システムエンジニアの仕事はAIに奪われる？今後の需要と必要なスキルを徹底解説

IT業界を本音で語る「ユニゾンキャリア編集部」の真心です。

AI技術の急速な進化により、「システムエンジニアの仕事は本当になくなるのだろうか」と不安を感じていませんか？

特に、未経験からシステムエンジニアを目指している方にとっては、将来性が不透明な職種への転職は大きなリスクに感じてしまうものです。

結論として、単純なコーディングやテストといった定型業務はAIに代替されますが、システムエンジニアの需要そのものがなくなるわけではありません。

むしろ、AIが進化するほど、AIを戦略的に活用できるエンジニアの価値は飛躍的に高まっていきます。

1.システムエンジニアの仕事がAIに奪われるといわれる理由

システムエンジニアの仕事がAIに奪われるといわれる背景には、技術の進化に伴う4つの大きな変化があります。これらの変化は、システムエンジニアの役割を根本から変えつつあります。

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1-1.システムエンジニアの定型的な作業はAIによる自動化が進んでいる

システムエンジニアの仕事が奪われるといわれる最大の理由は、これまで人間が担当していた定型作業がAIによって自動化されはじめているからです。

コーディングやテスト、エラー監視といったパターン化された業務は、AIの得意領域であり、人間よりも高速かつ正確に処理できます。

そのため、システムエンジニアは単純作業を担当しなくてもよくなり、顧客の課題解決やシステム全体の設計など付加価値の高い業務へシフトしているのです。

単純作業をAIに代替する流れは、システムエンジニアの役割そのものを変える大きな転換点といえます。

1-2.データ分析や設計はAIの得意分野である

AIがシステムエンジニアの仕事を奪うといわれるのは、人間を超えるデータ処理能力と分析力を持っているからです。

これは、これまでベテランエンジニアが経験と勘に頼っていた領域を、AIがデータにもとづいて代替できることを意味します。 性能予測やセキュリティリスクの検出など、AIの分析力は多岐にわたります。

このように、高度な分析や判断が必要となる業務でさえ、AIがその一部を担う時代になっているのです。

1-3.AIによって人件費を削減できる

企業がAI導入を進める背景には、システムエンジニアの人件費を削減したいという経営的な狙いがあります。AIツールは初期投資こそ必要ですが、一度導入すれば24時間365日、文句もいわずに働き続けてくれます。

企業にとってコスト削減は重要な経営課題であり、AIはコスト削減のための有効な手段です。

このようなAIによって人件費を削減しようとする企業の動きが、システムエンジニアの仕事がAIに奪われるという危機感につながっているのです。

1-4.AIの質や精度が徐々に向上している

AIに仕事が奪われるといわれるのは、ディープラーニング技術の進化により、AIの質と精度が飛躍的に向上しているからです。

現在のAIは、単にプログラムを書くだけでなく、自然言語を理解して仕様書の草案を作成したり、設計図を解析して改善点を提案したりすることさえ可能です。

数年前まではSFの世界だったことが、今や現実のビジネスシーンで当たり前のように活用されはじめています。

この進化のスピードは今後さらに加速し、より複雑なアルゴリズムの自動生成や、精度の高いコードレビューも可能になることが予測されています。

AIができることの範囲が広がれば広がるほど、人間のエンジニアの存在意義が問われる場面は増えていくのです。 だからこそ、AIにはできない付加価値を提供できるスキルを身に付けなくてはなりません。

2.AIに代替されるシステムエンジニアの仕事

AI技術の進化は、システムエンジニアの業務内容を大きく変えようとしています。以下のような単純作業やパターン化された業務は、AIの得意とするところです。

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2-1.単純で定型的なコーディング作業

決まったルールに従って記述するような、単純なコーディング作業はAIに代替されやすい筆頭の業務です。データベースへの接続や、基本的なAPIの実装といった定型的な処理は、AIが一瞬でコードを生成してくれます。

