AIが仕事を奪うの？今後のエンジニアの需要について

「AIに仕事を奪われる」という話は、よく聞きます。
実際のところ、どうなのでしょうか？
AIとエンジニアの今後を見てみましょう。
後半では、
AIをうまく活用して活躍できるエンジニアを目指すために必要な考え方もご紹介しているので、
学習中の方もぜひ最後までお読みください。

AIとエンジニアの今後はどんな関係になってくる？

AIって結局、何ができて何ができないの？

まずは、最近よく聞く「AIが仕事を奪う」という話の正体を整理します。
ここを読むことで、AIに振り回されず、正しく活用するイメージが持てるようになります。

最近、ニュースやSNSで
「AIがエンジニアの仕事を奪う」
といった情報を見て、不安になる方は多いです。
でも安心してください。実際には、AIができることとできないことがあります。
まずはAIの得意不得意を見てみましょう。

AIが得意なこと

1. 文章やコードのサンプルを作る
   • 既存のパターンや定型構造をもとに、下書き・たたき台を高速生成できます。
     ゼロ→イチの初速が速く、量産や試作フェーズに強いです。
2. データを整理・分析する
   • 大量の情報を分類・集計し、傾向や数値を可視化するのが得意です。
     ルール化できる処理ほど精度とスピードが安定します。
3. 既存の情報をまとめる
   • 複数の資料や文章から要点を抜き出し、整理・要約できます。
     情報が散らばっている状態を一気に整える用途に向いています。

簡単に言うと、「すでにある情報を使って形にする作業」が得意です。
スピードは速く、ミスも少ないので便利です。

AIが苦手なこと

• 何を作るか決める
  • 目的や優先順位を整理し、「そもそも何を作るべきか」を定義する判断はできないです。
    前提条件やゴール設定は人の役割になります。
• 相手の本当の要望をくみ取る
  • 言葉にされていない背景や温度感、認識のズレを読み取るのは得意ではありません。
    対話を通じたすり合わせが必要になります。
• 状況に応じて判断する
  • 想定外のトラブルや曖昧な条件下で、柔軟に判断を切り替えることができません。
    文脈理解と経験に基づく判断は人に依存します。

つまり、AIは指示されたことを処理するのは得意でも、自分で考えることはできないのです。
上記で述べたように、AIは便利ですが、万能ではありません。
例えると、優秀だけど指示がないと動けない部下のような存在です。
だからこそ、人間は「何をさせるか考える」「判断する」「責任を持つ」という役割が残ります。

AI参入によるエンジニアの仕事の変化

では、AIが入ったことでエンジニアの仕事がどう変化したのかを解説します。
最近は「AIがエンジニアの仕事を奪う」と言われますが、実際には仕事の中身が変わっただけです。
AIが得意な作業を肩代わりすることで、エンジニアはより「考える仕事」に集中できるようになっています。

AIに任せられる具体的な作業

• コードのひな型作成
  • 既存の設計や仕様書をもとに、決まった構造のコードを書く作業です。APIの定型実装、似たような画面レイアウトの量産などが典型例です。
    思考の余地が少なく、「過去のコードをなぞる」「サンプルをコピペして微調整する」レベルの業務は、AIが最も得意とする領域です。設計意図や業務背景を理解せずに書けてしまうコードほど、真っ先に自動化されます。
• データ整理や資料作り
  • ログやCSVデータを整えたり、数値をグラフ化してスライドにまとめる業務です。
    「集計→貼り付け→見た目を整える」といったルーティンワークは、人がやる意味が急速に薄れています。AIは大量データの整理・要約・可視化を一瞬でこなせるため、考察や意思決定を伴わない資料作りは、今後ほぼ確実に置き換え対象になります。
• 単純なテストやチェック作業
  • 手順書通りに画面を操作し、想定通り動くかを確認するテスト業務です。
    チェックリストを上から順に潰すだけの確認作業や、異常がないかを目視で確認する作業が該当します。
    テスト観点の設計や品質改善に踏み込まない限り、こうした作業は自動テストやAIによる異常検知に置き換えられやすく、「経験値が積み上がらない仕事」になりがちです。

これらは以前は人間が手作業で行っていた部分です。
AIを使えば作業スピードが上がり、ミスも減ります。

AIは最強のサポートメンバー

上記の通り、AIは作業を助けてくれる強力なツールです。
でも、仕事の全体像を把握して、どう進めるか決めるのは人間です。
AIの登場で「エンジニアの価値が下がる」と思う必要はありません。
むしろ、考える時間が増え、より価値のある仕事に集中できる時代になったのです。

AIが進化してもエンジニアが必要な理由

ここからは、AIが進化してもエンジニアが必要な理由を解説します。
AIは便利な道具ですが、先ほど記載したように指示されたことしかできません。
勝手に考えて最適な答えを出すことはできないのです。
そのため、人間にしかできない役割がいくつも残っています。

人間にしかできない役割

• 何を作るか決める
  • クライアントやチームの意図を理解し、方向性を決めます。
• 状況に応じて改善や調整を考える
  • AIの出力をチェックし、最適化や修正を行います。
• チームやクライアントと相談して進め方を決める
  • コミュニケーション力や調整力が必要です。
• 最終判断や責任を持つ
  • 作業の成果物に責任を持ち、問題が起きた時に判断します。

