SESはAIでなくなるのか？AI失業するエンジニアの特徴と対策を紹介

この記事では、SESはAIでなくなるのか？について解説します。

SES企業で働くエンジニアの中には

と気になっている人も多いはず。

そこでこの記事では、AIのSESへの影響や失業しやすいSESエンジニアの特徴について紹介します。

この記事を読めば、下記内容が分かります。

この記事を読み、AIの進歩がSESにもたらす影響を知りましょう。

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SESはAIでなくなるのか？【結論：無くならないが案件が減る可能性がある】

この章では、SESはAIでなくなるのか？についての結論をお話しします。

出会いが少なく、恋人がいないエンジニアは、ぜひ参考にしてみて下さい。

SESそのものがなくなる可能性は低い

現時点で、AIによってSESビジネスモデルそのものがなくなる可能性は低いです。

SESでは、企業のIT人材不足を補うためにエンジニアが開発、インフラ、運用、保守などの業務に参画します。そして、AIが普及したとしても、企業側には引き続き、「システムを設計する」「AIを導入する」「既存システムを改修する」という仕事は変わりません。

むしろAIを導入する企業が増えれば、AIを導入・開発・運用できるIT人材への需要が発生することも考えられます。単純なSES案件は減る可能性がありますが、一方でAI関連のSES案件が増える可能性があります。

×単純作業のSES案件は減る可能性が高い
○一方で、AI関連の開発案件（AIチャットボット開発・AI予測システムなど）

一部のSES案件は減少する可能性がある

一部のSES案件については、AIや自動化によって、応募枠数が減る可能性があります。特に影響を受けやすいのが、単純作業やマニュアル的な案件です。

AIに奪われやすいSESの仕事

SESの場合、AIによる生産性の向上が、案件の人数や契約工数に影響する可能性が高いです。

ただし、「案件が減る ＝ エンジニアが全員失業する」ではありません。SESエンジニアにとって大切なのは、AIに代替されやすい作業だけを担当し続けないことです。

例）コード生成AIによって、必要人時が5人⇒3人に減少。案件数が減る可能性

AIによって新しいSES案件も生まれている

AIは既存のSES案件を減らす可能性がある一方で、新しいIT案件を生み出す要因にもなっています。AIの進歩によって、新たなSES案件の需要が高まっています。

AIによって需要が伸びたSES案件

IPAも、AIを単体で利用するだけではなく、アプリケーションやサービス、システムなどにAIを組み込む形態が増えると予測しています。

そのため、AIによって「なくなる案件」だけを見るのではなく、「AIによって新しく必要になる仕事」にも目を向ける必要があります。

AIを使いこなせないエンジニアは淘汰される可能性が高い

今後のIT業界では、AIを活用できるエンジニアと、AIを活用できないエンジニアとの間で、生産性や担当できる業務の幅に差が広がります。

AIを使いこなせるSE	AIを使いこなせないSE
コード生成AIで実装時間を大幅短縮 チャットAIの活用で、バグ・エラーの特定を短縮 文章生成AIで資料作成を爆速に AI保守ツール導入で、マニュアル作業を全自動化	コード生成が手打ちで生産性ダウン バグ・エラー特定が勘だより ドキュメント生成に時間が掛かる

AIを使いこなす人とそうでない人では、コード生産力・問題解決力・資料作成スピードなどに大きな差が出ます。

AIを使いこなせず、相対的に生産性が下がると、SESの案件獲得や契約更新ができなくなるように。

結果としてAIを使えないSESエンジニアは、仕事がなくなり、淘汰される危険性があります。

AIによってなくなる可能性があるSESの案件

この章では、AIによってなくなる可能性があるSESの案件を紹介します。

どの案件がAIによってなくなるのか？について知りたい方は参考にしてください。

定型的なコーディング

AIによる影響を受けやすい代表例が、仕様や実装パターンが単純な定型コーディングです。

AIに仕事を奪われやすいコーディング業務

生成AIは、自然言語で指示することでコードを生成したり、既存コードを修正したりする用途に利用できます。今まで1日かかっていたコーディング業務が、30分に短縮することも。

