2025.12.17
「AIに仕事を奪われるのではないか」——そんな不安を抱えているエンジニアの方は少なくありません。
しかし結論から言えば、エンジニアの仕事が完全になくなることはありません。ただし、職種によってAIの影響度は大きく異なり、求められる役割も確実に変化しています。
この記事では、2025年最新データをもとに、職種別のAI影響度を徹底分析し、AI時代でも市場価値を高めるための5つの具体的な生存戦略をご紹介します。
「AIが進化すれば、自分の仕事はどうなるんだろう」——そんな不安を感じているエンジニアの方は、決してあなただけではありません。この章では、最新の調査データをもとに、エンジニアの仕事が本当にAIでなくなるのか、そして海外と日本の状況の違いを見ていきましょう。
現役エンジニアの約70%がAIの進化によるキャリアへの影響に不安を感じていると回答しています。（ラクスパートナーズ）
不安の主な理由は3つです。
・GitHub CopilotやCursorといったAIコード生成ツールの急速な普及
・自動コード生成の精度が飛躍的に向上していること
・2025年10月にアマゾンがAIによる業務自動化を理由に1万4000人の削減を発表
これらの状況を見れば、不安を感じるのは当然のことです。
結論から申し上げます。エンジニアの仕事は、完全になくなることはありません。
その根拠は3つあります。
① ガートナー予測：2028年まで75%が「協働」
調査会社ガートナーは、2028年までに全エンジニアの75%がAIと「協働」する働き方を継続すると予測しています。注目すべきは「置き換え」ではなく「協働」という言葉です。これは、AIがエンジニアの仕事を奪うのではなく、エンジニアがAIを道具として使いこなす時代が来ることを意味しています。
② 求人倍率：10倍台を維持
2025年のエンジニア（IT・通信）の転職求人倍率は10倍台を維持しています。これは、求職者1人に対して10件以上の求人がある状態です。もしAIがエンジニアの仕事を本当に奪っているのであれば、この数字は下がるはずです。（パーソルキャリア）
③ 経済産業省：2030年に79万人の人材不足
2030年には最大79万人のIT人材が不足するとされています。AIが進化しても、それを開発・運用・活用する人材は必要であり、むしろ需要は増え続けているのです。
一方で、見逃せないデータもあります。米ワシントンポスト紙の報道によると、米国のコンピュータープログラマーの雇用数は過去2年間で27.5%減少しました。
主な理由は、単純なコーディング業務がAIに置き換わっていることです。特にエントリーレベルのプログラマーが担当していた、既存パターンの組み合わせで実装できる業務は、GitHub CopilotやChatGPTで代替可能になりました。しかし、減少しているのは「Computer Programmer（プログラマー）」という特定の職種であり、「Software Developer（ソフトウェア開発者）」は逆に25%の成長が予測されているのです。
この違いは、単純なコーディング作業だけを行うプログラマーの需要は減少していますが、設計・アーキテクチャ・問題解決ができる開発者の需要は高まっているということです。
転職エージェントとして多くの企業と接する中でも、「コードが書けるだけ」のエンジニアより、「要件を理解し、適切な設計ができる」エンジニアを求める声が強くなっていることを実感しています。
ここまでのデータから見えてくるのは、「エンジニアの仕事はなくならないが、役割は大きく変わる」という事実です。
具体的には、AIが「作業」を担当し、人間が「判断・検証」を担当するという役割分担になっていきます。実際の現場でも、この変化は既に始まっています。ある企業の開発チームでは、GitHub Copilotの導入によってコーディング時間が50%削減されました。削減された時間は、設計品質の向上、コードレビューの徹底、テストケースの充実など、より高度な業務に充てられています。
これは決してネガティブな変化ではありません。むしろ、単純作業から解放され、よりクリエイティブで価値の高い業務に集中できるようになると言えるでしょう。
「自分の職種は、どれくらいAIの影響を受けるんだろう？」——これは、多くのエンジニアが知りたい情報でしょう。一口に「エンジニア」と言っても、職種によってAIの影響度は大きく異なります。この章では、主要なエンジニア職種を4つのグループに分け、それぞれのAI影響度と今後の展望を解説していきます。
最もAIの影響を受けやすいのが、プログラマーやWebエンジニアです。
