プログラマーの仕事はAIに奪われる？なくなる可能性のある仕事や将来のためにしておきたいことを解説

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プログラマーの案件

はじめに

2015年、野村総合研究所は英オックスフォード大学との共同研究において、601種類もの職業がAIやロボットによって代替される可能性を試算しました。報告書によると、日本の労働人口の約49％が従事する職業は、10〜20年後にはAIなどによる代替が技術的に可能と推計されています。

AIやロボットによって代替される仕事の中でも特に注目されるのが、プログラマーをはじめとするIT系の仕事です。この記事では。AIテクノロジーの進化によってプログラマーの仕事がどのように影響を受けるのか、具体的にどのような仕事を奪われてしまう可能性があるのかについて解説します。

プログラマーの仕事がなくなるといわれるのはなぜ？

ここでは、プログラマーの仕事が減少するとされる3つの要因について、詳しく解説します。

AIの発展によりシステムの自動化が進んでいるから

プログラマーの仕事がなくなるといわれる主な理由の一つに、AIの発展によるシステムの自動化が挙げられます。AI技術は近年、飛躍的に進化し、コード生成やデバッグ、テストなどのプログラミングプロセスを効率化するツールが次々と開発されています。

例えば、GitHub CopilotのようなAIツールは、コードの自動補完や提案を行うことで、プログラマーの作業を大幅に軽減しています。GitHub Copilotは、オープンソースのコードリポジトリから学習した膨大なデータを基に、開発者が入力するコードの次の行を予測して提案したり、関数やクラスの生成を自動化することで、初歩的なコーディングの作業や反復的なタスクを省略できます。

さらに、Copilotはプログラマーが意図する機能を理解した上で、最適なコードを提案する能力も備えています。コメントや関数名を入力するだけで、Copilotはその意図を読み取り、適切なコードを生成できるため、複雑なアルゴリズムやロジックを短時間で実装することが可能になりました。

加えて、AIはデータ分析やパターン認識に優れており、複雑なアルゴリズムの開発や最適化を自動的に行うことが可能であるため、今まで専門的な知識やスキルを必要としていたタスクも、AIが短時間で遂行できるようになっています。

特に、機械学習やディープラーニングを利用したシステムでは、AIが自己学習を行い、時間が経つにつれてその精度や効率が向上するため、人間のプログラマーが少なくても高品質なシステムが構築されるようになってきています。

結果として、AIの発展によるシステムの自動化は、プログラマーの仕事に大きな影響を与える原因の一つといわれています。AIはプログラミング作業の多くを自動化してくれることから、上手く活用することでプログラマーの生産性を高めてくれるとも言い換えられます。

オフショア開発が進み海外への委託が増えているから

プログラマーの仕事がなくなるといわれる2つ目の理由として、オフショア開発の進展による海外への委託の増加が挙げられます。なお、オフショア開発とは、コスト削減を目的として、労働コストの低い海外に開発業務を委託することを指します。オフショア開発は年々加速しており、多くの企業がソフトウェア開発をインドやフィリピンなどの国々に委託するようになっています。

オフショア開発のメリットは、何と言ってもコスト面にあります。労働コストの低い国々に開発を委託することで、企業は開発費用を大幅に削減できるため、同じ予算でより多くのプロジェクトを実行することが可能となり、結果として競争力を高められます。さらに、オフショア開発であれば異なるタイムゾーンに拠点を持つ開発チームが連携することで、地理的な時間差を活用し、24時間体制での開発によってプロジェクトの進行速度を上げることも可能です。

つまり、プログラマーの仕事が将来的になくなる理由の多くが「AIによる自動化が進むから」とささやかれてる一方で、特に日本企業ではオフショア開発によって国内のプログラマーの仕事が海外の人材に奪われる可能性もあります。

しかし、オフショア開発が全ての問題を解決するわけではなく、高度な専門知識やコミュニケーションが求められるプロジェクトでは依然として国内のプログラマーの重要性が高いままです。オフショア開発によって仕事を奪われないようにするためには、高度なスキルを身につけることが一つの解決策といえます。

ノーコードやローコードのプラットフォームができたから

プログラマーの仕事がなくなると言われる理由の3つ目として、ノーコードやローコードのプラットフォームの普及が挙げられます。

ノーコード、またはローコードのプラットフォームでは、プログラミングの専門知識を持たない人でも、視覚的なインターフェースを使用し、簡単にアプリケーションやウェブサイトを作成できる環境が整っています。つまり、従来はプログラマーに依頼していた多くのタスクが、非エンジニアによってもある程度は実行可能です。

