こんにちは、Kredo Blog編集部です！プログラマーの仕事は、AIによって一気になくなるというより、作業の中身が変わっていき、決まった手順をこなすだけの仕事は減りやすいと考えられています。この記事では、公的な調査や研究をもとに、何が変わりそうか、今から何をすればいいかを冷静に整理します。
「プログラマーの仕事はなくなる」「プログラミングの仕事はない」といった話を聞くと、これから学ぶ人も、今働いている人も不安になるものです。まずは言われている理由と、実際のデータを分けて見ていきましょう。
この記事でわかること
- プログラマーの仕事がなくなると言われる理由
- 経済産業省の調査で見るIT人材の需要
- プログラマーとAIの役割分担と、AIプログラマーという道
- なくなりやすい作業と、残りやすい仕事の違い
- 「プログラミングの仕事がない」と感じる理由
- 仕事をなくさないために今からできる5つの対策
プログラマーの仕事がなくなると言われる3つの理由
プログラマーの仕事がなくなる、いらなくなると言われる背景には、主に次の3つがあります。
1. AIがコードを書けるようになった
生成AIの登場で、簡単な指示からプログラムのコードを作ったり、エラーの原因を説明したりできるようになりました。これまで人が時間をかけて書いていた定型的なコードは、AIの助けを借りて短い時間で書けるようになっています。「AIがあればプログラマーはいらなくなるのでは」と言われるのは、このためです。
2. ノーコードツールの広がり
プログラミングをしなくても、画面の操作だけでWebサイトや簡単なアプリを作れる「ノーコードツール」も広がっています。簡単なWebサイトであれば、専門のプログラマーに頼まなくても作れる場面が増えました。
3. 開発の海外委託
ソフトウェア開発の一部を、人件費の異なる海外に委託する「オフショア開発」も行われています。仕様がはっきり決まった作業ほど、国内外を問わず任せやすいため、「日本のプログラマーの仕事が減るのでは」と言われることがあります。
「AIでプログラマーは失業する」は本当？
「プログラマーはAIで失業する」「AIに仕事を奪われる」という声もありますが、今のところ、プログラマーの仕事がまとめてAIに置き換わったわけではありません。プログラマーは、設計書や依頼者の説明に書かれていないあいまいな部分を読み取り、実際に動く形にする役割も担っています。こうした「人の意図をくみ取る」部分は、AIだけに任せるのがまだ難しい領域です。
一方で、AIを使うと1人でこなせる作業の量が増えるため、同じ仕事を少ない人数で回せるようになる可能性はあります。失業するかどうかは「プログラマーかどうか」より、AIを使って仕事を広げられるかどうかで分かれると考えておくのが現実的です。
「47%の仕事が自動化される」という研究
「多くの仕事がなくなる」という話でよく引用されるのが、英オックスフォード大学のカール・ベネディクト・フレイ氏とマイケル・オズボーン氏による2013年の研究「The Future of Employment」です。この研究では、米国の雇用全体の約47%がコンピューター化のリスクが高い職業に分類されると推計されました（出典：Oxford Martin School「The Future of Employment」、2026年10月時点で確認）。ただし、これは10年以上前の米国を対象にした推計で、「その仕事がなくなると決まった」という意味ではなく、自動化される可能性の高さを示したものです。
公的な調査で見るIT人材の需要
一方で、日本の公的な調査では、IT人材はむしろ不足すると試算されています。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」（2019年4月）では、IT関連の需要が年平均2.7%程度伸び、労働生産性が年0.7%上がることを前提とした場合、IT人材の需給ギャップ（足りない人数）は次のように試算されています（出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」2019年4月）。
| 年 | 2018年 | 2020年 | 2025年 | 2030年 |
|---|---|---|---|---|
| IT人材の需給ギャップ（中位の試算） | 約22万人 | 約30万人 | 約36万人 | 約45万人 |
足りないのは「新しい分野」の人材
同じ調査では、IT人材を、従来型のシステムの受託開発や保守・運用に関わる「従来型IT人材」と、IoTやAIを活用したサービスに関わる「先端IT人材」に分けて試算しています。
