SFっぽいAI未来予想｜AIに取られない仕事って何
ご覧いただきありがとうございます。
新米エンジニアのAsです。
今後、AIってどうなっていくんでしょう。
「どういう仕事ならAIに取られないんだろう」と考えている、ただの一般素人です。専門家でも研究者でもないので、SFとかライトノベルを見るくらいの感覚で読んでください。
エンジニアの話中心に書いていますが、堅苦しい専門用語は使っていませんし、それ以外の話や視点もだいぶ入れているので楽しんでいただけると思います。
皆さんなりのAI未来予想もあると思うので、ぜひ記事にしてみてください。私が普通に見てみたいです。
私は新米エンジニアなので、最近のAIエージェントを見ていると、やっぱり多少は思います。
「これ、新人の仕事なくならない？」
むしろ今の時期に正社員としてエンジニアになれた人間は、結構ラッキーなんじゃないかとすら思っています。
もちろん、エンジニアという職業そのものが消えるとは思っていません。ただ、これまで10人必要だった仕事が5人で回るようになれば、「エンジニアになれる席」は単純に減ります。
特に新人が最初に任されるような、比較的定型化された実装、調査、テスト、ドキュメント作成なんかはAIとの相性がかなりいい。
では、どんな仕事からAIに置き換えられていくのか。
私は今のところ、かなり乱暴に言えば、
「責任の所在」と「コスト」
この2つでかなり決まるんじゃないかと思っています。
人間の仕事は「責任を取ること」になる？
社会人としては、嫌〜なことを言っている自覚があります。
でもAI時代に人間へ残る仕事の一つは、もしかすると「最終的に責任を取ること」 なんじゃないでしょうか。
これは最近よく話題になる自動運転を考えると分かりやすいです。AIが運転して事故を起こした場合、最終的に誰が責任を取るのでしょう。
AIを開発した会社なのか、自動車メーカーなのか。それとも運転していなかったとしても、運転席にいた人なのか。
AI自身に「お前の判断ミスだから責任取れ」と言っても仕方ありません。罰金を払うこともできませんし、刑務所に入ることもありません。
結局どこかに、人間や企業という責任を負える存在を置かなければいけません。
AIが合理的なら、それでいいのか
自動運転の話では、トロッコ問題みたいな思考実験もよくあります。
例えば、ヘルメットを着けているバイクの人と、着けていない人がいて、どうしてもどちらかに衝突しなければならないとします。
AIが単純に「生存する可能性が高い方へ衝突する」と判断したら、ヘルメットを着けている人を選ぶ可能性があります。
でもそれ、
安全に気を遣っている人の方が狙われるの？
って話になりますよね。
逆にヘルメットを着けていない人を選んで死亡させれば、「死亡する可能性が高いと分かっていたのになぜ？」という話になる。
もちろん実際の自動運転AIが、こんな単純な判断をしているという話ではありません。あくまで思考実験です。
ここで言いたいのは、AIにとって合理的な答えと、人間社会が納得できる答えは同じとは限らないということです。
そして、その判断についてAI自身は責任を取れません。
でもコードなら、人間を途中に挟める
これをエンジニアの仕事に持ってくると、少し事情が変わってきます。
例えばAIとのバイブコーディング（AIに指示を出してプログラムを書かせる手法）で作ったコードに不備があり、本番環境で大きな障害を起こしたとします。
そのときに、
「いや、AIが書いたコードなんですけど」
と言っても、多分許してもらえません。
「じゃあ、なんでレビュー（確認）しなかったの？」
で終了です。
つまり、AIが成果物を作って、人間が確認して承認するという工程にしてしまえば、責任の所在を人間側に作ることができます。
かなり極端に言えば、
「確認したんだから、お前の責任な？」
という仕組みです。
嫌すぎますね。
でも企業側から考えると、結構合理的です。
自動運転では、車が事故を起こす直前に「ちょっと待って、今の判断レビューするわ」と人間が止めることはできません。
でもコードなら、AIが作る、テストする、レビューする、人間が最終確認する、という工程を踏めます。
つまりAIに置き換えやすい仕事って、単純に「AIができる仕事」ではなくて、AIがやった後に人間が成果物を確認できる仕事なんじゃないでしょうか。
コード、文章、資料、画像、データ分析。問題があれば差し戻せるし、もう一度やらせることもできます。
逆に、その場で判断しなければならず、失敗した瞬間に重大な結果が確定する仕事ほど、完全自動化するハードルは高そうです。