これにより、エンジニアは単純作業に時間を奪われることなく、より複雑なロジックの実装や設計に集中できます。

そのため、システムエンジニアの役割は、AIが生み出したコードが本当に要件を満たしているかを確認するレビュー業務へとシフトしているのです。

かつてのように、ひたすら手を動かしてコードを書くという仕事は、今後ますます減少していくことが予想されます。 つまり、コーディングスキルそのものよりも、AIをいかにうまく活用するかが重要となります。

2-2.基本的なテスト作業

これまでシステムエンジニアが手作業で行っていた、反復的なテスト業務もAIによる自動化が進んでいます。

単体テストや結合テストのテストケース作成から実行、結果の検証までをAIが高速かつ正確にこなしている状況です。過去の膨大なバグデータを学習することで、人間が見落としがちな潜在的な不具合を未然に発見する能力も身に付けつつあります。

プログラムが仕様通りに動くかを確認するような基本的なテストは、AIが担うのが当たり前になっていきます。

そのため、今後システムエンジニアとして活躍するためには、より複雑なシナリオを想定したテスト設計や、品質保証全体の戦略を考えるスキルを身に付けなくてはなりません。

2-3.マニュアル作業やドキュメント作成

システムエンジニアの悩みの種であった、マニュアルや仕様書といったドキュメント作成もAIが大きく効率化します。

AIはプログラムのソースコードを解析し、その構造や処理内容を理解して、人間が読むための自然な文章を自動で生成できるためです。

翻訳技術の進化も目覚ましく、多言語対応が必要なプロジェクトでも、AIがドキュメント作成の大部分を担えるようになっています。

これにより、システムエンジニアはマニュアル作業やドキュメント作成に時間を割かなくてもよくなります。 その結果、本来時間をかけるべきである顧客との対話やシステムの設計といった創造的な仕事に集中できるようになるのです。

2-4.システム監視・障害の初期対応

システムの安定稼働を24時間365日支える監視業務や、障害発生時の一次対応は、AIへの代替が急速に進んでいる領域です。

AIはシステムのログやパフォーマンスデータを常に監視し、過去のデータから異常の予兆を検知すると即座にアラートを発します。さらに、過去の障害対応履歴を学習し、発生した問題に対して最適な対処法を提示することも可能です。

これにより、エンジニアは深夜の呼び出しに悩まされることなく、ワークライフバランスを保ちやすくなりました。監視や初動対応といった業務は、AIが担うことでより迅速かつ正確になり、システムエンジニアの負担を大きく軽減しているのです。

2-5.データの単純な入力や管理業務

マスターデータの登録や定期的なレポート作成といった、単純なデータ入力・管理業務はAIに代替されやすい仕事の典型です。これらの業務は、RPAとAIを組み合わせることで、完全に自動化することが可能です。

システムエンジニアが手作業で行っていたデータ移行や、フォーマット変換といった作業も、AIを使えばミスなく高速に処理できます。

このような反復的な単純作業をAIに任せることで、人間はより高度なデータ分析や、その分析結果にもとづく戦略立案に時間を使えるようになります。

単純作業から解放されたシステムエンジニアには、データをどのようにビジネスに活かすかという、より上流の視点が必要になるのです。

3.AIで代替できないシステムエンジニアの仕事

AIがどれだけ進化しても、人間のシステムエンジニアでなければ担えない本質的な役割が存在します。それは、以下のような技術とビジネス、そして人との間を繋ぐ仕事です。

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3-1.ヒアリング・要件定義業務

システム開発の出発点である、クライアントからのヒアリングと要件定義はAIには決して代替できません。この工程で大切なのは、顧客の言葉の裏にある真の課題や要望を、対話を通じて引き出すことです。

