AIによりエンジニアは職を失うのか？
私はソフトウェアエンジニアとして日々開発に携わっていますが、ChatGPT が公開されて以来、AI を使わない日は一日もありません。
もはや AI を抜きにしては現在の業務量を処理できない――そう断言できるほど、AI が仕事の前提になりました。
しかし同時に、AI がこなせるタスクは増え続けています。
「このままではエンジニアは不要になるのでは？」
「もしそうなったとき、自分はどうすればいいのか？」
――そんな危機感から整理した私なりの考えを共有します。
AI 時代に 淘汰される 人
- AI が得意な領域を人力で担い続ける人
- 例：コードレビューも行わず、大量コードを書くだけの “コーダー”
- AI は数秒で数千行を吐き出す。量で勝負すれば確実に負ける。
- AI の能力を把握・学習しない人
- 「AI で何ができるか」を知らなければ、
AI と競合しない領域 を選ぶ戦略が立てられない。 - 学ばなければ遅かれ早かれ市場価値を失う。
- 「AI で何ができるか」を知らなければ、
AI 時代に 生き残る／価値が高い 人
| タイプ | 強み |
|---|---|
| AI にできないことができる人 | ビジネス要件の抽象化、倫理判断、利害調整など |
| AI をツールとして極限まで活用する人 | AI のアウトプットを高速レビューし、人間＋AI のハイブリッドで成果を出す |
| AI エージェントを上回るパフォーマンスを出せる人 | 高い抽象度で設計・戦略を描き、AI を指揮する “プレイング・プロデューサー” |
ポイント
AI は日進月歩で進化するため、今日 “AI にできない” ことも明日にはできるようになる。
定点観測とポジション移動 が必須。
適応し続けるための指針
- AI の最新能力を常にチェック
- 新モデル・新ツールを試し「何ができる／できない」をアップデートし続ける。
- AI が得意なタスクを率先して委譲
- コード生成・テストケース作成などは AI に任せ、
浮いた時間で要件定義やアーキテクチャ設計などへシフト。
- コード生成・テストケース作成などは AI に任せ、
- 抽象レイヤでの価値提供を強化
- 問題発見、意思決定、ガバナンス――責任と文脈が絡む領域に軸足を置く。
まとめ
- AI と同じ土俵（速度・量）で戦えば負ける。
- AI がまだ苦手、あるいは責任を負えない領域に価値は残る。
- その領域を見極める鍵は 「AI を学び続けること」。
学びを止めた瞬間、“AI にできること” に自分の仕事が吸収される。
常にアップデートし、AI を味方に付けるエンジニアであり続けよう。
