エンジニアの仕事はAIに奪われるのか？変化する役割と身につけるべきスキル

GitHubのCopilotなどのAIツールを使ったことがある方なら、AIの急速な進化を実感されているでしょう。便利である一方で、「将来的に自分の仕事はどうなるのか」という不安を抱く方も多いのではないでしょうか。

実際、90%以上のエンジニアがAIによる業務への影響を感じているという調査結果があります。しかし現場で起きているのは、単純な「仕事の代替」ではありません。

最新の調査や分析によると、AI時代のエンジニアには従来以上に価値の高い役割が求められていることが明らかになりました。コード生成などの単純作業は自動化される一方で、設計力や判断力、チームマネジメント能力などの重要性が増しています。

この記事では、具体的なデータをもとに「AI時代でも活躍し続けるエンジニア」の条件を詳しく解説します。現在のスキルを活かしながら、新しい時代に求められる価値を身につけるためのヒントをお伝えします。

【検証】エンジニアの仕事がAIに奪われるって本当？

本当にエンジニアの仕事はAIに奪われてしまうのでしょうか？データを見ながら、冷静に現状を把握してみましょう。

IT職種の90％以上が影響を受けるとされている

「90％以上」という数字を見ると、正直ドキッとする方も多いでしょう。シスコが2024年に発表した調査によると、ICT職種の90％以上が高度または中程度のAI変革を受けると予測されています。

ただし、ここで注目したいのは「変革」という言葉です。完全に仕事がなくなるのではなく、働き方や必要なスキルが変わっていくということです。実際に現場では、AIツールを使ってより効率的に開発を進める企業が増えているのが現状です。

実際、生成AIを導入してから開発スピードが格段に上がったという話をよく聞きます。エンジニアが「いらなくなった」のではなく、「より価値の高い仕事に集中できるようになった」というのが実情のようです。

参考：The Transformational Opportunity of AI on ICT Jobs

約9割のエンジニアが一部の業務が代替されると感じている

ITプロパートナーズの調査では、約90％のエンジニアがAIによる仕事の代替を意識していることが分かりました。しかし、興味深いのは、多くのエンジニアが危機感を持っているのに、具体的に何かしている人は意外と少ないということです。

見方を変えると、周りが動き出す前に準備を始めれば差をつけられるチャンスでもあります。「みんなが気づいているけど、まだ行動していない」というタイミングこそ、一歩先を行くチャンスかもしれません。

参考：ITプロパートナーズ、エンジニアの生成AI活用実態を調査。約9割が仕事の代替を意識も、対策は不十分。40〜50代が高いAI活用意欲。20〜30代の半数は「活用する気なし」 – ITプロパートナーズ

生成AIによってエンジニアの仕事がどう変化するのか

では、実際にどんな変化が起きているのでしょうか？現場でよく聞く声をもとに、具体的な変化を見てみましょう。

初期のドキュメント作成効率化

「要件定義書を書くのに丸2日かかっていたのが、ChatGPTを使ったら半日で下書きが完成した」

こんな体験をしたエンジニアも多いのではないでしょうか。

要件定義書、設計書、API仕様書などの技術文書作成において、生成AIは本当に強力な味方になっています。ただし、AIが作った文書をそのまま提出するわけにはいきません。技術的な精度をチェックしたり、実際の業務要件に合わせて調整したりする作業は、やはり人間の経験と判断力が必要です。

つまり、エンジニアの役割は「ゼロから作る人」から「AIの出力をレビューして完成度を高める人」に変わってきているということです。

コードを書く必要がなくなる

ガートナーの予測では、2028年までにエンタープライズソフトウェアエンジニアの75％がAIコードアシスタントを利用するようになるとされています。もう既に多くの現場で当たり前になりつつあります。

「簡単な機能なら、もうほとんどAIが書いてくれる」という声もよく聞きます。でも、だからといってコーディングスキルが不要になったわけではありません。AIが書いたコードが本当に適切か判断したり、パフォーマンスやセキュリティの観点から改善したりする能力は、むしろ以前より重要になっています。

参考：Gartner Says 75% of Enterprise Software Engineers Will Use AI Code Assistants by 2028

簡易的なバグ修正の高速化

「エラーログをAIに投げたら、すぐに原因と修正方法を教えてくれた」

これも最近よく聞く話です。単純なシンタックスエラーやロジックエラーなら、AIが驚くほど素早く解決策を提示してくれます。

一方で、システム全体の設計に関わる複雑な問題や、性能要件に関するトラブルシューティングは、まだまだ人間の力が必要です。深い技術理解と経験に基づく洞察力が必要な領域は、AIには簡単に任せられないのが現状です。

