エンジニアの仕事はなくなる？AI時代にも価値を発揮する職種・スキル・働き方

生成AIの進化により、「このままではエンジニアの仕事がなくなってしまうのでは…」と不安を感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。実際、単純なコーディングや定型業務は急速に自動化が進み、エンジニアが「なくなる仕事」として話題にのぼることも増えています。

しかし同時に、AIには代替できない領域が数多く存在するのも事実です。この記事では、AI時代にも価値を発揮できるエンジニア像と、今から取り組むべきキャリア戦略について解説します。

筆者は現役エンジニアとしてAI活用の現場に携わりながら、フリーランス・副業としても活動中。そのリアルな経験と業界動向を踏まえ、未来に不安を感じるあなたにとって実践的なヒントをお届けします。

水無瀬あずさ

現役エンジニア兼フリーランスライター。大好きなゲームの新シリーズがソシャゲになったので、夜ふかしプレイ中。期間限定のコラボカフェにも行くぞ！（note: @azasaz_a）

本当にエンジニアの仕事はなくなるのか？

近年のAIや自動化の進化により、「将来的にエンジニアの仕事はなくなるのではないか」と不安に感じる人は少なくありません。ですが現実には、エンジニアの仕事が完全に消えることはなく、むしろ時代に合わせて役割や求められるスキルが変化していくと考えるのが妥当です。

確かに、コード補完やテスト自動化といった定型的な作業はAIに代替されやすくなっています。しかし一方で、システム全体の設計やアーキテクチャの選定、セキュリティや品質保証、さらにはユーザーやビジネスサイドとの調整といった領域では、人間の判断力や創造性が依然として不可欠です。

むしろ今後は、AIをうまく活用する力や新しい開発手法への柔軟な適応力が求められ、エンジニアの役割は「作業者」から「プロデューサー」や「ファシリテーター」へと進化していくでしょう。

つまり、エンジニアの仕事はなくなるのではなく、価値の置かれるポイントがシフトしていくのです。私も含め、現場で手を動かすエンジニアは、まさに大きな変革期を迎えているともいえます。本当に、心してかからねばいけませんね…！

エンジニアの現場はどう変わっている？AI活用の最新動向

2025年3月の調査によると、IT・Webエンジニアのうち「業務で生成AIを活用している」と回答した人の割合は91.8%！なんとも驚異的な普及率が明らかになりました。

出典：ファインディ株式会社調べ

用途としては、「顧客向けに生成AIやLLM（大規模言語モデル）を組み込んだサービス提供」が72.3%、「開発プロセス以外での自分の業務への活用」が71.5%に達し、生成AIが日常的に業務へ組み込まれていることが分かります。

また、エンジニアの約半数以上がChatGPTやGitHub Copilotを業務で使用しており、生成AIツールの中でも特に強い支持を集めています。

さらに、個人で生成AIに課金しているエンジニアは44.6%。そのうち79.7%が「月額3,000円以上を支払っている」という結果も出ており、約8割が一定額を投じている現状があります。

私自身もChatGPTに月3,000円ほど課金しています。プログラムコードの出力はもちろん、テストケースやドキュメント作成にも活用できて本当に便利！今やエンジニアにとって、有料の生成AIプランは不可欠な存在と言えるのかもしれません。

ChatGPTをプログラミングに活用する方法に興味がある方は、こちらもチェックしてみてください！

AIに代替されやすいエンジニア職種

AIの進化はエンジニアの仕事を効率化する一方で、代替が進みやすい領域が生まれているのは事実です。ここでは、AIに代替されやすいエンジニア職種を具体的に見ていきます。

単純なコーディング業務中心のプログラマー

単純なコーディング業務は、AIの得意分野のひとつです。近年はChatGPTやGitHub Copilotのようなツールが普及し、数行のプロンプトでコードを自動生成できるようになりました。これにより、「仕様書をもとにコードを書くだけ」といった単純な作業を人間があえて行う必要性が薄れています。

もちろん、AIが出力したコードをレビューしたり最適化したりする役割は残りますが、単純作業に依存しているプログラマーは淘汰のリスクが高まっています。

HTML/CSS中心のマークアップエンジニア

HTMLやCSSを中心としたマークアップ作業も、AIや自動生成ツールに置き換えられやすい領域です。例えばFigmaやWebflowのようなデザインツールと生成AIを組み合わせれば、デザインデータからそのままコードを生成できてしまいます。