AIがどれだけ優秀なのかだけではなく、「AIがミスしたときに人間が止められるか」 も大事なんじゃないかと思っています。
そしてもう一つが「コスト」
ここからエンジニアにとって、さらに嫌な話になります。
AIが仕事に入り込んでいる理由の一つは、単純に安いことです。
人間一人を雇えば、会社が負担するのは給料だけではありません。社会保険、採用、教育、PC、福利厚生、マネジメントなど、色々なお金がかかります。
一方でAIは、比較的安い金額でかなり高度な作業をしてくれます。
もちろん、AIを一契約すればエンジニア一人と完全に同じ働きをしてくれる、なんて単純な話ではありません。
AIは普通に間違えますし、指示する人も必要です。情報漏えいやセキュリティ、レビューのコストだって考えないといけません。
ただ、人間が8時間かけていた仕事を、AIが1時間で80％作って、人間が残りを2時間で直せるならどうでしょう。
AI単体では100点じゃなくても、合計3時間で終わるなら企業としては十分使う理由があります。
よく「AIって普通に間違えるじゃん」と言われます。
はい。めちゃくちゃ間違えます。
むしろ普段から使っている人ほど、
「こいつ堂々と嘘つくな」
と思った経験があるんじゃないでしょうか。
でもAIが人間より優秀である必要はないんですよね。
重要なのは、AIを使った方が最終的に安く、速く仕事が終わるかどうかです。
人間が必要でも、今までと同じ人数が必要とは限らない
ここは結構重要だと思っています。
AIが人間を完全に置き換える必要はありません。
例えば今まで10人でやっていた仕事が、3人＋AIで回るようになったら、それだけで7人分の席が必要なくなります。
つまり、
「人間は必要だから仕事はなくならない」
という話と、
「今までと同じ人数の人間が必要」
という話は別なんですよね。
無人レジなんかも分かりやすいと思います。
セルフレジが登場しても、スーパーから店員が全部消えたわけではありません。トラブル対応や品出し、年齢確認など、まだまだ人間の仕事はあります。
でもレジ10台すべてに10人立たせる必要はなくなった。
AIもまずは、こういう形で入ってくるんじゃないかと思っています。
新人には怖い。でもベテランには最高かもしれない
ここまで新人目線で「怖い怖い」と言っていますが、逆にベテラン側から見るとAIってめちゃくちゃ便利です。
極端な話、
自分の部下を複製できるようなもの
だからです。
AI Aには画面を実装させる。AI Bにはテストを書かせる。AI Cには既存コードを調査させる。
自分は成果物を見て、
「ここ違う。この設計だと後で困る。ここテスト足りないから追加して」
と指示する。
これ、よく考えると人間相手にやっていたマネジメントとかなり近いんですよね。
仕事を分解して部下に渡す。成果物を確認して、問題があれば指摘して差し戻す。
しかもAIには、人間とは違う特徴があります。
「これダメ。全部やり直して」
と言っても翌日退職届を出してきません。
10回差し戻してもトイレで泣きませんし、深夜に仕事を渡したからといってパワハラにもなりません。
もちろん、人間相手なら相手の心情や経験、仕事量を考えるのは当たり前です。
ただAI相手なら、その心理的な部分をかなり無視して、技術的に正しいかどうかだけをズバッと指摘できます。
さらに人間の場合は「前にも説明したよね」という問題がありますが、AIならルールを文章として残すこともできます。
コーディング規約、禁止事項、プロジェクト構造、過去に起きた問題、レビュー基準などをファイルにして参照させておけばいい。
もちろんAIも普通に忘れたり無視したりしますが、少なくとも上司の頭の中にしかなかった暗黙知を、そのままAI用のマニュアルにできるわけです。
AIは能力差をなくすのか、広げるのか
AIが普及すると「誰でも同じAIを使えるんだから能力差は小さくなる」と思いがちです。
確かに最低ラインは上がると思います。コードを書けない人でも、それっぽいものを作れるようになる。
でも上を見ると、逆のことが起きる可能性もあります。
何をAIに任せるのか、どう仕事を分割するのか、どこが危険なのか、どこをレビューするべきなのか。
そこを判断できるベテランがAIを何体も使ったら、とんでもない生産性になるかもしれません。
つまりAIは、能力差をなくす道具であると同時に、
人間の能力差に倍率を掛ける道具
でもあるのかもしれません。
新人にとっては先生。
ベテランにとっては部下。
同じAIなのに、使う人間によって全然違うものになります。
