「AIに仕事を奪われる」は本当？エンジニアがなくならない理由と、未経験・経験者が目指せるキャリア戦略

はじめに：なぜ「仕事がなくなる」と言われるのか

「AI　仕事　なくなる」。こうした検索ワードが増えているのは、多くの人が漠然とした不安を抱えている証拠です。

ここ数年、AI（LLM：大規模言語モデル）の進化は衝撃的です。「Webサイトを作って」と言えばコードが出力され、インフラ構成まで提案されます。それを見て、これからエンジニアを目指す人、あるいは現役エンジニアさえも、こう感じるのは自然なことです。

「もう人間が学ぶ意味はないのでは？」
「自分の仕事は数年後に消滅するのでは？」

実際、野村総合研究所とオックスフォード大学の共同研究によれば、日本の労働人口の約49%が、技術的にはAIやロボットで代替可能（参照）とされています。約半数の仕事がAIに置き換わる可能性があるという調査結果を見れば、不安になるのも当然でしょう。

でも、ちょっと待ってください。本当に仕事は「なくなる」のでしょうか？

私たち（ナレッジビーンズ株式会社）の答えは明確です。
エンジニアは消えません。むしろ、可能性がさらに広がっていきます。

AIの進化によって、「エンジニアという仕事は、終わるのか？ それとも進化するのか？」そんな疑問を持つ人が増えています。

実はこの問い、未経験の方にとっては「チャンス」になり、経験者にとっては「価値が跳ね上がる分岐点」でもあります。

本記事ではまず、AI時代に「未経験者」と「経験者」それぞれがどんな選択をすると強くなれるのかを見ていきます。

その先で、「AIが市場をどう変化させるのか」、「AIの弱点」、「AI時代の人間の役割」などを深掘りしていきます。

この記事を読み終わる頃には、AIに対する漠然とした不安は消え、「AIがあるからこそ、自分の価値を最大化できる」という確信に変わっているはずです。

1.【未経験の方へ】AI時代にエンジニアになるという選択

コードを書くことは「作業」ではない。「思考の訓練場」である。

「AIがコードを書けるなら、人間はプログラミングを学ばなくていいのでは？」

世間ではそう言われることもありますが、その考え方は誤解であり、最悪の場合、エンジニアとしてのキャリアを台無しにする危険な罠です。

なぜなら、記事の後半（第4章）で詳しく解説しますが、AIには「自信満々に嘘をつく」などの致命的な弱点があるからです。

AIが書いたコードに潜む「見えない爆弾」を見抜き、取り除くことができるのは、丁寧にコードを書いてきた人間だけです。

1-1. 未経験でも成立する理由

コーディングは「ジム（訓練場）」である

「もうコーディングは不要になる」という言説は間違いです。正しくは「単純なタイピングや定型文の記述は不要になる」です。

しかし、だからといって「学習」をスキップすることはできません。エンジニアとしての「高度な判断力」は、教科書を読むことではなく、手を動かすことでしか身につかないからです。

• 試行錯誤しながらコードを書いた経験があってこそ、「きれいなアーキテクチャ」の本質が理解できるようになります
• 自分でシステムを試して汗をかいたことがない人に、「失敗に強い設計」は作れません
• コードが「どう壊れるか」を肌感覚で知らなければ、AIが書いたコードを安全にレビューすることはできません

コーディングは、最終的なゴールではありません。それは、論理的思考力とエンジニアとしての直感を鍛えるための「ジム（訓練場）」です。

1-2. なぜ、ナレッジビーンズは「未経験者」を採用し続けるのか

多くの企業は今、静かに危険なことをしています。「ジュニアの採用を減らし、AIでその穴を埋めよう」としているのです。しかし、これは将来のシニアエンジニアを消滅させる行為です。

私たちナレッジビーンズは逆を行きます。

私たちは早期に投資し、単なる成果物ではなく「エンジニアそのもの」を育てます。これは時代遅れだからではありません。極めて「戦略的」な判断です。

AIが進化すればするほど、メンター（指導者）の価値は下がらず、むしろ高まります。なぜなら、以下の役割が必要になるからです。

• AIを「信じてはいけない場面」を教える人
• AIの提案が「なぜリスクなのか」を説明できる人
• 現実世界の制約を、コードに翻訳できる人

「AIが立ち入れない領域」は確実に存在する

「すべてのコードはいずれAIが書くようになる」というのも極端な話です。説明責任・検証・プロセス要求が厳しいため、生成物をそのまま採用しづらい領域が厳然として存在します。

