こんにちは、ITプロマガジンです。
AIによってプログラムの自動生成が可能になり、「プログラマーの仕事はAIに奪われるのでは？」と不安に感じる方もいるでしょう。しかし、すべての業務がAIに置き換わるわけではなく、むしろAIを活用できるプログラマーの需要は高まっています。
本記事では、プログラマーを取り巻く現状を踏まえて、「AIによってプログラマーの仕事は無くなるのか？」という点について解説します。併せて、AIプログラマーの仕事内容や年収、必要なスキル、未経験から目指す方法なども詳しく紹介します。
プログラマーとしてのキャリアに不安を感じている方や、AIプログラマーに興味がある方は、ぜひチェックしてみてください。
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目次
AIによってプログラマーは仕事が奪われる・なくなると言われる理由
なぜ「AIによってプログラマーは不要になる」という極端な意見が存在するのでしょうか。
その背景には、近年のAI技術がコーディングやテストといった開発の実務領域において、人間を凌駕するパフォーマンスを見せ始めている事実があるからです。以下の項目で、具体的に解説していきます。
コード生成はAIの方が圧倒的に速い
プログラマーが脅威を感じる最大の要因は、AIによるコード生成スピードの速さです。人間がキーボードを叩いてコードを入力する場合、考えている時間も含めると1日に記述できる行数には物理的な限界があります。しかしAIであれば、適切な指示（プロンプト）を与えるだけで、数百行ものコードであろうと数十秒で生成することが可能です。
特に、定型的な処理やよく使われるアルゴリズムの実装においては、AIのスピードに人間が勝つことは不可能です。現在の開発現場では、ゼロからコードを書く作業は減少し、AIに雛形を作らせることが標準になりつつあります。この圧倒的な生産性の差が、「コードを書くだけのプログラマーは不要になる」という説の根拠となっています。
AIはテストの精度が非常に高い
ソフトウェア開発において、バグを発見するためのテスト工程は非常に重要かつ労力のかかる作業です。AIはこのテスト領域においても高い能力を発揮しています。AIは過去の膨大なバグデータやコードのパターンを学習しているため、人間が見落としがちなケースまで考慮したテストを網羅的に実施できます。
また、人間のように疲労による集中力の低下がないため、長時間にわたるテスト実行やログの解析も正確に行います。単体テストの自動生成ツールの精度も向上しており、これまで若手プログラマーが担当していたテストコードの作成業務が、AIによって自動化されつつあるのが現状です。
下流工程の多くでAIを活用することで開発工数を削減できる
システム開発の工程は、要件定義や設計といった「上流工程」と、実装やテストといった「下流工程」に分けられます。AIが得意とするのは、明確な指示に基づいて作業を行う下流工程です。
企業からすれば、AIを活用して下流工程を自動化することで、開発コストの大幅な削減につながります。これまで複数のプログラマーを雇用して数ヶ月かけていた開発が、AIと少数のエンジニアだけで短期間に完了できるようになれば、当然ながら人員削減の圧力が働きます。
したがって、単純なコーディングのみを行うエンジニアの需要が減少し、開発工数の削減とともに雇用が縮小されるのではないかと懸念されています。
プログラマーはAIによって不要になるのか？
結論からお伝えすると、AIによってプログラマーの仕事が完全に奪われてしまうようなことはありません。ただし、「コードを書くだけの作業者」としてのプログラマーの需要は限りなくゼロに近づいていくでしょう。
プログラミング言語の文法を暗記し、仕様書通りにコードを記述するだけのスキルでは、AIとの競争に勝つことは困難です。しかし、プログラマーの本質的な価値はコーディングそのものではなく、「技術を使って現実の課題を解決すること」にあります。AIはあくまでツールであり、どのようなシステムを作るべきかという意思決定や、AIが生成したアウトプットの良し悪しを判断する役割は人間にしかできません。
今後は、AIを部下のように使いこなし、開発プロセス全体を指揮する「AIを活用できるプログラマー」と、AIを使わずに従来の手法に固執するプログラマーとの間で、大きな二極化が進むと考えられます。
