エンジニアの仕事はAIに奪われる？なくなる業務と奪われないためにできることを解説

生成AIの急速な普及により「エンジニアの仕事はAIに奪われるのではないか」と不安を感じている方も多いのではないでしょうか。

実際に、コード生成やテスト、技術調査など、これまでエンジニアが時間をかけていた業務の一部は、AIによって効率化が進んでいます。

そのため「将来もエンジニアとして活躍できるのか」「今のままのスキルで大丈夫なのか」と悩む人が増えているのも事実です。

結論から言うと、AIに代替される可能性が高いのは、エンジニアという職種そのものではなく、一部の業務です。

これから重要になるのは「AIに仕事を奪われるかどうか」を心配することではなく、AIを活用しながら、より高い価値を発揮できるエンジニアになることです。

本記事では、AIによってなくなる可能性がある業務や、今後も求められるエンジニアの役割、AI時代でも市場価値を高めるためにできることを詳しく解説します。

AI時代にエンジニアとして活躍したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

「エンジニアの仕事がAIに奪われる」は本当か

生成AIの急速な進化によって「エンジニアの仕事はAIに奪われるのではないか」と不安を感じる人も増えています。

しかし、現時点で現実的なのは、エンジニアという職業そのものが消滅することではなく、業務単位で役割が再編されていくという変化です。

ここでは、調査データも交えながら、生成AIがエンジニアの仕事へ与える影響や、今後求められる役割の変化について詳しく解説します。

結論：AIに代替されるのは「業務」

結論から言うと、AIに代替される可能性が高いのは「エンジニアという職業」ではなく、その中で行われている一部の「業務」です。

近年の生成AIは急速に進化しており、これまでは数時間かかっていた以下のような作業を数分で終えられるケースも増えています。

• コード生成やテストケースの作成
• 仕様書のドラフト作成
• 技術調査
• コードレビューの補助

そのため、定型的な作業や情報整理を中心とした業務は、今後さらにAIへ置き換わっていくと考えられます。

一方で、開発現場にはAIだけでは対応が難しい業務も多いです。

顧客の要望を整理して本質的な課題を見極めることや、関係者と合意形成を進めることなどは、人間ならではの経験やコミュニケーション能力、価値判断が求められる領域です。

実際に、国際労働機関（ILO）も、生成AIによって完全に自動化される職業は限定的であり、多くの職種では個々の業務が自動化・補完される可能性が高いとしています。

つまり、AIの影響は仕事を奪うというよりも、仕事の進め方を変える側面が強いと考えられています。

そのため、今後エンジニアに求められるのは、AIと競争することではなく、AIを活用しながらより付加価値の高い業務へ時間を使える人材になることです。

実際にどれくらい影響があるのか

「AIがエンジニアの仕事を奪う」と聞いても、実際にどの程度の影響があるのか疑問に思う人も多いです。

実際には、多くの企業やエンジニア自身が、すでに生成AIによる変化を実感し始めています。

各種調査データをもとに、生成AIがエンジニアの仕事へどのような変化をもたらしているのかを見ていきましょう。

「IT関連の90％以上に大きなAIの変革が起こる」と言われている

生成AIの急速な普及により、IT業界は大きな転換期を迎えています。

実際に、ITプロパートナーズの調査では「IT関連業務の90％以上が生成AIの影響を受け、大きな変革が起こる可能性がある」とも指摘されています。

この「変革」とは、エンジニアの仕事がなくなるという意味ではありません。

AIがコード生成などの業務を支援することで、これまで時間を費やしていた作業を短時間で終えられるようになり、仕事の進め方そのものが変化することを指しています。

その結果、同じ人数でもより多くの開発を進められるようになり、企業がエンジニアに求める役割も変わりつつあります。

単純に「どれだけ多くのコードを書けるか」ではなく、AIを活用しながら品質や生産性を高める力や最適な設計を判断する力が、これまで以上に重要になっていくでしょう。

ITエンジニアの9割が仕事の代替を感じている

実際に現場で働くエンジニアの多くも、生成AIによる変化を実感していることがほとんどです。

エンジニアの生成AI活用実態に関する調査では、約9割のITエンジニアが、仕事の変化を感じていると報告されました。

AIによって仕事の一部が代替されたり、仕事の進め方が変化する可能性を感じているということです。

こうした結果からも分かるように、AIの影響は将来の話ではなく、すでに現場で始まっているのです。

今後は「AIを使いこなして生産性を高められるかどうか」がエンジニアとしての大きな差になるでしょう。

エンジニアに求められる役割の変わり方

生成AIの普及によって、エンジニアに求められる役割は少しずつ変化しています。

これまでは「どれだけ速く正確にコードを書けるか」が重視される場面も多くありました。

しかし、AIが一定品質のコードを短時間で生成できるようになったことで、単純な実装スピードだけで他者と差別化することは難しくなりつつあります。

その一方で、AIは与えられた指示に基づいて処理を実行するため「どのような機能をつけるべきか」「どの技術を選ぶべきか」といった判断までは行えません。

そのため、今後はAIを活用しながら開発全体をリードできるエンジニアの価値が、より高まると考えられます。

具体的には、以下のようなスキルや役割が、これまで以上に重要になるでしょう。

• 課題を整理し、要件へ落とし込む力
• 適切な技術選定
• AIの出力品質を判断・改善する力
• 開発全体を設計・推進する推進力
• 技術をビジネス成果へつなげる課題解決力