• 自動車（機能安全規格 ISO 26262）
• 医療機器（IEC 62304）
• 航空宇宙（DO-178C）
• 産業制御システム
• 大規模金融（リスク管理、コンプライアンス）

これらの環境では、コードの一行一行に「説明責任」と「追跡可能性」が求められます。「AIが書いたから」では済まされません。

決定論的であり、監査可能であり、人間が完全に理解していること。この現実がある限り、人間のエンジニアが必要なくなることは、少なくとも「容易には」起こりません。

あなたは「タイピングするため」ではなく「現実を知るため」に雇われる

これからエンジニアになるあなたに伝えたい真実があります。

あなたは、コードをタイピングするために雇われるのではありません。コードを通じて、「現実世界の仕組み」を理解するのです。

プログラミングという行為を通じて、あなたは以下の4つを学びます。

• 因果関係：何を変えれば、何が起きるのか
• 正確性：1文字の間違いも許されない厳密さ
• 責任：自分が書いたものが、ユーザーにどう届くか
• 謙虚さ：自分の思い込みがいかに間違っているかを知ること

AIを使えば、この学習過程の「試行錯誤」を減らすことはできます。しかし、成長はその試行錯誤の中で積み上がるのです。

「AIと競争しない」ための、唯一の方法

私たちがあなたに提供するキャリアの物語は、「AIと競争すること」ではありません。
ゴールは、「AIに頼らずにコーディングから最終アーキテクチャーまで設計ができ、AIを使う場面で間違いを見抜ける人間になること」です。

私たちは、まだエンジニアではない人を採用します。実際にコードを書き、壊し、直し、理解してもらいます。そうやって、直感だけでなく「なぜそう判断できるのか」を説明できる思考力と経験値を育てていきます。
AIは書くスピードを上げてくれますが、私たちは「いつAIを信じてはいけないか」を教えます。

目標は、基礎からしっかり考えられるエンジニアに成長し、AIが役立つ場面では、その力を安全に活用できる判断力と責任感を持った人材になることです。

1-3. ナレッジビーンズの研修制度：「AIにできない『責任』を持てるエンジニア」を育てる

ナレッジビーンズでは、充実した研修プログラムを用意しています。

研修の特徴：

• 基礎から段階的に学べる：Python、JavaScript、SQLなどの基礎言語から、実際のプロジェクトで使える応用まで
• メンター制度：先輩エンジニアが1対1でサポート。「どこでAIを信じてはいけないか」を実践的に教えます
• 実プロジェクトでの学習：研修中から実際のプロジェクトに参加し、「現場の制約」を肌で感じながら成長できます

実は、このような「基礎を丁寧に積み上げる道」こそが、最も安全なキャリアである

将来に不安を感じている方へ。遠回りに見えるかもしれませんが、基礎から一歩ずつ学び、実務につながる理解を積み上げていくことが、結果として最も安定したキャリア戦略になります。

• 現実世界の制約に結びついたスキルは、簡単には劣化しません
• 「説明責任」に結びついたスキルは、AIに代替されません

正しくコーディングを教えるということは、「正確に思考する方法」「正しさを証明する方法」「制約の中で働く方法」を教えるということです。これらのスキルは、特定の言語やツールを超えて、一生あなたの武器になります。

もし今、「自分にもできるのか」「何から始めればいいのか」と感じているなら、まずはナレッジビーンズの未経験の方向けの採用情報をご覧ください。

2.【経験者の方へ】AI時代のキャリアの再設計

3. AIは何を変えるのか？ 強みと市場へのインパクト

ここまでの説明の前提として、  
多くの人が「AI」というと ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）だけを想像してしまいがちです。しかしAIそのものは非常に広範な技術領域を含んでおり、LLMはその一部にすぎません。

上の図は、AI とその内部構造の概念を示したものです。  
この構造を押さえることで、「AIがすべての仕事を奪う」という考えがどこから来ているのか、その誤解の構造がより理解しやすくなります。

AIの限界を語る前に、まずはAIがもたらす「圧倒的なメリット」と、それによって引き起こされている「IT市場の変化」を正しく理解しておきましょう。

3-1. AI（LLM）の3つの強み

AIは「優秀なアシスタント」として、以下の分野で人間を凌駕します。

• 圧倒的な速度：人間が1時間かかる下書きやボイラープレート（定型コード）を数秒で生成します
• 広範な知識検索：ドキュメントの海から必要な構文やライブラリの使い方を即座に提示します
• 疲れ知らずの反復作業：テストデータの生成や単純な変換作業を、文句ひとつ言わずにこなし続けます