プログラマーの仕事がAIに奪われない理由
AIの能力がいかに向上しても、プログラマーの仕事が完全になくならないのには明確な理由があります。AIは万能ではなく、システム開発の現場には人間特有の判断力や責任能力が不可欠な場面が多々存在するからです。ここでは、AIが人間の代替となり得ない3つの理由について解説します。
AIが生成するコードがすべて正しいとは限らない
大規模言語モデル（LLM）は、確率に基づいて「もっともらしい」回答を生成する仕組みであり、論理的な正しさを保証しているわけではありません。そのため、AIは時として、一見正しそうに見えても実際には動作しないコードや、セキュリティ上の脆弱性を含んだコードを生成することがあります。これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。
金融システムや医療機器など、高い信頼性が求められるソフトウェア開発において、AIが生成したコードを検証なしに使用することは許されません。最終的にコードの安全性と正確性を担保し、責任を持つのは人間のプログラマーです。AIのアウトプットを疑い、精査する能力が必要とされる限り、プログラマーの存在意義は失われません。
AIを開発するのはあくまで人間
AI自体もまた、プログラムによって動作するソフトウェアの一つにすぎず、新しいAIモデルの開発や、既存モデルのチューニング、学習データの選定を行っているのは人間のエンジニアなのです。
AI技術が進化すればするほど、そのAIを進化させ、維持管理するための高度なスキルを持ったプログラマーが必要になります。また、AIが予期せぬ挙動をした際に原因を究明し、修正を加えることができるのも、システムの内部構造を深く理解している人間だけです。「AIを作る側」や「AIを管理する側」の需要は、今後ますます拡大していくでしょう。
すべての作業をAIが代替できるわけではない
システム開発において最も難易度が高いのは、クライアントの曖昧な要望を具体的な仕様に落とし込む「要件定義」や、チーム全体での合意形成を図る「コミュニケーション」のプロセスです。
「使いやすい画面にしてほしい」「業務効率を上げたい」といった抽象的なニーズに対し、背景にある業務フローを理解し、最適な技術解を提案することは、人間にしかできません。AIは指示待ちのツールであるため、自ら課題を発見したり、人間の感情や政治的な事情を汲み取って調整したりすることは不可能です。
こうした対人スキルや文脈の理解を伴う業務は、AIには代替できない領域と言えます。
AIに奪われにくいプログラマーの仕事
AIとの共存が前提となるこれからの時代において、プログラマーが生き残るためには、AIが苦手とする領域に専門性をシフトしていく必要があります。AIは「定型作業」や「再利用」は得意ですが、「創造性」や「責任」を伴う作業は苦手です。具体的にどのような業務がAIに代替されにくいのかを見ていきましょう。
複雑な仕様に対応するためのコーディング作業
一般的によくある機能やデザインであればAIは瞬時にコードを生成できますが、特定の企業の独自の業務ルールや、複雑に入り組んだレガシーシステムとの連携が必要な場合、AIの精度は著しく低下します。
学習データに存在しない、そのプロジェクト固有の特殊なロジックを実装するためには、システム全体の構造を深く理解し、矛盾のないようにコードを設計する能力が必要です。既存のシステムに影響を与えずに新機能を追加するといった、高度なパズルを解くようなコーディング作業は、依然として人間のプログラマーの腕の見せ所となります。
AIが生成したコードのレビューや検証
今後は「コードを書く」時間よりも、「AIが書いたコードを読む」時間の方が長くなる可能性があります。AIが生成したプログラムが、プロジェクトのコーディング規約に沿っているか、パフォーマンスに問題はないか、将来的な保守性は確保されているかといった観点でレビューを行う業務は、非常に重要になります。
AIコードのレビュアーには、AIよりも深い知識と洞察力が求められます。単に動くかどうかだけでなく、セキュリティリスクやライセンスの問題がないかを確認する「目利き」としての役割は、経験豊富なプログラマーにしか務まらない仕事です。
現場でのトラブルシューティング
