プログラマーの将来性はAIによってなくなる？需要の高め方を解説

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プログラマーの将来性はAIの普及で本当になくなる？【2026年時点の現状】

AIの影響を正しく捉えるには、仕事が減る領域と残る領域を分けて見ることが大切です。

まずは、AIの普及がプログラマーの将来にどう影響するかについて、具体的に解説します。

2026年時点での年収事情なども確認して、現状を客観的に確認しましょう。

【プログラム自動生成のスピード向上】定型コーディングは代替される

生成AIの普及で、定型的な実装のスピードは飛躍的に向上しました。特に以下のような作業は、短時間で簡単に作成できます。

フレームワーク型開発やコンポーネント指向開発など、再利用できるコードが多い開発は、自動化の影響を受けやすい状況です。

実装の初速だけを見れば、人が一から書く場面は減ったといえます。一方で、要件の抜け漏れ確認や既存環境との整合までは自動化しきれません。

生成結果を安全に組み込み、品質を担保する責任は現場に残ります。

将来性が薄れるのはプログラマー全体ではなく、定型コーディングだけで価値を出す働き方といえるでしょう。

【ノーコード・ローコードツール台頭】簡単な開発案件にプログラマーは不要

ノーコードやローコードの広がりも、仕事の中身を変えています。社内の申請フォームや簡易な業務アプリは、専任の実装者がいなくても作れる場面が増えました。

特に画面作成とデータ連携だけで完結する小規模案件は、以前より受注しにくくなっています。

実際、厚生労働省の職業情報でも、画面デザインからHTMLが自動生成される流れに触れられています。

Web画面の開発ではデザインツールから自動的にHTMLなどが作られ、プログラミングの必要がなくなっている。また、プログラムのツール、ライブラリー、モジュール等が整備され、SEがプログラム作成をプログラマーに依頼しなくても、システム開発がかなりの程度できるようになっている。

引用：厚生労働省 職業情報提供サイト「プログラマー」

しかし、運用が長いシステムほど、保守性や拡張性の課題が残ります。

ノーコードで作った仕組みを整理し直す仕事はむしろ増えるため、設計と改善に強い人は今後も需要が続きやすいでしょう。

【下流工程の工数削減】ポテンシャル採用の減少

AIの導入により、下流工程の工数圧縮も目立ちます。詳細設計をもとに実装し、単体テストを回す作業は、以前より少人数で進めやすくなりました。

その結果、育成前提で大量に採るポテンシャル採用は、慎重になる企業が増えています。従来のように簡単な修正から任せる育成モデルは、AIに置き換えやすいためです。

厚生労働省の調査によると、企業が行うIT・デジタル人材の不足への対応について「社内の人材を育成する」という54.3％、「新卒採用によって補う」という68.6％の回答をおさえ、「中途採用で補う」がもっとも多い81.9％という結果でした。

企業は人数より、短期間で戦力化できる人材を求める傾向を強めています。

未経験からでも挑戦できないわけではありませんが、学習済みの土台や成果物がないと選ばれにくいといえるでしょう。

入口が狭くなる分、基礎力を示せる人との差は大きくなっています。基礎学習に自己投資し、採用側の不安を減らすことが大切です。

（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』）

【不足人材の質の変化】AIを使いこなす設計者に需要が集中

IT人材不足への懸念は続いていますが、実際不足しているのは単にコードを書く人ではありません。

AIを前提に開発プロセスを組み立てられる人材へ、需要が移っています。

実際、Geekly（ギークリー）が独自に実施した調査では、AIツールを業務でよく使う人は40％、部分的に使う人は20％でした。個人利用まで含めると、AI活用は現場の当たり前になりつつあります。

（2025年10月1日～2025年10月31日の間に、弊社をご利用いただいたIT業界にお勤めの転職希望の方に行ったアンケート結果より）

このことから、今後は単にコードを書くだけではなく、成果物の質を高められるかどうかが重視されるでしょう。

実装者よりも設計者、作業者よりも改善者に案件が集まることが想定されます。

【年収水準の現状】20代から30代にかけて上昇傾向

厚生労働省によれば、プログラマーの全国平均年収は574.1万円です。

年代別に見ると、20代前半は347万円、30代後半は631万円で、経験に応じて伸びやすい職種であることが伺えます。

AIが普及しても、価値を出せる人材には賃金が乗りやすい構造は残っています。その一方で、年数だけ重ねても給与が上がるわけではありません。

ただし、ノーコードツールやAIが発展していく現代において、「難易度の高い案件を扱えるか」「上流に関われるか」で伸び幅は大きく変わります。高い年収を得るためには、難しい役割へ移れるかどうかが大切です。

