AI時代でもエンジニアはなくならない？将来性を解説

AI時代でもエンジニアはなくならない？生成AIによって変わるエンジニアの仕事や将来性、今後求められるスキルを解説。上流工程、PM・PL、クラウド、セキュリティ、AI活用など、将来のキャリアや年収アップにつながるポイントも紹介します。

生成AIの普及によって、

「AIにプログラミングを任せられるなら、エンジニアはいらなくなる？」

「今からエンジニアを続けても大丈夫？」

「将来的に仕事がなくなるのでは？」

と不安になる人もいるでしょう。

実際にAIは、コード作成やエラー調査、テスト作成など、エンジニアの仕事を効率化できるようになっています。

しかし、AIが発展したからといって、ITエンジニアという仕事そのものがすぐになくなるとは考えにくいでしょう。

むしろ今後は、

AIに任せる仕事

と、

人間のエンジニアが判断する仕事

が分かれていく可能性があります。

AI時代に重要なのは「AIに仕事を奪われないこと」ではなく、AIを使いながら価値を出せるエンジニアになることです。

この記事では、AI時代でもエンジニアはなくならないのか、今後求められるスキルや将来性について解説します。

AIでエンジニアの仕事はどう変わる？

現在の生成AIは、エンジニアのさまざまな作業をサポートできます。

たとえば、

• コード作成

• コードの修正

• エラー原因の調査

• テストコード作成

• ドキュメント作成

• コードレビューの補助

• 技術情報の整理

などです。

これまでエンジニアが時間をかけていた作業を、AIによって効率化できる場面は増えています。

そのため、

「エンジニアの仕事がすべてなくなる」

というより、

エンジニアの仕事の進め方が変わっていく

と考えた方が分かりやすいでしょう。

AIがコードを書けるならエンジニアはいらない？

AIがプログラムを書けるようになったことで、

「プログラマーは不要になるのでは？」

という意見もあります。

しかし、システム開発は単純にコードを書くことだけではありません。

実際には、

何を作るのか決める

ユーザーの要望を整理する

システム全体を設計する

セキュリティを考える

AIが作ったコードを確認する

問題が起きたときに原因を判断する

といった仕事があります。

AIがコードを生成しても、その内容が正しいとは限りません。

最終的にシステムとして利用できる状態へ整えるには、エンジニアの知識や判断が必要になります。

AIによって減る可能性がある仕事

AIの普及によって、エンジニアの中でも一部の作業は減っていく可能性があります。

特に、

単純なコード作成

定型的なテスト

簡単な修正

定型的なドキュメント作成

などは、AIを利用することで効率化しやすい仕事です。

これまで数時間かかっていた作業が短時間で終わるようになれば、必要な作業量そのものが減ることもあります。

そのため、

「指示されたコードを書くことだけ」

を強みにしているエンジニアは、今後求められる役割が変わる可能性があります。

AI時代でも残りやすいエンジニアの仕事

AIが発展しても、人間の判断が必要な仕事は残ると考えられます。

たとえば、

要件定義

システム設計

顧客との調整

プロジェクト管理

セキュリティ

障害対応

技術選定

などです。

これらは単純に正解となるコードを作れば終わりではありません。

企業の状況や予算、利用者、既存システムなどを考えながら判断する必要があります。

今後は「コードを書けるエンジニア」だけではなく、「何を作るべきかを考え、AIが作ったものを判断できるエンジニア」の価値が高まりやすくなります。

将来性① 上流工程を経験できるエンジニア

AI時代でも重要になる可能性が高いのが上流工程です。

上流工程では、

要件定義

基本設計

顧客との打ち合わせ

システム全体の構成

などを考えます。

企業が抱えている課題を理解して、

「どのようなシステムを作るべきか」

を決める仕事は、単純なコード生成だけでは完結しません。

エンジニアとして将来性を高めたいなら、開発だけでなく設計や要件定義まで担当範囲を広げることも一つの方法です。

将来性② AIを使いこなせるエンジニア

これからはAIを避けるより、仕事へ取り入れる力も重要になります。

たとえば、

コードのたたき台をAIで作る

エラー調査を効率化する

テストケースを考えてもらう

コードの改善案を出してもらう

などです。

AIを使うことで作業時間を短縮できれば、その分、

設計

レビュー

改善

など、より重要な仕事へ時間を使えます。

AIを使えること自体より、

「AIを使って仕事の成果を高められるか」

が重要になるでしょう。

将来性③ AIが出した答えを判断できるエンジニア

AIが作ったコードは、そのまま利用できるとは限りません。

たとえば、

バグが含まれている

セキュリティ上の問題がある

現在のシステムと合わない

処理効率が悪い

といった可能性があります。

そのため、AIが作った内容を確認して、

「このコードを使って問題ないか」

を判断できる基礎的な技術力は引き続き重要です。

AIへ質問できるだけではなく、その回答の正しさを判断できるエンジニアを目指しましょう。

将来性④ クラウド・セキュリティなど専門性があるエンジニア

AI時代でも、専門性を持つエンジニアは重要です。

たとえば、

クラウド

セキュリティ

ネットワーク

データ

AI基盤

などです。

システムが複雑になるほど、専門知識を持つエンジニアが必要になります。

特にセキュリティについては、

「AIが作ったから安全」

とは限りません。

システム全体を理解して安全性を確認する必要があります。

将来性⑤ PM・PLを経験できるエンジニア

AIが開発を効率化しても、プロジェクトそのものを管理する仕事は残ります。

PM・PLでは、

メンバー管理

スケジュール管理

顧客との調整

問題解決

予算管理

などを担当します。

技術だけではなく、人やプロジェクトを動かす力が必要です。

