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「AIが出てきてから、自分の仕事が減ってきた気がする」
そう感じているエンジニアは、今や少数派ではないはずだ。
私が勤めていたSIerでも、2025年ごろから空気が変わり始めた。AIコーディング支援ツールが導入され、ジュニアエンジニアが1人でこなせる仕事量が一気に増えた。その結果、一部のメンバーは「余剰人員」として扱われ始めた。
だが同じ職場に、AIが導入されてむしろ評価が上がり、年収が100万円以上伸びた先輩がいた。
違いは何だったのか。スキルの高さ？ 経験年数？ どちらでもなかった。
AIが来る前の私と、あの先輩の違い
私（Kと呼んでほしい）は当時、入社6年目のバックエンドエンジニアだった。Javaを使った業務システムの開発が主な仕事で、毎月コツコツとコードを書き、設計書を作り、テストを回す日々を送っていた。
「これがあと20年続くんだろうな」と漠然と思っていた。
そこにGitHub CopilotやClaude、ChatGPTが登場した。最初は「便利なツールだな」くらいの感覚だった。ところが会社がAIツールの全社導入を決めた瞬間から、状況が変わり始めた。
私の担当していた「定型的なCRUD処理の実装」「仕様書からのコード起こし」「テストコードの自動生成」——これらがすべて、AIで半分以下の時間でこなせるようになったのだ。
工数が減る。つまり、私に割り振られる仕事の量も減る。
一方、先輩のTさん（8年目）は違った。AIツール導入後、彼の仕事量は逆に増えていた。
Tさんがやっていた「たった1つのこと」
あるとき、残業中に私がぼやいた。「最近、仕事が来なくなってきた気がするんですよね」と。
Tさんは少し考えてから言った。
「Kくん、AIが出てきてから、AIに頼む仕事を決める人間の価値が上がってるの、気づいてる？」
意味がよくわからなかった。
Tさんが続けた。「コードを書く作業はAIに任せられる。でも『何を作るか』『なぜ作るか』『どこに問題があるか』を判断するのは、まだ人間にしかできない。俺はここ半年、その部分に集中するようにした」
具体的には、こうだ。
- 要件定義の段階でビジネス部門と密にコミュニケーションを取り、「何を解決したいのか」を言語化する役割を担うようになった
- AIが生成したコードを単にレビューするだけでなく、「このロジックはビジネス要件に合っているか」を判断する観点でフィードバックするようになった
- チームの他のメンバーにAIツールの使い方を教え、チーム全体の生産性向上のハブになった
要するに、Tさんは「AIを使う人間」から「AIを使わせる人間」へと役割をシフトしていたのだ。
私がやっていた「間違い」
この話を聞いたとき、正直ちょっとムカついた。「そんな抽象的なこと言われても」と思ったからだ。
だがよく考えると、私のやっていたことはこうだった。
- AIが出てきてもなお、自分でコードを書き続けることに価値があると信じていた
- 「AIの方が速いなら、自分はどう勝てばいいのか」という発想で、AIとの速度競争をしようとしていた
- 上流工程（要件定義・アーキテクチャ設計）は「自分には早い」と思い込み、入り込もうとしなかった
結果として、私は「AIが代替できる仕事をしているエンジニア」のまま時間が過ぎていった。
Tさんは逆に、「AIが代替できない領域」にどんどん足を踏み入れていた。
気づいてから、私が変えた3つのこと
あの会話から半年後。私は少しずつだが、やり方を変えた。完璧にできているわけではないが、変化は確実に感じている。
① 会議に「発言する人」として出るようになった
以前は要件定義の会議に出ても、ほぼ聞くだけだった。「自分はエンジニアだから、仕様が決まったら実装するのが仕事」と思っていたからだ。
今は、「この機能、どういうユーザーが使うんですか？」「それはシステムで解決すべき問題ですか？」と質問するようにした。最初は浮いた。でも3ヶ月続けたら、「Kくんがいると視点が広がる」と言われるようになった。
② AIの出力を「批評できる人間」になった
AIが出したコードやドキュメントを「なんとなく合ってそう」で通すのをやめた。「このAPIの設計、本当にこれでいいのか」「このエラーハンドリング、運用で問題にならないか」を考えてフィードバックするようにした。
AIは速い。でもAIは「文脈」を知らない。その文脈を持っているのは、そのプロジェクトに関わり続けている人間だけだ。
③ 転職市場での「自分の言語化」を始めた
同時期に、転職エージェントに登録した（まだ転職する気はなかったが、市場価値を知るために）。エージェントとの面談で、「あなたの強みは何ですか？」と聞かれたとき、うまく答えられなかった。
「Javaが書けます」「業務系システムの経験があります」——それだけでは、AIが台頭した時代に差別化にならないと気づいた。
その後3ヶ月かけて「ビジネス要件の整理と技術実装の橋渡し」を自分の言葉で説明できるようにした。その結果、面談で初めて手応えを感じる質問が来るようになった。
転職活動を本格的にする際は、レバテックキャリアのようなエンジニア専門エージェントを使うと、技術職ならではの強みを引き出してもらえて話が早い。
「AIに奪われる側」と「AIで評価が上がる側」の本質的な差
今振り返ってみると、差はシンプルだった。
AIに奪われる側：「作業者」のままでいた
指示された仕事を、指示された通りにこなすことを価値だと思っていた。AIはその作業を0.1倍のコストでこなすようになった。
AIで評価が上がる側：「判断者」に移行した
「何を作るべきか」「どう進めるべきか」「この出力は正しいか」を考える役割に移行した。AIはこの判断を代行できない（少なくとも現時点では）。
技術力が高いかどうかは、あまり関係なかった。Tさんが飛び抜けてコーディングが得意だったわけではない。ただ、「自分がどこに立つか」を早めに決断していた。
あなたが今日からできる1つのこと
難しいことは何もない。まず、今の仕事で「AIに任せられる部分」と「自分が判断している部分」を書き出してみてほしい。
AIに任せられる部分が多いなら、それは「自分の仕事がなくなるリスク」ではなく、「自分がより上流に移るチャンス」だ。
そして、もし「今の会社では上流に入れない」と感じるなら、転職という選択肢を検討する価値がある。エンジニア専門の転職エージェントを使えば、自分の強みを整理しながら、AIが活躍できる環境を持つ企業を探せる。
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AIの時代に生き残るエンジニアとそうでないエンジニアの差は、すでに開き始めている。でも今気づいているなら、まだ間に合う。
📱 30秒で読めるSNSシェア用まとめ
AIで仕事を奪われるエンジニアと評価が上がるエンジニアの差、体験談から見えてきた。
✅ 奪われる側→「作業者」のまま。AIに速度で勝とうとする
✅ 評価が上がる側→「判断者」にシフト。AIに何をさせるかを決める側に回る
技術力より「立ち位置」の問題だった。
#エンジニア #AI #キャリア #転職
