AIの急速な進化に伴い、さまざまな領域で「AIが人間の仕事を奪う未来」が予測されるようになりました。実際にAIやRPAを定型的な業務に導入することで人件費を削減しようとする動きは、各業界で進んでいます。
システムエンジニアに関しても、「将来的には不要になるのではないか」という噂がまことしやかに囁かれています。ソースコードなしでシステムを開発できる「ノーコード」が普及したことも、懸念を生む材料のひとつといえるでしょう。
しかし実際は、DXやX-Techの推進が活発になるにつれ、ワンストップでサービスを提供できるSIerやSESサービスが求められており、最新の技術に精通したシステムエンジニアの価値は高まっています。少なくとも当分の間は、システムエンジニアが不要になることはなさそうです。
この記事では、ここ数年増えている「システムエンジニア不要論」について、あらためて検証。今後のシステムエンジニアのニーズや、生き残れるシステムエンジニアの特徴を紹介していきます。
今後もシステムエンジニアが必要とされる理由
AIやノーコードが普及しても、システムエンジニアが求められる理由としては、まず「既存システムの運用・保守」のニーズが挙げられます。
多くの企業の既存システムは、システムエンジニアが開発したものであり、トラブルが発生した際の復旧には、システムの構造や運用の状況を理解しているエンジニアが必要です。システムの仕様変更やフレームワークのバージョンアップを行う際に、元の仕様を把握していないエンジニアが担当すると、バグの発生やパフォーマンスの低下など、不具合が生じるケースが少なくありません。
これらの改修は、ノーコードで対応できないのはもちろん、生成AIに任せる場合にもプロンプトの入力など専門性が求められます。開発はもちろん、運営・保守においてもシステムエンジニアの需要はまだまだ高いといえます。
また、システムエンジニアの仕事はものづくりだけではありません。より重要なのは、顧客の要望を汲み取り、それを実現する適切なシステムを設計することです。
そのためには、単に顧客の指示を反映させるだけでなく、ヒアリングを通じて潜在的な課題・ニーズを深堀りしていく必要があります。顧客はシステムに詳しくないケースも多いため、最適解を導くためには知見豊富なシステムエンジニアのサポートが不可欠です。
現状のノーコードの限界
AIやノーコードがどんなに普及しようとも、クライアントワークの担い手や設計者が不要になることはないでしょう。
現在、ノーコードで実現できるのは、サービス提供者が用意している単純な機能の組み合わせのみ。自社に最適化したシステムの開発には不向きです。
オーダーメイドの設計ではないため、細かな機能・仕様の調整ができず、自社の課題・ニーズとのあいだにズレが発生してしまう可能性は高いといえるでしょう。UIやシステム自体も、他と似通ったものになりやすく、競合他社との差別化ができません。
将来的に、ノーコードで対応できる領域が広がる可能性はありますが、DXを進める企業が多い中で、「独自のシステム」「企業や事業の条件にあった設計」という考え方はより重要になるはずです。
このほかにも、ノーコードでのシステム開発にはさまざまな限界があります。
ノーコードで実現できるのは、定型的なWebサイトの制作や、シンプルなアプリケーションの開発といった簡易的なシステムです。あくまでも非エンジニア向けのツールのため、複雑で大規模なシステムの開発には対応できません。計算処理や請求処理、検索機能の実装なども苦手な領域といえるでしょう。
ノーコードで開発したシステムは、処理速度がやや低いのも難点です。ユーザビリティを求める場合には、最適な言語の選択や、無駄の少ないコーディングなど、システムエンジニアの専門的なスキルが重要になります。
さらに、ノーコードツールは海外製が大多数です。開発したシステムにトラブルが発生した際にマニュアルやサポートが日本語対応していなければ、作業の遅れや対応ミスにより、事態がさらに悪化してしまう可能性があります。
加えて、プラットフォームへの依存度が高いため、ツールの提供が終了してしまうと開発したシステムが活用できなくなる恐れもあります。
AIができること・難しいこと
一方、AIを活用したシステム開発も、まだまだ万能ではありません。
生成AIでシステム開発をするためには、実装したい機能を確定させたうえで、プロンプトを入力する必要があります。自社の課題を抽出して、要求定義・要件定義を行い、AIに適切な指示を出すとなると、システム開発やプロンプトエンジニアリングに関する相応の知見・スキルが求められます。
そもそも、AIが生成したコードをそのまま利用して、問題なくシステムを動かせるケースは稀です。現状では、実現したいこととのズレを正確に見定めて、その都度AIにコードを修正させたり、自らコードの手直しをしたりするプロセスが欠かせません。
生成されるコードの均質性もAIの課題です。システムの競合優位性を確立させるためには、AIが生成したコードを土台にしつつ、さらなる独自性を加えていく必要があります。「デザインの設計」も、感性や共感力など人間ならではの強みが求められる領域といわれており、AIにすべてまかせることはできません。
つまり、ノーコードやAIでシステムを開発する場合も、「どのような課題を解決するのか」「このシステムで本当に課題を解決できるか」「ムダのないシステムになっているか」といったチェックや、競合他社との差別化が必要となり、トラブル発生時の対処にはシステムの精通した技術者が必要とされるのです。
新時代のシステムエンジニアに求められるもの
これらをふまえると、AIやノーコードが進化しても、システムエンジニアのニーズは高まっていくものと思われます。AIやノーコードの浸透によって、システム開発が身近になれば、専門領域の難しさやスキルの重要性が、より広く認知される可能性もあります。
とはいえ、油断は禁物です。すべてのシステムエンジニアが将来的にも安泰かというと、そうとも限らないのが実情です。単純なコーディングや、定型的なシステム開発など、AIやノーコードで代替可能な業務は確実に存在するため、経験値やスキルセットによっては仕事を奪われかねません。