ノーコードやローコードのプラットフォームは、限られたリソースの中でプロトタイプを素早く作成したり、市場に投入する製品を開発したりできるため、特に中小企業やスタートアップ企業で取り入れられています。また、大企業でも業務プロセスの自動化や内部ツールの作成において、ノーコードやローコードのプラットフォームが活用されています。

具体的な例としては、AppSheetやOutSystems、Mendixなどのプラットフォームが挙げられます。

上記のツールは、ドラッグアンドドロップによるUIの作成や、事前に用意されたテンプレートの利用を可能にし、複雑なコードを書かずに機能豊富なアプリケーションを作成できます。結果として、専門知識のあるプログラマーが必要とされる場面が減少し、基本的なタスクに関してはプログラマーの需要が低下する傾向にあります。

しかし、ノーコードやローコードのプラットフォームにも限界があります。複雑なビジネスロジックや高度なカスタマイズが必要な場合は、専門的なプログラミングスキルが求められることがあるため、すべてのプログラミング作業がノーコードやローコードで代替されるわけではありません。

つまり、ノーコードやローコードのプラットフォームの普及は、プログラマーの仕事に影響を与える一方で、すべてのプログラミング作業が自動化されるわけではないため、依然として専門的なスキルを持つプログラマーの需要は存在するといえます。

プログラマーの需要が増えると予想される理由

AIの進化により、プログラマーの仕事が減少するのではないかと懸念される一方で、プログラマー自体の需要は長期的にも増加すると予想されています。

ここでは、特に日本国内においてプログラマーの需要が増えると予想される理由について、4点紹介します。

IT業界の慢性的な人材不足

日本のIT業界は慢性的な人材不足に直面しており、プログラマーの需要は今後も増加すると予想されています。経済産業省の調査によれば、2020年時点で約30万人のIT人材が不足しており、この数は2030年までにさらに拡大するとされています。特に、システム開発やソフトウェア開発の分野では、高度な技術を持つエンジニアの需要が高まっています。

日本国内でエンジニアが不足している原因はさまざまな要因が絡んでいるものの、最も大きな要因は、急速に進化する技術に対応できる人材の育成が追いついていないことです。

AIやビッグデータ、IoTなどの新技術が次々と登場することに伴い、求められるスキルセットも高度化・多様化しています。しかし、新しい技術に柔軟に適応し、習得した人材が十分に供給されていないため、企業は常に即戦力となるエンジニアを探し求めているのが現状です。

さらに、IT業界の労働環境や待遇が他の業界と比較して厳しいと感じる若者が多く、IT系の学部・学科に進む学生が少ないため、新たな人材の流入が少なくなり、結果として人材不足が慢性的に続いています。

IT以外の業界でデジタル化が進んでいるため開発の需要が増加

日本国内では、IT以外の業界においてもデジタル化が急速に進んでおり、これに伴ってプログラマーの需要が増加しています。製造業や医療業界、物流など、さまざまな業界でデジタル技術の導入が進み、業務効率化や新しいビジネスモデルの創出が求められています。

以下は、日本企業におけるデジタル化（DX化）の事例です。

製造業では主に、IoT技術を活用した設備の監視や制御をはじめ、データ分析による生産効率の向上を図るスマートファクトリーへの取り組みが進んでいます。

また、物流業界では、拠点内のタスクをロボットで自動化したり、配送状況をオンラインで追跡できるなど、企業とユーザーの両方が便利になるシステム作りに取り組んでいます。自動運転技術やドローン配送などの導入についても試験が行われており、効率的な物流システムの構築が求められています。

これらの分野でデジタル化が進むにつれ、各業界でプログラマーの需要が高まり続けています。特に、日本国内の企業はデジタル化による競争力強化を目指しており、優れたプログラマーを確保することがますます重要となっています。

AIの開発やメンテナンスのためにはプログラマーが必要

プログラミングの中でも特に、AI（人工知能）の開発・メンテナンスには、高度なスキルが必要であることに伴い、プログラマーの需要が増加しています。

AI分野で求められるのは、データの収集・解析、機械学習モデルの構築、アルゴリズムの最適化など、複雑で専門的な作業ばかりです。これらの作業を効率的かつ効果的に進めるためには、深い知識と高度な技術を持つプログラマーが必要です。特に、PythonやRといったプログラミング言語のスキルに加え、機械学習や深層学習の理論と実践に精通していることが求められます。

