中級9本中 6本目約5分

AIでエンジニアは要らなくなる？

不要論と、それでも増える仕事

AIで減るのは
決まった手順の
仕事。

「AIがコードを書くから、エンジニアは要らなくなる」という声があります。

実際、開発者のほとんどがAIを使うようになりました。一方で、AIで仕事が速くなるかは、研究によって逆の結果も出ています。

減る仕事と、それでも増える仕事を、数字で見ていきましょう。

この記事でわかること

Q1AIは、どれくらい使われているの？

JetBrainsの調べでは、仕事でAIに作業を任せる道具（AIコーディングエージェント）を週1回以上使う開発者は90%です（2026年）。よく使われる道具は、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Cursorなどです。

日本でも、LINEヤフーは2025年7月から全従業員に生成AIの活用を義務づけ、メルカリはエンジニア1人あたりのコードの変更量がAIを使う前の7.6倍になったと発表しました（会社の発信）。

あなたここまで使われていたら、本当にエンジニアは要らなくなりそうです。

ルート君そう感じるよね。でも、速くなるかどうかは研究で割れているんだ。

METRの実験では、熟練した開発者が自分の慣れた大きなプログラムで作業したとき、AIありのほうが19%時間がかかりました。本人たちは「20%速くなった」と感じていました。感覚と実際の速さがずれることがある点が大切です。

「コードの何割をAIが書いている」という経営者の発言は、測り方が公開されていません。メルカリの7.6倍もコードの量の話で、成果や質と同じではありません。

米国では、AIの影響を受けやすい職業で、22〜25歳の雇用が19%少ないという研究があります（スタンフォード大学、2026年8月改訂）。米国のテック大手の新卒採用は、2019年と比べて約65%減りました（SignalFire）。

一方、同じ調べで、テック大手のエンジニアの採用は2019年比で−11%にとどまり、マーケティング（−36%）やデザイン（−48%）より減り方が小さいのです。米国の労働統計局も、ソフトウェア開発者は2035年までに10%増えると予測しています。

米国の数字を、そのまま日本に当てはめないでください。日本ではエンジニアの求人倍率は上がっています。日本はまだ人手不足のなかで、AIを前提にした働き方に切り替えている段階です。

あなたじゃあ、何を身につければいいんでしょう。

ルート君レバテックの調べで、エンジニア本人が強化したいのは要件定義・上流（38.8%）、設計（33.0%）、AIの評価・品質管理（28.7%）で、コーディング力は9.6%だった。AIに任せる部分が増えるほど、何を作るかを決めて、AIの答えを確かめる力が大事になるんだ。

AIを使いこなすにも土台の力が要ります。ファインディの社内の実験では、ベテランは生産性が3〜5割上がった一方、若手は2〜3割下がりました（会社の発信）。

面接ではこう話そう

「AIの影響を、どう考えていますか？」と聞かれたら

AIを使っている事実と、自分の役割の考え方を話します。

いまの経歴に近いものを開いてください

エンジニア経験者

毎日の開発で、テストのコードや決まった形の処理はAIに任せています。
その分、仕様のあいまいな点をお客様に確かめる時間や、AIが書いたコードの安全性を確かめる時間を増やしました。
AIで速くなるのは作る部分で、何を作るかを決めることと、品質に責任を持つことは人の仕事だと考えています。

未経験から

学習の中で、分からないところはAIに聞いていますが、答えをそのまま使わず、公式の説明で確かめるようにしています。
実際、AIの答えが古い書き方だったこともありました。
AIを使うほど、正しいかを見分ける土台の知識が要ると感じているので、基礎を固めることを大切にしています。

Webマーケから

マーケの現場では、広告の配信がAIで自動になり、手作業の調整は減りました。
その代わり、何を計測し、どのデータをAIに渡すかを設計する仕事が増えています。
開発でも同じで、AIに任せる部分を決めて、結果を確かめる力が大切だと考えています。

ポイント「AIは怖くない」でも「AIで全部できる」でもなく、どこに使い、どう確かめているかを具体的に話しましょう。