■ 1. 問題意識と背景
- AIの発展により、ITエンジニアの今後のキャリアに対して不安や疑問を持つ者が増加している
- エンジニア自身がエンジニア業への興味を失いつつあると感じているケースがある
- キャリア年数が浅い若いエンジニアほど失業への危機感が強い
- 就職活動中の学生も、IT系職種での生存可能性について懸念を示している
■ 2. 現状認識
- AIの影響に関する認識:
- ノーコード・ローコードの台頭により、難易度の低い仕事は減少しつつある
- 価値を創出できないエンジニアは不要になりつつある
- 「言われたことをやるだけ」の人材は不要とする経営者の視点がある
- コーディングのみを担う人材は淘汰されるという見方が多い
- AIの現状の限界に関する認識:
- AIは不正確な回答をすることがあり、使い手側の知識レベルや監査能力が求められる
- AI活用によって非エンジニアとの差別化が図れているという見方もある
- 要件定義とアウトプットのレビューができなければ大したものは作れない
■ 3. キャリアの方向性
- 短期志向（特に中高年エンジニア）:
- AIに駆逐されるまで働き続けるという割り切った姿勢
- 10年以内に稼ぎ切って、その後はのんびりする計画を持つ者がいる
- 残り年数が見えているため、どうとでも立ち回れるという余裕がある
- 適応・変化志向:
- 時代の変化に乗り続けることが成長につながるという考え方
- 変化に合わせて次の仕事が探せる経歴を積み重ねるという姿勢
- 1つの業界やビジネス形態に特化して事業サイドの視点で自走することを意識する者がいる
- アプローチの転換:
- 「技術を活かす仕事」から「技術という観点で問題解決をする仕事」への転換
- 社内コンサルのような立ち位置で動くエンジニアが増えている
- 技術に固執すると状況変化に弱くなるという認識がある
■ 4. 残る仕事・新たに発生する仕事
- AIと業務の仲立ち・パイプ役（数年後には不要になる可能性もあるという見方もある）
- セキュリティエンジニア:
- AIの台頭によりセキュリティエンジニアの人材が不足している
- AIを使って行われる攻撃への防御業務がメインになりつつある
- 自動化・効率化:
- 謎業務を探して自動化することで、レイオフを提案する側に回れる
- AIで何でも解決できるわけではなく、やることはまだある
- 粗雑なシステムの管理・保守:
- ノーコード・ローコードで作られたセキュリティ・リスクを考慮しないシステムの管理
- バイブコーディングで作られた肥大化したシステムの改修
- 非エンジニアが作ったシステムの設計的な問題への対応
- その他継続・拡大する分野:
- GWSやMicrosoft365のような大規模SaaSの導入（AIによる自動化が難しい）
- レガシーシステムのリプレース、古い端末のスマホ化
- AIを動かす基盤の構築・ツール間のパイプライン接続
- ビジネス側との連携・上流工程の担当
■ 5. 別職種への転職
- エンジニアの技術・AI活用スキルを活かした別業種への転職を検討する者がいる
- ITで食えなくなった場合に備えて電工二種・電験三種などの資格取得を考えている者もいる
- 実際に飲食業やホテルフロントなど、IT以外の業種へ転職した事例がある
■ 6. その他の見方
- 直ちに仕事がなくなるわけではないという見方:
- COBOLやCの組み込みなど、20年以上前から不要と言われながら需要が続いている技術がある
- 保守性や既存システムとのすり合わせが多いため、職を失うことはないという意見がある
- テスト業務はAIには難しいとして楽観視している者もいる
- 懸念・疑問:
- 仕事が10倍速になっても、仕事が10倍振られるだけになるという懸念がある
- ビッグテックが人間のエンジニアにどれだけの余地を残すかという疑問がある
- AIの電力・メモリ問題でAI利用コストが高騰し人間に回帰する可能性がある
- ポジティブな見方:
- AI活用でむしろ開発が楽しくなったという意見がある
- 優秀な非エンジニアがバイブコーディングを自分で行った上でエンジニアに依頼するケースがあり、エンジニアが活躍している