単純なレイアウト構築やスタイル調整はAIが自動化しやすいため、「デザインをそのままコーディングする」だけの仕事は縮小していくでしょう。

手動テストのみのテストエンジニア

手動テストに依存した業務も、AIや自動化ツールの進化により急速に代替されつつあります。これまで人が時間をかけて行ってきた「仕様書通りに画面を操作し、結果を確認する」といった作業は、SeleniumやCypressといったテスト自動化フレームワークで簡単に再現可能です。

さらに近年では、生成AIがテストケースを自動生成し、シナリオの実行や結果の分析まで行えるようになってきました。エッジケースの検証や回帰テストの繰り返しといった反復的な作業も、AIは得意です。単に「テストを実施する」ことに特化した業務は、今後ますますAIに置き換えられるリスクが高まっています。

データ入力・集計中心の業務ツール開発

データ入力や集計を中心とする業務ツール開発も、AIによる自動化の影響を最も受けやすい領域の一つです。

かつては人がExcelやスプレッドシートに手入力し、マクロや関数で集計するのが一般的でした。しかし現在では、OCR（紙の書類や画像から文字を読み取る技術）を活用した書類のデータ化や、UiPath・Power AutomateといったRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールによるルーチン業務の自動化が広く普及しています。

「単純な入力作業」「定型フォーマットの集計」「単発のレポート生成」といった作業は、AIが高速かつ正確に代替できる領域であり、人間が担う余地は急速に縮小しつつあります。

仕様書通りに作るだけの案件従事者

「仕様書に従ってそのままコードを書く」だけの仕事も、AIに代替されやすい典型的な領域です。近年はChatGPTやGitHub Copilotのような生成AIが自然言語からコードを生成できるようになり、明確な要件が提示されている単純な実装であれば、人間がゼロから手を動かさずとも成果物を得られるようになりました。

さらにノーコード・ローコード開発ツールの進化により、非エンジニアであっても仕様書をもとにアプリを構築できるケースが増えています。

そのため、「言われた通りに作るだけ」の業務は、AIやツールに置き換えられやすく、価格競争に巻き込まれるリスクが極めて高いのが実情です。バグ修正や追加機能といったメンテナンス業務すらAIが自動生成できるため、依存していると市場価値は急速に低下してしまうでしょう。

AIに代替されにくいエンジニア職種

AIの進化によって多くの業務が効率化される一方で、すべてのエンジニア職種が代替されるわけではありません。ここでは、AI時代でも代替されにくいエンジニア職種を見ていきましょう。

プロダクトマネージャー／プロジェクトマネージャー

プロダクトマネージャー（PdM）やプロジェクトマネージャー（PM）は、単にタスクを管理することにとどまらず、ビジネスの方向性を理解し、顧客や市場のニーズを的確に捉えながらプロダクトを設計・推進する役割を担います。

AIはデータに基づいた予測や分析を得意としますが、「どの課題を優先すべきか」「どのステークホルダーをどう巻き込むか」といった判断は、人間の経験やコミュニケーション能力が欠かせません。また、チームビルディングや意思決定の調整といった人間関係や感情を踏まえたマネジメントは、AIが代替しにくい領域です。

そのためPdMやPMは、AIを補助ツールとして活用しながらも、人間ならではのリーダーシップによって価値を発揮し続ける存在といえるでしょう。

システムアーキテクト／テックリード

システムアーキテクトやテックリードの役割は、プロジェクト全体の技術基盤を設計し、最適なアーキテクチャを選定することにあります。

クラウドサービスや開発フレームワークが多様化するなかで、「どの技術を組み合わせれば将来の拡張性を担保できるか」「セキュリティやパフォーマンスをどのように確保するか」といった判断は、単なるデータ処理では導き出せません。事業戦略や組織の特性を踏まえて最適解を選び抜く力は、依然として人間の領域です。

さらにテックリードは、メンバーのスキルや進捗を把握し、コードレビューや技術指導を通じてチーム全体の品質を底上げする重要な役割を担います。AIが補助的に貢献できたとしても、組織文化を育み、チームの成長を導くリーダーとしての存在は代替できないでしょう。

UXエンジニア／UI開発者

UXエンジニアやUI開発者の役割は、単にデザインをコードへ変換することではなく、ユーザーがシステムをどのように利用し、どんな体験を得るのかを設計することにあります。

「ユーザーがどこで迷うのか」「どの操作にストレスを感じるのか」といった、人間ならではの感覚をAIが正確に理解するのは難しく、そこには人間の洞察力が欠かせません。またアクセシビリティへの配慮やユーザーリサーチの結果を踏まえた改善提案なども、利用者の感情や利用環境といった文脈を読み取り、最適なインターフェースに落とし込む力が求められます。