AIを使いこなしながら、設計や意思決定、コミュニケーションなど人にしかできない領域で価値を発揮できるエンジニアほど、今後も市場価値を高め続けられるでしょう。

エンジニアの仕事がAIに奪われるとどうなる？

生成AIの普及によって、エンジニアの仕事は少しずつ変化しています。

ただし、その変化は「仕事がなくなる」ではなく「AIが得意な業務はAIが担い、人は人にしかできない業務に集中する」という形で進んでいく可能性が高いです。

ここでは、生成AIの影響を受けやすい代表的な業務と、今後の開発現場で起こると考えられる変化について詳しく解説します。

実装・コーディング業務の機会が減る

生成AIの影響を最も受けやすいと考えられているのが、実装・コーディング業務です。

近年のAIは、自然言語で指示を出すだけで一定品質のコードを生成できるようになっており、特に定型的な実装では高い効果を発揮しています。

例えば、以下のような業務は、AIによる支援を受けやすい領域です。

• 定型的なCRUD開発
• 既存パターンの横展開実装
• 単純な画面作成
• テンプレートベースのAPI開発
• 一般的なアルゴリズムの実装

すでにこのような業務では、ゼロからコードを書く機会が減り、AIが生成したコードを修正・改善しながら開発を進めるスタイルが広まっています。

ただし、これは実装業務そのものがなくなるという意味ではありません。

AIが生成したコードには、品質や保守性、セキュリティ面で確認や修正が必要になるケースも多く、最終的な判断はエンジニアが担っています。

そのため、今後は「どれだけ速くコードを書けるか」以上に、AIを適切に活用しながら品質の高い成果物を作り上げる力が、より重要になるでしょう。

テスト・デバッグの自動化が進む

生成AIの進化によって、テストやデバッグ業務も大きく効率化が進むと考えられています。

従来は、テストケースの作成や不具合の原因調査、ログの分析などに多くの時間と工数が必要でした。

しかし近年ではAIを活用することで、これらの作業を短時間で行えるケースが増えています。

具体的には、以下のような業務はAIによる効率化の恩恵を受けやすい領域です。

• テストケースの自動生成
• 異常系パターンの抽出
• ログ解析
• バグの原因候補の提示
• 回帰テストの支援

ただし、テスト業務そのものがなくなるわけではありません。

品質基準の定義や、ユーザー視点で違和感がないかを確認したり、想定外のケースの判断は、人の経験や判断力が欠かせない領域です。

また、AIが提案したテスト内容が十分かどうかを評価し、必要に応じて補完することもエンジニアの重要な役割になります。

調査・ドキュメント作成の生産性が上がる

生成AIの導入によって、最も変化を実感しやすい業務の1つが、技術調査やドキュメント作成です。

これまでエンジニアは、新しい技術の情報収集や仕様の確認、設計書や議事録の作成などに多くの時間を費やしてきました。

しかしAIを活用することで、こうした業務を短時間で進められる場面が増えています。

例えば、以下のような業務では、AIが高い効果を発揮しています。

• 技術調査の要約
• ドキュメントの下書き作成
• 議事録の整理
• API仕様の説明文の生成
• 設計書のテンプレート作成

その結果、エンジニアは「どの情報を採用するべきか」「どのような設計や方針が最適なのか」といった、より付加価値の高い意思決定に時間を使えるようになります。

今後はAIを活用して効率よく情報を整理し、その情報をもとに適切な判断を下せる力が、エンジニアとしての価値を左右する重要な要素になっていくでしょう。

少人数・高生産の開発体制が増える

生成AIの活用が進むことで、開発現場の体制にも変化が生まれています。

これまでは、開発スピードを高めるために人員を増やすという考え方が一般的でした。