システム障害が発生した際、その原因はプログラムのバグだけとは限りません。サーバーのハードウェア故障、ネットワークの遅延、あるいは操作するユーザーのミスなど、要因は多岐にわたります。
AIはログデータを分析して仮説を提示することはできますが、物理的な環境を確認したり、関係各所にヒアリングを行ったりして、複合的な要因から真の原因を特定するトラブルシューティングは人間にしかできません。特に、緊急時の迅速な判断や、暫定対応の決定といった危機管理対応は、AIには任せられない責任重大な業務です。
AIによって奪われる可能性が高いプログラマーの仕事
AIに奪われにくい仕事がある一方で、確実にAIへと置き換わっていく業務も存在します。これらは「誰がやっても同じ結果になる作業」や「パターン化できる作業」です。自身のスキルが以下の領域に偏っている場合、キャリアの見直しが必要になるかもしれません。
単純なコーディング作業
Webサイトの問い合わせフォーム作成や、データベースの基本的な読み書きなど、定型的なコーディング作業はAIが最も得意とする分野です。これまでは新人プログラマーの練習として割り当てられることが多かったタスクですが、今後はAIが一瞬で完了させることになります。
フレームワークやライブラリの使い方を調べて実装するだけの仕事は、AIの方が速く正確に行えるため、人間の仕事としては価値が低下していきます。「言われた通りに書くだけ」のコーディング業務は、真っ先にAIに奪われる可能性が高いでしょう。
既存コードのリファクタリング
リファクタリングとは、プログラムの挙動を変えずに、内部の構造を整理して読みやすくする作業です。変数名の変更や、重複コードの削除、古い構文の書き換えといった作業は、明確なルールに基づいて行われるため、AIとの相性が抜群です。
また、あるプログラミング言語から別の言語への書き換え（マイグレーション）も、AIが高い精度で実行できるようになっています。例えば、古いJavaのシステムを最新のGo言語に書き換えるといったプロジェクトでは、人間が手作業で行うよりもAIを活用した方が圧倒的にコストパフォーマンスが良いため、人間の出番は減っていくと考えられます。
ドキュメント作成
ソースコードから仕様書を生成したり、APIのリファレンスを作成したりするドキュメント作成業務も、AIによって自動化が進んでいます。
コードの内容を要約してコメントを追記する、変更履歴からリリースノートを作成するといった作業は、プログラマーにとって面倒な付帯業務でしたが、これらはAIに任せるのが当たり前になりつつあります。ドキュメント作成能力だけで評価されることはなくなり、AIが生成したドキュメントの内容が正しいかを確認する能力の方が必要とされるでしょう。
AIに仕事を奪われないために心掛けるべきこと
AI時代にプログラマーとして生き残るために最も重要なことは、「AIを競争相手ではなく、強力なパートナーとして捉えること」です。GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールを徹底的に使いこなし、自分一人の生産性を10倍、100倍に高める意識を持つ必要があります。
また、技術スキルだけでなく、「ヒューマンスキル」の向上も不可欠です。クライアントやチームメンバーとのコミュニケーション能力、ビジネスの課題を発見する力、そしてAIにはない「倫理観」や「責任感」を持つことが差別化につながります。
AIプログラマーとは？
ここまでは一般的なプログラマーとAIの関係について述べてきましたが、ここからはAIそのものを開発・活用する専門職である「AIプログラマー」について解説します。AI技術の急速な普及に伴い、この職種の注目度は高まっていますが、具体的な役割については曖昧な部分も多いため、整理して理解していきましょう。
仕事内容や役割
AIプログラマーの主な役割は、機械学習やディープラーニングのモデルを実装し、システムに組み込むことです。データサイエンティストが設計したモデルを実際の製品レベルのコードに落とし込んだり、APIを通じてAI機能をWebサービスと連携させたりします。
具体的には、PythonやC++などの言語を使用し、PyTorchやTensorFlowといったライブラリを駆使して開発を行います。また、AIが学習するために必要な大量のデータを収集・加工する「前処理」や、学習済みモデルをサーバーにデプロイして運用する「MLOps」と呼ばれる領域も担当することがあります。
