はじめに｜SEの仕事はAIに奪われるのか？
最近よく聞かれる質問があります。
「AIが進化したら、システムエンジニアの仕事はなくなりますか？」
結論から言うと、
なくなる仕事もあるし、逆に価値が上がる仕事もある
これが現場にいるSEとしての実感です。
だからこそ、これからSEを目指す若者には
「AIに置き換わる部分」と「人が担うべき部分」
をちゃんと理解しておいてほしいと思っています。
AIに置き換わりやすいSEの仕事
まず、現実的な話から。
① 単純なコーディング作業
- 定型的なCRUD処理
- サンプル通りのコード生成
- 設計が固まった後の実装作業
👉 これらはすでに
「AIに指示を出せばそれなりのコードが出てくる」
時代になっています。
② 調べればすぐ出てくる作業
- エラーメッセージの意味調査
- 設定ファイルの書き方
- フレームワークの基本構文
昔は「経験値」だった部分が、
今は AIに聞いた方が早い ケースも増えました。
それでもSEが不要にならない理由
ここが一番大事なポイントです。
AIは「正しそうな答え」は出せます。
でも、次のことは まだできません。
- 会社の事情を理解する
- 現場の運用を想像する
- 人の感情やクセを考慮する
SEの仕事の本質は
「技術」ではなく「判断」にあります。
AI時代でも必ず必要な「基礎」
① ITの基礎知識は絶対に必要
AIを使う側になるためには、最低限これが必要です。
- ネットワークの仕組み
- OS・サーバの役割
- データベースの考え方
- セキュリティの基本
👉 ここが理解できていないと
AIが出した答えが正しいかどうか判断できません。
つまり、
基礎がない人ほど、AIに振り回される
という状態になります。
② 「なぜそうなるのか」を考える力
AIは「結果」を出します。
でも、SEに求められるのは、
- なぜその設計なのか
- なぜその構成にしたのか
- なぜそのリスクがあるのか
この 「なぜ」 を説明できる力です。
現場では、
「AIがそう言ってました」
は、まったく通用しません。
AI時代に特に重要になるSEの役割
① 要件整理・設計力
今後、価値が上がるのはここです。
- お客さんの要望を整理する
- 本当に必要な機能を見極める
- システム全体を設計する
👉 曖昧な要望を、形にする力
これはAIが最も苦手な領域です。
② セキュリティ・リスク判断
AIは便利ですが、
セキュリティリスクも一緒に増えます。
- 情報漏えいの可能性
- 権限設計の甘さ
- 運用時の事故リスク
「動く」ではなく
「安全に運用できる」 かどうかを判断できるSEは、
これから確実に重宝されます。
③ AIを“使う側”としてのスキル
これからのSEは、
- AIを使って効率を上げる
- 人は判断と設計に集中する
という役割分担になります。
重要なのは、
AIを否定しない
でも、丸投げもしない
このバランス感覚です。
若いSEに伝えたい学び方の考え方
「全部覚える」はもう不要
正直に言います。
- すべて暗記する
- コードを丸暗記する
この勉強法は、もう時代遅れです。
これからの正解
- 基礎は理解する
- 調べ方・聞き方を身につける
- 判断できるレベルまで理解する
AIを
「答えを出す存在」ではなく「相談相手」
として使えるようになることが大切です。
まとめ
最後に、シンプルにまとめます。
🔹 基礎として押さえるべきこと
- ITの基礎知識（ネットワーク・OS・DB・セキュリティ）
- システム全体を見る視点
- なぜそうなるかを説明する力
🔹 これから重要になること
- 要件整理・設計力
- リスク・セキュリティ判断
- AIを正しく使いこなす力
最後に｜現役SEとして思うこと
AIが進化しても、
「考えるSE」 は必要とされ続けます。
逆に、
言われたことだけをやるSE
理由を考えないSE
は、確実に減っていきます。
だからこそ若い人には、
「作れる人」より「考えられる人」
を目指してほしいと思います。
この記事がみなさんの役に立てば幸いです。
【 参 考 】
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