AIがあるからエンジニアを目指す必要はない？「将来性がない」に僕が思うこと
AIがコードを書けるようになった今、「これからITエンジニアを目指しても遅いですか？」と聞かれることがあります。
正直その不安はもっともですし、現エンジニアの人ももちろん僕自身も不安です。以前より速くコードを書ける場面が増えたのは事実ですし、これからエンジニアとしての仕事の形も変わっていくのはそう遠くない事実だと思っています。
ただ、「AIがあるからエンジニアを目指す意味がない」とまでは僕は考えていません。むしろ逆ぐらいに思っています。
今回はそこについてお話ししていきます。
こんにちは。現役8年目のエンジニア兼PMをやってる、やむぅ。です。
普段はフリーランスエンジニアとして、8人の開発チームのPM（プロジェクトマネージャー）をしたり、AIゲームコーチングサービス『Repl-AI』などの「個人サービス運営」「個人的なエンジニアサポート」この三つを主軸に活動しています。
僕自身も、開発や学習の中でAIを使っています。その解決速度やタスクの速さは異常かよってぐらい実感しています。
脱線しますが、ProFactではAIでどれほど正確な出力をするかを極めるような練習ではなく、目的に合わせて使い、検証し、修正する力を1on1と実務に近い課題で扱っています。
AIで書く速度は上がっても責任を持つ人は必要
AIは、コードのたたき台を作ってくれたり、エラーの原因候補を出してくれたり、知らない書き方を説明してくれたりします。これはかなり便利です。
以前なら調べる順番から迷っていたことも、ググってもいい感じの情報にありつけなかったりしていたのが、AIとの会話で仮説を持って進められるようになりました。特に、個人開発や学習の最初の一歩は特段速くなったと感じています。
ただし、AIが返したコードを貼れば即OK、というわけではありません。そのコードが自分の作りたいものに合っているか。既存のコードと矛盾していないか。想定外の入力で壊れないか。最後に確かめる役割は使う側に残ります。
コードを書くことと、問題解決は同じじゃない
エンジニアの仕事は、ただコードを書いていくことではありません。
たとえば「予約をキャンセルできるようにしたい」という要望があったとします。ここで考えることは実装方法だけではありません。
いつまでキャンセルできるのか
キャンセル後に枠は空けるのか
返金が関わるならどう対応するか、実現するか
管理者と利用者では、見える情報を変えるのか
誤って操作したとき、元に戻せるのか
AIはこの問いに対する案を出してはくれます。でも、どの案を採用するかは、プロダクトの目的、使う人、運用する人、すでにある仕組みを見て決める必要があります。もっといえばそこに正解が一つとは限らないからこそどれを選択するかを決める必要があります。
「動く」と「安心して使える」の間には距離がある
AIが出したコードは、一見すると動いて見えることがあります。しかし実際の開発では、次のような確認が必要です。
要件どおりの操作ができるか
失敗時にデータがおかしくならないか(失敗を考慮できているか)
個人情報や権限を扱う部分に問題がないか
既存機能を壊していないか
他の人が読んで変更できる状態か
この確認には、基礎的なプログラミングの知識が必要です。AIの回答を疑うために知識を身につける、というより、「使える回答を選べるようになるため」に知識を身につけるイメージが近いと思います。
IPAの「DX動向2025」も、AI・生成AIの利活用やシステム開発の内製化、人材の量と質を企業のDXに関わる論点として整理しています。これは未経験からの就職を保証する材料ではありませんが、AIの普及を「開発に関わる人が不要になる」として読むのはさすがに単純すぎると思います。
将来性は、正直わかんない
ここは少し冷静にお話しすると、あらゆる可能性と最悪の方向性も考えておくべきと思っています。「エンジニアなら将来安泰」という昔の意見も「AIがあるからエンジニアは不要」という今の意見も、どちらも雑だなと思っています。
AIによって、求められる役割や任される仕事の形は変わっていくはずです。つまり今までと同じやり方だけで十分とは限りません。