3-2.「ジェボンズのパラドックス」：効率化は「期待値」を引き上げる

AIによる効率化は仕事を減らすのではなく、より多くのことを可能にする

「AIがコードを書くから仕事が減る」というのは、経済学的な誤解です。歴史的に見ても、技術によってコストが下がると、総労働量は減るどころかむしろ増えます。これを経済学で「ジェボンズのパラドックス（リバウンド効果）」と呼びます。

ソフトウェア開発において、効率化は「暇になること」ではなく「期待値の上昇」に変換されます。

• コーディングが速くなる → より多くの機能を求められる
• 試行錯誤のコストが下がる → より多くの実験（A/Bテスト等）を行うようになる
• インフラ構築が楽になる → より多くのサービスを作るようになる

歴史的事例：クラウド・コンパイラの登場もエンジニアの仕事を減らさなかった

コンパイラの登場も、クラウドの普及も、エンジニアの仕事を減らしはしませんでした。「できること」が増えたため、システムはより複雑になり、需要は爆発したのです。

クラウドが「SRE（サイトの信頼性を守る専門チーム）」や「DevOps（開発と運用を統合する役割）」という新しい職種を生んだように、AIもまた新しいエンジニアリング領域を爆発的に生み出しています。

3-3. ジェボンズのパラドックスの具体例

「プロトタイプ」の基準が上がり、エンジニアの役割が変わった

かつては、最小限の機能を持つプロトタイプをいかに早く形にすることが重視されました。しかし、AIによる実装の高速化が当たり前となった今、エンジニアに求められる役割は、「動くものを作る」というフェーズを超えて、さらに高度な付加価値へとシフトしています。

今、そしてこれからのエンジニアが注力すべきは、次のような「一歩先の価値」を実装することです。

• ビジネスを加速させる「高付加価値な機能」の実装
   AIに定型的なコーディングを任せることで、人間は「そのサービスにしかない独自の強み」や、複雑なビジネスロジックの構築に全力を注げるようになります。

• 市場の変化を先取りする「複雑なビジネスロジックの構築」
  将来的な機能追加や、外部サービスとの高度な連携をあらかじめ見越した設計を行うことで、ビジネスのチャンスを逃さない「多機能かつ柔軟なシステム」を実現します。

• ユーザーの期待を超える「リッチな機能体験（UX）」
  単なるボタンの配置ではなく、AIを用いたパーソナライズ機能や、ストレスのない高度なインタラクションなど、ユーザーが驚きと喜びを感じるレベルまで機能を研ぎ澄ませます。

以前はニッチだったものが、実現可能になった

数年前まで、多くのアイデアは「技術的には可能だが、コストや開発体制の面で現実的ではない」という理由で見送られてきました。

しかしAIの登場によって、実装・検証・改善にかかるコストが下がり、これまで一部の企業や研究領域に限られていた構想が、現実的なビジネス選択肢として成立し始めています。

AIによって生まれる新たな仕事

• RAG（検索拡張生成）システムの構築：社内データや独自知識をAIに組み込むための、データベース設計や検索アルゴリズムの実装
• AIエージェント（自律的なAI）の実装：単なるチャットではなく、自律的にツールを使いこなし、タスクを完遂する複雑なシステムのコーディング
• LLM Ops / AIエンジニアリング：生成AIの出力を監視・評価し、継続的に改善するパイプラインの構築

これらは「プロンプト入力」だけでは完結しません。Pythonによるコーディング、APIオーケストレーション、データ構造の設計といった「エンジニアリング能力」があって初めて実現できるものです。

3-4. 市場へのインパクトの具体例

「AIのせいでエンジニアの仕事が減る」は本当か？ 海外市場から読み解く

海外で起きている、コンピュータサイエンスを専攻する学生の就職難や解雇のニュース。

これを「AIのせい」だけで片付けるのは正確ではありません。そこには、よりシビアな3つの経済的背景があります。

1. 「育てる余裕」を奪った金利の影響
   金利が上がったことで、多くの企業が「将来のために新人を育てる投資」を止めて、「今すぐ利益を出せる即戦力」だけを求めるようになりました。つまり、教育の「余力」が一時的に消滅したのが根本原因なのです。
2. 「ベテラン＋AI」が効率的になりすぎた
   これまでは「ベテラン1人が設計し、新人が2人がかりで実装する」のが普通でした。しかし今は、「ベテラン1人がAIを使い倒して全部やる」ほうが、企業にとっては安くて速くなってしまったのです。しかし、この『ベテラン頼み』の効率化は、そのベテランが不在になった瞬間に組織が立ち行かなくなるという、危うさを秘めています。
3. AIは「リストラの格好の言い訳」
   経営者にとって、「お金がないからクビにします」と言うより、「AI時代に合わせた組織再編です」と言う方がイメージが良い、という側面もあります。AIは、ある意味で企業の財務的な苦境を隠す「身代わり」にされている面も否定できません。

