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AI時代のエンジニア生存戦略

 AI時代のエンジニア生存戦略

ITの「ブルーカラー」からの脱却と、新たなキャリアビジョン
1. システム開発の歴史
2. AIがもたらすパラダイムシフト
3. 終焉を迎える過去の常識
4. 我々が目指すべき「新しい役割」

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金城 直樹

March 20, 2026

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Transcript

  1. ウォーターフォール vs アジャイル 比較項目 ウォーターフォール アジャイル 大前提 人間は 計画通りに作れる 人間は

    間違える・気が変わる 重視するもの 計画の完遂、プロセスの順守 変化への対応、動くソフトウェア 手戻りコスト 非常に高い 低い(許容される設計) 人間が行う以上、完璧なV字モデルをこなすのは無理だった だからアジャイル的なアプローチが評価されてきた しかし、ここに「生成AI」が登場し、前提が根底から覆る 4
  2. 弊社におけるAI活用の「リアル」 現状 全社員へ生成AIのライセンスを 配布済み GitHub Copilot / ChatGPT など 深刻な課題

    活用し圧倒的生産性を出す層と 活用できていない層の 「二極化」 AI活用はもはや「好みの問題」ではない 「エンジニアとして生き残れるか」の死活問題 5
  3. 世間の大誤算 ── AIに奪われたのは「どちら」か かつての予測 自動化やロボット技術で 仕事を奪われるのは 「ブルーカラー(現場・肉体労働) 」 現在の現実 実際にAIに仕事を奪われ始めているのは

    PCで完結する 「ホワイトカラー(定型頭脳労働) 」 AIは 「ルールに基づく論理的処理」 と 「デジタルデータの生成」 が最も得意だから 8
  4. IT開発現場の「ブルー」と「ホワイト」 上流工程 ── ITのホワイトカラー 顧客の 「想い」 や 曖昧な課題 を汲み取り、言語化・設計する仕事 人間同士の泥臭いコミュニケーションが必要 下流工程 ──

    ITのブルーカラー 決まった仕様書 の通りに、PCに向かってコードを書きテストする「現場」の仕事 ルールに基づくデジタル上の定型作業 9
  5. 我々が目指すべき新しい役割 単なるコーダーからの脱却 ── AIを 「最強の下請け」 として使いこなす側へ回る 超上流工程 人間の想いを形にする力 AIが理解できない曖昧な文脈を整理し、 完璧な設計を作る

    AIの指揮官(アーキテクト) 開発サイクルを回すマネジメント力 生成AIを駆使し、 超高速な開発を実現する ITのブルーカラーからホワイトカラーへ進化し、共に次のステージへ進もう 14