| 従来型から先端への転換（Reスキル）が進む割合 | 従来型IT人材（2030年） | 先端IT人材（2030年） |
|---|---|---|
| 年1%（構造変化に対応できない場合） | 約10万人の供給過多 | 約55万人の不足 |
| 年2% | 需給がほぼ均衡 | 約45万人の不足 |
| 年2〜6%（構造変化に対応できる場合） | 約18万人の不足 | 約27万人の不足 |
この試算からわかるのは、IT人材全体が不要になるというより、新しい技術に合わせて学び直せるかどうかで状況が分かれるということです。なお、これは2019年時点の試算で、生成AIが広がった現在とは前提が違う部分もあります。数字そのものより、「従来型の仕事だけにとどまると余りやすく、新しい分野は足りなくなりやすい」という方向性をつかむ材料として見るのがよいでしょう。
なくなりやすい作業と残りやすい仕事
プログラマーの仕事といっても、中身はさまざまです。AIや自動化で減りやすいのは「職種」より「作業」だと考えると、将来の見通しが立てやすくなります。
| 減りやすい作業 | 残りやすい・求められやすい仕事 |
|---|---|
| 仕様どおりにコードを書き写すだけの作業 | お客様の課題を聞き取り、何を作るべきかを決める仕事 |
| テンプレートを当てはめるだけのサイト制作 | 使う人に合わせて設計・改善する仕事 |
| 決まった手順のテストやデータ入力 | AIが書いたコードを確認し、品質や安全性に責任を持つ仕事 |
| よくあるエラーの調べもの | 複数のシステムをつなぎ、全体を設計する仕事 |
| 定型的な文書や資料の作成 | チームや海外のメンバーと調整しながら進める仕事 |
AIはコードを書くスピードを上げてくれますが、何を作るかを決める、できあがったものが正しいかを確かめる、関係者と調整するといった部分は、今のところ人の判断が欠かせない場面が多くあります。AIを使って速く作れる人は、むしろ仕事の幅が広がるとも考えられます。
プログラマーの将来性がないと言われるケース
「プログラマーは将来性がない」と言われるのは、主に、決まった作業だけを長く続けていて新しい技術を学んでいないケースです。反対に、学び続けている人にとっては、道具としてAIを使いこなすことで、ひとりでできることが増える時代ともいえます。
プログラマーとAIの関係｜AIプログラマーという道
「プログラマー AI」「AIプログラマー」と検索する人の多くは、AIとプログラマーがこれからどう役割を分けるのか、AIを作る側に回れるのかを知りたいのではないでしょうか。ここでは、AIとプログラマーの関係を3つの視点で整理します。
AIが得意なこと・苦手なこと
| AIが得意なこと | AIが苦手なこと（人が担いやすいこと） |
|---|---|
| よくある処理のコードをすばやく書く | 依頼者が本当に困っていることを聞き出す |
| 大量のデータから傾向を見つける | 前例のない仕組みを考える |
| エラーの原因の候補を挙げる | どの候補が正しいかを確かめ、責任を持って判断する |
| 決まった形式の文書やテストのひな形を作る | チームや関係者と話し合って進め方を決める |
AIは、過去のデータから学んだパターンをもとに答えを出すしくみです。そのため、くり返しの多い作業は速くこなせますが、正解がはっきりしない場面や、人の気持ちや事情をくみ取る場面では、人の判断が欠かせません。AIがどうやって学習するのかを知っておくと、任せてよい作業と任せにくい作業の見分けがつきやすくなります。
プログラマーとSEの違いと「上流工程」
システム開発では、依頼者の要望を聞いて仕様を決め、全体を設計する仕事を「上流工程」、設計にもとづいてコードを書き、テストする仕事を「下流工程」と呼ぶことがあります。一般に、上流工程を中心に担うのがシステムエンジニア（SE）、コードを書く工程を中心に担うのがプログラマーです。
| 工程 | 主な仕事 | AIとの関係 |
|---|---|---|
| 上流工程 | 要望の聞き取り、仕様の決定、全体の設計 | AIは情報の整理を手伝えるが、決めるのは人 |
| 下流工程 | コードを書く、テストする、不具合を直す | AIの助けで速くなりやすく、人数が少なくて済む場面も |
AIの影響を受けやすいのは、どちらかといえば下流工程の決まった作業です。プログラマーとして長く働きたいなら、コードを書くだけでなく、要件の整理や設計にも少しずつ関わり、SEの仕事もこなせる人を目指すと選択肢が広がります。