しかし、このやり方は短期的な効率性を重視する、不確実性の高い判断だと私たちは考えています。

目先の効率を優先して次世代を育てなければ、数年後には技術と文化を継承するリーダー層が不在となってしまいます。

だからこそ、私たちは周囲のトレンドに流されることなく、あえて「人」に投資する道を選びました。私たちが掲げているのは、次の2つの約束です。

• 「未来のリーダー」を今この瞬間から育てること。
• AIという道具に振り回されず、「自律できるエンジニア」を長期視点で育てること。

4. エンジニア視点で見る、AI（LLM）の「技術的限界」：8つの構造的な弱点

AIだけでシステムが完成するわけではありません。現場レベルでは以下の致命的な弱点が存在するため、人間のエンジニアによる介入が不可欠です。

AI（LLM）が抱える「8つの構造的な弱点」

4-1. システム全体を「理解」していない 

LLMは「次に来る確率が高い文字」を出しているだけで、コードの意味を理解していません。これはバグではなく構造的な限界です。

4-2.「分散システムの現実」を知らない

現実は過酷です。ネットワークは切れ、処理は遅延し、APIは落ちます。AIは「すべてが正常に動く」世界しか想定できず、リトライ処理（失敗したらもう一度試す仕組み）や冪等性（何度やっても同じ結果になる保証）が欠落したコードを平気で書きます。

4-3. アーキテクチャ設計ができない

「どこで抽象化するか」「責務をどう分けるか」。これは未来の変更予測を含む高度な判断です。AIにはそれができず、巨大なクラスや、コピペされたロジックを量産しがちです。

4-4. セキュリティ意識がない

 AIは性善説で動きます。認可チェックの漏れ、入力値の過信、脆弱なライブラリの使用など、「動くけれど危険なコード」を量産します。

4-5. 運用・監視の視点がない

 AIは「夜中の3時にアラートで叩き起こされる」経験がありません。そのため、ログの文脈、適切なメトリクス（測定指標）設計、障害調査のしやすさを考慮したコードは書けません。

4-6. テストが「ハッピーパス」ばかり

AIにテストを書かせると、正常系（成功パターン）ばかり書きがちです。エンジニアの価値は「どこが壊れそうか」という意地悪な視点にこそ宿ります。

4-7. コストとパフォーマンスを「体感できない」AIと、人間への影響

AIはコード生成を高速化することはできますが、実行速度やサーバー費用、運用コストといった要素を、エンジニアと同じ文脈や「感覚」で最適化することはできません。
AIはあくまで「もっともらしい出力」を行う仕組みであり、システム全体のコストやパフォーマンスに責任を持つ存在ではないからです。

そのうえで、AI活用が人間側の生産性に与える影響についても、興味深い研究データがあります。
AIを使えばコードは早く出力されますが、トータルの開発時間はむしろ19%低下しているという結果が報告されています。

METR studyによると、開発者自身は「20%速くなった」と実感している一方で、プロンプトの調整や生成待ち、既存システムとの統合にかかるオーバーヘッドが、AIによる利益を食いつぶしていることが分かっています。

実際、画面録画140時間の分析では、タイピング時間は減少したものの、生成されたコードの56%以上に修正が必要であり、その後の検証や調整といった「後片付け」に多くの時間が費やされていました。

このように、表面的なスピード向上とは裏腹に、修正・検証・調整といった見えにくい作業が増えるケースもあります。
その結果として、AIの活用が必ずしも開発者の生産性向上につながらず、開発者のコストや、チーム全体のパフォーマンスに影響が表面化することがあることを示しているといえるでしょう。

参考：Hooked on the Code: The Hidden Costs of AI’s Programming Revolution

4-8. 最大の問題：「自信満々で間違える」

AIは確率的に「もっともらしい」答えを出力するだけであり、その内容に責任を持つことはありません。ChatGPTの正解率は約65%、GitHub Copilotは46%という報告もあり、およそ半分は「間違い」が含まれている計算になります。

最大の問題は、AIが「自信満々に、もっともらしく間違える」ことです。67%のエンジニアが、AIによる執筆時間よりも、その間違いを特定し修正するデバッグに多くの時間を費やしているという逆転現象が起きています。

AIが出した不完全なパーツを、最後に「責任を持って検証・統合」し、実用レベルに引き上げるのは、人間にしかできない役割です。