AIエンジニアとの違い
「AIプログラマー」とよく似た言葉に「AIエンジニア」があります。企業によって定義は異なりますが、一般的にAIエンジニアの方がより広義な役割を指す場合が多いです。
AIエンジニアは、ビジネス課題のヒアリングから、データの分析、モデルの構築、システムへの実装、運用までをトータルで担当することがあります。一方、AIプログラマーは、その中でも特に「プログラミング（実装）」のフェーズに特化した職種として区別されることがあります。
しかし、前述の通り両者の境界は曖昧であり、AIプログラマーにも統計学の知識やビジネス視点が求められることもあり得ます。
AIプログラマーは不要・なくなると言われるのはなぜか
AIに関わる職種であるにもかかわらず、「AIプログラマーも不要になる」という意見が存在します。その理由は、AIエンジニアやデータサイエンティストが、AIプログラマーの仕事を兼務することも多いからです。
したがって、モデルの実装のみを行うAIプログラマーの需要は低下する可能性があります。
AIプログラマーの平均年収
AIプログラマーへの転向を目指す場合、年収も気になるポイントでしょう。しかし、AIプログラマー単体の平均年収に関する具体的なデータは少ないため、ここでは参考としてAIエンジニアの年収を紹介します。
求人ボックスのデータによると、AIエンジニアの正社員の平均年収は約571万円です。（2025年12月時点）
ただし、給与幅は非常に幅広く、経験やスキル、担当するプロジェクトの規模などによって大きく異なります。そのため、高いスキルや経験があれば平均以上の年収を得ることも十分可能です。
AI技術の需要が高まるなかでAIプログラマーの市場価値も上昇しており、AIプログラマーもAIエンジニアと同程度の年収を得られる可能性は十分あるでしょう。
AIプログラマーに必要なスキル
AIプログラマーとして活躍するには、AI開発に関連するさまざまなスキルが求められます。具体的には、プログラミングスキルやライブラリ・フレームワークの知識に加え、数学や統計学の知識、データベースの扱い方など、幅広いスキルが必要です。ここでは、それぞれのスキルについて詳しく解説します。
プログラミングスキル
AIプログラマーには、AI開発で頻繁に使用されるプログラミング言語を扱うスキルが求められます。例えばPythonはAI開発の分野で一般的に使用されている言語であり、PythonのスキルがあるとAIプログラマーとして多くの案件で活躍できるでしょう。
また、C++は高速な計算処理が求められるAIモデルの実装で使用されることが多く、AIプログラマーに求められるスキルのひとつです。このように、AIプログラマーを目指す場合は、特にAI開発においてニーズの高い言語のスキルが必要になります。
ライブラリ・フレームワークを扱うスキル
AI開発では、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリやフレームワークを活用するケースも少なくありません。これらのツールを使うことで、開発を効率的に進められます。
また、AI開発の現場では特定のライブラリやフレームワークの利用を前提とした案件も多く、実務で求められるスキルのひとつです。
数学・統計学の知識
AIの開発には、数学や統計学の知識が欠かせません。AIは数学的なアルゴリズムを基に動作しており、機械学習やディープラーニングを実装するためには、線形代数、確率・統計、微分積分などの知識も必要になります。
データベースの知識
AIは大量のデータを取り込みながら学習し、その精度を向上させていきます。そのため、AIプログラマーには、データを適切に管理・活用するためのデータベースの知識が求められます。具体的には、データの処理や解析、用途に応じたデータベースの選択や設計ができると、より実践的なスキルとして役立ちます。
AIプログラマーに役立つ関連資格
AIプログラマーになるために資格は必須ではありませんが、プログラミング言語や統計の資格を取得しておくと、自身のスキルや知識を客観的に証明できます。ここでは、AIプログラマーに役立つ関連資格を紹介するので、ぜひチェックしてみてください。
