「AIがプログラマーの仕事を奪うのでは？」と不安に感じていませんか？
近年、AI技術の進化が目覚ましく、プログラマーの未来についての議論が増えています。
この記事では、AIエンジニアである筆者が、以下の内容を詳しく解説します。
この記事を読むことで、今後のキャリアに対する不安が軽減され、AI時代に必要なスキルが明確になります。
ぜひ最後まで読んで、未来に向けた具体的な行動を始めましょう。
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プログラマーの仕事がAIに奪われると言われる理由
なぜプログラマーの仕事がAIに奪われると言われているのか、その理由について解説します。
- AIによるプログラムの自動生成が進んできたから
- ノーコード・ローコードの仕組みが整ってきたから
AIによるプログラムの自動生成が進んできたから
AIによるプログラムの自動生成技術は、飛躍的に進歩しています。
OpenAIが開発したChatGPTやGitHub Copilotなどのツールは、日本語の指示や既存のコードベースを元に、人間のプログラマーが書くようなコードを生成できます。
その精度も日進月歩で良くなっているため、「いずれプログラマーが必要なくなるのではないか？」を言われています。
例えば、私が最近経験したケースでは、チームの新人エンジニアがChatGPTを使って、簡単なアルゴリズムを数分で実装してしまったことがありました。
従来であれば、数時間かかるようなコーディングが瞬時にできてしまい、大変驚きました。
こうぼう私は、AIがプログラミングの世界にもたらす変革の大きさを実感させられました。
ノーコード・ローコードの仕組みが整ってきたから
ノーコードやローコードと呼ばれる開発手法が一般的になってきたことが挙げられます。
ノーコード・ローコードの開発は、プログラミングの知識がほとんどなくても、視覚的なインターフェースを使ってアプリケーションやウェブサイトを構築できるようにするものです。
例えば、私が以前関わったプロジェクトでは、総務部門の方々がノーコードツールを使って、簡単なRPAシステムを構築していました。
従来であれば、開発部門に依頼して数日かかるような作業が、一日で完了しました。
このような事例を見ると、確かにプログラマーの仕事の一部が奪われるのではないかと不安に感じる人もいるでしょう。
こうぼうしかし、必ずしもすべての仕事が奪われる可能性は低いと考えています。
なぜなら、プログラマーの仕事はコーディング以外にも多岐にわたるからです。
単純な業務はプログラマーからAIに替わるかもしれませんが、複雑な業務は依然としてプログラマーの専門知識が必要だと考えています。
AIによってなくなる仕事となくならない仕事
AIの進化により、プログラマーの仕事の一部は変化や代替が起こる可能性があります。
ここでは、AIによってなくなる可能性が高い仕事と、AIによってなくならない仕事や、むしろ需要が増す可能性が高い仕事について、具体例を挙げながら解説します。
AIによってなくなる仕事
AIによってなくなる可能性が高い仕事を具体的に紹介します。
- 定型化されたウェブサイトの開発
- 簡単なアプリケーションの開発
- 仕様書どおりの単純なコーディング業務
定型化されたウェブサイトの開発
AIやノーコードツールの進化により、基本的なウェブサイトの構築はほとんど自動化されつつあります。
例えば、私が以前担当していた社内向けのシンプルなポータルサイトの開発は、現在ではAIを活用したウェブサイトビルダーで簡単に作成できるようになりました。
簡単なアプリケーションの開発
定型的で機能が限定されている簡単なアプリケーションの開発も、AIによって自動化される可能性が高いです。
例えば、基本的なTodoリストアプリや簡単な計算機アプリなどは、AIが生成したコードやノーコードツールで十分に作成できます。
仕様書どおりの単純なコーディング業務
明確に定義された仕様に基づいて、単純な機能をコーディングする作業は、AIによって大部分が自動化されつつあります。
例えば、以前は新人エンジニアが担当していたデータ入力フォームの作成やCSVファイルの解析などの作業が、現在ではAIツールを使用することで大幅に効率化できました。
「AIによってなくなる仕事」に共通する特徴は、「定型的」で「創造性をあまり必要としない」という点です。
