プログラマーがAIの発達で失業するのは本当?優秀な人材となり生き残る方法や今後の対策も紹介

公開日: 2021.06.30
更新日: 2024.01.12
プログラマーがAIの発達で失業するのは本当?

「プログラマーってAIの発達によって失業してしまうんだろうか」
「AIが発達しても生き残れるエンジニアになるにはどうしたらいいんだろう」

と思うことはありませんか?

プログラマーで生きていこうとしても、将来的にAIで失業してしまうのかで迷ってしまいますよね。

では、プログラマー職とAIの関係はどのようなものがあるのでしょうか?

そこで今回は、

  • プログラマーはAIの発達で失業するのか
  • プログラマーとして、AIが発達しても生き残るためにやることはなにか
  • プログラマーがAIエンジニアを目指すべき理由と方法

について詳しく解説します。

この記事を見ればAIの発達について、プログラマーが今後なにをすべきかがわかり、失業しないプログラマーとなれるきっかけをつかめます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

プログラマーがAIの発達で失業すると言われがちな3つの理由

AIの発達でプログラマーが失業すると言われがちな理由

AIの発達と聞くと、たとえプログラマー職でも「作業の自動化により失業してしまう」と思われてしまうのはなぜでしょうか。

その理由は下記の3つです。

  1. プログラミングはAIでも代替可能な仕事だから
  2. 人員削減をするメリットが大きいから
  3. オフショア開発が進んでいるから

このように、プログラミングはAIで代価可能な部分もあり、人員削減できるとともにオフショア開発も進んでおります。

なのでAIの発達により「プログラマーも失業するのでは?」といわれているのです。

以降で詳細を解説していきます。

1.プログラミングはAIでも代替可能な仕事だから

プログラミングの処理は構造的に自動化しやすいこともあり、AIでも代価可能であるといわれています。

具体的にいいますとプログラミングは、

  • プログラミングの処理は「順次」「判定」「処理」という単純な構造である
  • 似たような処理(共通化できる処理)がどのコードにも存在する
  • そもそも、2021年時点でも、部分的な処理は自動化が進んでいる