この深掘りを通じて、顧客自身も気づいていなかった本質的なニーズを明らかにすることが、要件定義の重要なステップなのです。

AIは言葉の意味を理解できても、相手の表情や声のトーンから「本当は別のことに困っているのではないか」と察することはできません。

顧客との信頼関係を築き、時には雑談の中から本音を引き出すといった人間ならではのコミュニケーションが、プロジェクトの成否を分けるのです。

技術的な知識と対話力を兼ね備えたシステムエンジニアの価値は、今後ますます高まっていくといえます。

3-2.チームや他部署との調整・進捗管理業務

プロジェクトを円滑に進めるための、チームメンバーや他部署との複雑な調整業務は、AIには代替できません。

開発の現場では、急な仕様変更やメンバーの離脱など、常に予期せぬ事態が発生します。そうした際に、各メンバーのスキルや稼働状況、さらには人間関係までを考慮して、最適なタスクの再配分を行う判断は人間でないと難しいです。

また、AIはデータにもとづいて最適なスケジュールを提案できますが、AさんとBさんの相性が悪いといったことまで配慮することはできません。

他部署との利害が対立した際に、双方の顔を立てながら着地点を見出すといった交渉力も人間にしかできないスキルです。

このように、AI時代のシステムエンジニアには、多様なステークホルダーの間に立ち、プロジェクトを成功に導く調整力が不可欠な能力となるのです。

3-3.現場の実情を踏まえた業務課題の分析と構造化

システムエンジニアの重要な役割は、クライアント企業の業務を理解し、解決すべき課題を分析して構造化することです。

これは、単に担当者から話を聞くだけでなく、実際に現場に足を運んで業務の流れを観察することで初めて見えてくるものです。

AIは数値データを分析して問題点を指摘できますが、こうした現場特有の文化や人間関係といった情報を理解することは困難です。

担当者の本音を引き出しながら、現場の実情を踏まえた課題を整理し、解決の糸口を見つけ出すのはAIには代替できない業務のひとつといえます。

3-4.システム全体と組織の仕組みを理解した設計業務

優れたシステム設計とは、単に技術的に正しいだけでなく、それを利用する企業の組織構造や文化に深く根差したものでなければなりません。

この「組織への最適化」という視点は、AIが持つことができない、人間のエンジニアならではの付加価値です。

AIは過去のデータから最適な技術構成を提案できても、その企業の5年後、10年後の未来までを想像して設計することはできません。

技術とビジネスの両方を理解し、組織全体の最適解を導き出す設計力は、今後もシステムエンジニアにしか担えないスキルであり続けるのです。

3-5.想定外のトラブルへの柔軟な対応と判断

どれだけ緻密に計画しても、システム開発プロジェクトでは想定外のトラブルがつきものです。前例のない大規模なシステム障害や、関係者の意図が複雑に絡み合う問題は、AIには解決できません。

AIは過去の事例にもとづいて解決策の候補を提示することはできますが、未知の状況に対して創造的な解決策を生み出すことはできないためです。

このような場面では、限られた情報の中から状況を正確に把握し、技術的な知識と経験にもとづいて最善の決断を下す人間が必要です。時には、関係者と粘り強く交渉し、様々な選択肢の中から、最もリスクが少ないものを選択しなくてはなりません。

AIをあくまで優秀なアシスタントとして活用しつつ、最終的な意思決定は人間が下すという関係性は、今後も変わることはないのです。

AIに代替されないエンジニアになるには、キャリアの最初の選択が肝心です。

私たちは、あなたが将来性まで見据えて後悔のない決断ができるよう、本質的なスキルが身につく優良企業の内定獲得まで伴走します。

4.AI時代に必要なシステムエンジニアのスキル

AIの台頭は、システムエンジニアに新たなスキルの習得を必要としています。

これからの時代を生き抜くために、技術力に加えて人間ならではの能力を磨く必要があります。

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4-1.AIツールの活用スキル

これからのシステムエンジニアにとって、AIツールをいかにうまく使いこなすかは、生産性を左右する重要なスキルです。

ChatGPTのような生成AIに、的確な指示を与えて質の高いコードやドキュメントを生成させる能力はもはや必須といえます。

重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、その内容が正しいかどうかを自身の知識と経験で見極める批判的な視点を持つことです。