しかし近年では、AIを開発プロセスへ組み込むことで、少人数でも高い生産性を実現できる体制へ移行する企業が増えつつあります。

例えば、以下のような働き方が広がっています。

• 小規模チームで複数機能を同時開発する
• 一人当たりの担当範囲を広げる
• 実装よりも設計・意思決定へ工数を振る
• 開発と運用を横断する体制にする

単純に人数を増やすよりも、少人数でも一人ひとりの生産性を高めることを重視する企業が増えているといえます。

今後は、AIを活用しながら幅広い業務を担当し、チーム全体の成果へ貢献できるエンジニアほど、市場価値が高まっていくと考えられます。

AIに仕事を奪われにくいエンジニアの仕事

生成AIによって効率化が進む業務がある一方で、AIだけでは対応が難しい仕事も多いです。

曖昧な情報を整理して意思決定を行う仕事や、人とのコミュニケーションを通じて課題を解決する仕事は、現時点でもAIだけでは完結することが難しい領域です。

ここでは、生成AIが普及しても人間の介入が求められる仕事について解説します。

課題整理・要件定義

AIに代替されにくい仕事の代表例が、課題整理や要件定義です。

システム開発では、いきなりプログラムを書くのではなく「顧客が本当に解決したい課題は何か」「どのようなシステムを作るべきか」を整理する工程が欠かせません。

しかし実際の現場では、顧客自身も要望を明確に言語化できていないケースが少なくありません。

「業務を効率化したい」「使いやすいシステムがほしい」といった漠然とした要望から、本質的な課題を引き出し、開発内容へ落とし込むことが求められます。

顧客の意図をくみ取り、潜在的な課題を見つけたりする判断は、人間の経験やコミュニケーション能力が重要な役割を果たします。

単に仕様通りに開発するだけでなく「何を作るべきか」を考えられる力は、今後ますます重要になっていくでしょう。

顧客との調整・合意形成

顧客との調整や合意形成も、AIに代替されにくい業務の1つです。

システム開発では、技術的に実現可能なことと、顧客が実現したいことが必ずしも一致するとは限りません。

予算や納期、既存システムとの兼ね合いなど、様々な制約を考慮しながら、現実的な落としどころを見つける必要があります。

こうした場面では、単純に情報を整理するだけでなく、関係者それぞれの立場や意図、優先順位を理解し、時には意見を調整しながら合意形成を進める力が求められます。

AIは情報の整理や提案資料の作成は行えますが、責任を持って意思決定を行ったり、人との信頼関係を築いたりする役割までは担うことができません。

そのため、技術力だけでなく、顧客と対話しながら最適な解決策を導き出せるエンジニアは、AI時代においても高い価値を発揮し続けるでしょう。

システム設計・技術選定

システム設計や技術選定は、AIに仕事を奪われにくい領域の1つです。

AIはコードの生成や改善案の提案は得意ですが「どのシステム構成が最適か」「将来の拡張性や保守性をどう考えるべきか」といった設計上の判断まではできません。

開発現場では、開発スピードだけでなく、運用コストやセキュリティ、性能、既存システムとの連携などを考慮しながらシステム全体を設計する必要があります。

そのため、技術的な知識だけでなく、事業内容や利用者のニーズ、長期的な運用まで見据えた視点が求められます。

今後は、AIを活用することが当たり前になり「設計できるエンジニア」と「実装だけを担当するエンジニア」の差は、これまで以上に大きくなるでしょう。

ビジネス理解を伴う改善提案

AI時代において価値を高められるのは、技術を使うこと自体ではなく、ビジネス上の課題を理解し、改善につなげられるエンジニアです。

システム開発の目的は、コードを書くことではなく、業務効率の向上やコスト削減など、企業が抱える課題を解決し、ビジネス成果につなげることです。