AI時代にエンジニアが担う役割

では、AI時代のエンジニアはどんな役割を担うことになるのでしょうか？現場の変化を見ていると、より戦略的で創造的な仕事にシフトしているのが分かります。

「設計」と「意思決定」の担い手

AIは過去のパターンから提案するのは得意ですが、ビジネス要件と技術制約を総合的に考えて、プロジェクト固有の最適解を見つけるのは人間の得意分野です。特に大規模システムの設計では、複数の要素を組み合わせて「これがベスト」と判断する能力が重要になります。

経験豊富なエンジニアほど、「AIの提案も参考にしつつ、最終的な判断は自分で行う」というスタンスで仕事をしている傾向があります。

非機能要件の専門家

• パフォーマンス
• セキュリティ
• 可用性
• 拡張性

これらの非機能要件を適切に設計・実装するには、深い技術知識と実務経験が欠かせません。

「AIが生成したコードは動くけど、セキュリティホールがあった」「パフォーマンスが要件を満たしていない」といった問題を見抜き、適切に対処できるのは、やはり経験を積んだエンジニアならではです。運用フェーズでのトラブル対応も含めて、システムの安定稼働を支える専門性は、AI時代でもエンジニアの重要な価値です。

人とAIの橋渡し役

ビジネス要件をAIが理解できる形に翻訳し、AIの出力を実用的なソリューションに変換する橋渡し役としての役割が重要性を増しています。

技術とビジネスの両方を理解し、効果的なAI活用を推進できるエンジニアは、チーム全体の生産性向上に大きく貢献できるでしょう。組織内でのAI導入を牽引する立場に就くケースも増えており、経営層からの期待も高まっています。

AI時代でも活躍するエンジニアになるために必要なスキル

これまでの分析を踏まえ、AI時代のエンジニアに求められるスキルセットを整理します。従来の技術力に加えて、以下の能力の習得が重要となります。

抽象的な課題の設計力

漠然としたビジネス課題を技術的に解決可能な形に落とし込む能力が重要となります。例えば、顧客からの「システムが遅い」という抽象的な要求を、具体的なパフォーマンス改善要件として定義する能力です。

顧客の本質的なニーズを理解し、技術的制約やコストバランスを考慮しながら最適解を導く力は、経験と洞察力に基づく差別化要素といえます。

ビジネス要件と技術要件の両方を理解できるエンジニアは、組織内での価値が継続的に高まっていきます。

プロンプト設計力

AIから期待する結果を得るための効果的な指示文作成技術が、新時代のコアスキルとして位置づけられます。適切なコンテキスト提供、制約条件の明示、期待する出力形式の指定など、AIとの対話を最適化する能力が求められます。

プロンプトエンジニアリングを習得することで、AIツールを最大限活用し、チーム全体の開発効率を大幅に向上させることが可能になります。

AIリテラシー・活用スキル

各種AIツールの特性を理解し、適切な場面での効果的な活用能力が必要です。ツール選定の判断力に加え、AIの回答に対する適切な評価と検証能力も重要となります。

AI倫理や責任あるAI開発についての知識も必須要件となっており、技術的な実装だけでなく、AIを安全かつ効果的に活用するための包括的な理解が求められています。

コミュニケーション能力

技術選択の根拠やAI活用の分担方針など、複雑な技術的内容を非技術者にも理解しやすく説明する能力の重要性が増しています。

プロジェクトメンバーやステークホルダーとの調整力も不可欠な要素です。技術的な専門性と優れたコミュニケーション能力を併せ持つエンジニアは、あらゆる組織で高く評価される人材となります。

チームでの共創力

個人での開発作業から、多様なメンバーとの協働によるイノベーション創出へと、エンジニアの働き方が変化しています。AIを活用しながらチーム全体の生産性を向上させ、創造的なソリューションを生み出すリーダーシップが求められます。

アジャイル開発やデザイン思考などの協働手法の習得により、効果的なチームビルディングが実現できます。技術力だけでなく、人を巻き込んで成果を創出する能力が重要な要素となっています。

まとめ

AI技術の進歩により、エンジニアの業務内容は確実に変化しています。しかし、これは単純な代替ではなく、より価値の高い業務へのシフトが進行している状況といえます。

単純作業の自動化が進む一方で、システム設計、意思決定、専門的判断など、人間の高度な思考力が必要な業務の重要性が増しています。

重要なのは、変化に対応するための継続的な学習姿勢です。AIをツールとして効果的に活用しながら、エンジニア固有の価値を高めていくことが求められます。

特にフリーランスを志向する方にとって、AI時代の変化への早期対応は、差別化された価値提供による魅力的なキャリア構築の機会となります。

AI時代だからこそ求められる人間的な創造性と専門性を活かし、エンジニアとしての更なる成長を目指していくことが重要です。