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎を問う資格試験です。Pythonや数学の基礎に加えて、ライブラリを活用した分析などが出題されます。AIプログラマーのスキルを証明する資格ではありませんが、AI開発に必要なPythonの知識や数学の基礎を学ぶのに適しています。
G検定
G検定（ジェネラリスト検定）はAIやディープラーニングの基礎知識を問う試験で、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。試験では、AIの仕組みや活用事例、機械学習の基本概念に加え、AIの法律や倫理的側面についても問われます。
プログラミングの実装スキルを問う試験ではありませんが、AIを活用するための知識を体系的に学べるため、AIプログラマーやAIエンジニアを目指す場合におすすめの資格のひとつです。
E資格
E資格（エンジニア資格）はAI開発の実装スキルを問う試験で、G検定と同じくJDLAが実施しています。試験では、確率・統計などの数学の基礎、機械学習の手法、ディープラーニングの基礎・応用などについて出題されます。
E資格の受験には、試験日の過去2年以内に「JDLA認定プログラム」を修了していることが必須とされており、より実践的な知識が求められます。AIプログラムの実装力を証明したい人におすすめの資格です。
統計検定
統計検定は日本統計学会が認定する統計学の知識を問う資格試験で、総務省や文部科学省などの後援を受けています。試験は1級、準1級、2級、3級、4級の5段階に分かれており、基礎から専門レベルまで幅広い内容をカバーしているのが特徴です。
例えば、4級は中学卒業レベルの基礎的な統計知識、1級は大学院レベルの高度な統計理論が問われるなど、段階的に学習できます。AI開発には統計学の知識が不可欠なため、自分のスキルレベルに応じた試験からチャレンジしてみるのもよいでしょう。
未経験からAIプログラマーになるには？
AIプログラマーは未経験からでも目指すことが可能で、新卒採用やエンジニアからの転職、プログラミングスクールを活用するなど、さまざまなルートがあります。ここでは、未経験からAIプログラマーになるための具体的な方法について見ていきましょう。
大学や専門学校から新卒で就職する
AI関連のIT人材は不足しており、未経験からでもAIプログラマーとして就職できる可能性があります。特に、大学や専門学校から新卒で就職する場合、情報系以外の学部・学科出身者でも採用されるケースは少なくありません。
もちろん、大学や専門学校で情報科学や数学を学んでいる学生は、AI開発に必要な基礎知識があるため、より採用されやすい傾向にあります。 新卒採用ではポテンシャルを重視する企業も多く、採用時点ではAIの知識がなくても、入社後の研修や実務経験を通じてスキルを身につけることが可能です。
他のITエンジニア職から転職する
AI開発の経験がなくても、ITエンジニアとしての開発経験があれば、AIプログラマーへの転向は十分に可能です。 特に、PythonやC++など、AI開発でよく使われるプログラミング言語を扱えるスキルがある場合、スムーズに転職できる可能性が高いでしょう。
また、データベースの設計や構築の経験も、AIプログラマーとしての業務に役立ちます。すでにエンジニアとしての基礎がある人は、AI関連のスキルを独学やオンライン講座などで学んでから、AIプログラマーとしての転職を目指すのがおすすめです。
プログラミングスクール経由で就職する
近年、AI開発を学べるプログラミングスクールが増えており、未経験からでもAIプログラマーを目指せる環境が整っています。IT業界未経験からAIプログラマーを目指す場合、プログラミングスクールで基礎から実践的なスキルを習得するのが効率的な方法です。
プログラミングスクールでは、AI開発に必要なスキルを体系的に学べるカリキュラムが用意されており、独学よりもスムーズに知識やスキルを習得できます。 また、転職サポートが充実しているスクールもあり、未経験からの転職を目指しやすいのも魅力です。
AIプログラマーへのキャリアチェンジを検討している人は、こうしたスクールの活用も視野に入れてみてはいかがでしょうか。
AIプログラマーのキャリアパス
AIプログラマーとしての経験を積んだ後は、より専門性を高めてAIエンジニアやデータサイエンティストを目指す道や、マネジメント・コンサルタントとして企業のAI活用を支援する道など、さまざまな選択肢があります。
