への防御体制構築や、機密情報の漏洩を防ぐガバナンスの強化は企業の最優先課題の一つです。

セキュリティリスクへの対処は些細なミスが致命傷になり得るため、専門知を持つ人間の判断が重宝されます。

サイバーセキュリティエンジニアは需要の高さに対して供給が大きく不足している職種の一つなので、専門性を磨くことで長期的な安定を狙えます。

AIプロダクトマネージャー（AI-PM） / AIコンサルタント

AIプロダクトマネージャー（AI-PM） / AIコンサルタントは、ビジネス課題とAI技術の架け橋となり、プロダクトの企画やプロジェクトの推進を牽引する職種です。

クライアントや事業部門の要望を整理し、どの部分にAIを活用すれば投資対効果が高まるかを判断・主導します。

単なる技術的な知見だけでなく、予算管理やチーム構築といったマネジメント能力を総合的に発揮することが求められます。上流の意思決定に関わるキーパーソンとして、非常に高い市場価値と待遇が期待できるポジショニングです。

AI時代のエンジニア転職で年収アップを目指すポイント

「現在の環境では単純な開発業務しか経験できない」「将来性を考えて上流工程にチャレンジしたい」と考えている場合、環境を変えるための転職活動が効果的です。

現年収からワンランク上の待遇を目指す転職では、アピールの仕方に工夫が求められます。

選考で正しく評価を受けるためのポイントを確認しましょう。

「AI活用実績」と「業務理解」で評価される職務経歴書を目指す

採用選考において、単に使用できる言語を羅列するだけでは十分なアピールにならない場合があります。

日常業務の中でAIツールを活用していかに開発効率を向上させたかといった、具体的な工夫や成果を盛り込むことが有効です。

また、担当したシステムがどのような事業課題を解決したのかという、業務理解の深さをアピールする記述も意識してみましょう。ビジネス視点を持って自発的に動けるエンジニアであると示すことが、年収アップ交渉に向けた説得力につながります。

AI/DX領域での実績が豊富なエージェントにキャリアプランを相談する

自身の市場価値を客観的に見極め、適正な待遇を提示してくれる企業を見つけるには専門家の力を借りることが近道です。

たとえば、ギークリーのようなIT業界の動向に精通した転職エージェントであれば、転職市場でエンジニアに求められるトレンドスキルなどを踏まえたアドバイスを受けられます。

自身のこれまでの実務経験をどう表現すれば上流工程の求人に通用するのか、プロの視点からフィードバックを得ることも可能です。自分ひとりでは気づきにくい強みを引き出してもらい、スムーズなステップアップにつなげることができるでしょう。

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