コード生成AI（GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT）の直撃を受けており、簡単なWebサイトや定型的なアプリケーションであれば、AIが数分でコードを生成できるようになっています。ログイン機能、検索機能、データの一覧表示など、多くのWebアプリケーションで共通する機能は、AIが過去の膨大なコード事例から学習し、適切なコードを提案できます。さらに、Webflow、Shopify、WordPressなどのノーコード・ローコードツールを使えば、プログラミング知識がなくてもWebサイトを構築できるようになりました。
ただし、需要がゼロになるわけではありません。複雑な要件定義や設計は、依然として人間の判断が必要です。単純なコーディングだけを行うプログラマーの需要は減るが、AIが生成したコードにバグがないか検証し、パフォーマンスを最適化し、セキュリティの脆弱性をチェックする作業は、むしろ需要が増えています。
関連記事：プログラマーの仕事は本当になくなる！？AI時代の将来性と必要なスキルを解説
フロントエンドエンジニアやアプリ開発エンジニアは、中程度の影響を受けると予想されます。
近年、Figma AIやVercel v0といったツールを使えば、デザインカンプからHTML/CSS/JavaScriptコードを自動生成できるようになりました。また、Tailwind CSSやBootstrapといったCSSフレームワークの普及により、デザインの実装難易度も下がっています。
しかし、フロントエンドエンジニアには、AIでは代替できない重要なスキルがあります。
・デザイン×実装の両方を理解していること
・UX設計やユーザー行動分析の知識
・パフォーマンス最適化の専門知識
転職市場を見ても、「UI実装だけ」のエンジニアより、「UX設計からパフォーマンス最適化まで一貫して対応できる」エンジニアの市場価値が高まっています。
インフラエンジニアは、AIの影響を比較的受けにくい職種です。
インフラエンジニアがAIの影響を受けにくい理由は主に3つあります。
・障害対応には経験と判断力が重要
・システム全体の設計は複雑な要件と制約のバランスが必要
・セキュリティは予測不可能な攻撃への対応が求められる
確かに、TerraformやAnsibleといったインフラ自動化ツールは普及していますが、これらは「決まった手順」の自動化には優れている一方、障害時の「その場の判断」や、新しい要件に対する「最適な構成の設計」は、依然として人間の領域です。
2025年時点でも、インフラエンジニアの案件は安定して供給されています。ただし、オンプレ保守のみの案件は減少傾向にあります。この先数年間はオンプレからクラウドへの移行プロジェクトが多く存在します。転職相談に来られる若手エンジニアの方には、「現場でオンプレの知識を実務で習得しながら、並行して独学でクラウド（AWS・Azure）の知識を付けていく」ことを強くお勧めしています。オンプレとクラウドの両方を理解しているエンジニアは、移行プロジェクトで特に重宝され、年収が100万円以上アップするケースも珍しくありません。
関連記事：Terraformとは？5分で分かるインフラ自動化ツールの基本
最もAIの影響を受けにくいのが、皮肉にも、AI・機械学習エンジニアです。
なぜAI開発者がAIに置き換えられないのか。3つの理由をお伝えします。
・AIを作る側は、AIの限界と弱点を理解している
・ビジネス課題をAIで解決できるか判断するのは人間
・新しいアルゴリズム開発・研究は創造的業務
AI・データサイエンス分野の人材需要は2030年まで拡大し続けると予測されています。転職市場でも、AI・機械学習エンジニアの求人は増加傾向にあり、平均年収は600万円～800万円、経験豊富なエンジニアでは1000万円を超えるケースも珍しくありません。
ただし、この分野では、数学（線形代数、微積分、統計学）やアルゴリズムの深い知識が必要なため、AI・機械学習エンジニアへのキャリアチェンジは難易度が非常に高いです。
職種に関わらず「AI時代に評価されるエンジニア」には共通する特徴があります。この章では、市場価値が高いエンジニアの3つの特徴を解説します。重要なのは、AIに「使われる側」ではなく「使う側」になることです。
AI時代に評価されるエンジニアの第一の特徴は、AIを道具として使いこなせることです。
重要なのは、AIが生成した結果をそのまま使うのではなく、それを適切に評価・修正できる能力です。AIの出力が正しいか、セキュリティ上の問題はないか、パフォーマンスは最適か——これらを判断できることが、「使いこなす」ということです。