少しでも若いうちから経験を積めるよう、今すぐにでも準備を始めておきましょう。

AI時代に生き残るプログラマーと仕事を奪われるプログラマーの違い

今よりさらにAIが普及していくと、同じプログラマーでも、AI時代に評価される人と苦しくなる人は分かれます。

ここからは、AI時代に生き残るプログラマーと仕事を奪われるプログラマーの違いを詳しく解説します。

現状に不安を感じる方は、一度キャリアについて転職エージェントにご相談いただくのもおすすめです。

単純なコーディング作業はAIに仕事を奪われるリスクが高い

AIに置き換わりやすいのは、入力と出力が読みやすく、判断が少ない作業です。具体的には、以下のようなものが挙げられます。

上記のような業務だけを担当していると、単価もポジションも下がりやすくなります。企業は、AIで作業を効率化しながら広く工程を俯瞰できる人を優先的に採用したいと考えるためです。

基礎的な実装経験は必要ですが、それをキャリアアップの土台として実績を重ねるという考え方が将来性を高めます。

単純作業を早くこなす人より、単純作業を減らす仕組みを考えられる人のほうが、今後は高く評価されます。

作業指示を待つだけの姿勢では評価を維持しにくくなるため、AI時代においては役割を広げる意識が特に欠かせません。

上流工程の知識を得てSEにキャリアアップできると市場価値は上昇する

上流工程の知識を得てシステムエンジニア（SE）にキャリアアップできれば、市場価値は高まります。理由は要件定義や基本設計に近いほど、AIで代替しにくい判断が増えるためです。

システムエンジニアは、顧客の課題を整理して仕様に落とし込み、優先順位を決める工程には文脈理解が必要です。この部分ができる人は、実装をするだけの人材より高い単価で評価されやすくなります。

AI時代になるほど、コードを書く力と設計をつなげられる人の価値は上がります。

顧客と開発をつなげる役割を担える人は、代替されにくいでしょう。

業務効率化にAIを活用した実績の需要は高い

いま企業が見ているのは、AIを使ったかどうかではありません。AIを使って、開発速度や品質、コミュニケーションをどう改善したかです。

たとえば、以下のような実績は評価されやすいでしょう。

「便利だから使った」という話だけでは、差別化は難しいでしょう。採用側は、再現できる成果を知りたいためです。

ポートフォリオや面接では、使ったツール名について詳しく話すのではなく、どの工程で何時間削減し、どれだけ品質向上につながったかを語れるようにしましょう。

成果まで説明できる人は、AI時代でも生き残りやすくなります。

数字で示せる改善実績は、転職でも社内評価でも効いてくるため、小さな成果でも記録しておくことが大切です。その際に、改善に至った経緯や考え方もまとめておきましょう。

AIが出力したコードの正誤を判断できるデバッグ能力が必須スキルになる

生成AIは便利ですが、出力が常に正しいわけではありません。仕様違いや境界値の漏れ、既存処理との衝突は、今でも頻繁に起こります。

そのため、AI時代ほどデバッグ能力の必須スキルとしての価値が上がるでしょう。ログを読み、再現条件を切り分け、原因を特定し、修正後の影響まで確認できる人材は貴重です。

AIの出力をそのまま使う人と、正誤を判断して品質を守れる人では、任される責任が大きく変わってきます。テスト設計まで見られる人は、AI時代でも長く活躍しやすくなるでしょう。