そのためUXやUIに携わるエンジニアは、AIを補助ツールとして活用しつつも、人間の感覚と創造力を武器に価値を発揮し続けられる職種といえるでしょう。

要件定義・業務改善コンサル寄りのエンジニア

要件定義や業務改善を担うエンジニアは、顧客や現場の声を丁寧にヒアリングし、ビジネス課題を整理したうえで最適なシステム要件へと落とし込む役割を担います。「顧客が本当に困っていることは何か」「複雑な業務フローをどう簡素化するか」といった抽象度の高い問題解決は、AIに任せるにも限界があるのです。

また経営層や現場担当者など複数のステークホルダーを巻き込み、合意形成を図る力は、人間ならではの強みです。業務改善コンサル寄りのエンジニアには、課題を技術で解決するだけでなく、業務全体の効率化やビジネス成長につなげる広い視点が求められます。

AIが担えるのは一部の分析や自動化にとどまり、全体像を見渡して最適な提案を行うのは、今後も人間の重要な役割であり続けるでしょう。

セキュリティエンジニア／SRE

セキュリティエンジニアやSRE（Site Reliability Engineer）は、システムの安全性と信頼性を担保する重要な役割を担っています。脆弱性の分析や障害対応、インフラの設計・運用などが主な業務です。

AIは既知の攻撃パターンを検出したり、ログ解析によって異常を発見することに優れていますが、未知の攻撃手法への対応や、ビジネス要件に応じたシステム全体の堅牢性設計までは代替できません。

さらにSREは、単なるインフラ運用にとどまらず、障害発生時の復旧手順やシステム全体の耐障害性を設計し、事業継続を支える責任も負います。このような領域には高度な判断力と豊富な経験が求められ、AIに完全に置き換えるのは困難です。

そのためセキュリティや信頼性を守るエンジニアは、AIを補助ツールとして活用しながらも、人間ならではの洞察と経験を武器に、今後も高い需要が続くでしょう。

AI/機械学習エンジニア

AIや機械学習エンジニアは、まさにAIを「使う側」ではなく「作る側」として、代替されにくい職種のひとつです。膨大なデータを収集・整備し、アルゴリズムを設計・最適化しながら、特定の課題に応じたモデルを構築する役割を担います。

生成AIや機械学習モデルがどれほど進化しても、それを正しく選定・改善し、ビジネスやサービスに適用するためには専門的な知識と応用力が欠かせません。

また、AIモデルには精度やバイアスの問題、利用環境における制約、さらには倫理的な判断といった課題が常に伴います。こうした課題を把握し、最適なモデル運用や改善策を導けるのは、人間のエンジニアだからこそ可能な領域といえるでしょう。

フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアは、フロントエンドからバックエンド、さらにはインフラまで幅広い技術を横断的に扱えるだけでなく、業務全体を理解し、最適なソリューションを提案できる点に強みがあります。

AIはコード生成や一部の設計を支援できますが、「顧客の課題をどのような仕組みで解決すべきか」を構想し、複数の技術を組み合わせて形にする力は依然として人間の領域です。

また、フルスタックエンジニアは単なる実装者ではなく、ビジネス要件を把握したうえで迅速にプロトタイプを構築し、改善を重ねながら価値を最大化する役割を担います。業務理解・技術力・提案力の三位一体で動けるため、自らの総合力によってプロジェクトを推進でき、今後も市場で高いニーズを維持し続けるでしょう。

インフラエンジニアの職種・種類については、こちらも参考にしてください。

AIに負けないエンジニアになるために必要な5つのスキル

AIの進化と浸透に伴い、エンジニアが生き残り、かつ市場価値を高めていくためには、AIに代替されにくいスキルを磨くことが不可欠です。ここでは、AI時代にエンジニアとして成長を続けるために身につけたいスキルについて解説します。

論理的思考力

論理的思考力は、AI時代においてもエンジニアに必須のスキルです。プログラミングや設計はもちろん、要件定義や不具合の原因究明といった業務は、複雑な事象を整理し、因果関係を明確にする力なしには進められません。

AIは膨大なデータをもとに回答を生成できますが、その内容が正しいかどうかを判断するのは人間の役割です。論理的に筋道を立てて検証する力がなければ、AIの出力を鵜呑みにし、誤った実装や設計につながる危険があります。