AIを作る側に回る「AIプログラマー・AIエンジニア」
AIに仕事を取られる不安があるなら、AIを作ったり、業務に組み込んだりする側に回るのも一つの方法です。AIの開発に関わるプログラマーやエンジニアは、AIプログラマー、AIエンジニア、機械学習エンジニアなどと呼ばれます。
| 必要な知識 | 内容 |
|---|---|
| Python | AI開発でよく使われるプログラミング言語。まずは基本文法から |
| 機械学習の基礎 | 教師あり学習・教師なし学習など、AIがデータから学ぶしくみ |
| ライブラリ | データを扱うライブラリや、機械学習のライブラリの使い方 |
| 数学 | ベクトル・行列、微分、確率・統計の基礎 |
| データの扱い | データベースや、学習用データを集めて整える方法 |
AIエンジニアになるために必須の資格はありません。資格の勉強は知識を整理するのに役立ちますが、実際の仕事では、作ったものや改善した結果のほうが伝わりやすいこともあります。AIの勉強の順番はAIの勉強方法は何から？社会人の独学ロードマップとAIはどうやって学習するかでまとめています。
「プログラミングの仕事がない」と感じる理由
プログラミングを学び始めた人が「仕事がない」と感じる背景には、AIとは別の理由もあります。
| よくある状況 | 考えられる理由 | できること |
|---|---|---|
| 未経験可の求人が見つからない | 即戦力として実務経験を求める求人が多い | 自分で作った作品（ポートフォリオ）を用意する |
| 在宅の案件に応募しても通らない | 応募者が多く、実績のある人が選ばれやすい | 小さな案件や知人の依頼で実績を積む |
| 学んだ内容が求人と合わない | 求められている言語や技術とずれている | 求人に多い技術を調べてから学ぶ |
| 地方で求人が少ない | IT企業が都市部に集まりやすい | リモートワーク可の求人も視野に入れる |
「仕事がない」と感じたときは、求人がないのか、自分の経験やスキルが求人の条件に届いていないのかを分けて考えることが大切です。英語が苦手でプログラミングを続けられるか不安な人は、プログラミングは英語ができないと無理？必要な英語力と勉強法も参考になります。
「多くの仕事がなくなると言われています」を英語で言うと
このテーマは、英語の会話やプレゼンでもよく話題になります。自然に使える表現を紹介します。
| 英文 | 日本語訳 | ポイント |
|---|---|---|
| It is said that many jobs will disappear. | 多くの仕事がなくなると言われています。 | 「It is said that〜」は「〜と言われている」の基本の形 |
| Many jobs are said to be at risk because of AI. | AIによって多くの仕事が危うくなると言われています。 | 「at risk」は「危険にさらされている」 |
| AI is expected to replace some routine tasks. | AIは一部の決まった作業を置き換えると予想されています。 | 「routine tasks」は「決まりきった作業」 |
| Some people say programmers won’t be needed in the future. | 将来プログラマーはいらなくなると言う人もいます。 | 会話ではこの言い方が自然 |
| I don’t think programming jobs will disappear, but they will change. | プログラミングの仕事はなくならないけれど、変わっていくと思います。 | 自分の意見を添えるときに |
英語でIT関連の情報を読めるようになると、新しい技術のドキュメントや海外のニュースにも早く触れられます。エンジニアの英語学習についてはエンジニアの英語勉強法とおすすめアプリでまとめています。
仕事をなくさないための5つの対策
プログラマーとして長く働き続けるために、今からできる対策を5つ紹介します。
1. AIを「使う側」になる
AIにコードを書かせるだけでなく、出てきたコードが正しいか確認し、必要に応じて直せる力が大切です。AIに的確な指示を出す、結果を検証する、という使い方に慣れておきましょう。
2. 何を作るかを決める力を身につける
