AI時代、エンジニアの仕事は減るのか？COACHTECH運営者が語るエンジニアの生存戦略

Q1. AIによって、実際に減りつつある仕事とは？

AIによるコード生成の精度は年々向上しており、実際の開発現場では、人が行っていた作業の一部がAIに置き換わり始めているという声もあります。まずは、AIによって減少しつつある仕事について教えてください。

A.    定型化された実装作業は、AIに奪われていく可能性が高い

単純なCRUD開発やテンプレートベースの実装、決まったパターンの修正作業、あるいは仕様が明確に決まっている画面の量産といった業務は、効率化が一気に進む可能性があります。


ただし誤解してほしくないのは、コードが書けるということは、その裏側にある仕組みや設計意図を理解しているということでもある、という点です。

「理解している」という土台があるからこそ、AIが出力したコードが正しいのか、意図とズレていないかを判断できますし、AIにより的確な指示を出し、精度の高いアウトプットへとつなげていくこともできます。

この役割自体は、AIがどれだけ進化してもなくなることはありません。


定型作業がAIに置き換わることで、エンジニア一人ひとりがより多くの案件、より幅広い領域に関われるようになるからです。

Q2. 逆に、AI時代に増えている仕事とは？

定型的な作業がAIに置き換わっていく一方で、「AIでは代替しにくい仕事」の重要性が増しているとも言われています。

実際の開発現場では、どのような役割の価値が上がっているのでしょうか？

A.    顧客の要望を形にする「上流から実装までの一貫開発」

需要が高まっているのは、お客さまと直接会話をしながら要件を整理し、実装までを一気通貫で担う仕事です。何を作るべきかを見極め、それをそのまま形にしていく――この上流から下流までをつなぐ仕事は、AIでは対応できません。


また、システム全体の深い構造理解を前提とした、現場密着型の開発・運用についても需要が高まっています。

AIのアウトプットを現場に合った形へ調整するには、技術的な知識や実務経験が欠かせません。

前回お話ししたFDE（Forward Deployed Engineer）のように、現場に入り込み、お客さまと一緒に課題を整理しながら解決策を形にしていく役割は、その代表例だと考えています。

Q3. なぜ「コードが書けるだけ」では差別化しにくくなるのでしょうか？

第1回から第8回までを通じて、「技術力だけでは足りない」というお話が何度も出てきました。

AI時代において、コードを書くスキルだけでは差別化しづらくなるのはなぜなのでしょうか。

A・ 「コードが書ける」ことは前提条件

AIの登場によって、一定レベルのコードは誰でも生成できるようになりました。これは「仕様通りにコードを書く」という行為そのものの希少価値が下がり、技術的なハードルが均質化されたことを意味します。

これからの時代は「どのように書くか（実装）」ではなく、「なぜその設計にするのか」「どの技術を組み合わせ、どうやってビジネスの課題を解決するのか」という、意思決定と選択のプロセスにこそ本質的な価値が移ってきています。


精度の高い判断を行うには、目の前の要件だけでなく、その背景にある事情や制約まで理解できなければなりません。

AI時代には、これまでの連載でも触れてきたFDE的な考え方、すなわち、現場に深く入り込み、本当に必要なものを見極めて形にしていく姿勢の有無が、他者との差別化においては重要なポイントとなるでしょう。

Q4. AI時代、未経験エンジニアが最初に身につけるべき力とは？

AIによって開発のハードルが下がった今、「まず何を身につけるべきなのか」が分かりにくくなっている方も多いと思います。

未経験からエンジニアを目指す人に対して、最初に意識してほしい力はありますか？

A.    未経験者が最初に鍛えるべきは「コミュニケーション力」──相談する力、言語化する力

未経験からエンジニアを目指す方にまず身につけてほしいのは、本質的な「コミュニケーション力」です。

実際の開発現場において、あらゆる課題を一人だけで完結できるエンジニアは存在しません。分からないことを整理し、必要な情報を集め、適切なタイミングで周囲に相談できる力は、AI時代になっても変わらず必要です。