さらに、AIシステムのメンテナンスも重要な役割を果たしています。AIモデルは継続的に学習し、改善される必要があるため、データの更新やアルゴリズムの改良、パフォーマンスのモニタリングなどの作業が必要です。これにより、システムの安定性と精度を保てます。

日本国内では、AI技術の応用が進む中で、AIエンジニアやデータサイエンティストの需要が高まっており、その一環としてプログラマーの役割が重要視されています。このように、AIの開発やメンテナンスにおいてプログラマーが不可欠であるため、今後も需要が増加すると予想されます。

最先端の技術を活用するためにプログラマーの知識が必要

日本国内では、5Gやブロックチェーン、IoT、クラウドコンピューティングなど、さまざまな先端技術が導入されているものの、技術を効果的に利用するためには高度なプログラミングスキルが求められます。つまり、最先端の技術を活用するためには、プログラマーの専門知識が欠かせません。

例えば、5G技術の普及により、超高速通信と低遅延のネットワーク環境が整備されることで、リアルタイムのデータ処理や自動運転車、スマートシティといった新しいサービスが実現しつつあります。5G技術は非常に複雑で、様々な通信プロトコルが関与しているため、完全に理解した上で適用するためには、深い専門知識が必要です。AIは学習データに基づいてプログラミングを行いますが、プロトコルの細かな違いや特定の状況での最適な使用方法を自律的に判断するのは難しい傾向にあります。つまり、5Gを活用したサービスを開発・運用するためには、通信プロトコルの理解やリアルタイム処理の知識を持つプログラマーが必要です。

また、ブロックチェーン技術もその一例です。分散型台帳技術を利用した安全で透明性の高い取引システムの開発には、暗号技術や分散システムの知識が求められます。金融業界や物流業界など、多くの分野でブロックチェーン技術が採用され始めており、その開発には高度なプログラミングスキルが欠かせません。

ブロックチェーンによる高いセキュリティ性を維持するためには細心の注意が必要ですが、AIに全て任せてしまうと、自動的にプログラムを生成する際に、セキュリティホールや脆弱性を作り込むリスクがあります。結果として、ブロックチェーンのセキュリティはシステム全体の信頼性に直結するため、AIだけで完全なセキュリティを確保することは難しい傾向にあります。

つまり、最先端の技術を効果的に活用するためには、専門的な知識と高度なプログラミングスキルを持つプログラマーが必要であり、今後もその需要は増加すると考えられます。

AIによってなくなる可能性のあるプログラマーの仕事

先述した通り、AIによってプログラマーの仕事全てが奪われる訳ではありません。しかし、簡単かつ単純な作業は既にAIに任せつつあります。

ここでは、AIによってなくなりつつある具体的なプログラマーの仕事について説明します。

仕様が決まっているコーディング業務

AIの進化により、自動化される可能性が高いのが、「既存のテンプレートを基にしたシステム」や「アプリケーションの開発仕様が決まっているコーディング業務」などです。一定のルールやパターンに従うことは、自動的にコードを生成できるAIが得意とする業務です。

具体的な例として、バックエンドのデータベース操作やCRUD（Create・Read・Update・Delete）機能の実装が挙げられます。

バックエンドのデータベース操作

バックエンドのデータベース操作とは、サーバー側で行うデータベースとのやり取りを指します。データベースは、データを効率的に保存・検索・更新・削除するためのシステムです。バックエンドの役割は、ユーザーからのリクエストを受け取り、適切なデータベース操作を行って結果を返すことです。

・データの挿入（Insert）: 新しいデータをデータベースに追加する。

・データの検索（Select）: 特定の条件に基づいてデータを取得する。

・データの更新（Update）: 既存のデータを変更する。

・データの削除（Delete）: 不要になったデータを削除する。

CRUD（Create、Read、Update、Delete）機能の実装

CRUDは、データベース操作の基本的な4つの機能を指します。

・Create（作成）: 新しいデータを作成し、データベースに保存する。

・Read（読み取り）: データベースからデータを読み取り、取得する。

・Update（更新）: 既存のデータを更新する。

・Delete（削除）: データを削除する。

上記の操作はほとんどのアプリケーションで必要とされる基本的な機能です。

しかし、このようなAIツールはあくまで補助的な役割を果たすものであり、すべてのコーディング業務を自動化するわけではありません。複雑なシステム設計や独自のビジネスロジックの実装には、今後とも人間のプログラマーのスキルが必要です。

簡単なアプリ制作

AIの進化により、基本的な機能を持つモバイルアプリやウェブアプリは、AIツールやノーコード・ローコードプラットフォームを利用することで簡単に開発できるようになっています。

