AI時代に本当に淘汰されるのは誰か？
最近、「AIによってプログラマーは淘汰される」といった言説がよく見られます。確かに、AIはコードを書く作業をある程度自動化できるようになりました。ChatGPTやCopilotをはじめとしたツールは、短いコードスニペットからアプリケーション全体の雛形までを生成することができます。
その結果、「コードを書く人」＝「プログラマー」は仕事を奪われる、という論調が広まりつつあります。
しかし、私はこの流れを見ていて、むしろ危機感を持つべきは“コードを書いてこなかったエンジニア層”なのではないかと感じています。
プログラマーはむしろ進化している
AIが登場したことで、コードを書くことに特化していたプログラマーたちは、これまでのやり方では生き残れないと強く感じています。そして、彼らの多くが企画力やアーキテクチャ設計、ビジネス理解などにスキルの幅を広げる努力を始めています。
AIに「書かせる」には、そもそも設計意図や要件の背景を明確に伝えなければなりません。そのため、プログラマーは自分の強み（実装力）を活かしつつ、AIを活用する立場に進化しつつあるのです。
彼らは「書く」ことを捨てたわけではありません。「理解した上で、あえてAIに任せる」スタンスを取れるようになってきています。
一方で、非プログラマー層は？
それに対して、これまでコードを書いてこなかった非プログラマー層（例：管理職、IT企画、業務SEなど）はどうでしょうか。
AIがあるからコードはもう書かなくていい、という甘い幻想に包まれて、「自分で理解する」ことから距離を置いてしまっていないでしょうか？
AIがどれだけ優秀でも、それが正しいか、安全か、有用かを判断できるのは人間です。コードを一切読めない・書けないままAIに頼る姿勢は、いずれ大きなリスクを生むでしょう。
このままでは、AIに使われるだけの存在になりかねません。
言語選定の観点でも見えてくる、今後の二極化
さらに注目したいのは、プログラミング言語そのものの選定にも変化が生まれていることです。
AIが生成するコードは、時にバグや不安定な挙動を含みます。動的型付けで柔軟なTypeScriptやPythonでは、実行してみるまで不具合に気づかないケースも多いです。
その一方で、RustやC、Goといった静的型付けの言語は、コンパイル時にエラーを検出し、システム的な安全性を高めてくれます。
加えて、AIが書いたコードの“意図や安全性”を人間が理解するには、その言語の持つ構文的・概念的な厳密さが大きく関わってきます。曖昧な構文の言語では、AIが何を意図しているかが読み取りにくく、逆に言語が厳格であればあるほど、意味を読み取りやすくなります。
ただしここで問題になるのが、**学習曲線（学びやすさ）**です。
RustやCなどの静的型付け言語は、安全性が高い一方で、習得にはそれなりの努力が必要です。一方で、PythonやTypeScriptのような言語は学びやすく、AIとの組み合わせによる“とっかかり”としては非常に魅力的です。
つまり、学びやすさを重視するなら動的言語から始めるのもアリだけれど、本質的な安全性や読みやすさの観点では、静的言語へのステップアップが避けられない未来も見えてきます。
この点においても、コードを書いてきたプログラマーは強いです。言語の特性を理解し、どこに落とし穴がありそうかを察知できます。これは“読めないままAIに任せる人”にはできない芸当です。
非プログラマー層はどうすべきか？
では、非プログラマー層はどうすればよいのでしょうか？
まず大前提として、「自分でAIを扱えるレベルのリテラシー」を持つことが求められます。すぐにコードを書けるようになる必要はありませんが、最低限「生成されたコードの意図や構造を理解できる」ようになることは必須です。
また、生成されたコードの評価や比較ができるようになるだけでも、AIに依存しすぎない安全な立場を確保できます。
具体的には：
- 簡単なプログラミングを学び、コードの読み方を身につける
- ChatGPTやCopilotを使い、どんな出力がされるのかを観察・検証してみる
- ドキュメントや仕様書を通じて、開発プロセスへの理解を深める
- 現場のプログラマーとのコミュニケーションを密にし、AI活用の実態を知る
これらを通じて、「AIが書いたものを監督できる立場」に立てるようになることが重要です。
AI時代に生き残るエンジニアとは
AIがコードを書いてくれる時代になったことで、「人間が書けなくてもよくなる」と安易に考えるのではなく、「書ける人間がAIを活用できるようになる」という視点のほうが、むしろ現実に即しています。
コードが読める・書けることは、今後もエンジニアにとって非常に重要な基礎スキルであり続けるでしょう。
単に「AIに任せる人」ではなく、「AIに任せるかどうかを判断できる人」になる。そんな立場を目指していくことこそが、AI時代のエンジニアに求められる姿勢なのではないでしょうか。
✅ まとめ
- 「AIによってプログラマーが淘汰される」と言われているが、実際にはコードを書いてこなかった非プログラマー層の方が危うい可能性がある。
- プログラマーはAIを活用して設計・企画・自動化へと進化しており、むしろ“強くなっている”。
- 非プログラマー層は「AIがあるから大丈夫」と学習意欲を失いがちだが、それこそが最も危険。
- TypeScriptなどの柔軟な言語はAIとの相性が良いが、安全性や信頼性を担保するにはRustやCなど堅い言語の理解も重要。
- また、静的型付け言語は学習コストが高い反面、安全性・信頼性が高く、将来的にステップアップすべき価値がある。
- 今後は「AIに任せられるかどうかを判断できる人」が価値を持つ。
- 非プログラマー層も最低限のコードリテラシーを身につけ、「理解した上でAIを使う」立場を目指すことが求められる。
🙋♂️ 感想
今回この記事を書くにあたって、ChatGPTを使いました。
自分の考えを文章にまとめるのがあまり得意じゃないので、かなり助けてもらいました。
でもこれは、自分の課題でもあるなと強く感じました。
文章にすること、プログラムを書くこと。
AIにやってもらえるって本当に便利で楽なんだけど、
じゃあその上で、僕たち非プログラマー層が「自分でちゃんと学んでいこう」と思えるかどうか。
たぶん、ここが一番大事なんだと思います。