こうぼう明確なルールや手順が存在し、過去の事例から学習可能な作業は、AIによって代替される可能性が高いでしょう。
AIによってなくならない仕事
AIによってなくならない仕事を具体的に紹介します。
- 仕様策定やシステムの設計などのクリエイティブな業務
- システムやアプリの保守業務
- AIの生成したコードのチェックやテスト業務
仕様策定やシステムの設計などのクリエイティブな業務
システムの全体設計や複雑な業務ロジックの設計など、創造性と深い業務知識を必要とする仕事は、依然としてプログラマーが担う重要な役割です。
例えば、私が最近携わった製造プロセス最適化システムの設計では、工場の実態を深く理解し、様々な制約条件を考慮しながら最適なシステム構成を考案する必要がありました。
このような高度な思考と創造性を要する作業は、AIでは代替が難しいでしょう。
システムやアプリの保守業務
既存システムの保守や改善は、システムの複雑な歴史や背景を理解する必要があるため、人間のプログラマーが担う重要な役割です。
私の経験では、古いシステムの改修作業において、過去の開発経緯や文書化されていない仕様の理解が重要でした。
また他の部署との連携が必要とされ、人でないとできない作業が多くあるため、AIによって代替することは難しいです。
AIの生成したコードのチェックやテスト業務
AIの生成したコードは必ずしも正しいとは限りません。
そのため、コードを検証し、実行環境で問題なく動作するかを確認する作業は、AIの普及とともに需要が高まると考えられます。
AIが生成したコードの品質チェックやバグチェックを行うエンジニアの役割は、今後ますます重要視されるでしょう。
「AIによってなくならない仕事」に共通する特徴は、「創造性」「複雑な文脈理解」「高度な技術知識」が必要という点です。
こうぼう単純なルールでは表現できない複雑な判断や、新しい価値を生み出す創造的な作業は、依然として人間のプログラマーが担うことになると考えています。
プログラマーが将来いなくなるのはウソ！むしろ需要は増えます
「プログラマーの仕事はAIに奪われる」と不安に感じている人もいるでしょう。
しかし、AIが台頭してきたからといって、「プログラマーが将来いなくなる」というは大きな誤解です。
こうぼう私はむしろプログラマーの需要が今後さらに高まると予想しています。
ここではその理由を詳しく解説していきます。
- 日本ではIT人材が足りていない
- デジタル化の需要が拡大している
- AIを導入するにはプログラマーの知識が必要
- 新たな技術領域が出現する
日本ではIT人材が足りていない
日本では長年、IT人材の不足が深刻な問題となっています。
経済産業省の調査によると、2030年には最大約79万人のIT人材が不足すると予測されています。
この数字は、AIの進化を考慮してもなお、大きな不足を示しています。
今の日本の状況を見ていますと、優秀なプログラマーの採用に苦戦する企業は多いです。
特に、AI やクラウドなどの最新技術に精通したエンジニアの需要は非常に高く、給与水準も年々上昇傾向にあります。
デジタル化の需要が拡大している
次に、社会全体のデジタル化の需要が拡大しています。
新型コロナウイルスの影響で、あらゆる産業でデジタル化が加速しました。
今後は深刻な人手不足や残業時間規制により、サービス業や運送業など人手が集まりにくい産業分野では、IT化の流れが加速すると考えています。
こうぼう私が関わっている製造業の現場でも人手不足が深刻です。
工場の生産ラインのデジタル化や、サプライチェーン全体を最適化するためのシステム構築など、大規模なデジタル化プロジェクトが次々と立ち上がっています。
社会全体のデジタル化の波は、プログラマーの需要をさらに押し上げる要因となります。
なぜなら、デジタル化には必ずソフトウェア開発が伴うからです。
AIやロボティクスを活用した自動化システムの導入、ビッグデータ分析基盤の構築、IoTデバイスの連携など、高度な技術を要するプロジェクトが増加しており、それに伴ってプログラマーの需要も高まっています。
AIを導入するにはプログラマーの知識が必要
AIの導入自体がプログラマーの需要を高める要因となっています。
AIを効果的に導入し、運用していくためには、高度な技術知識が不可欠です。
AIが生成したコードを適切に統合し、既存のシステムと連携させるためにも、プログラマーの専門知識が必要です。
