AIがあれば、もうエンジニアはいらないの？
結論から言うと、いらなくはなりません。ただし役割は変わります。AIが実際に代われている部分と、代われていない部分を、データを見ながら整理します。
AIがコードを書けるなら、エンジニアはもう要らないのでは。よく聞く疑問です。結論から言うと、要らなくはなりません。ただし、やることは大きく変わりました。感想ではなく、調査データを見ながら整理します。
まず結論
結論として、エンジニアが要らなくなることはありません。ただし、やることは大きく変わります。
もう少し正確に言うと、こうです。
- 「言われたとおりにコードを書く」仕事 → AIがかなりの部分を担うようになった
- 「これで本当に大丈夫かを判断する」仕事 → むしろ重要性が上がった
つまり、手を動かす部分が減って、判断する部分が増えたというのが実際の変化です。
「いらなくなった」と言われる理由
そう言われるのには、理由があります。実際に大きく変わった部分があるからです。
以前は、簡単なWebページを1つ作るのにも、文法を覚え、環境を整え、何時間もかける必要がありました。今は「こういうページを作って」と伝えるだけで、数分で出てきます。
この変化は本物です。 「AIは大したことない」と言うつもりはありません。
実際、AIコーディングツールを使っている人の内訳を見ると、すでにこうなっています。
63%
AIコーディングツールの利用者のうち、開発者ではない人の割合です。企画職、マーケティング担当、創業者、デザイナーなどが含まれます。
利用者の半分以上が、もうエンジニアではありません。 これは大きな変化です。
実際にAIが代われている部分
正直に挙げます。次の作業は、AIがかなりの精度でこなします。
- 決まった形のページを作る
- よくある機能（ログイン画面、入力フォーム、一覧表示）を作る
- エラーの原因を調べる
- 書いたものを整理し直す
- 使い方を調べる
特に「調べる」作業への効果が大きいです。 以前は英語の資料を何時間も読んでいた作業が、質問して数十秒で終わります。
代われていない部分
一方で、代われていない部分があります。ここが本題です。
1. 「これで大丈夫か」の判断
いちばん大きいのがこれです。AIは、頼まれていないことを考えません。
「予約フォームを作って」と頼めば、予約フォームは作られます。でも「他の人の予約が見えないようにして」と言わなければ、その配慮は入らないことがあります。
そして問題は、この抜けが画面上ではわからないことです。見た目は完璧に動いています。
65%
AIに任せて作られたアプリのうち、調査で弱点が見つかったものの割合です。半数以上には、放置すると危ない重大な問題が含まれていました。
さらに、こういう数字もあります。
48%
AIが書いたコードを「必ず確認している」開発者の割合です。裏返すと、半数以上は確認しないまま進めていることになります。
問題が起きやすい状況と、それを見つける目が足りていない状況が、同時に起きています。 だから「確認できる人」の価値が上がっています。
2. 全体をどう組み立てるかの判断
AIは、頼まれた範囲の中では良い答えを出します。でも**「そもそもこの作り方でいいのか」という問いには弱い**です。
同じところを何度も直しているのに直らない、という状況に入ったとき、原因は「作り方の方向自体が間違っている」ことが多くあります。AIに何度聞いても、同じ方向の答えしか返ってきません。
3. 止まったときに直すこと
作ったサービスが動かなくなったとき、何が起きているのかを突き止めて復旧する作業です。
これは、動いているシステム全体を理解している人でないと難しい仕事です。
4. 人と話して決めること
「本当は何が欲しいのか」を、依頼した人自身もわかっていないことがよくあります。それを対話しながら明らかにしていく仕事は、今も人間のものです。
自分とAIでできることが多い
- 自分や友達だけで使うツール
- 学校や会社の中だけで使うツール
- アイデアを試すための試作品
- 利用者が少ない小さなサービス
専門家の知識が重要になる
- 他人の個人情報を預かる
- お金のやりとりをする
- 利用者が一気に増えたとき
- 動かなくなったときの復旧
役割はどう変わるか
まとめると、こういう変化です。
| これまで | これから | |
|---|---|---|
| 書く | 自分で全部書く | AIに書かせて、確認する |
| 調べる | 資料を何時間も読む | 聞いて確かめる |
| 判断する | 経験で判断する | 重要性が上がる |
| 設計する | 経験で組み立てる | 重要性が上がる |
| 教える | 文法を教える | 判断の仕方を教える |
手を動かす部分が減り、判断する部分が残った。 これが正確な整理だと考えています。
「代われていない部分」を、自分で確かめる方法
抽象的に書いても実感が湧かないので、実際に試せる形にします。
AIに何か作らせたあと、次を聞いてみてください。答えられない、または間違えることが多い領域が、そのまま「代われていない部分」です。
今作ってもらったものについて、次を教えてください。
1. 利用者が10倍に増えたとき、最初に問題になるのはどこですか
2. この作りだと、後から変更しにくくなるのはどの部分ですか
3. 今の実装で、他人のデータが見えてしまう可能性はありますか
URLの番号を書き換えられた場合も含めて答えてください
4. 本番で運用するとき、監視しておくべきものは何ですか
3番は、明示的に聞けば答えます。 つまり、聞かなければ考えないということです。ここが「代われていない」ことの実体です。
1番・2番・4番は、答えが返ってきてもそれが妥当かどうかを判断するのは人間です。判断材料を出すことと、判断することは別の仕事です。
何を学べばいいのか、具体的に
「判断できるようになれ」と言われても、範囲がわからないと動けません。最低限これだけです。
- データがどこに保存され、誰が読めるのか
- ログインした人とそうでない人で、何が変わるのか
- 隠すべき情報（鍵・パスワード）が、どこに置かれているか
- 後から変えにくいのはどこか（データの持ち方は変えにくい）
それぞれの中身はデータベースとは？非エンジニアが知っておくべき最小限のことにまとめました。
非エンジニアにとっての意味
この記事を読んでいる人の多くは、エンジニアではないと思います。だから、あなたにとっての意味を書きます。
自分で作れる範囲は、確実に広がりました。 小さなツールや試作品なら、自分で作って公開できます。
一方で、「どこから先は自分でやらないか」を知っておく必要があります。 ここを知らずに進むと、事故が起きます。
そして、この線引きがわかること自体が、これから価値を持ちます。作れることより、判断できることのほうが希少になっていくと考えています。
よくある質問
Q. 今からプログラミングを学ぶ意味はありますか？ A. あります。ただし目的が変わりました。書けるようになるためではなく、判断できるようになるためです。
Q. エンジニアの数は減りますか？ A. わかりません。ただ、これまでの歴史では、道具が便利になった分野は縮小せず、むしろ作られるものの総量が増えてきました。
Q. 具体的にAIが苦手なことは？ A. Claude Codeでも難しいことは何？で5つの領域を挙げています。
Q. 何を学べばいいですか？ A. 文法より先に、データがどこに保存され、誰が見られるのかという考え方です。これがわかるだけで、危ない作り方をかなり避けられます。
まとめ
- エンジニアが要らなくなることはない。ただし役割は変わる
- AIが代われたのは「言われたとおりに書く」「調べる」部分
- 代われていないのは**「これで大丈夫かの判断」「全体の組み立て」「復旧」「対話」**
- 利用者の63%はもうエンジニアではないが、同時に65%のアプリに弱点が見つかっている
- 作れる人が増えるほど、判断できる人の価値は上がる