今日から始める電子工作 
今回は、生成AIの進化が目覚ましい現代において、ITエンジニアがこれからどう戦っていくべきか、というテーマで話をしていきたいと思います。
AIに仕事を奪われるかも…という不安を抱えている方でも、この記事を読み終わる頃には、未来に向けた具体的なアクションプランが見えているはずですよ！
1. 筆者の自己紹介：40歳でITエンジニアへ
2. AIで変わるエンジニアの「面白さ」とは？
3. 生き残り戦略①：課題解決の上流へシフトする
4. 生き残り戦略②：技術領域を圧倒的に広げる
5. 生き残り戦略③：AIが苦手な「リアル」を扱う領域へ
6. （＋α）セルフブランディングを強化する
7. まとめ
筆者の自己紹介：40歳でITエンジニアへ、そしてAIの波
少しだけ、この記事を書いている僕自身の話をさせてください。
- 年齢: 41歳
- 経歴: 40歳で未経験からITエンジニアに転職。前職は製造業で電気回路の設計など、いわゆる「ハンダごて」を握るハードウェア系の仕事。
- 現状: エンジニアになって1年ちょっと。生成AIの爆発的な普及に、大きな可能性と少しの戸惑いを感じている。
ITエンジニアに転職したのは、「自分の手でプログラムを書いて、世の中にないものを生み出したい！」という憧れがあったからです。
でも現実は、AIが便利すぎて、言語やフレームワークを深く習得する前に、それなりのものが作れてしまう。これは嬉しい反面、僕が思い描いていた「コードを書いてスキルを磨くエンジニア像」とは、ちょっと違うなと感じています。
AIで変わるエンジニアの「面白さ」とは？
コードをガリガリ書くこと自体の面白さは、AIによって少し薄れてきているかもしれません。でも、代わりに別の面白さが出てきているとも感じています。
では、次のボトルネックはどこか？それは、「課題発見」や「何を作るべきか」を考える上流工程に移ってきていると感じています。
これを踏まえて、AI時代にエンジニアがどう生き残っていくか、僕が考える4つの戦略を紹介します。
生き残り戦略①：課題解決の上流へシフトする
AIが実装を手伝ってくれるなら、人間は「何を解決すべきか」「どんな価値を提供するべきか」といった、よりクリエイティブな上流工程に集中する、という方向性です。
- 世の中の課題を見つけ出す力
- それをどう技術で解決するかの構想力
- 要件定義や設計能力
これらは、多くの文脈や背景知識が必要で、まだまだAIには真似できない領域だと思います。課題を「見つける」能力を磨くことが、これからのエンジニアにとって重要な道の一つです。
生き残り戦略②：技術領域を圧倒的に広げる
実装フェーズで戦い続けるなら、「特定の言語に強い」という一点突破型だけでは、AIとの差別化が難しくなるかもしれません。
そこで、対応できる技術領域を圧倒的に広げるという戦い方です。
- バックエンドだけでなく、フロントエンドもインフラも分かる
- それぞれの領域で、深く正しい知識を持っている
一人で広範囲を高レベルでカバーできるフルスタック、あるいはそれ以上の存在になれれば、AIにはできない価値を提供できるはずです。もちろん、これはこれで相当大変な道ですが、目指す価値は十分にあります。
生き残り戦略③：AIが苦手な「リアル」を扱う領域へ
AIが学習しているデータの多くは、Web上のテキストやコードです。つまり、まだデータ化されていない、あるいは暗黙知が多い「リアル」な世界を扱う領域には、人間の活躍の余地が多く残っています。
- ロボット制御
- センサー技術
- 組み込みシステム
- ハードウェア設計
これらの領域は、現場での試行錯誤や、言語化しにくいノウハウが重要になります。僕自身、前職で電気回路設計者として苦労した経験があるのでよく分かりますが、この領域はAIがすぐに追いつける世界ではありません。
（＋α）セルフブランディングを強化する
これは直接的な技術の話ではありませんが、「あなただからお願いしたい」と言われるような、個人のキャラクターや信頼性、いわゆるセルフブランディングも重要になってきます。
AIには個性や感情、ストーリーはありません。だからこそ、技術力に加えて以下の要素が、エンジニアとしての価値を高める上で無視できなくなると考えています。
まとめ
今回は、AI時代のエンジニアの戦い方というテーマで、僕が今考えていることをまとめてみました。
- 上流工程（課題発見・定義）に強くなる
- 技術領域を圧倒的に広げる
- リアル領域（ハードウェア等）に進む
- セルフブランディングを強化する
もちろん、これが唯一の正解というわけではなく、僕自身もまだまだ考え続けている途中です。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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