セキュリティ、パフォーマンス、スケーラビリティなどの観点から、人間のプログラマーによる検証と調整があってこそ、AIが使い物になります。
また、AI技術自体の発展にも、プログラマーの貢献が不可欠です。
こうぼう新しいAIアルゴリズムの開発や、既存のAIフレームワークの改良、AIモデルの最適化など、AIの進化を支える裏側には、常に優秀なプログラマーたちの努力があります。
新たな技術領域の出現する
最後に、技術の進化に伴って常に新しい領域が生まれることも、プログラマーの需要が減少しない理由の一つです。
過去を振り返ってみると、ウェブ技術の登場、モバイルアプリの普及、クラウドコンピューティングの発展など、新たな技術領域が出現するたびに、それに特化したプログラマーの需要が高まってきました。
技術の進化は、常に新たな専門領域を生み出し、それに伴って新たなプログラマーの需要も生まれるのです。
エンジニアが今後生き残るために必要なスキル・能力
AIの進化とともに、プログラマーに求められるスキルや能力も変化しています。
今後、エンジニアとして活躍し続けるためには、どのようなスキルや能力が必要になるのでしょうか。
ここでは、私の経験と業界の動向を踏まえて、重要なポイントを解説します。
- 幅広いプログラミングスキル
- 高いコミュニケーション能力
- 最新技術を学習し続ける能力
幅広いプログラミングスキル
まず第一に、幅広いプログラミングスキルの習得が重要です。
特定の言語や技術に特化するのではなく、複数の言語やフレームワークを使いこなせることが求められます。
スキルを幅広く身につけることで、技術の変化に柔軟に対応し、常に価値を提供し続けることができます。
高いコミュニケーション能力
プログラミングスキルと同じくらい重要なのが、高いコミュニケーション能力です。
AI時代には、技術的なスキルだけでなく、人間ならではの柔軟なコミュニケーション能力がより重要になります。
こうぼうプロジェクトの成功は技術力だけでなく、チーム内でのコミュニケーションの質に大きく左右されます。
例えば、複雑な要件を顧客から聞き出し、それを技術的な解決策に落とし込む能力や、技術的な内容を非エンジニアにもわかりやすく説明する能力は、プロジェクトの成功に直結します。
具体的には、以下のようなコミュニケーション能力が求められます。
- 要件定義能力：顧客やステークホルダーの真のニーズを理解し、適切な技術的解決策を提案する能力
- チームワーク：多様なバックグラウンドを持つメンバーと効果的に協働する能力
- プレゼンテーション能力：技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明する能力
- ドキュメンテーション：複雑なシステムや処理を明確かつ簡潔に文書化する能力
コミュニケーション能力はAIに代替が難しい、人間ならではのスキルであり、今後ますます重要性が高まるでしょう。
最新技術を学習し続ける能力
最後に重要なのが、常に学び続ける能力です。
技術の進化スピードが加速する中、現在のスキルセットだけで長期的にキャリアを維持することは困難です。
こうぼう私自身、9年のキャリアの中で、技術の変化に追いつくために常に学習を続けてきました。
業務外でも積極的に新しい技術にチャレンジすることが、エンジニアとしての市場価値を維持・向上させる上で非常に重要です。
効果的な学習のためには、以下のようなアプローチが有効です。
- 継続的な自己学習：オンラインコース、技術書籍、技術ブログなどを活用した日々の学習
- ハンズオン経験：個人プロジェクトやソースプロジェクトへの参加を通じた実践的な学習
- 技術コミュニティへの参加：勉強会やカンファレンスへの参加、オンラインフォーラムでの情報交換
- メンターシップ：経験豊富なエンジニアからの指導や助言を受ける
これらの学習アプローチを組み合わせることで、常に最新の技術動向をキャッチアップし、市場価値の高いエンジニアとして活躍し続けることができるでしょう。
ChatGPTを使ったAI活用策
ここまで、AIの進化がプログラマーの仕事に与える影響について詳しく見てきました。
では、実際にAIの中でも、特に最近注目を集めているChatGPTを、プログラミングの仕事に活用する具体的な方法を紹介します。
- 日本語で指示してコードを書いてもらう
- エラーを解消してもらう
- ドキュメントを作成してもらう
- コードレビューを効率化する