GitHub Copilotに関する研究では、開発者のタスク完了時間が最大55%短縮されたケースや、富士通の事例では利用者の20%以上が作業時間の短縮効果を実感したと報告されています。
AI時代に評価されるエンジニアの第二の特徴は、ビジネス視点で提案できることです。
従来のエンジニアに求められていたのは、「与えられた要件を正確に実装すること」でした。しかし、AI時代には、「そもそも何を実装すべきか」から考えられるエンジニアが求められています。なぜなら、実装そのものはAIが支援してくれるからです。コードを書くことの難易度が下がった今、差別化できるのは「何を作るべきか」を考える能力なのです。
転職市場のデータを見ると、実装のみのエンジニアは年収400万～500万円台、提案・設計もできるエンジニアは年収600万～800万円台です。つまり、ビジネス視点を持つことで、年収が200万円以上アップする可能性があるのです。
ビジネス視点を身に付ける方法
「なぜ」を3回問う習慣をつける
能追加の依頼が来たら、「なぜこの機能が必要なのか」「なぜこのタイミングなのか」「なぜこの仕様なのか」と問い続けることで、ビジネス背景が見えてきます。
顧客やユーザーと直接話す機会を作る
営業やカスタマーサポートのミーティングに参加し、現場の声を聞くことで、「何が本当の課題か」が見えてきます。
AI時代に評価されるエンジニアの第三の特徴は、専門性とAI知識を掛け合わせていることです。
市場価値を高める上で重要なのは、「希少性」です。誰でもできることは、市場価値が低くなります。逆に、できる人が少ないスキルは、高く評価されます。ここで効果的なのが、インフラ × AI = MLOpsエンジニア、セキュリティ × AI = AIセキュリティエンジニア、といった2つのスキルを掛け合わせる戦略です。
ここで必要なのは、AI研究者レベルの深い知識ではなく、AIを活用できる実務レベルの理解です。まず、自分の専門分野でAIがどう活用されているか調べることから始めましょう。
前章で「AI時代に評価されるエンジニアの特徴」を見てきましたが、「では、具体的に何をすればいいの？」という疑問をお持ちでしょう。この章では、今日から実践できる5つの具体的な対策をご紹介します。
最初の対策は、AI開発ツールを今すぐ使い始めることです。まずは、以下の3つのツールから始めてみましょう。すべて無料プランがあります。
GitHub Copilot
コード補完とコード生成を支援するツール。VSCodeやVisual Studioに統合して使えます。
ChatGPT
コード生成、デバッグ支援、ドキュメント作成など、幅広く活用できます。
Cursor
AI統合型のコードエディタ。ChatGPTのような対話形式でコードを編集できます。
重要なのは、AIに丸投げするのではなく、AIを賢く使いこなすことです。AIの出力を適切に評価し、必要に応じて修正する能力が、これからのエンジニアには必須になります。
第二の対策は、コーディングだけでなく、上流工程の経験を積むことです。
AI時代にはコーディング業務の比重が下がり、設計・要件定義の比重が上がります。だからこそ、今のうちから上流工程に関わる経験を積んでおくことが重要です。
現場でできる3つのアクション
① 要件定義の会議に同席させてもらう
② 設計書のレビューを申し出る
③ 小規模機能の要件定義から担当する
もし現在の環境で上流工程に関われる機会がないなら、社内異動やプロジェクト変更を検討してみましょう。上司に相談するときは、「要件定義や設計の経験を積んで、より価値の高い仕事ができるようになりたい」と具体的に伝えましょう。
第三の対策は、AIの影響を受けにくい分野を学ぶことです。
前章で解説したように、インフラやセキュリティは、AIの影響を比較的受けにくい分野です。もし現在、AIの影響を強く受ける職種（プログラマー、Web開発等）にいるなら、これらの分野へのスキルシフトを検討してみてください。
ただし正直に申し上げると、職種転換は簡単な道ではありません。「3ヶ月で転職可能」という情報もありますが、それは基礎習得の期間であり、実務レベルで通用するには、毎日2～3時間の学習を半年以上継続し、実際に手を動かしてポートフォリオを作る必要があります。学習には、Udemy、AWS公式トレーニング、YouTubeなどのオンラインサービスが役立ちます。
第四の対策は、資格を取得してスキルを可視化することです。
転職市場においては、資格は依然として有効な武器です。特に、実務経験が浅い場合や、異なる分野にチャレンジする場合には、資格が「最低限の知識がある」ことの証明になります。
転職市場で評価される資格TOP5
① AWS認定ソリューションアーキテクト（アソシエイト）