でも、本当に雇用は減るの？
ここまで散々、
「新人の席が減る」
「必要人数が減る」
と怖がらせてきました。
でも逆に考えてみます。
本当にエンジニアの雇用って減るんでしょうか。
機械化の事例で面白いのがATMです。
ATMが普及すれば、当然銀行窓口の仕事は減りそうですよね。
ところが米国では、ATMの普及後も窓口係の雇用は単純には減りませんでした。
ATMによって一店舗あたりに必要な窓口係は減りましたが、店舗を運営するコストも下がったことで、銀行側が支店を増やしやすくなったからです。
つまり、
一店舗あたりの人数は減った。でも店舗そのものが増えた。
結果として、全体の雇用は単純に減らなかった。
これ、AIでも起きる可能性があります。
今まで自社開発しなかった会社が、開発を始めるかもしれない
例えば今まで、
「自社でシステム作りたいけど、エンジニアを何人も雇うほどではないな」
と思っていた会社があったとします。
今なら既存のSaaS（ネット上のサービスみたいな感じ）を使うか、外注するか、そもそも諦めるかもしれません。
でもAIによって、自社開発に必要な最低人数が大きく下がったらどうでしょう。
経験のあるエンジニアを2〜3人中途採用して、高性能なAIを契約する。
実装、テスト、調査、ドキュメント作成はAIに任せて、人間は要件整理、設計、レビュー、社内調整、運用管理をする。
実際にそんな少人数で回るのかは分かりません。セキュリティや障害対応などもあるので、そんな単純なものではないでしょう。
ただ、もし成立するようになれば、
一社あたりに必要なエンジニアは減っているのに、エンジニアを雇う会社そのものが増える
という現象が起こります。
今まで自社開発なんて考えていなかった会社まで、小さな開発部署を持つかもしれません。
AIによって開発費が下がれば、
「高いから作らなかったシステム」
まで作られるようになる可能性もあります。
つまり、
AIで開発コストが下がる → 開発需要が増える → エンジニア需要も増える
という未来だって普通にあり得るわけです。
ここまで「席が減るぞ」と言っておいてなんですが、普通に増えるかもしれません。
ただ、新人問題は残る
雇用全体が増えたとしても、ちょっと気になることがあります。
求められる人材が同じとは限りません。
もし企業が「経験者数人＋AI」というチームを欲しがるようになったら、その経験者はどこから生まれるのでしょう。
ベテランだって最初からベテランだったわけではありません。
簡単な実装をする。バグを出す。レビューで指摘される。修正する。
そういう下積みを繰り返したからこそ、AIが出したコードを見て「これヤバいぞ」と気付けるようになったはずです。
でも、その新人が経験を積むための仕事をAIがやってしまう。
企業からすると短期的には、
「新人5人採るより、経験者1人＋AIでよくない？」
となるかもしれません。
でも全企業がそれをやり始めたら、10年後に、
「ところで次の経験者どこ？」
となります。
ベテランになるためには新人時代が必要なのに、新人が経験するための仕事が減っていく。
これはAI時代の人材育成で、結構大きな問題になる気がします。
逆に、新人が爆速で育つ可能性もある
ただし、ここにも反論があります。
AIって新人にとって、めちゃくちゃ優秀な先生でもあるんですよね。
分からないコードを説明させる。設計について質問する。自分のコードをレビューさせる。
「なんでこの実装がダメなの？」と何回聞いても怒られません。
これまでは先輩に質問しないと分からなかったことを、24時間好きなだけ質問できます。
そう考えると、
新人の仕事がAIに奪われるのではなく、新人期間そのものが短くなる
という可能性もあります。
ただし「AIに全部やらせる新人」と、「AIにやらせながら自分も理解する新人」では、かなり差が付くと思います。
AIによって仕事ができる人とできない人の差よりも、成長速度の差が広がるのかもしれません。
AIに勝つ必要ってある？
よく、
「AIに取られない能力を身につけよう」
という話があります。
でも、そもそもAIに勝つ必要ってあるんでしょうか。
車で考えると分かりやすいです。
昔のAT車って、今と比べると結構アホでした。
思ったところでギアが変わらなかったり、燃費でもMTが有利だったりして、「ちゃんと運転できるならMTの方がいい」というのには実用的な理由がありました。
でも今はそんなことないですよね。
ATは賢くなって、下手に人間がMTで運転するよりも、機械に変速を任せた方が効率がいい場面まであります。