このように、プログラミングの処理は単純構造であることと、そもそも2021年時点でも部分的に自動化されております。

なので、プログラミングはAIでも代価可能な仕事と思われがちなのです。

2.人員削減をするメリットが大きいから

企業からすると、プログラマーも含めて人員削減できるに越したことはありませんが、AIにより人員削減は可能です。

というのも、AIにより、これまでプログラマーがおこなっていたことを削減できるからです。

たとえば以下のような時間を削減できます。

  • 社内プログラマーが作っていたツール
  • 外部発注していたシステム
  • 単純な構造のプログラミングの作成工数

このように、IT業界でももっとも費用がかかるといわれている人件費を減らせるメリットがあるため、プログラミングはAIでも代価可能な仕事と思われがちなのです。

3.オフショア開発が進んでいるから

オフショア開発とは、システム開発を海外に委託することです。

そして、このオフショア開発が国内でも進んでいます。

というのも、日本よりもコストの安い海外国に開発を委託することが可能であるからです。

もう少し具体的にいいますと、

  • 日本はそもそもIT人材が不足している
  • IT需要に供給が追いついていない
  • IT人材不足により、人件費も高騰している

このように、人材不足による人件費の高騰という背景から、オフショア開発が進んでおります。

そして、オフショア開発の中でAI技術が使われていることから、プログラミングはAIでも代価可能な仕事と思われがちなのです。


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プログラマーがAIの台頭で念頭に置くべき3つのポイント

AIの台頭で覚えておくべきこと

AIの台頭により、プログラマーの仕事が減ることは事実ではある中、プログラマーが念頭におくべきことはなんでしょうか。

それは下記3つです。

  1. AIでもプログラマーのすべての作業は代替できない
  2. プログラマーよりも先になくなる仕事はたくさんある
  3. 長期的に見るとプログラマーの仕事が減っていく可能性はゼロではない

このように、AIが発達しているからといって、即プログラマーが不要とはなりませんが、注意は必要であることがポイントです。

以降で詳細を解説していきます。

1.AIでもプログラマーのすべての作業は代替できない

AIがプログラミングを自動化できますが、あくまでそれは一部であり、すべての作業を自動化できるわけではありません。

というのも、プログラミングは複雑な意思決定が必要であり、すべてをAIが代替するのは難しいからです。

具体的にいいますと以下となります。

  • プログラミングはシステム開発において、複雑なコミュニケーションや意思決定が必要
  • コンピュータはあいまいな情報を処理するのが苦手
  • コンピュータは意思決定が必要ない共通処理やルーチンワークが得意

このように、AIにより自動化しやすいこととしにくいことがあるため、AIでもプログラマーのすべての作業は代替できないといえるのです。

2.プログラマーよりも先になくなる仕事はたくさんある

動画編集のようなオンラインの作業は、プログラマーの仕事よりも先になくなる仕事といえます。

というのも、現時点で精度の高いAIが動画編集をしていますし、音声認識や画像認識はAIが得意な作業であるからです。

また、これ以外にも、

  • レストランでのオンライン注文:ウェイトレスの廃止
  • チャットbot:オペレーターの廃止
  • 製造業の不良品検査:検査員の廃止

このように、プログラマーの仕事よりもAIが得意なことはたくさんあり、すでに自動化による人員削減が進んでおります。

なので、プログラマーよりも先になくなる仕事はたくさんあるといえるのです。

3.長期的に見るとプログラマーの仕事が減っていく可能性はゼロではない

プログラミングはクリエイティブな要素が含まれるため、すぐにAIによりプログラマーの仕事はなくなるというわけではありません。

とはいえ、下記のとおり、長期的にみるとその可能性はゼロではないのです。

  • 将棋のAIが人に勝ちつつある
  • 単純な構造のプログラミングはすでに自動化が進んでいる
  • 作成したコードのテスト作業の自動化も進んでいる

このように、ルーチンワークはもちろん、クリエイティブな作業も一部はAIにより自動化されております。

なので、長期的に見るとプログラマーの仕事が減っていく可能性はゼロではないといえるのです。

プログラマーが生き残るために今からやっておくべき7つの対策

今のうちにプログラマーが準備しておくこと

AIによる自動化で失業しないためにも、プログラマーとして以下の7つを対策しておきましょう。

このように、AIの知識を深め、かつ上流工程のような「考える」仕事をすることで、自分の市場価値を少しでも高めておく必要があります。

以降で詳細を解説していきます。

1.AIの知識をつけておく

AIが発達しているため、プログラマーとしてAIの知識をつけるようにしましょう。

なぜなら、AIの実装に関する知識をつけておけば、プログラマーの仕事がAIで減っても失業する可能性が低いからです。

AIの実装に関する知識とは、たとえば以下です。

  • 数学の知識
  • 機械学習やディープラーニングの知識
  • Python、GoなどAIアルゴリズムを実装するための言語の習得

このようなAIの知識をつけておくことで、プログラマーとして生き残れるようにしましょう。

2.新しい情報にアンテナを張る

システム開発では、AIなどの開発技術やトレンドが日進月歩で進んでいるのはいうまでもありません。

そのため、プログラマーは常に新しい情報にアンテナを張っておく必要があります。

たとえば、

  • ニュースアプリなどで最新のトレンド情報を把握しておく
  • 新しいツールがでたらとりあえずさわってみる
  • ITの技術展示会に参加する

このように、最新の開発技術、およびトレンドを常に把握しておくことで、プログラマーとして陳腐化しないようにする必要があります。

なので、新しい情報にアンテナを張ることが必要なのです。

3.需要の高いプログラミング言語を習得する

プログラマーたるもの、多様化する時代のニーズに対応していくためにも、これまでに習得した技術のみに固辞せず、需要の高いプログラミング言語を習得していくようにしましょう。