コード生成AIの登場により、単純なコーディング時間が減りつつあるため、コーディングしかできないSESエンジニアは注意が必要です。

単純なテスト作業

決められたテストケースを繰り返し実行する作業も、AIやテスト自動化の影響を受けやすい分野です。

AIエージェントや自動化によって、単体・結合テストの生成や一部の自動実行が期待されています。これにより、テストや確認作業が不要になりつつあり、SES案件も減少傾向です。

またコード生成AIの登場で、エンジニアのスキルに依存せず、質の高いコードを誰でも書けるようになりました。バグの発生率も下がりつつあることも、テスト案件がAIに奪われる要因となっています。

コード生成AIの登場で、質の高いコードが、若手でも作成可能に。
テストの必要性すら無くなりつつある。

定型的なドキュメント作成

SESでは、開発や運用に伴って多くのドキュメントを作成します。今までは資料作成に時間を掛けていましたが、文章生成AIの登場によって、大幅な工数削減される可能性が高いです。

ドキュメント作成はAIに仕事を奪われやすい

AIが数行指示するだけで、分かりやすく文章を生成してくれるため、ドキュメント作成の時間が大幅に減少しています。実際の筆者の会社でも、録画からAIが文字起こしを行い、議事録は全てAIが作成しています。

※単純な資料作成の工数は減る可能性あり。ただし要件整理・設計・レビュー・意思決定などの能力は引き続き重要

単純なインフラ運用・保守作業

インフラ系SESでも、AI・自動化の影響を受ける可能性があります。

特にインフラの単純作業はAIだけでなく、監視ツール、スクリプト、RPA、クラウドの自動化機能などによって効率化される危険性があります。

AIに仕事を奪われやすいインフラ業務

上記のような「決められた手順を実行するインフラ・運用・保守」はAIに代替されやすく、SES案件が減る危険性が高いです。

AI時代でもなくなりにくいSESの案件・業務

この章では、AI時代でもなくなりにくいSESの案件・業務を紹介します。

AI失業を避けたいSESエンジニアは参考にしてください。

要件定義

要件定義は、エンジニア業務の中で、AIに仕事を奪われにくい仕事の1つと言われています。

要件定義とは、顧客やユーザーが抱えている課題や要望を整理し、システムにどのような機能や条件が必要なのかを決める工程です。

要件定義では、言語化されていない、より深い顧客の悩みを聞き出さなければなりません。そのため、要件定義はAIに代替されにくい領域となっています。

IPAのサイトでも、AI時代において「要件定義等の上流工程の高度化」がより重要になるとしています。

顧客との折衝

AIによる自動化が進んでも、顧客とのコミュニケーションそのものがなくなるわけではありません。下記のような顧客と関わる業務については、AIに代替されにくいです。

AIが進歩しても、顧客との信頼関係構築・情報共有・合意形成は続きます。そのため顧客折衝業務は、今後もAIに奪われないでしょう。

プロジェクトマネジメント

プロジェクトマネジメントも、人間による判断が重要な仕事です。プロジェクト管理は、特に人間関係が関わる領域であり、AIが苦手な分野であるためです。

具体的には下記のような業務が、AIに代替されにくいとされています。

そのため、SESエンジニアが将来的にPM・PL方面へキャリアを広げることは、AI時代のキャリア形成を考えるうえでも一つの選択肢になります。

業務知識が必要な仕事

AI時代に特に重要になるのが、ITスキル＋業務知識と言われています。

例えば、金融システムなら金融業務や規制、製造業なら生産管理や在庫管理、物流なら配送・倉庫管理などの知識が必要になります。

業務知識を活かすためには、業界経験とIT経験の両方が必要であり、経験がものを言う領域となります。

そのためSESエンジニアは、「Java＋金融」「Python＋データ分析」のように、技術スキルと業務知識を組み合わせ、差別化することが重要になります。

AI失業してしまうSESエンジニアの特徴

この章では、AI失業してしまうSESエンジニアの特徴を紹介します。