AIが生成したコードの品質をレビューし、必要に応じて修正できるだけの技術力がなければ、AIを安全に活用することはできません。

また、次々と登場する新しいAIツールの情報を常に収集し、業務に最適なツールを組み合わせる探究心も不可欠です

このように、 AIを脅威と捉えるのではなく、自身の能力を拡張するための「相棒」として捉える姿勢が、これからのエンジニアには必要です。

4-2.AIを活用したシステム開発スキル

AIツールを使うだけでなく、AIそのものを組み込んだシステムを開発できるスキルは、あなたの市場価値を高めます。

PythonやTensorFlowといった、機械学習の分野で標準的に使われるプログラミング言語やライブラリの知識は、その第一歩です。

また、ビジネス上の課題に対して、数ある機械学習モデルの中から最適なものを選定し、その性能を正しく評価する能力も必要になります。

生成AIのAPIを活用して、既存のシステムにAIの機能を連携させるような開発案件も今後ますます増えていくことが予想されます。

AI開発には、技術的な側面だけでなく、AIが社会に与える影響を考慮する倫理観や、セキュリティに関する深い理解も欠かせません。

AIを開発できるエンジニアはまだ希少なため、このスキルを身に付ければ、引く手あまたの人材になれることは間違いありません。

4-3.AIを活用した業務効率化スキル

AI時代に活躍するシステムエンジニアは、単にいわれたものを作るだけでなく、AIを活用して業務プロセス全体を効率化する視点を持つ必要があります。

そのためには、まずあなた自身の日常業務を棚卸しし、AIに任せられる定型作業がないかを分析することから始めてみてください。議事録の作成や技術文書の翻訳、テストデータの自動生成など、AIで効率化できる業務は数多く存在します。

重要なのは、AI導入によってどれだけの時間やコストが削減できるのかを定量的に示し、周囲を巻き込んでいく提案力です。AIを活用した業務効率化スキルは、特定の技術に依存しない能力であり、どんな現場でも重宝されます。

このように、AIと人間の作業を最適に分担することで、チーム全体の生産性を最大化する役割がシステムエンジニアには今後期待されます。

4-4.コミュニケーションスキル

AI技術が浸透すればするほど、システムエンジニアには人間ならではのコミュニケーションスキルがより一層必要になります。

AIの仕組みやビジネスへの効果を、ITに詳しくないクライアントにも分かりやすく説明できるスキルは、プロジェクトを円滑に進めるうえで不可欠です。

専門用語を並べ立てるのではなく、相手の理解度に合わせて言葉を選び、丁寧に対話を重ねる姿勢が信頼関係を築けます。

また、AIを活用するプロジェクトでは、メンバー間や部署間で「AIに何ができて、何ができないのか」という認識のズレが生じやすくなります。 そのズレを放置すると、後々大きな手戻りやトラブルに発展する恐れがあります。

そのため、相手の立場や懸念を理解し、認識の齟齬を埋められるコミュニケーションスキルは、AIには代替できない付加価値なのです。

AI時代に必須となるコミュニケーション能力は、あなたの大きな武器になります。

私たちは、その価値を正しく評価してくれる優良企業を厳選し、あなたが複数の内定から後悔のないキャリアを選べるまで最後まで伴走します。

5.システムエンジニアの転職はユニゾンキャリア

AI時代を見据えたシステムエンジニアへの転職を考えている方は、ぜひユニゾンキャリアまでご相談ください。

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5-1.ユニゾンキャリアのサービス特徴

ここまで本記事を読んでいただき、ありがとうございました。

単純なコーディングやテストといった定型業務はAIに代替されるため、顧客との対話や複雑な問題解決といった人間ならではのスキルがこれからのシステムエンジニアには必要となります。

つまり、AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使いこなす側に回るためのキャリアチェンジがシステムエンジニアは必要となるのです。

しかし、「未経験から本当にそんなスキルが身に付くのだろうか」「どんな企業を選べばAI時代に活躍できるのかわからない」といった不安を感じる方も多いのではないでしょうか？

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5-2.ユニゾンキャリアの転職成功事例

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