ここでは、AIプログラマーの代表的なキャリアパスについて詳しく見ていきましょう。
AIエンジニア
AIエンジニアはAI開発の全体を担当するエンジニアで、AIプログラマーの上位にあたる職種です。主に要件定義や設計といった上流工程を担い、AIプログラマーが実装するシステムの基盤を作ります。
AIエンジニアは、AIのアルゴリズム設計やモデルの最適化、データ処理の効率化など、幅広いスキルが求められる職種です。AIプログラマーとして一定の経験を積んだら、より上流工程に関わるAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビッグデータを分析して企業の意思決定やビジネス戦略の立案を支援する専門家です。AIを活用したデータ分析が主な業務であり、統計学や機械学習の知識が求められます。
AIプログラマーとして培ったスキルはデータサイエンティストとしても活かせるため、キャリアチェンジを目指しやすい職種のひとつです。近年、さまざまな業界でデータ活用が進んでおり、データサイエンティストの需要も高まっています。
マネジメント・コンサルタント
AIプログラマーとしてのスキルや経験があると、マネジメントやコンサルタントの道へ進むことも可能です。プログラマーは主に開発の下流工程を担当しますが、マネジメントやコンサルタントはプロジェクト全体の管理や企業のAI活用戦略の策定を担当し、より上流の業務に携われます。
例えば、AI技術を活用したビジネスの最適化を提案できるコンサルタントは、企業のDX推進の要として高く評価され、給与水準も高い傾向にあります。そのため、収入アップを目指す人にとって、マネジメントやコンサルタントは魅力的なキャリアパスのひとつになるでしょう。
フリーランス
AIプログラマーとして十分なスキルや経験を積めば、フリーランスとして独立する道もあります。現在、AI人材は不足しており、多くの企業がフリーランスなどの外部人材を活用するケースが増えています。特に、高度なスキルを持つフリーランスAIプログラマーは単価の高い案件を獲得しやすく、会社員よりも高収入を目指せるのが魅力です。
AI関連のフリーランス案件を探している人には、弊社「ITプロパートナーズ」の活用がおすすめです。エンド直案件が9割を占め、高単価な案件が豊富に揃っています。スキルや経験に応じて最適な案件をご紹介できるため、フリーランスとしてのキャリアを考えている方はぜひお気軽にご相談ください。
AIプログラマーの需要と将来性
多くの企業が、生成AIや機械学習モデルを自社のプロダクトに組み込もうと躍起になっている今、AIプログラマーの需要や将来性は高いと言えます。実際に商用レベルで安定稼働させられる実装力を持ったエンジニアは、市場に全く足りていないからです。。
特に需要が急増しているのは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を、社内データベースや既存システムと安全に連携させるアプリケーション開発の領域です。単にAIモデルの精度を競うだけでなく、APIを通じてAIを制御し、レスポンス速度やコストを最適化しながらユーザーが使いやすい形に落とし込む能力が強く求められています。
しかし、需要があるのはあくまでも「高スキルなAIプログラマー」です。前述の通り、AIプログラマーの仕事はAIエンジニアやデータサイエンティストに代替されてしまうこともあるため、専門性のあるAIプログラマーにならなければ将来的に安泰とは言えません。
まとめ
AIの発展によってコードの自動生成が可能になり、プログラマーの業務の一部はAIに置き換わると考えられています。しかし、すべての仕事がなくなるわけではなく、AIを活用しながら開発を進めるスキルが求められる時代になっています。
そのため、今後も活躍し続けるプログラマーを目指すなら、AIに関する専門知識を身につけ、AIプログラマーに転向するのも選択肢のひとつ。AIプログラマーは需要が高く、AIエンジニアやフリーランスといったキャリアの幅も広がるため、ぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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