経済産業省が2019年に発表したＩＴ人材需給に関する調査結果では、2030年には「先端IT人材」が約55万人不足するのに対して、受託開発・保守運用のみを担う「従来型IT人材」は10万人ほど余剰になると試算しています。
（※人数は、上記調査結果内で、IT 人材の転換が「市場の構造変化に対応できない場合」の数値を参照）
米国のAIコンソーシアムも、2024年7月の最新レポートで「生成AIがIT関連職の90％以上に影響を与える」と発表。エントリーレベルの職種の37％、ミッドレベルの職種の40％が「高度な変革に晒される」と警鐘を鳴らしました。
同レポートでは重要性が低下するスキルとして、基本的なプログラミング、マニュアル作成、基本的なデータ管理、リサーチなどが挙げられています。
今後、システムエンジニアとして生き残るためには、AI・機械学習・ビッグデータ・IoTといった市場ニーズが高い技術・スキルの習得が必要になるでしょう。常に新しい技術にアンテナを張り、学び続ける姿勢が必要です。
特にAI関連のスキルは、これからさらに重要性が高まっていく領域です。AIの開発や導入、管理、アップデートなどを担うのはシステムエンジニアで、生成AIに精通していれば、市場価値を脅かされる心配はまずありません。
先に紹介したAIコンソーシアムのレポートでは、今後ニーズが高まるAI関連の知識・スキルとして、AI倫理、AI・機械学習のリテラシー、プロンプトエンジニアリング、大規模言語モデル（LLM）アーキテクチャ、データ分析、検索拡張生成（RAG）、テストの自動化などを挙げています。
AI開発に直接携わらなくても、生成AIを活用して業務を部分的に効率化するなど、AI・ノーコードを味方につけることで得られるメリットは多いと思われます。ツールでできることと・できないことを理解すれば、獲得すべきスキルやめざすキャリアの方向性も明確になってくるでしょう。
システムエンジニアのニーズは「IT技術」だけじゃない
時代の変化に合わせてスキルを獲得する柔軟性は、これからのシステムエンジニアに欠かせない資質といえます。
加えてAI・ノーコードに代替される恐れのあるプログラミングスキルだけでなく、システム開発をビジネス的な視点から捉える力、クライアントと円滑なコミュニケーションを行う力、要望にマッチした設計スキル、スケジュール管理能力、マネジメントスキルなどを身につけ、上流工程で活躍できる人材にステップアップしていくことも重要です。
システム開発の現場では、予期せぬ事態に見舞われるケースも珍しくありません。状況に応じて関係者と対話しながら、課題解決に向けてすり合わせをしていくプロセスは、人間にしか担えないものです。複雑な課題の解決力や、リーダーシップ、コミュニケーション能力、リレーションシップといったヒューマンスキルを備えたシステムエンジニアの価値は、今後も高まっていくでしょう。
IT業界はもちろん、さまざまなビジネスや教育機関・行政などの領域でDX推進が目指されている現在、特定分野の専門的な知識を有したシステムエンジニアも重宝される傾向にあります。
業界の知識が豊富なシステムエンジニアは、クライアントが抱える課題を適切に抽出して、最適解の提案が可能です。前提のすり合わせを省略でき、コミュニケーションコストを削減できるのもメリットといえます。スキルセットが最適化されていれば、開発もスピーディーに進められるでしょう。
早期に専門性を確立するために、これから伸びていく分野に目をつけて、特化型の知識・スキルを身につけていくのもいいのではないでしょうか。たとえばIoTを活用した医療機器・家電、社会インフラを支える各種プラント、FinTechの需要が増加している金融業界などは、将来性の高い業界です。
AI・ノーコードに代替されない経験とスキルを身につけよう
以上、「システムエンジニア不要論」について考察しました。
システムエンジニアが担ってきたすべての仕事が、AI・ノーコードに奪われるわけではありません。しかし、基本的なプログラミングや単純なシステムの開発など、一部の業務は代替される可能性があるため、先端IT・上流工程・特定分野の開発といった領域で、高度な経験・スキルを磨く必要があるでしょう。
経験・スキルを身につけるためには、本人の努力だけでなく、成長しやすい環境に身を置くことも大切です。クラウドの普及、生成AIの浸透、ノーコードの進化といった現状を見据えて、ソルクシーズはプロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍できるよう、システムエンジニアの価値や評価を高める取り組みを推進しています。
ソルクシーズの強みは、AI、IoT、クラウド、CASEといった先端分野の技術力です。とくに、クレジット・証券・銀行・保険といった金融系のシステム開発に強く、FinTech関連のシステム開発案件が増加しています。
ほかにも、官公庁・通信・流通・機器販売・インフラ設計など、将来性の高い分野で上流工程から携わるプロジェクトが多く、グループ戦略としては、SIサービスと両輪で収益を高められるストック型のサービスの充実化も進めています。
また、ソルクシーズでは自社社員のスキルアップをサポートする体制も充実しています。自学自習システム「Solxyz Academy」では、AI・クラウドなどの技術を含めて、システム開発・インフラ構築の現場ですぐに活かせる実用的なコンテンツを提供。ビジネススキルやヒューマンスキル、デザインスキルなどを学べるライブ動画学習サービス「Schoo」も導入しており、多くの社員が活用しています。
「先端ITの技術に強いシステムエンジニア」「特定の業界や専門分野に精通したシステムエンジニア」としてキャリアを築きたい方、成長できる環境で働きたいという方は、ぜひソルクシーズの採用情報をチェックしてみてください。
※この記事は2022年11月22日に公開した記事を再編集しています。