たとえば以下のようなプログラミング言語です。

  • Scala:Webでよく使われており、Java言語と互換性がある
  • Python:AI開発でよく使われ、AI開発で必要となるビックデータでも使われている
  • Go:ブロックチェーンやツールの開発に使われている

プログラマーとして生き残るためにも、このような需要の高いプログラミング言語を習得するようにしましょう。

初心者が学ぶべき将来性のあるプログラミング言語は?【初心者必見】将来性のあるプログラミング言語とは

4.英語を学ぶ

プログラマーでも英語を学ぶ必要があります。

なぜなら、普段の開発の中でも英語に触れる機会が多いからです。

たとえば、

  • 知りたい技術情報が英文で書かれた文書しか存在しなかった
  • 取引先の営業が外国人のため、英語のコミュニケーションが必要となった
  • チームに配属された新人が外国人であった

このように、わからないことを調べたり、コミュニケーションをとるのに英語を学ぶ必要があるのです。

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5.SEの仕事もして上流工程にたずさわる

プログラマーの仕事をしつつも、少しずつ上流工程にたずさわることが大事です。

なぜなら、上流工程の仕事はAIにより代替化されにくいからです。

たとえば、

  • クライアントの要求を実現するべく、やるべきことを決める作業
  • クライアント、および社内チームメンバとのコミュニケーション
  • 開発プロジェクトをまわすための計画策定

このような要件定義、社内外コミュニケーション、および管理業務は、AIでは代替できません。

なので、プログラマーも少しずつ上流工程にたずさわる必要があるのです。

6.AIエンジニアになることも視野に入れる

AIの発展により失業しないためにも、プログラマーはAIエンジニアになるのもひとつの考えとしてもっておくとよいでしょう。

というのも、社会の背景が以下のようになっているからです。

  • 企業はAI技術を使い、工数、人員の削減を目指している
  • AI技術者自体が足りていない
  • AIに精通すれば、AIの開発、管理で仕事がなくならない

このように、AIエンジニアになれば、AIそのものの作成や運用をおこなうこととなり、AIがなくならない限り失業する可能性が低いのです。

なので、AIエンジニアになることも視野に入れる必要があるのです。

7.AIに関する資格を取っておく

AIの知識を習得すべく、AIに関する資格を取っておくようにしましょう。

資格は以下の種類があります。

このように、AI試験といってもジェネラリスト向け、エンジニア向けでわかれますので、自分に合った方を選択するようにしましょう。


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AIが台頭してきたときに必要とされるの3つの人材

必要とされる人材を育てる様子

AIの発達によってなくなってしまう職があるのは事実ですが、AIを支える人材になるにはどんな人材を目指したらよいのでしょうか。

それは下記の3つです。

  1. AIを研究する人材
  2. AIの開発・メンテナンスをおこなう人材
  3. AIを運用していく人材

このように、AIは、まずはAI自体の研究をおこなった後に実際にAI化するシステムの開発をおこない、その後は作成したAIを運用していく人材が必要となります。

以降で詳細を解説していきます。

1.AIを研究する人材

AIの論文リサーチ、技術考案やアルゴリズム調査をおこない、開発の前段階までを担う人を指し、データサイエンティストともよばれます。

主にやることは下記です。

  • 新しいAIモデルの構築:どういうデータをどういうロジックで使い、なんの結果を得るかを考案、構築する作業
  • ビックデータの利活用:集めたデータのクレンジング(データを扱いやすくする作業)など、データの整理、整形

このように、新しいAIモデルの構築や、集まったビックデータの整理、整形をおこなうのがデータサイエンティスト、つまりはAIを研究する人材の仕事内容となります。

2.AIの開発・メンテナンスをおこなう人材

実際のAIモデルを作成したり、データ入力する作業のことです。

必要な知識は以下です。

  • プログラミング:Python
  • 機械学習:大量のデータを学習し、分類や予測をするアルゴリズム、モデルを構築する技術
  • 基礎数学や統計学:微積、線形代数、確率統計など