具体的な例として、タスク管理アプリやシンプルなカレンダーアプリ、メモ帳アプリなどが挙げられます。ユーザーインターフェースやデータベースの基本的な操作がほぼ定型化されているため、AIが自動的にコードを生成するのに向いているといえます。

GoogleのAppSheetやMicrosoftのPower Appsといったノーコードプラットフォームでは、ドラッグアンドドロップの操作だけでアプリを作成できるため、プログラミングの専門知識がなくても高度なアプリケーションを構築可能です。

なお、ノーコード・ローコードプラットフォームでは、ユーザーの希望に基づいて自動的に最適な設計や機能を提案するAIアシスタント機能を搭載しているため短時間で高品質なアプリを作成できます。例えば、「タスクを追加するボタン」と入力するだけで、AIがその機能を有するボタンを自動的に生成した上で、関連するコードを追加してくれます。

つまり、簡単なアプリ制作においてはAIの自動化が進んでおり、プログラマーが手作業で行う必要がある作業が減少しています。全てのアプリ制作がAIによって完全に自動化されるわけではありませんが、基本的なアプリ制作における人手は確実に減少していくと考えられます。

小規模なWebサイト制作

企業や個人のWebサイトは、AIツールを使用して迅速かつ効率的に作成できます。

具体的な例として、飲食店のメニュー紹介サイトや個人のポートフォリオサイト、ブログサイトなどが挙げられます。コンタクトフォームやギャラリー機能など、定型的なレイアウトや基本的な機能は、AIツールを使って自動生成することが可能です。

なお、WixやSquarespaceなどのノーコードWebサイトビルダーでは、ユーザーがドラッグアンドドロップで簡単にWebサイトを作成できます。また、AIアシスタントが搭載されており、ユーザーが希望するWebサイトのスタイルや機能を指定すると、最適なデザインやレイアウトを提案します。例えば、WixのADI（Artificial Design Intelligence）は、ユーザーが提供した情報に基づいて自動的にWebサイトを生成し、数分で公開可能な状態にまで仕上げてくれます。

したがって、小規模なWebサイト制作の分野では、AIの進化によりプログラマーの仕事が減少する可能性があります。

プログラマーが将来のためにしておきたいこと

プログラマーの仕事の中でも、単純・定型的な作業はAIに奪われる可能性が高い一方で、最先端技術や複雑な業務ができるプログラマーの方は将来的にも需要が高まると予想されます。

ここでは、プログラマーが将来のためにしておきたい具体的な対策について説明します。

最新の知識を学んでスキルアップする

技術の進歩は非常に早く、新しいプログラミング言語やフレームワーク、ツールは次々と登場しています。需要の高いプログラマーになるには、最新技術を常に学び、スキルアップすることが重要です。

PythonやJavaScriptの最新フレームワーク（React、Vue.jsなど）を学び、AWSやAzure、Google Cloud Platformといった主要なクラウドサービスの知識も習得するとよいでしょう。

データサイエンス

ビッグデータの時代において、データを活用してビジネスの意思決定を行う「データサイエンス」は、特に重要になる分野です。

プログラマーがデータサイエンスの知識を身につけることで、データの収集・解析・可視化・モデリングのような一連のプロセスを効果的に行えます。

なお、PythonやRといったプログラミング言語の中で、データサイエンスのスキルを高めるためには、PandasやScikit-learn、TensorFlowなどのライブラリやツールを効率的に活用する技術が求められます。

統計学や機械学習の基本を理解し、データから洞察を引き出すスキルを磨いておきましょう。

AI・人工知能

AI・人工知能（AI）は現代のテクノロジーの中で最も急速に発展している分野の一つです。特に創造性や直感が求められる分野ではまだ人間の能力が必要とされています。

AI・人工知能について学ぶには、まずは基礎である機械学習や深層学習の理論を理解しましょう。具体的には、線形回帰やクラスタリング、ニューラルネットワークなどの基本的なアルゴリズムが挙げられます。基礎となる知識を身につけた上で、PythonやRなどのプログラミング言語を使用してTensorFlowやPyTorch、Scikit-learnといったライブラリを活用するスキルを習得します。

次に、実際のプロジェクトでAIツールを適用する経験を積むことも重要です。データの前処理、モデルの訓練、評価といった一連のプロセスを実践することで、実務に役立つスキルが身につきます。また、AutoML（自動機械学習）ツールを活用することで、専門的な知識がなくても高度なAIモデルを作成する能力を得ることができます。