また、チーム内で意見を調整する場面でも論理的な説明力は重要です。複雑な課題を分解し、理解しやすい形で共有する能力を磨くことで、AIを補助に使いながらも自ら意思決定を主導できるでしょう。

課題解決力

課題解決力とは、顧客や現場が抱える問題を正しく捉え、最適な手段で解決へ導く力を指します。

AIは既存の情報から複数の選択肢を提示することは得意ですが、「本質的な課題はどこにあるのか」を見抜くことは苦手です。たとえば顧客が「システムが遅い」と訴えている場合、原因は必ずしもサーバー性能とは限らず、業務フローや設計そのものに潜んでいるかもしれません。

こうした根本原因を突き止め、技術面と業務面の両方から解決策を導けるのは、人間のエンジニアだからこそ可能なアプローチです。

さらに課題解決には、技術スキルに加えて、関係者との調整力や優先順位を見極める判断力も欠かせません。AIの支援を活かしながらも課題の核心を正確に捉え、最適解へと導けるエンジニアは、今後ますます高い評価を得るでしょう。

抽象思考力

エンジニアリングでは、特定の案件に閉じた解決策ではなく、他のプロジェクトや将来の拡張にも活用できる仕組みづくりが求められるため、抽象思考力も不可欠です。抽象思考力とは、個別の事象から本質を抽出し、汎用的な概念へと昇華させる力を指します。

たとえばログ解析を自動化する場合、「特定の条件に一致したら通知する」といった具体策にとどまらず、「異常を検知する」という抽象的な枠組みを設計することが重要です。AIは与えられた文脈に応じて具体的な答えを返すのは得意ですが、こうした抽象的な発想や応用的な思考は不得意な傾向があります。

抽象思考力を磨くことで、単発的な課題解決にとどまらず、再利用性や拡張性に優れたシステムを設計できるエンジニアへと成長できるでしょう。

生成AIをツールとして使いこなす力

AIに代替されないエンジニアになるためには、むしろAIを積極的に使いこなす力が必要です。

ChatGPTやGitHub Copilotといった生成AIは、コード補完やリファクタリング、ドキュメント作成などを効率化する強力なツールではありますが、ただ「使う」だけでは差別化ができません。重要なのは、自分の作業プロセスにどう組み込み、どの部分をAIに任せ、どの部分は自分で判断するのかを明確にすることです。

たとえば試験的なコード生成はAIに任せつつ、設計思想や品質の最終判断は自分が担う、といった線引きが必要です。また、AIの出力を鵜呑みにせず、意図を検証・改善できる力も求められます。

私も毎日のようにChatGPTを使っていますが、性能が向上する一方で、「本当」と「ウソ」を見分けるのがますます難しくなっていると感じます。生成結果がどれほど「それっぽい」ものでも、実際調べてみると全く間違っていることもしばしば。思わず「違うやんけ！」とPCに突っ込んでいます。

AIを競合ではなく相棒として扱い、その回答を冷静に見極める判断力を持つエンジニアは、これからの現場で大きな存在感を発揮できるでしょう。

自走力と学び続ける姿勢

AIや新しいフレームワークが次々と登場するなかで、受け身の姿勢ではスキルがすぐに陳腐化してしまいます。そのため、エンジニアとして成長し続けるためには、自ら課題を見つけ、必要な知識を主体的に取りにいく姿勢が必要です。

たとえば日常業務の中で「もっと効率化できるのでは」と気づいたら、自発的にツールを調べ、試し、改善につなげていくと良いでしょう。その小さな積み重ねこそが、自らの市場価値を高める大きな武器になります。また、学びは一度で終わるものではなく、継続することも重要です。

オンライン教材や技術コミュニティを積極的に活用し、常に新しい知識を吸収し続ける習慣を持つことで、AI時代にも適応できる柔軟で強いエンジニアへと成長できるでしょう。

フリーランスエンジニアに必要なスキルについては、こちらで詳しく解説しています。

キャリアを守るために、エンジニアが今からできること

AI時代、エンジニアの役割は変化し続けており、仕事が完全になくなるわけではないものの、キャリアを守るためには「今から何をすべきか」を意識することが重要です。ここでは、今日から始められる具体的なアクションをご紹介します。

スキルの棚卸しとポータブルスキルの再定義

キャリアを守る第一歩は、自分のスキルを棚卸しし、AI時代でも通用する「ポータブルスキル（持ち運び可能なスキル）」を再定義することです。

ポータブルスキルとは、特定の言語やフレームワークに依存せず、どの現場でも活かせる能力を指します。たとえば論理的思考力、課題解決力、プロジェクト推進力などはAIに代替されにくく、今後も価値を持ち続けます。逆に特定技術に偏りすぎている場合は、スキルの偏重を是正する必要があります。