このように、基礎数学をもとに大量のデータを扱い、その関連性を洗い出すための機械学習およびプログラミングと、幅広く知識が求められます。

それは、AIの開発はもちろん、メンテナンスをするためにも必要となります。

3.AIを運用していく人材

開発されたAI技術を実際に使う、すなわち運用や保守をおこなう人材のことです。

そのため、以下の能力が必要となります。

  • 企画:今後どのようなAI技術を開発していくかの企画
  • 提案:現状の社内の課題に対し、どのようなAI技術を用いれば解決するかの提案
  • 推進:現場でAI技術を使うのと、AI技術そのものの管理

このように、AI技術の企画、提案、推進をおこなう技術が求められるのが「AIを運用していく人材」なのです。

プログラマーがAIエンジニアになれば仕事はなくならない2つの理由

AIとエンジニアが共存する様子

AIの発展により、プログラマーとして失業しないためにはAIエンジニアになるとよいでしょう。

その理由は下記の2つです。

  1. AIエンジニアは需要が高い
  2. AIが発達するほど仕事が増える

昨今、AIが発達していることはいうまでもありませんが、それによりAIの仕事が増えているのはもちろん、それにともない、AIエンジニアの需要が高まっています。

なので、プログラマーがAIエンジニアになれば仕事がなくならず、失業の可能性を減らせるのです。

以降で詳細を解説していきます。

1.AIエンジニアは需要が高い

AI開発は世界中でおこなわれていますが、その分どこの国もAIエンジニアが不足しています。

そのため、AIエンジニアの需要は高まっています。

日本国内も下記の状態です。

  • 経済産業省が先端IT人材としてAIエンジニアを認定しており、国をあげてAIエンジニア増加を目指している
  • クラウドソーシングの案件では、AI技術の開発案件は増加している
  • ITエンジニアというくくりの中でも、AIエンジニアはとくに不足している

このように、需要が高まっているが供給が追いついていないのがAIエンジニアの現状となっております。

なので、プログラマーがAIエンジニアになれば仕事がなくならないといえるのです。

2.AIが発達するほど仕事が増える

AIの発達により、プログラマーの作業は減っていますが、仕事自体がなくなったわけではなく、むしろ増えています。

その理由は以下です。

STEP.1
STEP.1
作業の効率化
エディタの入力補完やテストの自動化が進む 
STEP.2
STEP.2
市場価値の高い作業へのコミット
仕事が効率化できたことから、別の作業にコミットできる
STEP.3
STEP.3
新たな仕事の誕生
市場価値の高い作業を続けることで、より価値の高い仕事が生まれ続ける

このように、AIが発達すると、AIによる作業の効率化により、付加価値の高い仕事が増えていく流れとなります。

なので、AIが発達するほど仕事が増えるといえるのです。

AIエンジニアになるために身につけておくべきスキル3選

AIエンジニアになるために身につけるべきスキル

AIエンジニアは、プログラミング言語に加え、ほかの分野のエンジニアよりも数学の知識を身につける必要があります。

もう少し具体的にいいますと、身につけておくべきスキルは下記の3つです。

  1. AI開発に必要なプログラミング言語
  2. 機械学習・ディープラーニングの知識
  3. 数学的知識

このように、AIエンジニアになるには、プログラミングはもちろん、機械学習・ディープラーニングに加え、それらの基礎となる数学の知識も必要となるのです。

以降で詳細を解説していきます。

1.AI開発に必要なプログラミング言語

AI開発で使われるプログラミング言語は、Pythonが有名です。

Python以外では以下となります。

  • C言語
  • C++
  • R
  • JavaScript

このように、意外にも多くのプログラミング言語でAI開発は可能ですが、有名なのはやはりPythonとなります。

また、PythonはIoTやWebアプリなど、AI開発に関わらず汎用的に使うことができます。

なので、AIエンジニアになるためにはPythonのスキルを身につけるようにしましょう。

2.機械学習・ディープラーニングの知識

AIの開発には機械学習とディープラーニングの知識が欠かせません。

というのも、AIは膨大なデータを集め、それを機械やシステムが学習することで成り立つ技術であるからです。

具体的にいいますと下記となります。

  • 機械学習:集められたデータから、そこに潜むパターンを見つけ出す技術
  • ディープラーニング:ニューラルネットワーク(人間の脳を模倣したモデル)を活用した技術