そのため、エンジニアには技術力だけでなく、企業がどのような課題を抱えているのか、今後どのような方向性を目指しているのかを理解する姿勢も求められます。

AIは改善案のアイデアの提示やデータ分析はできますが、企業の組織文化や経営方針を踏まえ「この企業にとって最適な改善策」を判断することには向いていません。

だからこそ、技術とビジネスの両方を理解し、課題解決につながる提案ができるエンジニアは、AI時代においても高い市場価値を維持し続けられるでしょう。

マネジメント

マネジメントも、AIに代替されにくい仕事の1つです。

プロジェクトでは、スケジュール管理だけではなく、タスクの割り振りや進捗管理、品質の確保、リスクへの対応など、様々な役割を担います。

これらのマネジメント業務は、人間ならではの経験やコミュニケーション能力が欠かせません。

今後は「自分で多くのコードを書ける人」よりも「AIやチームメンバーの力を最大限に活用しながら成果を生み出せる人」の需要が、さらに高まっていくでしょう。

AIに仕事を奪われやすいエンジニアの特徴

AI時代には、仕事を奪われやすいエンジニアと、AIを活用しながら市場価値を高められるエンジニアの差が、これまで以上に大きくなっていくと考えられます。

ここでは、AI時代に影響を受けやすいエンジニアの特徴を紹介します。

現在の働き方を振り返りながら、自身の市場価値を高めるために何を意識すべきか確認してみてください。

指示待ちで実装だけを担当している

AIの影響を受けやすいのは「実装を担当しているエンジニア」ではなく、指示された内容をそのまま実装するだけの働き方を続けているエンジニアです。

生成AIは、仕様が明確であれば一定品質のコードを短時間で生成できるようになってきました。

そのため、自ら考えたり判断したりすることなく、与えられた仕様通りに実装するだけの業務は、AIによって効率化されやすい領域といえます。

例えば、以下のような働き方を続けている場合は自身ならではの価値を発揮しにくくなり、AIとの差別化も難しくなります。

• 指示された内容だけを実装している
• 自分で判断する機会がほとんどない
• 開発範囲以外の業務には関与していない

一方で、担当範囲を広げながら、設計レビューや要件確認、技術選定などにも積極的に関わることで、市場価値を高めることは十分可能です。

実装スキルに加えて、主体的に行動する姿勢を身につけることが、AIに代替されにくいキャリアにつながるでしょう。

特定技術だけに依存している

1つのプログラミング言語やツールだけに依存した働き方も、AI時代には注意が必要です。

特定の技術を深く学び、高い専門性を身につけることは大きな強みになります。

しかし、技術の進化が速い現在では、1つの技術だけに頼り続けると、市場の変化に対応しにくくなる可能性があります。

例えば、以下のような状態が長く続いている場合は、新たな技術や働き方への適応が難しくなるかもしれません。

• 同じ開発手法しか経験していない
• 特定のフレームワークしか扱えない
• 業界知識や関連技術を広げていない

AIの普及によって、コードの実装そのものの難易度は少しずつ下がりつつあります。

その一方で「どの技術を選択すべきか」「プロジェクトに応じてどのように使い分けるべきか」といった判断力や応用力の重要性は、これまで以上に高まっています。

AIを使わず従来業務を続けている

AIの普及が進む中で、従来のやり方だけにこだわり、AIを意図的に使わない働き方も将来的なリスクにつながる可能性があります。

コード生成や技術調査、ドキュメント作成など、多くの業務でAIを活用する企業が増えています。

こうした環境の中で従来と同じ方法だけを続けていると、業務を完了するまでのスピードや生産性に差が生まれやすくなるでしょう。

もちろん、AIの出力をそのまま利用することは適切ではありません。