日本語で指示してコードを書いてもらう
ChatGPTの最大の特徴は、日本語での対話を通じてプログラミングタスクを実行できることです。
コーディングでの活用はもちろん、新しい言語やフレームワークの学習時にも非常に有効です。
例えば、私が最近取り組んでいるPythonを使用したWebアプリケーション開発では、以下のようにChatGPTを活用しました。
- 「Pythonを用いてカウンターコンポーネントを作成してください。増加、減少、リセットボタンを含めてください。」と指示する。
- ChatGPTが生成したコードを確認し、必要に応じて追加の質問や修正を依頼する。
- 生成されたコードを実際のプロジェクトに組み込み、動作を確認する。
このアプローチにより、簡単なモジュールであれば、数分で実装することができました。
ただし、生成されたコードをそのまま使用するのではなく、必ず内容を理解し、必要に応じて最適化することが重要です。
エラーを解消してもらう
プログラミング中に遭遇するエラーの解決にも、ChatGPTは非常に役立ちます。
エラーメッセージをChatGPTに提示し、解決策を尋ねることで、迅速にエラーを修正できます。
例えば以下のようにエラー解消のためChatGPTを活用できます。
- 「次のエラーが発生しました。エラーの原因を示し、修正後のコードを提供してください。」と指示する。
- エラーが発生したコードとエラー内容を投稿する。
- ChatGPTが内容を確認し、修正後のコードを提供してくれます。
- エラーの原因を確認し、必ずその内容を理解し、潜在的な副作用がないかを確認します。
エラー解決においてもChatGPTを使うことで効率的に開発ができます。
ドキュメントを作成してもらう
コードやシステムのドキュメント作成も、ChatGPTを活用できる重要な領域です。
特に、複雑なロジックや処理の説明、APIドキュメントの作成などに有効です。
例えば以下のようにChatGPTを活用しました。
- 既存のコードの一部をChatGPTに提示し、「このコードの機能と処理の流れを説明してください」と指示する。
- ChatGPTが生成した説明を提供してくれます。
- 人が内容を確認し、必要に応じて詳細や具体例を追加で依頼します。
- さらに生成された説明を基に、人間が理解しやすいドキュメントを作成します。
このアプローチにより、複雑なシステムの理解と文書化のプロセスを大幅に効率化することができました。
コードレビューを効率化する
コードレビューは、ソフトウェア開発プロセスにおいて品質を確保する重要なステップです。
ChatGPTは、このコードレビューのプロセスを効率化する強力なツールとなり得ます。
私は以下のようにChatGPTをコードレビューに活用しています。
- レビュー対象のコードをChatGPTに提示し、「このコードの潜在的な問題点や改善点を指摘してください」と依頼する。
- ChatGPTが指摘した問題点や改善提案を確認する。
- エンジニアが、ChatGPTの指摘を参考にしながら、より深い文脈や要件を考慮してレビューを行う。
- さらに疑問点をChatGPTに質問すれば、コード理解を深めることができます。
基本的なコーディング規約違反や潜在的なバグをより迅速に発見し、エンジニアはより高度な設計の妥当性や最適化の余地などに集中できるようになります。
こうぼう以上のようにChatGPTを活用すれば、効率的にプログラム作成やデバック、改良が可能になります。
しかし、ChatGPTはコードの全体的な文脈や事業要件を完全には理解していないため、その指摘を鵜呑みにせず、最後はエンジニアが判断することが重要です。
AIが学べるおすすめプログラミングスクール
これまで見てきたように、AIに仕事を奪われると恐れるのではなく、AIと共存してAIを活用していくことが重要となります。
こうぼうAIを使いこなすスキルを身につけることで、エンジニアとしての価値を高めてくれるでしょう。
ここではAIが学べるおすすめのプログラミングスクールを紹介します。
各スクールは、それぞれ独自のアプローチでAI技術を含むエンジニアリングスキルの習得をサポートしています。
自身のキャリア目標、学習スタイル、予算などを考慮して、最適なスクールを選ぶことが大切です。
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