エンジニアはAIに仕事を奪われる？仕事がなくなると言われる理由と対策法

生成AIの急速な進化に伴い、エンジニアの間では、

という不安が広がっています。

ChatGPTやGitHub Copilotなどのツールは、瞬時にコードを生成し、エラーの修正まで提案してくれるようになりました。

このような状況下で、エンジニアという職種は今後どうなっていくのでしょうか。

この記事では、エンジニアがAIに仕事を奪われると言われている具体的な理由や、AIに代替されやすい業務、そして生き残るために必要な対策法について詳しく解説していきます。

「エンジニアはAIに仕事を奪われる」と言われる理由

AI技術の発展は目覚ましく、これまで人間だけが可能だと考えられていた高度な知的作業もAIがこなせるようになりつつあります。

エンジニアの業務領域においても、AIの影響は無視できないレベルに達しました。

そのため、「エンジニアの仕事はAIに奪われてしまう」という意見を耳にすることも少なくありません。

ここでは、なぜエンジニアの仕事がAIに奪われると言われているのか、その代表的な以下の4つの理由について詳しく紹介していきます。

AIの進化によりコードを簡単に出力できる

エンジニアがAIに仕事を奪われると言われる最も大きな理由は、生成AIの能力向上により、誰でも簡単に高品質なプログラムコードを出力できるようになった点です。

以前であれば、プログラミング言語の文法を完全に理解し、ロジックを一から組み立てる必要がありましたが、現在では日本語で指示を出すだけで、AIが適切なコードを提示します。

簡単なWebサイトの制作や基本的なアプリケーションの実装であれば、専門的な知識がない人でもAIを活用して形にすることができてしまうのです。

これまでエンジニアが時間をかけて行っていたコーディング作業の敷居が極端に低くなったため、単にコードを書くだけのスキルしか持たないエンジニアの価値は低下しています。

AIが書くコードは正確性が高く、バグも少ない傾向にあるため、初級レベルのエンジニアよりも信頼性が高いケースさえ見受けられます。

ただし、AIも間違うことがあるため、AIが出力したコードをそのまま信用するのではなく、エンジニアによるチェックは必ず必要になります。

AIによって大幅な工数削減が行われる

AIを活用することで、システム開発における工数が劇的に削減されています。
今までならば数日かかっていた実装作業が、数時間程度で完了することも珍しくありません。

開発スピードが上がることは企業にとって利益となりますが、同時に「必要なエンジニアの人数が減る」ことを意味します。

例えば、10人のエンジニアで行っていたプロジェクトが、AIの支援を受けることで5人で回せるようになれば、残りの5人は余剰人員となります。

特に、単純作業や定型的なタスクを中心に行っていたエンジニアは、コスト削減の対象になりやすいでしょう。

企業は、より少ない人数で高い生産性を求めるようになるため、高いスキルを持った少数のエンジニアとAIの組み合わせが、開発現場のスタンダードになりつつあります。

プログラミングの学習コストが下がる

プログラミング学習におけるハードルがAIによって下がったことも、競争激化の一因です。

学習中に発生するエラーや不明点について、AIに質問すれば即座に詳細な解説と解決策が得られます。
これにより、独学での挫折率が低下し、未経験からエンジニアを目指す人が増加しました。

エンジニアの供給量が増えることは、労働市場における競争率の上昇を招きます。
参入障壁が低くなったことで、基礎的なスキルしか持たないエンジニアは「代わりがいくらでもいる」状態に陥りやすくなったのです。

AIを教師として短期間でスキルを習得した若手エンジニアや、AIを活用して実務をこなす非エンジニア人材との差別化が難しくなっているのが現状です。

ローコード・ノーコードツールが普及している

AIの進化と並行して、ローコードやノーコードツールの普及も進んでいます。
これらのツールを使えば、深いプログラミング知識がなくても、ドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作でアプリケーション開発が可能です。