② LPIC-1・LPIC-2（Linux技術者認定）
③ CCNA（Cisco Certified Network Associate）
④ 情報処理安全確保支援士（旧セキュリティスペシャリスト）
⑤ Google Cloud認定資格（Professional Cloud Architect等）
資格を持つ候補者は、持たない候補者と比べて書類選考通過率が約1.5倍高く、平均年収が50万円高いというデータがあります。
ただし、注意点もあります。ITパスポートは企業ニーズが低いため、転職でのアピールには不向きです。転職相談では、「今の職種・目指す職種に合った資格を1つ選び、3ヶ月で取得する」という計画をお勧めしています。
第五の対策は、転職エージェントで自分の市場価値を確認することです。
「まだ転職するつもりはないんだけど…」と思われるかもしれません。しかし、転職エージェントは「転職しなくても相談できる」ことを知っていますか？
転職エージェントを活用するメリット
① 今の年収が市場平均より低いか分かる
② 自分のスキルで狙える企業・年収帯が明確になる
③ 現職に留まる判断材料にもなる
転職エージェントの選び方についてお伝えします。まず、IT業界専門のエージェントを選びましょう。あなたがインフラエンジニアやSES企業所属の方なら、インフラ案件やSES案件に強いエージェントを選びましょう。
ここまで、AI時代を生き抜くための戦略と具体的な対策を見てきました。この章では、実際にこれらの対策を実践し、AI時代に転職で成功した3つの事例をご紹介します。
Iさんは、SES企業でSalesforceの導入・運用を2年間担当していましたが、AIによるローコード開発の加速を目の当たりにし、自身の将来のキャリアへの不安を感じ転職を決意しました。転職活動中は基本情報技術者試験の勉強を継続し、約2ヶ月間で3社の面接を経て内定を獲得しました。
選考では、Azure連携で直面した問題の解決事例を具体的に説明できたことに加え、「AIツールをどう活用して学習効率を上げているか」を語れたことが評価されました。現在は年収100万円アップを実現し、開発とインフラの両方のプロジェクトに携わっています。
Tさんは、SES企業でVMwareを使用した仮想化環境の設計・構築・運用を担当していましたが、AI自動化の進展により、クラウドスキルがなければ将来的な市場価値が下がるという危機感を抱き、転職を決意しました。転職前の1年半は業務と並行してAWSの学習を進め、AWS認定CCP、SAA、SAPを取得しました。学習にはChatGPTを活用し、理解の整理や設計観点の補強を行っていました。
選考では、MLOps基盤や自動化を前提としたインフラ設計への関心、そして継続的に学習を続ける姿勢が評価され、年収は60万円アップを実現しました。現在は、AWSクラウドとオンプレミスを組み合わせたハイブリッド環境のプロジェクトに携わっています。
転職エージェントとして多くのエンジニアを支援してきましたが、AI時代に転職を成功させる方には3つの共通点があります。
①AIツールを実務で積極的に活用している
ChatGPTやGitHub Copilotを学習やコーディングに取り入れ、「AIを使いこなしている」という実績を面接で語れる方は、確実に評価されています。
②学んだことを具体的な成果として可視化している
資格取得、GitHubへのコード公開、技術ブログでの発信など、「手を動かしている証拠」を示せる方が、書類選考を通過しやすい傾向にあります。
③自己成長意欲を持ち続けている
特に駆け出しエンジニアの場合、実務経験が浅くても、「継続的に学習している姿勢」を示すことで、ポテンシャルを評価してもらえます。
AI時代だからこそ、AIを使いこなし、成果を見せ、学び続けることが市場価値を高める最短ルートなのです。AIを恐れるのではなく、AIを活用する側に回ることが成功の鍵になります。
AIの進化によって、エンジニアの仕事が完全になくなることはありません。ただし、求められる役割は確実に変化しています。単純なコーディング作業はAIが担い、人間は設計・判断・検証といったより高度な業務に集中するようになります。
「AIを使いこなす側」に回ったエンジニアは、キャリアも年収も着実に向上しています。AI時代は変化の大きい時代ですが、変化はチャンスでもあります。もし今、キャリアに不安を感じているなら、まずは無料のAIツールを試してみること、そして転職エージェントに相談して自分の市場価値を確認することから始めてみてください。
この記事で紹介した戦略を実践し、「AIを使う側」のエンジニアとして、新しい時代を切り開いていきましょう。