AIが生成した内容を確認し、品質や安全性を判断する作業は、今後もエンジニアの重要な役割です。

そのため、大切なのは「AIを使うか使わないか」ではなく「AIを適切に活用しながら、より高い価値を生み出せるか」という視点です。

技術の背景や目的を理解していない

手順だけを覚えて開発を進めている状態も、AI時代では注意が必要です。

AIは、既存のコードパターンをもとに実装したり、技術情報を整理したりすることを得意としています。

そのため「手順通りに実装する」という作業だけであれば、AIでも一定の品質を実現できる場面が増えてきました。

一方で、エンジニアには「なぜこの技術を採用するのか」「なぜこのシステム構成になっているのか」といった背景を理解したうえで判断する力が求められます。

• なぜこのシステム構成を採用しているのか
• なぜこの技術を選択したのか
• このシステムはどのような課題を解決しているのか

こうした背景や目的を理解していれば、新しい技術が登場した場合でも、状況に応じて最適な選択肢を判断しやすくなります。

今後は「目的から逆算して技術を選び、最適な解決策を考えられる力」を持っているエンジニアほど、市場価値を維持・向上させられるでしょう。

AIに仕事を奪われないエンジニアになるためにできること

生成AIの進化によって、エンジニアの仕事は大きく変わり始めていますが、この変化は必ずしもマイナスではありません。

AIを活用しながらスキルや働き方をアップデートできるエンジニアにとっては、生産性を高め、より付加価値の高い仕事へ挑戦できるチャンスが広がっています。

ここでは、AI時代でも活躍し続けるエンジニアになるために、今日から実践できる具体的な取り組みについて解説します。

AIに関する知識・技術を身につける

AI時代に市場価値を高めるためにまず取り組みたいのが、AIそのものへの理解を深めることが重要です。

近年は、多くの開発現場でAIが活用されるようになっています。

そのため、AIを使いこなせるエンジニアとそうでないエンジニアでは、生産性や成果に差が生まれやすくなっています。

まずは、以下のような点から学習を始めましょう。

• 生成AIで何ができるのかを理解する
• AIの得意・不得意を把握する
• 開発現場でどのように活用できるのかを把握する

AIについて学ぶといっても、エンジニアとして重要なのは、AIを適切に活用し、開発効率や品質を高められるようになることです。

AIの出力を正しく評価し、必要に応じて改善しながら業務へ活かせる力は、今後ますます求められるでしょう。

業務に生成AIを組み込む

AI時代に活躍し続けるためには、生成AIについて知識を身につけるだけでなく、日々の業務へ積極的に取り入れることも重要です。

近年は開発現場でAIを活用し、開発スピードや品質の向上を図る取り組みが進んでいます。

例えば、以下のような業務は特にAIとの相性が良く、効率化しやすい領域です。

• 技術調査の要約
• 実装方針の検討
• コードレビューの補助
• テストケースの作成
• ドキュメントの整理
• 議事録の作成

こうした定型的な業務や情報整理をAIへ任せることで、エンジニアは設計や技術選定、課題解決といった、より付加価値の高い業務に時間を使えるようになります。

ただし、AIが出力した内容をそのまま採用するのではなく、内容の正確性や品質、安全性を確認し、必要に応じて修正することが重要です。

大切なのは、AIを使うこと自体ではなく、適切に活用し、業務全体の成果や生産性の向上につなげられることです。

設計・要件定義の経験を積む

AI時代に市場価値を高めたいのであれば、実装だけでなく、設計や要件定義などの上流工程の経験を意識的に増やしていくことも重要です。

上流工程の経験を積むことで、AIに代替されにくいスキルを身につけやすくなります。