さらに、これらのツール自体にもAIが組み込まれ、機能生成の自動化が進んでいます。

こういった背景もあり、社内の業務システムや簡単な顧客向けアプリであれば、エンジニアに発注せずに現場の担当者がノーコードツールで作成してしまうケースも増えました。

高度なカスタマイズが必要ない案件においては、エンジニアの出番自体が減少していることも、「エンジニアの仕事がAIに奪われてなくなる」と言われる理由の一つです。

AIに代替されやすいエンジニアの仕事

AIは万能ではありませんが、得意とする領域においては人間を遥かに凌駕するスピードと正確性を発揮します。

エンジニアの業務の中でも、特にパターン化しやすい作業や膨大なデータの処理が必要な作業は、AIへの代替が進んでいます。

では、具体的にどのような業務がAIに代替されやすいのでしょうか。
この項目で解説していきます。

定型的なコーディング作業

決まったパターンに従って記述するコーディング作業は、AIが最も得意とする分野です。

例えば、以下のような作業です。

こういった作業は、過去の膨大なソースコードデータからAIが最適なパターンを学習しています。

これらの作業は「誰が書いても同じようなコードになる」傾向があり、創造性があまり求められません。
AIに指示を出せば一瞬でコードが生成されるため、人間が手作業で一行ずつ入力する意味は薄れています。

特に、フレームワークの規約に沿った定型的な記述や、既存コードの軽微な修正といったタスクは、今後さらに自動化が進み、エンジニアの業務から切り離されていくでしょう。

マニュアルのドキュメント作成

システム開発においては、設計書や仕様書、操作マニュアルなどのドキュメント作成が欠かせません。

しかし、このドキュメント作成は多くのエンジニアにとって負担の大きい作業でした。

AIはこのドキュメント作成分野でも力を発揮し、ソースコードを読み込ませて自動的に仕様書を生成したり、箇条書きのメモから整ったマニュアル文章を作成したりすることができます。

Markdown形式での出力や、図表の自動生成に対応したツールも登場しており、ドキュメント作成にかかる時間は大幅に短縮されています。

人間が行うべきは、AIが生成した内容に誤りがないかの確認や、読み手に応じた微調整のみとなりつつあります。

一から文章を考える作業はAIに代替されやすいため、ドキュメント作成のみを強みとするのはリスクが高いと言えます。

テスト工程の作業

ソフトウェアの品質を担保するためのテスト工程も、AIによる自動化が進んでいる領域です。

単体テストのコード生成はもちろん、結合テストやシステムテストにおけるテストケースの作成、さらには自動テストの実行と結果の分析まで、AIがカバーする範囲は広がっています。

AIは、人間では見落としがちなエッジケース（極端な条件下での動作）を網羅したテストケースを提案したり、過去のバグ傾向から重点的にテストすべき箇所を特定したりすることができます。

また、画像認識技術を用いたUIテストの自動化も普及しています。
テスト作業の実行部隊としてのエンジニアの需要は減少し、今後は「どのようなテスト戦略を立てるか」というテスト設計や品質管理の上流工程を担える人材が必要とされるでしょう。

本当にエンジニアはAIに仕事を奪われるのか？

ここまで、エンジニアの方が不安になるようなことを散々書いてきたのですが・・・

結論から述べると、エンジニアという職業そのものがAIに奪われたり、多くのエンジニアが駆逐されたりするようなことはありません。

なぜなら、AI自体を開発し、メンテナンスし、進化させていくのはエンジニアだからです。

また、AIが生成したコードや成果物が、プロジェクトの要件やセキュリティ基準を満たしているかを最終的に判断し、責任を持つのは人間の役割です。

AIはあくまで「優秀なアシスタント」であり、自律的にすべての意思決定を行えるわけではありません。
複雑なビジネス要件をシステムに落とし込むためのヒアリング能力や、予期せぬトラブルへの柔軟な対応、倫理的な判断などは、依然として人間にしかできない領域です。

AIは、どこまでいっても結局「ツール」であり、それを使う主体はエンジニアであり続けます。

ただし、「エンジニアの仕事はなくならない」としても、「スキルの低いエンジニアの仕事」はなくなる可能性が高いといえます。

AIでもできる単純作業しかできない人材は淘汰され、AIを使いこなして付加価値を生み出せる人材が生き残るという「二極化」が進むでしょう。

エンジニアとして働き続けるためには、AIと共存し、自身のスキルを常にアップデートしていく姿勢が不可欠です。

AIに仕事を奪われるエンジニアの主な特徴

AI時代において淘汰されるリスクが高いエンジニアには、いくつかの共通点があります。

この項目では、AIに仕事を奪われやすいエンジニアの特徴について紹介していきます。

スキルアップのための勉強をしない

IT業界の技術革新のスピードは非常に速く、AIの登場によってその速度はさらに加速しています。

過去に習得した技術や知識にあぐらをかき、新しい技術の勉強を怠っているエンジニアは、真っ先にAIに仕事を奪われるでしょう。

AIは、既存の技術情報の蓄積については人間よりも遥かに優れています。
古い技術スタックしか扱えないエンジニアよりも、AIの方がモダンで効率的なコードを書ける場合が多いのです。