一方で、システムやソフトウェアを使って仕事や生活の困りごとを減らしたい人がいる限り、要望を整理し、仕組みに落とし込み、動きを確かめ、改善していく仕事は残ります。
さらにいえば、今ほとんどのものがITと密接になっている現状で先に来るのが「事務職」やもしかしたら「営業職」が代替されている可能性の方が高いと僕は考えます。AI以前にDXや自動化・電子化にて人手不足を解消できた事例がたくさんあるのもその理由です。
イメージで言うと「無人コンビニ」や「無人レジ」が実現できたように「人でなければならない仕事」以外は今後エンジニア関係なしに淘汰(全体数減少)されていくと想定しています。
もちろんエンジニアも例外ではないと言いましたが、エンジニアが他の職を奪っていって(言い方すごく悪いですが)、その後エンジニアも奪われる、といった流れだと僕は考えています。
話戻しますが、だから目指すべきなのは「AIなしでコードを書ける人」ではなく、AIも使いながら問題を整理し、作ったものに責任を持てる人だと思います。
今からやるならAIに任せる場所と自分で持つ場所を分ける
未経験から学ぶ人は「AIに頼り切ったら負け」ってAIを封印する必要はないと思ってます。むしろ使いながら、次の4つを意識してやっていくのがおすすめです。
作りたい機能を日本語で説明する
「ログイン機能を作りたい」ではなく、「メールアドレスとパスワードで本人確認ができ、ログイン済みの人だけがマイページを見られるようにしたい」と書いてみる。AIが出したコードを自分の言葉で説明する
「この関数は何を受け取り、何を返し、どこで使われるか」を自分の力だけで答えられるか確認する。一度動いたものを自分で変えてみる
ボタンの文言を変えるだけとかじゃなく、処理で条件を一つ増やす、エラー時の表示を変えるなど、小さな変更を加えて確かめてみる。参考として一度AIに全部作ってもらう
応用や実践に進むとき、要素としての理解(条件分岐や繰り返しなど)はできていても、いざそれをどう組み立てていくべきなのか想像できずに詰まるケースがあります。そこでサンプルとして「こうやる方法もあるんだ」程度に参考としてみてみる。
この繰り返しをすると、AIを使っていても「何が起きているか分からないまま進む状態」から抜けやすくなります。
AI時代だからこそ「作って説明して直す」経験が価値になる
AIが便利になるほど、完成までのスピードだけでは差がつきにくくなります。みんなやろうと思えば作れちゃうので。そのときに大事になるのは、何をするかを決められること、理由を説明できること、問題が起きたときに直せる(イメージがある)ことです。
ここの経験値を積むためにも、何か一つアプリやサイトを作ることに挑戦してみてください。最初からハイテクなアプリを作る必要はありません。自分が少し困っているや欲しいなと思ってることを一つ選んで、AIも使いながらまず作ってみる。そして「なぜこの形にしたか」を言葉にする。この経験を積むことが、これからの学び方としてはかなり大切だと思います。
まとめ
AIは、調査や実装のたたき台を速くしてくれる
何を作るか、どの案を採用するかは人が決める
動くコードを、安心して使えるものにするには確認が必要
将来を保証する職種はないが、AIを使って問題を解く力は積み上げられる
不安だから学ばないのではなく、AIも含めて使える人になるために学ぶ。僕はその順番がいいと思っています。
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AI絡めて何を学べばいいか迷ってる人へ
「AIで作れるけど、中身を説明できない」「未経験からどこまで学べばいいか決められない」。そんな人向けに実際にエンジニアをやっている僕が相談に乗ります。
僕がProFactというスクールで教えているのもありますが、だからといってスクールに押し込もうという気は全然ないので安心してもらって大丈夫です。
スクールを検討していなくても、独学で進める次の一手とか含めて一緒に考えていく時間にできたらなと思います。
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