例えば、次のような業務に積極的に関わることを意識してみましょう。

• 顧客ヒアリングに同席する
• 設計レビューへ参加する
• 要件整理を担当する
• 提案資料作成に携わる

こうした経験を積み重ねることで、システム全体を俯瞰して考える力や、課題を整理して最適な解決策を導き出す力を養うことができます。

まずは上流工程に触れる機会を少しずつ増やし、システム開発全体を理解することから始めてみましょう。

需要が高い技術領域を学ぶ

AI時代に市場価値を維持・向上させるためには、技術の変化に合わせて学習領域を広げていくことも重要です。

特定の技術だけに依存するのではなく、需要が高まっている分野にも目を向けることで、将来のキャリアの選択肢を広げやすいでしょう。

例えば、今後も高い需要が期待される技術領域には、以下のようなものがあります。

• AI・LLMの活用
• クラウド
• セキュリティ
• データ基盤
• システム設計
• プロダクト開発

大切なのは、流行している技術を次々と追いかけることではなく、自身の経験や得意分野を軸に、関連する技術や知識を少しずつ広げていくことです。

例えば、Web開発の経験があればクラウドやセキュリティ、インフラの経験があればAIサービスの運用や自動化技術に挑戦するなどです。

隣接領域へスキルを広げることで、これまでの経験を活かしながら市場価値を高められます。

技術の変化を前向きに受け入れ、継続的に学び続けられるエンジニアほど、AI時代においても活躍の場を広げやすくなるでしょう。

キャリアを定期的に棚卸する

AI時代では、技術や開発手法だけでなく、エンジニアに求められる役割もこれまで以上のスピードで変化しています。

そのため、目の前の案件をこなすだけではなく、以下のような視点で定期的に自分のキャリアを振り返ることが重要です。

• 今の業務はAIに代替されやすいか
• 自分しかできない価値は何か
• 次に伸ばすべきスキルは何か
• 将来的やりたい役割は何か

キャリアの棚卸しは転職を考えている人だけに必要なものではありません。

現在の職場でどのような経験を積めば市場価値を高められるのか、どのような業務へ挑戦すべきかを整理するうえでも役立ちます。

定期的に自分の現在地を確認し、将来を見据えて行動する習慣を身につけることが、AI時代にも活躍し続けるための大切なポイントです。

まとめ

「エンジニアの仕事はAIに奪われる」と言われますが、現時点で代替される可能性が高いのは、エンジニアという職種そのものではなく、定型化しやすい一部の業務です。

実装や技術調査、テスト、ドキュメント作成などはAIによって効率化が進んでいます。

一方で、要件定義や設計、顧客との調整、ビジネス課題の整理といった、人の判断が必要な業務は、今後もエンジニアに求められる役割であり続けるでしょう。

そのため、AI時代に活躍し続けるためには、AIを脅威として捉えるのではなく、積極的に活用しながら、自身のスキルや担当領域を広げていくことが大切です。

弊社ESESは、SES（システムエンジニアリングサービス）を展開する企業です。

SESとは、エンジニアがプロジェクトごとに様々な企業の開発現場へ参画し、システム開発やインフラ構築などの技術支援を行う働き方です。

幅広い業界・工程の案件に携われるため、多様な経験を積みながらキャリアを形成しやすい特徴があります。

ESESでは、幅広い案件を取り扱っており、エンジニア一人ひとりのスキルや希望、キャリアプランに合わせて、自身で参画案件を選べる「案件選択制度」を導入しています。

また、スキルアップやキャリアアップを支援する制度も充実しており、将来を見据えたキャリア形成をサポートしています。

AI時代だからこそ、重要なのは変化に対応できる環境で経験を積み続けることです。

今後も市場価値の高いエンジニアとして活躍したい方は、ぜひESESで理想のキャリアを実現してみませんか。