こんにちは、Jukiya です。
IT未経験だけど、エンジニア転職に興味がある。
でも最近、「AIが人間の仕事を奪う」ってよく聞く。
せっかく勉強してエンジニアになっても、AIに仕事を奪われるかもしれない・・・
今からエンジニアを目指すのは遅いんじゃ・・・
「AIによって今後エンジニアはいらなくなる」という情報をよく見かけます。
実際に働いている立場から言うと、「まったくそんなことはない」です。
むしろ需要は拡大していると考えています。
「AI に仕事を奪われるのでは」ではなく
「AI をどう使って効率化しようか」のスタンスになるべきです。
以下に解説していきます。
僕は現役のフリーランスエンジニアとして 4 年間ほど活動しており、現在は月 60 万円の案件を受注しています。
普段は Claude、ChatGPT、GitHub Copilot とかを使ってWeb アプリ・サービス開発をしています。
AI時代にエンジニアの価値が高まる理由5選
理由1：AI を使うためにエンジニアが必要
AI は人間の指示なしには何もできません。
AI は自分で課題を発見し、解決策を考えて実行する能力が、人間が求めるよりずっと低いんです。
例えば、私が実務で AI ツールを使う場合：
- 「ユーザー登録機能を作って」→ AI が初期コードを生成
- 「バリデーション処理が甘いから強化して」→ 人間が問題を発見・指示
- 「既存のデザインシステムに合わせて調整して」→ 人間が全体最適化を判断
このように、AI が作業を実行する前に、必ず人間が「何を」「どのように」「なぜ」作るかを決めています。
とはいえ、「将来的には AI が自走できるようになるのでは？」と思うかもしれません。
でもその未来はまだ遠い先だと予想しています。
理由2：AI では品質が全く足りない
AI の思考・アイディア・考慮の複雑性は、実際の現場で求められる品質レベルに全く届きません。
確かにAIはとんでもないスピードで進化してますが、
ではAIは以下の作業を、正確に・過不足なく・一貫して処理してくれるでしょうか？
- ビジネス要件の理解
- 優先順位の判断
- リスクの評価
- システム設計
- 将来の運用・拡張を見据えたプログラミング
答えは No です。
開発業務において、人間特有の思考が必要な領域は膨大です。
エンジニアに求められる仕事は、そんなに単純ではないので、安心して大丈夫ですよ。
実際に僕がクライアントワークで感じるのは、AI が生成したコードや設計は「動くけれど美しくない」「機能するけれど拡張性がない」ということです。
とはいえ、「AI も学習データが増えれば高品質になるのでは？」と考える方もいるでしょう。
でも、設計業務では過去の成功事例だけでなく、未来の変化への対応力、チームの状況、予算制約など、その場でしか判断できない要素が無数にあります。
というわけで、複雑な設計業務においては、人間エンジニアの価値は今後も揺るぎません。
理由3：コミュニケーションは人間の専売特許
結論として、エンジニアの仕事の大部分を占めるコミュニケーション業務は、AI では絶対に代替できません。
なぜなら、クライアントや開発メンバーとの技術的な議論、プロダクト設計、プロジェクト推進において、求められるレベルで対応するには、AI にはあまりにもハードルが高すぎるからです。
例えば、非エンジニアのクライアントから新機能の要求があった場合：
これらを仮に AI 単独で対応すると、全く品質が満たされない成果物が完成されてしまいます。
とはいえ、「AI も会話能力が向上すればコミュニケーションできるようになるのでは？」と思うかもしれません。
しかし、エンジニアのコミュニケーションは単なる会話ではなく、技術的制約、ビジネス要件、チーム事情を総合的に判断した「調整業務」です。
というわけで、人間同士の複雑なコミュニケーションが必要な限り、エンジニアの価値は不変です。
理由4：AI を使いこなすエンジニアの価値が急上昇中
AI ツールを使いこなせるエンジニアの市場価値は、従来のエンジニアよりも圧倒的に高くなっています。
