この記事で分かること
- 動画で使われていた3つの評価軸（来年仕事があるか／高単価を狙えるか／AIに代替されにくいか）
- 動画内で言及された主な職種のティア（S〜C）と、その理由の要点
- 自分の職種や次に伸ばすスキルを考えるときのチェックリスト
注意：ティアは出演者（SES事業の運営・営業側の視点）の主観的な評価です。動画内でも「独断と偏見」と前置きされています。字幕は自動生成のため、聞き取りが曖昧な箇所は断定を避けています。
1. 評価軸とティアの定義
評価軸は次の3つです。
- 来年、仕事があるか
- 高単価を狙えるか
- AIに代替されにくいか
ティアの定義は動画内で次のように説明されています。
| ティア | 意味 |
|---|---|
| S | 超ニーズがある |
| A | 高単価を狙えるが、実力次第 |
| B | 需要はあるが、差別化が必要 |
| C | 伸びにくい |
2. 動画内の主な評価一覧
| 職種 | ティア | 動画内で挙がった論点 |
|---|---|---|
| クラウド | S | 設計から構築まで一通りでき、マルチクラウドでコスト削減もできる人は強い。AI任せに不安が残る領域 |
| セキュリティ | S | 不安を埋める職種で、産業として伸びている。正社員のニーズが強く、業務委託は厳しめという意見 |
| データエンジニア | S（暫定） | 社内データの整備ニーズはあるが、需要が表に出にくい |
| FDE | S | 難易度は高い。案件はまだ少ない |
| AI開発・機械学習 | S | 議論なく S |
| フルスタック | S | 本当にフルならチート級という前提 |
| 上流・PMOなど | S | PM/PDM は人による、という意見も |
| ITコンサル | S | 稼ぎでは勝ちにくいという見方 |
| バックエンド | A | 高年収を狙える |
| SRE | A | 案件数は少ないが、実績があれば強い |
| QA | A | 計画に責任を持てる人がいれば価値が高い |
| 組み込み・IoT | A〜S | 閉じた領域でAIに情報が出にくい |
| モバイルアプリ | B | 案件数が減っているという見方 |
| ゲーム開発 | B | 年収は低めとされる |
| オンプレネットワーク | B | クラウドで意識する場面が減った |
| オンプレサーバー | B | 持つ企業が限られる |
| データサイエンティスト | B | 今は高単価でも長期では下火と見られている |
| セールスエンジニア | B | 企業ごとに製品が違い、横展開しにくい |
| 運用保守・ヘルプデスク | C | 需要はあるが単価が伸びにくく、AIへの置き換えが進む |
| プロンプトエンジニア | C | 全エンジニアに含まれうる |
| コーダー（LP制作） | C | 昔から単価は厳しい |
フロントエンドは「CかS」と評価が割れました。
3. 評価が割れた・動いた理由
需要と単価は別の軸
- 運用保守は需要が高いが、単価が伸びにくいので C
- SRE は案件数では B 程度でも、実績があれば幅広く声がかかるので A
- データエンジニアはニーズがあっても、需要として表に出にくい
AIに強い職種の共通点
- 「AIに任せて大丈夫か」という不安が残る（クラウド、セキュリティ）
- 言語化されていない要件に触れる必要がある
- 情報が閉じていてAIの学習対象に出にくい（組み込み・IoT）
- 結果の説明や最終判断を人が担う（データ分析の説明可能性、クライアントワーク力）
AIに置き換わりやすいと見られた職種の共通点
- 一次対応など、すでにチャットなどに置き換わりつつある
- データ整理が仕事の大半を占める
- 設計データからコード生成が可能になった（フロントエンドの一部）
- 今の単価がバブル気味で、長期では下がると見られている
4. 職種ごとの補足
- フロントエンド：パフォーマンス調整などを極めた専門家と、デザインもできる人は強い。一方、AIが生成したUIを人が直す場面は残るものの、多くの作業はAIが担えるという意見も出ました。
- モバイルアプリ：オフショア先がWeb開発へ切り替えているという話があり、案件数は減っているという印象が語られました。ストア審査などを踏まえた実装知識は強みとされています。
- QA：テスト計画づくりに責任を持てる人は貴重とされました。一方で、合意済みの計画しか実施しない進め方では評価が上がりにくいという指摘もありました。
- セキュリティ：担当者が不在のまま、他職種の誰かが兼務している会社も多いとされました。
- データサイエンティスト：動画内では、今は100万円超の案件が多いものの、AIで分析時間が短縮され、長期では厳しいという意見が出ました。
5. 自分の立ち位置を見るチェックリスト
- 今の担当領域は、AIに任せると不安が残る領域か
- 要件が言語化されていない部分を整理する経験があるか
- 成果物に責任を持つ範囲（計画、品質、セキュリティなど）を説明できるか
- 需要と単価を別々に見て、案件を選べているか
- 今の単価が一時的に高い領域に偏っていないか
- 次の職種へ進む経路があるか（動画内の例：クラウドから Kubernetes を経て SRE へ）
6. 使うときの注意
- ティアは主観的な評価であり、年収や市場データの裏付けがあるわけではありません。
- 個別の年収の数字は聞き取りが曖昧な箇所があるため、この記事では扱っていません。
- 同じ職種でも、会社の規模や個人の経験で評価が変わると動画内でも述べられています。
この記事は YouTube チャンネル「エンジニアファースト」の動画の内容を、記事として再構成したものです。
https://www.youtube.com/watch?v=bSEgEUe5hTM