お客様や利用者の困りごとを聞き取り、どんな仕組みにすれば解決できるかを考える力は、AIに任せにくい部分です。要件の整理や設計に関わる経験を少しずつ積んでいきましょう。
3. 需要のある分野を学び続ける
経済産業省の試算でも、新しい分野の人材は不足しやすいとされています。AI、データ活用、クラウドなど、求人で求められている技術を定期的に確認し、学ぶ内容を更新していくことが大切です。
4. コミュニケーション力を磨く
開発はチームで行うことが多く、仕様の確認や進み具合の共有が欠かせません。わかりやすく説明する、相手の意図を確かめるといった力は、役割が上がるほど求められます。
5. 英語で情報を集められるようにする
新しいプログラミング技術の情報は、英語で先に公開されることが多いです。英語の公式ドキュメントを読めるようになると、学ぶスピードが上がり、海外の企業やチームと働く選択肢も広がります。
英語×IT×AIを学ぶという選択肢
これから学ぶ人や、今の仕事の先行きに不安がある人にとって、英語とIT、AIをあわせて学ぶのもひとつの方法です。AIを道具として使いこなせるIT人材は、職種を問わず活躍できる場面が増えていますし、英語ができれば情報収集や働く場所の選択肢も広がります。
Kredoでは、フィリピン・セブ島で、英語とITをあわせて学べるIT留学を2016年から行っています。ITレッスンはすべて英語で、受講生の92%が英語もITも未経験からのスタートです。どんな学び方があるのか、費用や1日の流れはIT留学とは？費用・国別比較・1日の流れと選び方【2026年】で詳しく紹介しています。独学やほかの学び方と比べて、自分に合う方法を選んでください。
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よくある質問
Q. プログラマーの仕事は本当になくなりますか？
A. 決まった作業だけの仕事は減りやすいと考えられていますが、経済産業省の試算では、IT人材全体はむしろ不足するとされています。新しい技術を学び、AIを使いこなせるかどうかで状況が分かれると考えられます。
Q. 今からプログラミングを学んでも遅くないですか？
A. AIがあっても、コードを理解して確認できる人は必要です。基礎を学んだうえでAIを使えば、学習のスピードも上がります。求人で求められている技術を調べてから学び始めるのがおすすめです。
Q. プログラミングの仕事がないと感じたらどうすればいいですか？
A. 求人の条件と自分のスキルのずれを確認し、作品（ポートフォリオ）を作る、小さな案件で実績を積む、リモート可の求人も探すなど、応募できる幅を広げていきましょう。
Q. AIでプログラマーは失業しますか？
A. 今のところ、プログラマーの仕事がまとめてAIに置き換わったわけではありません。ただ、AIを使えば少ない人数でこなせる作業が増えるため、決まった作業だけを続けている人ほど影響を受けやすいと考えられます。AIを使う側に回り、設計や調整の経験を積むことが対策になります。
Q. AIプログラマーとプログラマーは何が違いますか？
A. AIプログラマーは、Pythonや機械学習のライブラリを使って、AIを組み込んだシステムを作るプログラマーです。一般的なプログラミングの知識に加えて、機械学習のしくみやデータの扱い、数学の基礎が求められます。
Q. AIエンジニアを目指すべきですか？
A. AIの専門職だけが選択肢ではありません。Web開発や業務システムの仕事でも、AIを活用できる人は重宝されやすくなっています。興味のある分野から始め、その中でAIの使い方を身につけるのも現実的な方法です。
まとめ
プログラマーの仕事がすべてなくなるとは言えませんが、仕事の中身は確実に変わりつつあります。
- AI・ノーコード・海外委託で、決まった作業だけの仕事は減りやすい
- 経済産業省の試算では、IT人材全体は2030年に約45万人不足（中位の試算）とされる
- 新しい分野に学び直せるかどうかで、余る人と足りない人が分かれる
- AIが苦手な上流工程に関わる、AIを作る側に回るのも一つの道
- 「仕事がない」と感じたら、求人の条件と自分のスキルのずれを確認する
- AIを使う力、何を作るか決める力、英語での情報収集が対策になる
変化を不安に感じるだけでなく、学び続ける人にとってはチャンスが広がる時代でもあります。できることから一つずつ始めてみてください。
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