将来的にマネジメントへ進みたいエンジニアは、現在の仕事からリーダー経験や顧客折衝を増やしていく方法があります。

AI時代に厳しくなる可能性があるエンジニア

反対に、今後注意したい働き方もあります。

たとえば、

指示された作業だけを続ける

同じ技術だけを長期間使い続ける

新しい技術をまったく学ばない

AIを使うことを避け続ける

といった場合です。

IT業界はもともと変化の速い業界です。

AIに限らず、新しい技術や開発方法へ対応できることが重要になります。

プログラミングスキルは不要になる？

AIがコードを書けるようになっても、プログラミングの知識が完全に不要になるわけではありません。

AIへ適切な指示を出したり、生成されたコードを修正したりするには、

変数

条件分岐

データ構造

設計

データベース

ネットワーク

などの基礎知識が必要です。

コードをすべて暗記する必要性は低くなるかもしれません。

一方で、

「なぜそのコードで動くのか」

を理解できることは、これまで以上に重要になる可能性があります。

SESエンジニアはAI時代でも大丈夫？

SESで働いているから将来性がないということではありません。

重要なのは、どのような案件を経験しているかです。

たとえば、

開発

設計

クラウド

要件定義

などを経験できているのであれば、今後のキャリアにも活かせます。

一方で、

「何年働いても単純作業しか経験できない」

「希望する案件へ移れない」

という状態が続いている場合は注意が必要です。

AIによって定型作業が効率化されるほど、より高度な経験を持つエンジニアとの差が広がる可能性があります。

AI時代に年収を上げるには？

AI時代でも年収アップの基本的な考え方は変わりません。

企業から評価される経験を増やすことが重要です。

たとえば、

上流工程を経験する

専門性を高める

PM・PLを経験する

AIを業務に活用する

顧客折衝を経験する

などです。

単純にAIツールを使えるだけではなく、

「AIを利用して開発を効率化した」

「AIを使いながら品質を改善した」

など、実際の業務でどのような価値を出したかまで説明できると強みになります。

AIエンジニアを目指す必要はある？

AIが注目されているからといって、すべてのエンジニアがAIエンジニアへ転職する必要はありません。

開発、インフラ、クラウド、セキュリティ、PM・PLなどにも引き続き役割があります。

大切なのは、

「AIの仕事をすること」

ではなく、

「自分の専門領域でAIをどのように活用できるか」

を考えることです。

たとえばインフラエンジニアなら、障害調査や設定確認にAIを利用する方法もあります。

開発エンジニアなら、コード作成やレビューを効率化できます。

20代エンジニアが意識したいこと

20代では、AIを恐れるより基礎となる実務経験を増やすことが重要です。

たとえば、

開発

設計

クラウド

チーム開発

などを経験しましょう。

さらにAIツールも活用して、

「自分で考える」

↓

「AIを使う」

↓

「結果を確認する」

という習慣をつけると、今後の仕事にも対応しやすくなります。

30代エンジニアが意識したいこと

30代では、これまでの技術経験に加えて役割を広げることも考えましょう。

たとえば、

上流工程

PM・PL

顧客折衝

専門技術

などです。

AIによって作業が効率化されても、

「プロジェクト全体を理解できる」

「技術について判断できる」

「顧客へ説明できる」

といった経験は強みになります。

AI時代に転職するときの求人選び

転職する場合は、

「AIを使っている会社か」

だけで決める必要はありません。

確認したいのは、

どんな仕事を担当できるか

どの工程を経験できるか

新しい技術へ挑戦できるか

エンジニアをどのように評価しているか

3年後にどんな経験が残るか

です。

AIを導入していても、担当する仕事が単純作業だけならキャリアアップにつながらない可能性があります。

AI時代の転職では、現在の年収だけでなく「AIを使いながら市場価値を高められる経験を積める会社か」という視点も持ちましょう。

AIを理由にエンジニアを辞める必要はない

「AIで仕事がなくなるかもしれない」

という理由だけで、エンジニアを辞める必要はありません。

IT業界ではこれまでも、新しい技術が登場するたびに仕事の進め方が変化してきました。

AIもその一つと考えることができます。

重要なのは、

今までとまったく同じ仕事を続けること

ではなく、

変化に合わせて自分のスキルや役割を変えていくこと

です。

今から準備したい5つのこと

AI時代に向けて、現役エンジニアが意識したいことをまとめると次の5つです。

① AIを実際に使ってみる

まずは現在の仕事で使える範囲から試します。

② 基礎的な技術力を身につける

AIの回答を判断できる知識を持ちましょう。

③ 担当工程を広げる

開発だけでなく設計や要件定義などへ進みます。

④ 自分の専門分野を作る

クラウド・セキュリティなど、自分の強みを明確にします。

⑤ 定期的に市場価値を確認する

求人を確認し、現在の経験でどのような仕事を狙えるのか把握しておきましょう。

まとめ｜AI時代でもエンジニアの仕事はなくならない

AIによって、

コード作成

テスト

調査

ドキュメント作成

など、一部のエンジニア業務は効率化されていく可能性があります。

しかし、システム開発には、

要件定義

設計

技術判断

顧客との調整

プロジェクト管理

セキュリティ

など、人間の判断が必要な仕事もあります。

そのため、

「AIが普及したらエンジニアはいらなくなる」

と単純に考える必要はありません。

今後重要になるのは、AIと競争することではなく、AIを仕事へ取り入れながら自分の価値を高めることです。

AI時代でも求められるエンジニアになるには、技術力・専門性・上流工程・コミュニケーション力に加えて、AIを活用して成果を出す力を身につけることが重要です。

現在の仕事でどんな経験を積めているのかを確認しながら、3年後・5年後にも評価されるキャリアを考えていきましょう。