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AIが書くなら、
自分の仕事はどうなる？
生成AIで
SESエンジニアの
仕事はなくなる？
評価される人の特徴
変わるのは「仕事の量」ではなく、
「評価されるポイント」です。
こんな不安、ありませんか？
- AIがコードを書けるなら、自分の仕事は減るのではと思う
- テストや運用の仕事こそ、真っ先に置き換わりそうで怖い
- 現場ではAIの利用が制限されていて、触る機会がない
- 何を勉強すればいいのか、方向がわからない
ここ最近、キャリアの相談の中で「AIで仕事がなくなりませんか」という質問がとても増えました。特にSESで働く方は、決められた作業を担当することが多いぶん、不安を感じやすいようです。
結論から言うと、AIによって仕事の中身は確実に変わります。ただし、それは「エンジニアが不要になる」という話ではありません。AIを使って仕事を進められる人と、そうでない人の差が広がっていくという変化です。この記事では、その変化の中身と、SESエンジニアが今日からできる準備をお話しします。
AIで変わる仕事、変わりにくい仕事
まずは、どんな仕事がAIの影響を受けやすいのかを整理してみましょう。ポイントは、作業そのものより「判断」がどれくらい含まれているかです。
変わりやすい
手順が決まっている作業
決まった形式のコードを書く、仕様書からテストケースを洗い出す、ログを読んで要点をまとめる。こうした作業は、AIが下書きを作れるようになってきました。人がゼロから手を動かす時間は、これから減っていくと考えておいたほうがよいでしょう。
変わりにくい
状況を読んで決める仕事
お客さまが本当に困っていることを聞き出す、複数の案から現場に合うものを選ぶ、AIが出した答えが正しいかを確かめる。こうした「判断」と「責任」をともなう仕事は、むしろ価値が上がっていきます。AIの答えを採用するかどうかを決めるのは、最後は人だからです。
SESで働いてきた方は、現場ごとに違うルールや事情に合わせて仕事を進めてきたはずです。それは、まさに「状況を読んで決める」経験です。自分の仕事を作業と判断に分けて見直してみると、意外と判断の部分が多いことに気づくかもしれません。
反対に、言われた手順をこなすだけの働き方を続けていると、AIと比べられやすくなります。同じ作業でも「なぜこの手順なのか」「もっと良いやり方はないか」を考える習慣があるかどうかが、これからの差になっていきます。
これから評価される人の3つの特徴
特徴 1
AIの答えを「確かめられる」人
AIはもっともらしい間違いをすることがあります。出てきたコードや説明をそのまま使うのではなく、動作や仕様と照らし合わせて確かめられる人は、どの現場でも頼りにされます。テストやレビューの経験がある方は、ここで強みを発揮できます。
特徴 2
「何を作るか」を言葉にできる人
AIにうまく仕事を頼むには、目的や条件を正確に伝える必要があります。これは、お客さまの要望を整理して仕様に落とし込む力と同じです。客先で要件を確認したり、仕様の食い違いを調整したりしてきた経験は、AI時代にそのまま活きます。
特徴 3
仕事のやり方を「改善」できる人
AIを使えば早くなる作業を見つけ、チームのやり方に取り入れられる人は、生産性を上げる人として評価されます。大きな仕組みでなくても、「この確認作業はAIで下書きしてから人が見る」といった小さな改善の積み重ねで十分です。
今日からできる3つの準備
-
STEP 1ルールの範囲でAIに触れてみる
現場によっては、情報漏えいを防ぐためにAIの利用が制限されています。まずは現場のルールを確認し、使えない場合は個人の学習や手元の小さな作業で試してみましょう。業務のコードや顧客の情報を、許可なく外部のAIに入力するのは避けてください。
-
STEP 2自分の仕事を「作業」と「判断」に分ける
今担当している仕事を書き出し、それぞれが作業なのか判断なのかを分けてみます。判断の部分が、あなたの強みとしてアピールできるところです。作業の部分は、AIでどれくらい早くできそうかを考えてみましょう。
-
STEP 3AIを使った工夫を記録しておく
AIを使って何かを早くした、品質を上げたという経験は、小さなものでもメモしておきましょう。職務経歴書や面接で「新しい道具を取り入れて改善できる人」だと伝える材料になります。
「AIで改善した」とはどういうこと？
「AIを使って改善する」と聞くと、難しい仕組みを作るイメージがあるかもしれません。でも実際には、毎日の小さな作業を少し変えるだけで十分です。たとえば、障害の報告書づくりならこんな違いが出ます。
これまで