結果としてMT車は徐々に少数派になり、今ではスポーツカーや「自分で操りたい」という人が選ぶ、趣味やロマンの側面がかなり強くなっています。
免許制度も変わりました。
2025年4月からは普通MT免許でも、基本的な教習や試験をAT車で行い、MT操作に必要な部分だけMT車で教習する方式になっています。
知ってました？
私はギリギリ昔の方式でMT教習を受けて取れました。
急に古代人になった気分です。
でもこれって結構象徴的です。人間がギアを変える能力を失ったわけではありません。
機械に任せた方が便利だから、人間がわざわざやる実用的な理由が減っただけです。
コードを書くこともMT車になる？
これをプログラミングに置き換えると、
今は「AIより自分で書いた方が速い」「AIが書くコードは信用できない」という人もたくさんいます。
でも将来、本当にAIの方が速く、正確に、規約まで守ってコードを書くようになったらどうでしょう。
「でも俺、自分でコード全部書けるよ」
という能力は、どれだけ仕事上の価値を持つのでしょうか。
もしかすると将来、
「今日AI使わず全部手書きでコード書いたわ」
「おお、渋いね」
みたいになるかもしれません。
今の、
「俺の車MTなんだよね」
みたいな。
もちろんプログラミング自体がなくなると言いたいわけではありません。
自分で全部書きたい。細かいところまで自分で制御したい。自分で作ること自体が楽しい。
そういう文化は残るでしょう。
ただ、仕事として必須だった技能が、趣味やロマンに近い技能へ移ることはあると思います。
だからAIより速くコードを書くことだけを目指すより、AIに何を任せるのか、何を任せてはいけないのかを判断できる方が重要になるのかもしれません。
AIの成果物が正しいのかを見抜く。ダメなら修正させる。
そして何より、
そもそも何を作るべきなのか、どう作るのかを決める。
私はこっちの能力の方が、これから重要になる気がしています。
まあ、未来なんて分からない
ここまで散々、怖がらせるようなことを書いてきました。
新人の席が減るとか、ベテランがAI部下を大量に持つとか、少人数＋AIの開発部署が増えるとか、コードを書くことがMT車みたいになるとか。
でも未来なんて分かりません。
5年後にこの記事を読み返したら、
「何言ってんだこいつ」
「大外してて草」
となっている可能性だって普通にあります。
ここまで全部、ただの妄言になる可能性もあります。
AIによってエンジニアが減るかもしれないし、逆に開発需要が爆発して増えるかもしれない。
新人の仕事がなくなるかもしれないし、AIによって新人が今までより圧倒的な速度で成長するかもしれない。
正直、分かりません。
ただ一つ、今の時点でも言えることがあります。
AIを実際に使うことで、この時代に必要になりそうな感覚を鍛えることはできます。
AIに仕事を任せてみる。どこまでなら信用できるのかを見る。
間違っているところを探して、指示を変えて、もう一度やらせてみる。
仕事をどう分解すればAIに任せやすいのか考えて、最後に成果物をレビューする。
そういうことを繰り返していると、
「これはAIに任せていい」
「ここは人間が見た方がいい」
「これは丸投げしたらヤバい」
という感覚が少しずつ分かってきます。
昔の機械化なら、「そのうち機械に仕事を奪われるらしいぞ」と言われても、その機械を個人で触って練習することは難しかったと思います。
工場のロボットを家に買ってきて、「今日から自動化の練習するか」とはできないし現実的じゃないです。
でもAIは違います。
自分の仕事を将来変えるかもしれない機械を今、自分のPCやスマホで触れます。
しかも高くても月3,4万くらい（現時点）です。無料でもできるし安いのもありますし、
AIより速く仕事をする方法だけを考えるのではなく、そのAIを自分の側に置いてしまえばいいんです。
自分の仕事を奪う存在になるかもしれない。
自分の部下になるかもしれない。
自分の先生になるかもしれない。
この記事で書いた未来とは全然違うものになるかもしれません。
それは分かりません。
でも少なくとも、
AIがどういうものなのかを知っている人間になることは、今からできます。
ちょっとした検索でも使うと、こう指示した方がいいな、こう言う問題があるなとかそのレベルでも上達します。
ちょっとでも触っておくだけでもだいぶ違うと思うので、今のうちに触っておきましょうと言うのが私なりの考えです。
長文でしたがここまでご覧いただきありがとうございました。
この記事が少しでも皆さんにとって面白いと思ってもらえたら嬉しいです。