このような機械学習およびディープラーニングにより、運転操作や短期的な未来予測、物事の意思決定など、いわゆるAIの開発が可能となります。

なので、AIの開発には機械学習とディープラーニングの知識が必要なのです。

3.数学的知識

AIのアルゴリズムには、微分・積分のような数学の知識が使われているため、AIの開発には数学的知識も必要となります。

たとえば以下のような知識です。

  • 微分積分
  • 線型代数
  • 統計
  • 確率

このように、必要な数学的知識は、高校数学レベル、または大学入試レベルです。

もちろん、常にこのような数学の数式を使うわけではありませんが、数学の知識を使って、既存のアルゴリズムの理解をしなければなりません。

なので、AIエンジニアになるには数学的知識が必要なのです。

プログラマーがAIエンジニアになるための3つの方法

AIエンジニアになるための手順

プログラマーからAIエンジニアになる方法は以下の3つがあります。

  1. 独学で知識をつける
  2. スクールに通う
  3. 未経験でも働ける求人を探す

このように、独学やスクールを利用することでスキルをつけ、かつ求人を探すことで、プログラマーからAIエンジニアへの転職は可能です。

未経験でも働ける求人はあるにはあるのですが、その際はそれなりなスキルを身につけていることが必要となります。

以降で詳細を解説していきます。

1.独学で知識をつける

AI開発に必要なスキルは、独学でも学ぶことができます。

なぜなら、AIに関する書籍は数多くありますし、オンライン学習サイトも存在するからです。

たとえば下記です。

  • Chainerチュートリアル:数学やPython、ディープラーニングについて基礎から無料で学べる
  • Aidemy:Pythonからディープラーニングまで、AI設計の基礎から学べる
  • paiza:AI入門のオンライン学習サービスであり、約3分の動画閲覧後に練習問題を解いて学べる

このように、書籍はもちろん、オンライン学習サービスもいくつか存在するため、独学で知識をつけることは可能といえるのです。

2.スクールに通う

とくに社会人の場合はスクールで学ぶことがとても有効といえます。

というのも、お金はかかるものの、スクールを利用すれば爆速でスキルをつけることが可能だからです。

スクールを利用することで、

  • プロのエンジニアやフリーランスから学べる
  • 基礎の内容を爆速で学べる
  • 求人を紹介してくれるスクールもある

このように、プロの方に教えてもらいながら爆速で学べるのがスクールの特徴となります。

なので、スクールに通うことでAIエンジニア就職に必要な知識を身につけられるのです。

3.未経験でも働ける求人を探す

AIエンジニアは、需要があるにも関わらず供給が追いついていないため、未経験でも働ける求人はあります。

ただし、それなりにスキルを身につけておくことが前提となります。

そういえる理由は下記です。

  • そもそも1からAIプログラマーを育てることは、企業にとってもそれなりのリスクがあるから
  • 単に「がんばります」だけではなんのスキル証明にもならないから
  • 仕事内容が高度なため、スキルなしではまったく仕事ができないから

このように、未経験でも働ける求人を探すなら、きちんとスキルを身につけた上で未経験の求人に応募するようにしましょう。

まとめ:プログラマーはAIが発達してきたときのために備えておこう

ということで、プログラマーがAIの発達で失業するのかどうかと、プログラマーからAIエンジニアになることについて解説してきました。

まとめると以下となります。

  • AIの発達でプログラマーがすぐに失業するわけではないこと
  • AIの研究、開発、運用する人材が求められていること
  • AIに必要な技術はプログラミング、機械学習・ディープラーニング、数学であること

このように、AIの発達によりプログラマーはすぐ失業するわけではないのですが、AIエンジニアを目指すなどして、AIが発達してきたときのために備えておきましょう。

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