創造性や感情の理解、直感的な判断が求められるタスクはまだAIには不得意とされています。新しいアイディアの発想やアートの創作、人間の感情を深く理解することは、現時点でAIには難しい課題です。つまり、需要のあるプログラマーとして、AIが苦手とする部分を補完できるように知識・スキルを身につけましょう。

IoT

IoT（モノのインターネット）は、物理的なデバイスをインターネットに接続し、データの収集と通信を行う技術です。プログラマーがIoTに関するスキルを身につけることで、スマートデバイスや自動化システムの開発に携われます。

IoTについて学ぶには、ArduinoやRaspberry Piといった開発ボードを使って、基本的なハードウェアの操作を学ぶとよいでしょう。

また、センサーやアクチュエータを用いたデータ収集と制御の方法の習得や、IoTデバイスが生成する大量のデータを管理するためのクラウドサービス（AWS IoT、Google Cloud IoTなど）の知識も重要です。

AIツールを活用できるスキルを身につける

プログラマーが将来に備えるために重要なのは、AIツールを効果的に活用できるスキルを身につけることです。AIツールの活用は、業務の効率化や新しい価値の創造に直結します。

まず、AIツールの基本的な使い方の習得から始めましょう。データの前処理を自動化するツール、モデルのトレーニングと評価を行うツールなど、様々なAIツールがあるため、使い方を理解し、適切に適用することで、手作業で行っていたプロセスを効率化できます。

また、各種AIプラットフォームで実際に操作し、慣れることも重要です。Google Cloud AI・Amazon SageMaker・Microsoft Azure AIなどのクラウドベースのAIプラットフォームでは、機械学習モデルの開発からトレーニング、デプロイを簡単に行うための強力なツールを提供しています。これらのプラットフォームを活用することで、インフラ管理の負担を軽減し、より迅速にプロジェクトを進められます。

さらに、AIツールを使ったプロジェクト管理のスキルも重要です。例えば、GitHubのCopilotやJupyter Notebookを活用したコードの共同編集、プロジェクトの進捗管理など、ツールを使ってチーム全体の効率を上げる方法を学びます。これにより、個人の生産性だけでなく、チーム全体の生産性も向上できます。

AI技術は急速に進化しており、新しいツールや機能が次々と登場しているため、最新情報をキャッチアップしつつ実際の業務に活用することで、自然にAIツールを活用するスキルが身につくでしょう。

人間性やコミュニケーション能力を磨く

プログラマーが将来のためにしておきたいことの一つに、人間性やコミュニケーション能力のような社会的スキルを磨くことも挙げられます。

技術スキルが重要である一方で、チームでの協働や顧客とのやり取りにおいては、ソフトスキルが不可欠です。特に、プロジェクトが複雑化し、異なるバックグラウンドを持つメンバーと連携する機会が増える現代の職場環境では、コミュニケーション能力が重要な役割を果たします。

効果的なコミュニケーション能力を磨くには、明確かつ簡潔に情報を伝えるスキル、相手の意図を正確に理解するリスニングスキル、そしてフィードバックを受け入れ、建設的に対応するスキルが含まれます。プレゼンテーションやミーティングでの発表練習を積むことで、自信を持って自分のアイディアや進捗状況を共有できるようになります。

また、共感力やチームワークのスキルを養うことも大切です。異なる視点を尊重し、チームメンバーの意見を積極的に取り入れることで、より良いアイディアや解決策が生まれやすくなります。リーダーシップトレーニングやチームビルディング活動に参加することで、これらのスキルを実践的に身につけられます。

つまり、人間性やコミュニケーション能力を磨くことで、プロジェクトの成功に貢献できるようになり、キャリアの成長や昇進の機会も増え、将来にわたって多方面で活躍できる人材になれるでしょう。

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まとめ

今回の記事では、AIの発展に伴い、プログラマーの仕事が奪われるのでは？という懸念や、プログラマーを目指している方が将来のために身につけておきたいスキルなどについて解説してきました。

プログラマーの仕事がAIによって奪われるかという懸念はありますが、現実には全ての仕事が消えるわけではありません。AIの進化によって一部のコーディング業務が自動化される一方で、新しい技術の開発や既存システムの保守には依然としてプログラマーのスキルが必要です。

将来に備えるためには、最新の技術やツールを習得し続けること、データサイエンスやAI、IoTといった分野の知識を深めることが重要です。また、コミュニケーション能力や人間性を磨くことで、チームでの協働やクライアントとの関係構築においても強みを発揮できます。これらの努力を怠らずに続けることで、プログラマーはAI時代でも価値のある存在でい続けられるでしょう。

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