AIに仕事を奪われたくないエンジニアは参考にしてください。

単純なコーディングだけを担当している

最も注意したいエンジニアが、仕様書に書かれた内容をそのままコードにするだけの人です。

昨今では、Claude CodeやCodeXなどのコード生成AIによって、プログラムの生成がかなり楽になっています。定型的なコードの実装であれば、従来の半分以下の工数で開発できるようになりました。

そのため単純なプログラミングしかできないエンジニアは、コード生成AIに真っ先に仕事を奪われる対象となります。

担当できる工程が少ない

「プログラミングしかできない」「テストしかできない」「運用しかできない」など、担当できる工程が極端に限定されているエンジニアは注意が必要です。

一部の特定工程しかできないSESエンジニアは、業務の切り分けがしやすく、AIに代替されやすいためです。

今後のSESエンジニアに求められるのは、特定の単純作業だけに依存しないキャリアを作ることです。

Excel・パワポ職人（ドキュメント作成ばかり）

Excelやパワポで資料を作成してばかりのエンジニアも、AIによって失業する危険性があります。

昨今では、ChatGPTや画像生成AIで資料作成が大幅に効率化しています。そのため、資料作成しかしていないエンジニアは淘汰される可能性があります。

上流工程のエンジニアは、AIに仕事を奪われにくい傾向がありますが、資料作成ばかりしている場合は危険です。

AIを活用できない

AIを活用できないエンジニアも、将来仕事を奪われる可能性があります。

昨今のシステム開発の現場では、コード生成AIやチャットAI、自動化ツールが多く使われています。AIを活用している人とそうでない人では、生産性に大きな差が生まれつつあります。

そのため、AIを活用していないというだけで、相対的に生産性が下がってしまいます。

最近では、職務経歴書にも利用経験のあるAIツールの記載がスタンダートになっています。「AIを使ったことが無い」というだけで、採用の優先度が下がる可能性があるため注意して下さい。

AIを使っていない ⇒ 相対的に生産性がダウン

AI時代にSESエンジニアとして生き残るには？スキル・キャリア戦略

この章では、AI時代にSESエンジニアとして生き残るためのコツを紹介します。

AI失業を避けたいエンジニアは参考にしてください。

身に付けておきたいスキル

コード生成やテスト、ドキュメント作成など、AIによって効率化しやすい業務が増えています。

そのため、これからのSESエンジニアには、単純な作業をこなすだけではなく、AIを活用しながら、設計・顧客対応・問題解決などの付加価値を提供するスキルが重要になります。

AI時代に必要になるスキル

特に上流工程の顧客が関わるような業務スキルは、AIが進歩しても生き残れる可能性があります。

仕事を奪われにくい IT系の転職先

SESからの転職を検討しているエンジニアは、AI失業をする前に転職するのも一つの手です。予めAIに仕事を奪われにくい職種に転職しておけば、将来AI技術が進歩しても安心です。

上記の職種は、IT業界の中でもなくなりにくいおすすめの仕事となります。

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生き残るためのキャリア戦略

AI時代に仕事を奪われないための戦略は下記の通りです。

まとめ：SESはAIでなくならない｜AI失業しないための対策

以上で、SESはAIでなくなるのか？についての解説を終了します。

下記この記事のまとめです。

AIの進歩によって、SESビジネス自体が無くなることはありません。ただし、一部のSES案件は、応募が少なくなる可能性があります。

AIによってなくなる可能性のあるSES案件

上記のような単純作業の案件は減り、一方で要件定義や設計などの上流工程の案件は増える可能性があります。

またSESエンジニアがAI失業しないための施策は下記の通りです。

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