これらはAIではできません。
「誰と、何を、どう進めるかを判断する力」は、人間の経験やコミュニケーション力が欠かせません。

AI時代のエンジニアの価値

つまり、エンジニアは単にコードを書く人ではなく、考えて価値を生む人として残ります。
AIは作業の効率化を助けますが、価値を生み出す判断や調整は人間にしかできません。

さらに、AIをうまく活用できる人は、より効率よく成果を出せるようになります。
判断・調整・責任などが人間にしかできないということもあり、AI時代でもエンジニアが必要です。

気をつけたい3つのポイント

AIの登場で、エンジニアの学習環境は便利になりました。
でも便利すぎるが故に、「やるべきこと」と「やらなくてもいいこと」の区別を間違える人が増えています。
特にこれからエンジニアを目指す方は、次のような考え方を持つといいでしょう。

• 技術だけに注目しすぎない
  • ただコードを書くだけでは仕事は完結しません。考える力や伝える力も重要です。
• 指示待ちのまま作業を進めない
  • 自分で調べ、考え、行動する姿勢が成長の鍵です。
• 「自分には向いていない」と早く決めつけない
  • 初心者は迷うのが当たり前。経験を積むことで理解が深まります。

活躍するエンジニアを目指すために、これから学習するうえで大事な考え方

AIを利用したエンジニア学習するうえで大切なのは、少しずつ学び、試しながら進む姿勢です。
間違えても構いません。試行錯誤を通して、理解が深まります。
AIはツールとして使うと非常に便利ですが、価値を生むのは自分の判断力や考える力です。
無理に全てを完璧に覚えようとせず、少しずつ挑戦していくことが、AI時代でも活躍できるエンジニアになる近道です。

エンジニアに向いているかどうかは、才能ではなく考え方や行動パターンで決まります。
ですので、これから目指す皆さんが未経験でも心配する必要はありません。意識次第で十分に成長できます。

向いている人の特徴

• 興味を持って学べる
  • 新しいことにワクワクして、継続的に学べる人は伸びやすいです。
• 分からないことを調べて試せる
  • 仮につまずいても自分で調べて解決する力は、エンジニアに必須です。
• 人に説明したり相談したりできる
  • チームでの協力やコミュニケーションも重要なスキルです。

不向きになりやすい人の行動

• 指示待ちで考えない
  • 言われた作業だけをこなして満足してしまい、「なぜこの作業をしているのか」「他に改善できないか」を考えない状態。成長の機会を自分で手放してしまいます。
• 技術だけ覚えて満足する
  • ツールや言語の知識を増やすことが目的になり、「何を解決するために使うのか」という視点が抜けてしまいがちです。
• 諦めやすい
  • 作業につまずいた時に「向いていない」と判断してしまい、試行錯誤を続ける前に手を止めてしまいます。エンジニアは失敗を積み重ねて成長する仕事だと理解し、挑戦しましょう。

今あなたにこれらの傾向があっても、意識を変えることで改善可能です。

向いていないと思っても、工夫次第で力を伸ばせます。

上記で向いていない人が取りがちな行動を紹介しましたが、エンジニアに向いているか迷う必要はありません。
大切なのは、興味を持って学び、試して、周りと協力する姿勢です。

エンジニアの学習は、最初から完璧を目指す必要はありません。
大切なのは、小さな成功体験を積みながら、少しずつステップアップすることです。
焦らず、着実に進めることで、挫折しにくくなります。

エンジニア未経験者が押さえるポイント

• 完璧を目指さず少しずつ学ぶ
  • 小さなプログラムを書くだけでも、理解が深まります。
• コードだけでなく、考える力や伝える力も意識する
  • AIやツールに頼る場面でも、自分で考え判断する力は必須です。
• 小さな成功体験を積む
  • 簡単な課題をクリアすることで、学ぶモチベーションが維持できます。

AIは強力な道具ですが、価値を生むのは自分自身の判断力や工夫です。
学習の段階からAIをうまく活用しつつ、自分の考えで手を動かすことが重要です。

最後に

エンジニアとして成長するには、試行錯誤を繰り返す習慣を持つことが大切です。
分からないことがあっても、調べて試すことで理解が深まります。
ITの世界は目まぐるしく進化し続けています。そんな環境に身を置くからこそ試行錯誤は繰り返しの日々になるでしょう。
AIが発展しているから、とエンジニアになることを諦めないでください。
自走できるエンジニアこそがこれからのIT業界で活躍できるでしょう。

自走できるエンジニアになれるスクール選びを

「CyTech」は、プログラミング言語をはじめとした、最新のIT業界のカリキュラムを受講できるオンライン学習サービスです。上記で述べたように、エンジニアスキルを学ぶだけでは足りないです。
なぜなら、変化の激しいこの業界では、自ら課題を見つけ解決する力が必要不可欠だからです。
その点、CyTechでは、今後のIT業界で活躍できる“自走できる”人材を目指すことができます。ITエンジニアを目指している方はぜひCyTechをご利用ください。