ログを一行ずつ読んで原因を探し、報告書を一から書いていた。1件あたり1時間ほどかかっていた。
AIを使って
現場で許可された範囲で、ログの要点整理と報告書の下書きをAIに任せ、自分は原因の確認と再発防止策の検討に時間を使うようにした。報告書の質がそろい、作成時間も短くなった。
大事なのは、AIに任せた部分と、自分が判断した部分をはっきり分けて説明できることです。この説明ができると、面接でも「道具を正しく使える人」として伝わります。
担当業務ごとに見る、AIとの付き合い方
同じSESでも、担当している業務によってAIの影響の受け方は違います。代表的な3つの業務で、どんなふうに仕事が変わりそうかを見てみましょう。
開発
書く時間が減り、読む・決める時間が増える
AIがコードの下書きを出してくれるぶん、ゼロから書く時間は短くなります。そのかわり、出てきたコードが設計に合っているか、保守しやすいかを読んで判断する力が求められます。レビューで指摘できる人の価値が上がっていきます。
テスト・QA
ケースを出す作業より、何を守るかを決める仕事へ
テストケースの洗い出しはAIが手伝えるようになります。一方で、どこにリスクがあり、何を重点的に確かめるべきかを決めるのは人の仕事です。品質の考え方を持っている人は、AIを使うことで一人で見られる範囲が広がります。
運用・保守
調べる時間が減り、再発を防ぐ仕事が中心に
エラーの意味を調べたり、手順書を作ったりする作業はAIで早くなります。空いた時間で、障害の原因を根本から取り除く改善や、仕組みの自動化に取り組める人が評価されるようになります。
AIを使うときに気をつけたいこと
- 業務の情報を入力してよいか、必ず現場のルールを確認する
- 出てきた答えは、動かして・調べて・人に聞いて確かめる
- 自分が説明できないコードや文章は、そのまま使わない
AIは便利な道具ですが、間違いや情報漏えいの責任をとってくれるわけではありません。ルールを守り、最後は自分の目で確かめる。この基本を守れる人こそ、現場から安心して任せてもらえるエンジニアです。
SESで働く人が気をつけたいこと
SESでは、現場によってAIを使える環境に大きな差があります。最新の道具を積極的に取り入れている現場もあれば、まったく使えない現場もあります。長く使えない現場にいると、気づいたときには周りと経験の差が開いている可能性があります。
今の現場でAIに触れる機会がない場合は、営業担当に「新しい技術を使う現場に行きたい」と伝えてみるのも一つの方法です。それでも難しい場合は、AIの活用に前向きな会社への転職を視野に入れてもいいでしょう。どんな現場が自分に合うかは、IT業界に詳しい転職エージェントに聞くと、求人の実情とあわせて教えてもらえます。
よくある疑問
- 今からAIの勉強を始めても遅くないですか？
- 遅くありません。まずは日々の仕事で使ってみることが一番の勉強になります。専門的な理論を学ぶのは、興味がわいてからでも十分です。
- テストや運用の仕事は、なくなってしまいますか？
- 作業の一部はAIに置き換わっていきますが、品質を守る役割そのものはなくなりません。AIが作ったものを確かめる仕事は、むしろ増えていくと考えられます。
- AIを使えることは、転職で評価されますか？
- 「使ったことがある」だけでは差がつきにくいですが、「使ってこう改善した」と具体的に話せれば評価につながります。書き方は別の記事で紹介する予定です。
- プログラミングの基礎は、もう学ばなくていいのでは？
- むしろ逆です。AIが出したコードの良し悪しを判断するには、基礎の理解が欠かせません。基礎がある人ほど、AIを上手に使いこなせます。
- 現場でAIが禁止されています。どうすればいいですか？
- 禁止されている現場で無理に使うのは絶対にやめましょう。業務の外で、公開されている情報や自分で作ったサンプルを使って練習すれば、使い方の感覚は十分に身につけられます。そのうえで、AIを活用している現場への異動や転職を考えるのも一つの選択です。
まとめ：AIは「仕事を奪うもの」ではなく「道具」
生成AIによって、エンジニアの仕事の中身は変わっていきます。でも、確かめる力、言葉にする力、改善する力を持っている人は、これからも評価され続けます。そしてその力の多くは、SESで現場を経験してきた方がすでに持っているものです。
大切なのは、AIを怖がって距離を置くのではなく、自分の仕事を良くする道具として使ってみることです。今の環境でそれが難しいなら、環境を変えることも含めて、一度これからのキャリアを考えてみてください。
変化の大きい時期は、不安と同時にチャンスも生まれます。早めに動き始めた人ほど、新しいやり方に慣れるのも早くなります。まずは小さく試して、うまくいったことを記録するところから始めましょう。