また、相談する上では、相手と適切に意思疎通できる力を備えていることが前提となります。エンジニアには、相手の意図を正しく汲み取れる力、自身の思考を相手に伝わる言葉に変換する力も必要です。


AIから意図通りの高度なアウトプットを引き出すためには、自身の頭の中にある曖昧なイメージを論理的に整理し、的確な指示として言語化することが必須となります。

Q5. AI時代でも、フリーランス需要はなくならないのでしょうか？

AIの発展によって、フリーランスエンジニアの仕事が減っていくのではないかと不安を感じる方も少なくありません。

一方で、企業側の開発ニーズそのものは、むしろ増えているようにも見えます。今後のフリーランス市場は、どのようになっていくとお考えですか？

A.    企業にとってフリーランスの価値は上がる

AI時代が本格化するからこそ、企業にとってフリーランスという外部パートナーの存在意義は一段と高まっていくと考えられます。

技術革新のスピードが激しい現代において、従業員を雇用し続けることは固定費リスクやコストとなりかねません。

AIの普及によって開発効率が高まっているからこそ、「必要な時に、必要な人材を確保したい」というニーズは、今後さらに広がっていくはずです。


じっくり育成しながら長期的に組織を担ってほしいのであれば正社員、開発力は必要だが即戦力がほしいという場面であればフリーランス、というように、使い分けが進んでいきます。

正社員とフリーランスを経営や現場の目的に応じて組み合わせることで、企業は開発スピードやコストを最適化しやすくなるのです。

そしてこれによりエンジニア側も、働き方の選択肢が多様化します。

正社員として働きながら、副業としてフリーランス的に開発案件へ関わる、などの働き方が自然と増えていくのではないでしょうか。

Q6. COACHTECHは、AI時代にどんなエンジニアを育てようとしているのでしょうか？

ここまで、AI時代における学習の仕方や実務経験の積み方、仕事の変化について伺ってきました。

連載最終回となる今回は、COACHTECHが目指す人材育成の方向性についてお聞かせください。

A.    「TKK」と「日本流FDE」を体現し、現場の課題を解決できるエンジニア

COACHTECHが目指しているのは、単にコードを書ける人ではなく、現場の課題を解決できるエンジニアの育成です。


AIがどれほど進化し、高度なコードを生成できるようになったとしても、この「TKK」を備えた人材の価値が揺らぐことはありません。

探究心を持って学び続け、現場の課題に向き合いながら解決へと導き、そして人と協力し合える――そうした力を備えたエンジニアを一人でも多く育てていくこと。これこそが、COACHTECHの果たすべき役割だと考えています。

そしてもう一つの軸としているのが、現場の最前線に立って顧客に伴走する「FDE」の思想を持ったエンジニアの育成です。

ただし、私たちが育てたいのは、海外のビジネスモデルをそのまま日本に当てはめただけのFDEではありません。目指すのは、日本のビジネス環境や文化に根ざした「日本流のFDE」の育成です。


そうした日本人ならではのきめ細やかさや、おもてなしの心、真摯な姿勢を最大限に活かした、「真に必要とされるFDE」を、私たちは社会に送り出したいと考えています。

まとめ

ここまで見てきたように、AIの進化によってエンジニアの仕事が全くなくなることはありません。

減っていくのは「コードを打つだけ」の仕事であり、要件を整理し本質的な課題を見極める力、現場に深く入り込んで顧客と向き合う力、そして人にもAIにも通じる「言語化力」を備えた人材の価値はより一層高まっていくのです。

とはいえ、これからエンジニアを目指す人にとって、技術力・実務経験・コミュニケーション力を一から身につけるのは簡単ではありません。

そこでCOACHTECHでは、この壁を越えるための仕組みを用意しています。

カリキュラム後半の模擬案件開発では、専属コーチとの週次ミーティングを通じて、要件定義から納品までの一連の流れを実践形式で経験。座学だけでは身につきにくい「現場感覚」を、実務さながらの環境で養うことが可能です。


COACHTECHは、すべての受講生が理想のキャリアに向けた第一歩を踏み出せるよう、一人ひとりの歩みに合わせて伴走します。