定期的に棚卸しを行い、自分が持つスキルを客観的に整理し直すことで、将来のキャリアに強い基盤を築けるでしょう。

専門領域の深掘り or 横断的スキルの拡張

エンジニアとして生き残るためには、専門性を徹底的に深掘りするか、複数分野を横断できるスキルを広げるかのいずれかが有効です。

たとえばAIやセキュリティのような専門性の高い分野を追求すれば、希少価値が高まり市場での需要は安定します。一方で、フロントエンドからバックエンド、インフラまで横断的に扱えるフルスタック型の人材も、少人数チームやスタートアップで重宝されます。

大切なのは、自分のキャリアビジョンに応じて「尖らせる」か「広げる」かを戦略的に選ぶこと。どちらの方向性を選んでも、学び続ける姿勢があればAI時代にも適応できるでしょう。

情報収集と発信の習慣化

変化の激しいIT業界において、情報収集と発信の習慣化はキャリアを守る大きな武器です。市場価値を失うリスクを避けるために、日々登場する新しい技術やツールのポイントをしっかりと押さえておきましょう。

RSSや技術系メディア、カンファレンスを通じて最新情報をキャッチアップするだけでなく、SNSやQiita、Zennなどで情報発信することで、自分の知見を体系化でき、外部からの評価にもつながります。また発信は、自分の専門性を「見える化」する手段でもあります。

継続的に学びを共有する姿勢は、AI時代においても強い存在感を発揮できるキャリア戦略といえるでしょう。

AI時代にも強い働き方（フリーランス・副業）の検討

キャリアを守るためには、フリーランスや副業といった多様な働き方の選択肢を検討することも重要です。

フリーランスは、自分のスキルを直接市場に提供できるため、時代の変化に強い働き方といえます。また副業から始めれば、収入源を増やしながら新しい分野に挑戦することも可能です。

実際私も、「今の仕事だけでは身につくスキルが限られる」という危機感から副業を始めました。AIが浸透する時代だからこそ、多様なスキルを積み重ねることが「生き残り」のカギになると実感しています。

スキルを活かしてフリーランスへの転向を考える方には、マッチングサービスの「Workship」や、インフラエンジニア案件に特化した「クロスネットワーク」がおすすめです。「エンジニアの仕事がなくなるかもしれない」と不安を感じた方は、フリーランスという新しい働き方を検討してみてはいかがでしょうか。

エンジニアのキャリアパスについて知りたい方は、こちらもチェックしてみてください！

まとめ｜「なくなる不安」に負けないエンジニアのキャリア戦略を描こう

AIや自動化の進化は、エンジニアの仕事を大きく変えつつあります。確かに、単純なコーディングや手動テストといった定型的な業務は代替されやすくなっていますが、設計・抽象化・マネジメント・ユーザー体験の設計など、人間の判断力や創造力が不可欠な領域は今後も強く求められ続けるでしょう。

これからのエンジニアに必要なのは、不安に飲み込まれることではなく「変化を受け入れ、成長し続ける姿勢」。論理的思考力や課題解決力といった普遍的なスキルに加え、生成AIを相棒として使いこなす力、そして学び続ける自走力が欠かせません。

副業やフリーランスといった柔軟な働き方を取り入れることで、変化の激しい時代にも安定したキャリアを築けるでしょう。

フリーランスとしての第一歩を踏み出したいなら、マッチングサイト「Workship」やインフラエンジニア特化型の「クロスネットワーク」がおすすめです。

クロスネットワークは、インフラエンジニアに特化した案件マッチングサービス。クラウド設計・構築、ネットワーク運用、サーバー管理、セキュリティ設計など幅広い案件が揃っており、オンプレ・クラウドの両スキルを活かせるチャンスが豊富です。

▲出典：クロスネットワーク

リモート案件や週2～3日稼働OKの案件も多いため、本業と副業の両立やフリーランスとして柔軟に働きたい方に最適。案件紹介だけでなく契約や単価交渉、稼働後のフォロー体制まで充実しており、インフラエンジニアとして安心して副業や独立を進められる環境が整っています。

「自分のスキルをもっと活かしたい」「収入の柱を増やしたい」と考える方は、クロスネットワークをぜひ活用してみてくださいね！

（執筆：水無瀬あずさ　編集：猫宮しろ）