常に最新のトレンドをキャッチアップし、AIがまだ学習しきれていない新しい技術領域や、AIを活用するための新しい手法を学び続ける姿勢がない限り、エンジニアとしての寿命は短くなってしまいます。

AIを活用しようとしない

「AIが書いたコードなんて信用できない」「自分の手で書いた方が早い」といった理由で、AIツールの導入を拒むエンジニアも危険です。

AIを活用するエンジニアと、活用しないエンジニアの間では、生産性に圧倒的な差が生まれます。

企業は当然、同じ時間でより多くの成果を出せる人材を評価します。
AIを使えば1時間で終わる作業に1日かけているようでは、コストパフォーマンスが悪いと判断されても仕方がありません。

AIを敵視するのではなく、強力な武器として日々の業務に組み込み、効率化を図ろうとする柔軟性が求められるのです。

AIリテラシーの欠如は、そのままエンジニアとしての競争力低下に直結します。

コミュニケーション能力が低い

「技術力さえあれば、コミュニケーションは最低限でいい」という考え方は、AI時代には通用しなくなります。

コードを書くだけの作業はAIが担うようになるため、人間のエンジニアには「何を作るべきか」を明確にするためのコミュニケーション能力がより一層求められるからです。

クライアントや他部署の担当者が抱える抽象的な課題を聞き出し、それを技術的な要件に翻訳する作業は、文脈や感情を理解できる人間にしかできません。
チームメンバーと円滑に連携し、プロジェクトを推進する力も同様です。

他者との対話を避け、パソコンに向かうことだけに固執するエンジニアは、AIに置き換え可能な「作業員」としての扱いを受けることになりかねません。

エンジニアがAIに仕事を奪われないようにするための対策法

AIの台頭は脅威であると同時に、エンジニアにとってキャリアアップのチャンスでもあります。

AIにはできない領域でのスキルを磨き、AIを使いこなす側になることで、エンジニアとしての価値を飛躍的に高めることができます。

この項目では、「AIに仕事を奪われず、将来にわたって必要とされる人材」であり続けるためにすべきことについて紹介していきます。

AIに関する知識やスキルを習得する

まずは、AIそのものに対する理解を深めることが最優先です。

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）がどのような仕組みで動いているのか、どのようなプロンプト（指示）を与えれば望む回答が得られるのかといった「プロンプトエンジニアリング」のスキルを習得しましょう。

また、自身の開発するアプリケーションにAIのAPIを組み込んだり、機械学習の基礎知識を学んでAIモデルのチューニングを行ったりできるようになれば、市場価値は大きく向上します。

「AIに使われる」のではなく、「AIを作る・操る」側の視点を持つことで、エンジニアとしての新たなキャリアパスも開けてきます。

AIの特性を理解していれば、AIが苦手とする部分を人間が補うという適切な役割分担も可能になるでしょう。

上流工程のスキルを身に付けて経験を積む

プログラミングなどの下流工程はAIによる自動化が進みやすいため、要件定義やシステム設計といった上流工程のスキルを身に付けることが重要です。

クライアントのビジネス課題を理解し、それを解決するための最適なシステム構成を提案する能力は、AIには代替困難な高度な知的作業です。

また、プロジェクトマネジメントの経験を積むことも有効です。

予算管理、スケジュール調整、ステークホルダーとの折衝など、複雑な要素が絡み合うプロジェクト全体を管理する役割は、人間の判断力が不可欠です。

上流工程へのシフトは、AIによる自動化の影響を受けにくいだけでなく、一般的にエンジニアとしての年収アップにもつながるため、積極的にキャリアアップを目指しましょう。

コミュニケーションスキルを高める

AI時代におけるエンジニアの最大の武器は、人間ならではのコミュニケーション能力です。

こうしたコミュニケーション関連のスキルを磨きましょう。

システム開発は、技術だけでなく「人」と「人」の関わり合いで進んでいきます。
相手の意図を汲み取り、信頼関係を構築できるエンジニアは、どのような環境でも重宝されます。

技術力に加えてヒューマンスキルを高めることで、AIには決して真似できない「相談できるパートナー」としての地位を確立できます。

最新技術の勉強を怠らない

IT業界は常に変化しており、今日使われている技術が明日には古くなることもあります。
AI技術だけでなく、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、ブロックチェーン、IoTなど、次々と登場する新しい技術トレンドにアンテナを張り続けることが大切です。