【年代別の自社データ】30代が年収の分かれ目

Geekly（ギークリー）のデータでは、プログラマーの年代別の年収水準は以下の通りです。

20代から30代にかけて平均年収は一時的に下がるものの、その後上昇傾向です。

30代は他の職種へのキャリアアップやキャリアチェンジを試みる方が多い年代であり、自分の年収に不安を感じて転職を検討する方が増えるでしょう。

この時期は、実装中心で続ける人と、設計やマネジメント、専門領域へ進む人で差が開きやすくなります。

プログラマーとしてスキルを磨き、対応できるプログラミング言語を増やす、AIの知見を活かして業務効率化を図るなど、年収アップのための取り組みが大切です。

30代までにキャリアの軸が曖昧なままだと年収が横ばいになりやすい一方で、得意分野を決めて実績を積めば、その後の伸びを作れます。

将来性が不安なら、30代前半までに進む方向を決める意識が欠かせません。早い段階で選択肢を絞るほど、40代以降の伸びも作りやすくなります。

プログラマーが将来性を高めるために優先的に身につけたいスキル4選

市場価値を上げるには、流行の技術を広く追うだけでは足りません。

AI時代でもプログラマーとしての価値を高めるためには、AIを使いこなすスキル、AIには代替できないスキル、現場でしか培えない経験、そして高年収を得やすいプログラミング言語スキルを身につけることが大切です。

以下で、それぞれ具体的に解説します。

①AIスキル：GitHub Copilotなどのツールで開発効率を向上させる

AIスキルといっても、難しい研究開発だけを指すわけではありません。実務では、GitHub Copilotの補完や生成AIでの設計整理、テスト観点の洗い出しなどが基本になります。

AIスキルを身につけるためには、「なぜ使うのか」「どのようなメリットが考えられるか」などの論理的思考をもって作業フローに組み込むことが大切です。

AIを触ったことがあるだけの経験より、開発時間を安定して短縮できる運用力のほうが、採用市場では評価されやすくなります。

まずは自分の業務でひとつ、定着させる使い方を作ると効果的です。毎日使う工程から変えるなど、小さく始めてみましょう。

②AIに代替不可：ビジネス要求を理解するコミュニケーションスキル

AIが強いのは、与えられた条件の中で答えを出すことです。反対に、曖昧な要求の整理や、利害が異なる関係者とのすり合わせはできません。

現場では、依頼内容をそのまま作るだけでは不十分な場面が多くあります。なぜその機能が必要か、誰が使うのか、何を優先すべきかを聞き出す力が欠かせません。

上記のようなコミュニケーションができる人は、無駄な作り直しを減らせます。

そのため、話を聞いて要件に変える力は、AI時代でも強い差別化要素になるでしょう。

③技術力：最適なアーキテクチャ設計に必要な現場経験

AI時代であっても、技術力の高さは大切です。

ここでいう技術力とは、単にプログラミングについて詳しいことだけではありません。以下のような判断力までを含みます。

AIには上記の提案はできても、責任は負ってくれません。そのため、「なぜその技術を選ぶのか」を説明できる人は強いでしょう。

特に性能やセキュリティ、運用コストが絡む案件では大きな差が出ます。

今のうちから設計レビューや障害対応に関わる機会を増やしていくことで、将来性のある技術力を身につけられるでしょう。

④高年収プログラミング言語スキル：共通点はAIとの親和性と大規模開発【自社データ】

高年収プログラミング言語スキルとして上位に挙がる言語を見ると、Python・C・C++のように用途が明確なものが目立ちます。

これらに共通するのは、AIやデータ処理、組み込みなど、性能重視の大規模開発で使われやすい点です。つまり、高く評価されている言語は、難易度と事業インパクトが大きい領域に結びつく言語といえるでしょう。

