🔥 今から「PG（プログラマ）」を目指すのは危ない話

〜AI時代、消えるキャリアと、唯一残る3つの生存ルート〜

🧩 はじめに：これは煽りではなく“事実”です

2023〜2025年にかけてのAIの急速な進化は、
プログラミングという職業の前提を完全に破壊しました。

GPT-4.1
Claude 3.7
Cursor
Devin
Copilot Workspace

これらが本格的に動き始め、
「PGとして生きていく」という選択は極めてリスクが高い時代に突入しています。

この記事は若者を脅すためではなく、
“未来に残る道”を明確に示すため に書いています。

1. なぜ今「PGを目指すと死ぬ」のか？

以下の“死因”は、実際の現場で既に起きている衝撃的な変化です。

❌ 死因①：AIは“プロジェクト全体”を理解してしまう

AIは今、ただのコード生成ツールではありません。

ディレクトリ構造
依存関係
API仕様
設計意図
エラーログ解析
リファクタリング

これらを 人間より速く・正確に理解できる ようになりました。

新人PGが一週間かけて把握する内容を
AIは数秒で理解します。

❌ 死因②：低レイヤC++（WASAPI / PulseAudio / CoreAudio）すらAIが書ける

クロスプラットフォームの生APIを扱う
難易度の高いC++実装 が、
プロンプトだけで生成できてしまいました。

バッファ管理
スレッド
非同期処理
OS固有の仕様
デバイス列挙
コールバック構造

本来は“ベテランしか書けない領域”のはずのものが、
AIに奪われた瞬間です。

❌ 死因③：GPU Shader（HLSL / Unity Shader）すら生成できる

Shaderは特殊な数学・GPU並列の深い理解を必要とします。

しかし今は、

GrabPass
OpaqueTexture
URP内部仕様
ライティングモデル
行列・ベクトル処理

など、GPU特有の難所もAIが書けます。

Shaderを生成できるAIは、C++など余裕です。

❌ 死因④：AIの成長速度に人間は勝てない

人間PG：半年〜2年でようやく中級
AI：1日で全世界の言語とフレームワークを網羅
次の日にはさらにアップデート

「努力で追いつく」という構図そのものが崩壊しています。

❌ 死因⑤：PG職は“AIの監視係”に変わりつつある

多くの現場で既に起きていること：

AIがPRを作成
AIがテストを作成
AIがバグを修正
AIがCI/CDを構築

人間は “承認ボタンを押すだけ” の状態が増えています。

❌ 死因⑥：給与の構造が変わる（PGの価値は急降下）

実装＝AIが担当
AIが苦手な上流だけ人間の価値が上がる
PGはコモディティ化し給与が下落

“PGしかできない人” は最も割を食う時代へ。

2. 【図表】PG vs AI：誰がどこを担当するのか？

🔥 AIがすでに勝っている領域

領域	AIの強さ	人間の立場
コード実装	圧倒的（秒で書く）	ほぼ不要
バグ修正	ログ解析→修正まで自動	ほぼ不要
テスト生成	全自動	不要
仕様読解	全体構造を即把握	不利
リファクタリング	安全・高速	不利
低レイヤC++	書ける	勝てない
Shader/GPU	書ける	勝てない

🔥 まだ人間にしかできない領域（ここだけが“生き残りゾーン”）

領域	AI	人間
新規理論の創出	不可	◎
数式→アルゴリズムへの翻訳	苦手	◎
問題の構造化	不完全	◎
要件の意味設計	認識できない	◎
抽象設計	不得意	◎

3. 【決定版】PGとして生き残れる道は“この3つだけ”

✔ ① 未知の理論（新しい数式）を実装できるPG

AIの限界はここです。

未公開の新しい数式
新規アルゴリズム
研究段階のモデル
物理モデルの離散化
数値最適化
計算安定化

「この世にまだ存在しないもの」 をコードへ落とせる人だけは、
AI時代以降も価値が落ちません。

✔ ② AIに仕事を“任せる側”のエンジニア（抽象化・構造化）

PGではなく、AIに命令するための “設計層のスキル” を扱う人。

問題分解
条件整理
抽象化
依存関係の整理
仕様の明確化
AIが誤解しない形での表現

AIと人間の差が最も大きい領域です。

✔ ③ ハードに近いリアルタイム系（まだAI侵食が遅い）

ファームウェア
オーディオ/DSP
車載ECU
医療機器制御
組み込みOS
信号処理

ただし、ここも5〜10年でAI侵食が始まります。

4. じゃあ若い人はどうすればいいのか？

✔ Step 1：プログラミング“以前”に、問題の構造化を覚える

入力
出力
条件
制約
例外
依存関係

これを整理できる力が、AI時代の最優先スキルです。

✔ Step 2：難しい数学ではなく“モデル化の感覚”を触れる

ベクトル
行列
関数
微分のイメージ
近似

これだけで十分。
「数式→アルゴリズム」の感覚が掴めます。

✔ Step 3：AIに実装を任せる習慣をつける

Claudeに関数を書かせる
GPTにエラーを直させる
Cursorでプロジェクト改善させる

あなたは AIを使う側の人 に回るべきです。

追記：採用する側（代表取締役）の立場から言わせてもらうと…

私は会社の代表として採用面接も行いますが、
2025年以降は必ずこういう質問をするようになります。

「ClaudeCodeは月200ドル。
　あなたは月XX万円を希望されていますが、
　その何倍の価値を、どうやって生み出しますか？」

これは決して挑発ではなく、現実の比較です。

ClaudeCode：月200ドルで24時間稼働
GPT / Cursor：秒で実装・修正
AIツール：休まない／文句言わない／ミスらない
人間：月20〜60万円、教育コスト、レビューコスト

企業側は必ずこの比較を行います。
ここで「実装が得意です」だけの人材は戦えません。

逆に、

問題の構造化
抽象化
仕様の意味設計
AIに任せるための分解
新しいアルゴリズムの理解
チームの方向性の言語化

こういう AIが苦手な“上のレイヤー” を扱える人は、
月給の10倍でも採用したい価値があります。

つまり質問の真意はこうです。

「AIにできない価値を、あなたはどう提供できますか？」

これに答えられる人だけが、AI時代のエンジニアとして生き残ります。

5. 【まとめ】PGを目指すのは危険。しかし、道はある。

❌ PGはAIに完全に代替される

✔ 設計・抽象・理論側だけが価値を持つ

✔ 数式→アルゴリズム変換ができる人は強い

✔ 若手は“AIに作らせる人”になるべき

🙌 最後に：この記事は若者を脅すためではなく、未来へ導くためのもの

あなたが悪いわけではありません。
時代が変わっただけです。

もし本気で技術の世界に入りたいなら、
“PGという最初の入口” ではなく、

AIがまだ苦手とする領域
＝抽象化・構造化・モデル化

に進んでください。

その道は、今からでも十分に間に合います。