特に、AIと他の先端技術を組み合わせたソリューションの需要は今後ますます高まると予想されます。

新しい技術に対して好奇心を持ち、実際に手を動かして試してみるフットワークの軽さを持ちましょう。

常に学び続ける姿勢を持つエンジニアは、どのような技術変革が起きても柔軟に対応し、生き残っていくことができます。

エンジニアによる具体的なAI活用例

AIを業務に取り入れることで、エンジニアの仕事はどのように変化し、効率化されるのでしょうか。

すでに多くの現場で実践されている具体的な活用事例を知ることで、自身の業務への導入イメージが湧きやすくなるはずです。

ここでは、代表的な3つの活用シーンを紹介します。

コード生成

最も一般的な活用法は、AIによるコード生成です。

このような指示を出すだけで、ベースとなるコードが瞬時に生成されます。

エンジニアは生成されたコードを確認し、プロジェクト固有の仕様に合わせて微調整するだけで済みます。

また、「この処理をもっと簡潔に書きたい」とリファクタリングを依頼したり、別のプログラミング言語への書き換えを行わせたりすることも可能です。

AIを活用することで、ゼロからコードを書く時間を削減し、ロジックの検討やアーキテクチャの設計など、より重要な業務に時間を割くことができるようになるでしょう。

コードのレビュー

自分が書いたコードの品質チェックにも、AIは役立ちます。

AIにコードを読み込ませてレビューを依頼すれば、バグの可能性がある箇所や、セキュリティ上の脆弱性、パフォーマンス低下の原因となる記述などを指摘してくれます。

人間によるコードレビューは、レビュアーのスキルや疲労度に左右されることがありますが、AIであれば常に一定の基準で客観的な指摘を行えます。

もちろん最終的な確認は人間が行う必要がありますが、ケアレスミスの発見や、より良い書き方の提案を受けるための「セカンドオピニオン」として、AIは非常に優秀なレビュアーとなります。

エラーチェック

開発中に発生したエラーの原因特定と修正にもAIが活躍します。

エラーログやスタックトレースをAIに貼り付け、「このエラーの原因と解決策を教えて」と質問すれば、可能性の高い原因と修正コードの候補を提示してくれます。

従来はエラーメッセージを検索エンジンで調べ、類似の事例を探し回るのに多くの時間を費やしていましたが、AIを使えばその時間を大幅に短縮できます。

特に、複雑なエラーや初めて遭遇するライブラリ特有のエラーに対しても、AIは膨大な学習データから解決の糸口を見つけ出してくれるため、デバッグ作業の効率化に大きく貢献します。

プログラミングとAIスキルの両方を高められるスクール3選

エンジニアとして生き残るためには、従来のプログラミングスキルに加え、AIを使いこなすスキルが必須となります。

これからプログラミング学習を始めようとしている未経験者や、学び直しをしたいという方には、以下のような「プログラミング」も「AI」も学べるスクールが最適です。

それぞれのスクールの特徴について解説していきます。

キカガク

キカガクは、AI・機械学習の教育に特化したスクールです。

AIの基礎となる数学や統計学から、Pythonを用いた実装、ディープラーニングの理論までを体系的に学ぶことができます。

特に、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル講座）」に認定されているコースが多く、条件を満たせば受講料の最大70%が給付される制度を利用できる点が魅力です。

実務で使えるAIモデル構築スキルを身に付けたい人におすすめです。

DMM WEBCAMP

DMM WEBCAMPは、転職成功率の高さで知られるプログラミングスクールです。

未経験からITエンジニアへの転職を目指すコースが充実しており、カリキュラムにはChatGPTなどの生成AIを活用した開発手法も組み込まれています。

プログラミングスキルに関するコースも豊富に用意されているので、目的に合わせて様々なスキルを効率的に習得できるでしょう。

まとめ

以上、エンジニアはAIに仕事を奪われてしまうのか、というテーマについて解説してきました。

結論、努力を怠らないエンジニアは、AIに仕事を奪われることなどありません。
現役で働いている方は、今後も自信を持って仕事に取り組んでいただければと思います。

また、これからエンジニアを目指す方も、「AIの進化がすごいからエンジニアはやめよう」などと思う必要はありませんので、目標に向かって是非突っ走ってください。