とくにPythonはAI関連との相性がよく、今後も需要を集めやすいとされているため、今からでも習得しておいて損はないでしょう。

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プログラマーとして勝ち残るキャリア戦略

スキルを学ぶだけでは、市場価値は十分に上がりません。どの環境で経験を積むかによって、同じ年数でも身につく力が大きく変わります。

ここからは、プログラマーとして勝ち残るために大切なキャリア戦略について詳しく解説します。

自分の経験が活かせる成長企業を見極める

将来性を高めたいなら、会社選びは重要です。どれだけ勉強しても、単純な保守だけを続ける職場では評価される経験が増えにくいでしょう。

会社選びの際は、現在の売上成長だけを見るのではなく、以下の要素も確認することが大切です。

また、実装だけで終わらない役割が用意されているかどうかも、自身のキャリア構築の観点で見ておきたいポイントです。

その会社でしっかり経験を積むことができれば、将来の選択肢も増えるでしょう。

モダンな開発体制の求人を優先して選ぶ

求人を見るときは、AI時代に強い開発体制かどうかも確認しておきましょう。モダンな体制の現場ほどAIを活かす前提も整っているため、将来の選択肢が広がります。

たとえば、以下のような開発体制がある環境では、再現性の高い開発経験を得られます。

反対に、属人化が強く、場当たり的な改修ばかりの職場ではスキルを十分に高められない可能性があります。

求人票を見る際は、開発フローや利用ツール、チーム構成まで確認しましょう。面接では、開発の進め方を質問して見極める姿勢も必要です。

環境選びが将来の伸びを大きく左右するため、ここは丁寧に確認しましょう。

最新技術を学び、業務に落とし込む

将来性のあるプログラマーになるためには、単に新しい技術を学ぶだけでは足りません。新しい技術を試し、実務にどのように活用できそうかを検証することが大切です。

たとえば、生成AIを学ぶなら、議事録要約だけでなく、設計レビューやテスト観点整理にどう使えるかを考えます。反対に、勉強して終わりだと、市場価値にはつながりません。

学びを現場改善へつなげる習慣がある人ほど、変化の大きい時代でも評価を落としにくくなります。

小さく試し、成果を残す習慣が大切です。

IT特化型の転職エージェントでキャリアプランを明確にする

自分だけで市場価値を判断すると、視野が狭くなりがちです。

いまの職場では当たり前でも、他社では高く評価される経験があります。逆に、社内では通用しても市場では弱いスキルも珍しくありません。

こうしたズレを早く知るには、ITエンジニア特化型の転職エージェントを使う方法がおすすめです。求人票の比較だけでなく、どの経験を伸ばすと年収が上がりやすいかを整理しやすくなります。

転職を急いでいない人でも、自分の市場価値を確認することが可能です。

将来的に方向性を固めたいと考えている人は、今の具体的なレベルを把握するためにも活用してみてください。

【ギークリー転職成功体験談】エンジニアの方の口コミ

ここでは、実際にGeekly（ギークリー）のサービスをご利用いただき、年収アップ転職を実現された方の声をご紹介します。

＜転職成功事例：30歳 バックエンドエンジニア＞

 

『職場環境よりも、事業やプロダクトへの共感を重視して転職活動を行いました。自身のスキルの市場価値が分からず、「選考が通る企業があるのか」という不安が大きかったですが、ギークリーの担当者から面接のフィードバックを受け、よい意味で予想外に順調に進められたという実感があります。
日程調整もスムーズで、転職の軸を深堀りしてもらったおかげで職場決めも順調でした。』

 

老舗企業での受託開発から、スタートアップのプロダクト開発へ。AI領域で他社をリードするプロダクトを作りたい

40歳　Webエンジニア（2025年9月時点）大学ご卒業後、リアルタイム技術専門のソフトウェア企業で15年間システムエンジニアとして働かれていました。2025年4月にモルゲンロット株式会社に入社し、AI開発などに必要...

＜転職成功事例：38歳 QAエンジニア＞

 

『新卒で入社した企業でQAエンジニアからキャリアをスタートしました。会社の業務方針が変わるタイミングで「QAを必要としている会社でQAとして働きたい」という考えに至ったのが、転職を決意したきっかけです。
「サービスを創る側に回ること」と「ワークライフバランスが良いこと」の2点を転職の軸として転職活動を行いました。ギークリーの担当者の経験に裏付けされたアドバイスと前向きな言葉が印象的でした。』

 

品質保障部門立ち上げの第一人者として活躍できる環境へ｜自分の経験を活かしながら切磋琢磨することが楽しい

38歳　QAエンジニア（2022年8月時点）大学をご卒業後、新卒で入社したIT企業にて家庭用プリンターの評価業務などをご担当。Webアプリの評価や、リーダー経験もお持ちです。現在は株式会社ゴーガにて、QA（品質保...

AIを活用できるプログラマーとして市場価値を高めよう

プログラマーの将来性は、AIによって一律になくなるわけではありません。

縮小しやすいのは、定型実装だけに依存した働き方です。一方で、要件整理・設計・デバッグ・改善提案まで担える人材の価値は、むしろ高まっています。

まずは、今の業務でAIをどう使えば成果を出せるかを整理し、自分の強みが伸びる求人や案件を見直してみましょう。

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