なぜなら、AI を活用することで「エンジニアとしての学習効率」「個人としての価値向上戦略」「クライアントとの円滑な連携」など、あらゆる観点で品質・効率を何倍にも高められるからです。
例えば、僕が実務で AI を活用している領域：
・コーディング：Claude Code で実装速度 3 倍向上
・ドキュメント作成：Claude で仕様書・議事録の品質・速度向上
・UI 設計：Bolt.new でプロトタイプを高速生成 → 人間が最適化
・Web リサーチ：AI で情報収集・整理
実際に感じるのは、「AI をどう使って効率化しようか」という思考ができるエンジニアと、「AI に仕事を奪われるのでは」と不安に思うエンジニアの間で、すでに大きな格差が生まれていることです。
とはいえ、「AI 活用スキルを身につけるのは難しそう」と感じるかもしれません。
しかし、多くの AI ツールは直感的に使えるように設計されており、そこまで難しく無いですよ。問題ありません。
理由5：高次元業務へのシフトで差別化が進む
より複雑で高付加価値な業務にシフトすることで、さらに市場価値が高まります。
上ほど低次元業務、下ほど高次元業務
1. 議事録作成
2. システムのテスト
3. コーディング
4. システム設計
5. 要件定義
6. 交渉・提案
このビジネス構造はAI発達前からある普遍的なものですが、
それが、「AI活用によって、（企業でなく）個人でもこれがしやすくなった」というのが、僕たちのチャンスなんです。
なぜ「個人でもやりやすくなったか」というと、
AI が単純な作業を代替してくれることで、人間は「システムの作り方」「クライアントの要求を形にする力」など、より多次元で複雑な仕事に集中できるようになるからです。
例えば、従来の学習と AI 時代の学習の違い：
従来の学習（非効率）
・プログラミング言語の文法習得に膨大な時間
・基本的なコーディング作業の習得に時間をかける
・単純作業の反復練習
AI 時代の学習（効率的）
・プログラミング言語は AI を使って効率学習
・システム全体の設計・アーキテクチャに時間を投資
・クライアントワーク・チーム連携スキルの習得
・ビジネス要件を技術要件に落とし込む能力の向上
プログラミング言語はエンジニアとして必要なスキルのほんの一部でしかなく、もっとシステムの全体設計や複雑な問題解決にキャッチアップしていかなければなりません。
とはいえ、「コーダーの仕事はなくなってしまうのでは？」と心配になるかもしれません。確かに、単純なコーディング作業は間違いなく AI に代替されるでしょう。しかし、エンジニアやプログラマーとして、より高次元の業務に取り組めば、AI に代替される心配は吹っ飛びます。
AI 時代は「コーダー」から「エンジニア」への進化を促すチャンスです。
AI 不要論は幻想【エンジニアの未来は明るい】
現役エンジニアとして断言しますが、「AI にエンジニアが代替される」という考え方自体が、エンジニアとして正常な思考ではありません。
正しい思考は「AI で何を代替できるか」「AI で何を代替しようか」です。
エンジニアにとって AI は敵ではなく、味方であり、強みであり、武器なのです。
今からエンジニア転職を目指すなら、
AI を活用しながら高付加価値な業務スキルを身につけることが成功への最短ルートです。
エンジニア転職を成功させるための次のステップ
AI 時代のエンジニア転職を成功させるには、以下のステップがおすすめです：
1. 転職市場で市場動向を把握
- 実際の求人内容から必要な能力を逆算
2. プログラミングスクールで AI 活用学習
- 最新の AI ツールを使った開発手法を習得
3. 実践的なポートフォリオ作成
- AI ツールを活用した開発事例を蓄積
学習におすすめのサービス
Udemy、Zenn あたりがおすすめです。体系的にしっかり基礎を固めるのに良いです。
また、ある程度方向性が固まっているなら YouTube で特定的にキャッチアップするのもおすすめです。
方向性がふわっとしていてるなら、プログラミングスクールでの学習がおすすめ。そこで自分の適性とかを模索したら良いと思います。
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