「エンジニアって人手不足なんでしょ？」——そう思っている方、ちょっと待ってください。
たしかに、IT業界全体では人手不足が続いています。しかしその裏側で、「選ばれるエンジニア」と「淘汰されるエンジニア」の二極化が、採用現場では確実に進んでいます。
現役IT企業の採用担当として日々面接をしている筆者が断言します。2026年、エンジニアの世界は大きな転換点を迎えています。
この記事では、以下のことがわかります。
- なぜ今「エンジニア淘汰」が叫ばれているのか、その背景
- 採用現場で実際に「この人は厳しいな」と感じるエンジニアの特徴
- 2026年以降も生き残るエンジニアに共通する5つのポイント
- これからエンジニアを目指す人が今やるべきこと
「自分は大丈夫かな…」と少しでも不安を感じたなら、ぜひ最後まで読んでみてください。
この記事の結論
2026年以降に生き残るエンジニアの共通点は、「AIを使う人」ではなく「AIを制御して成果に責任を持てる人」です。
コードを書くだけの時代は終わりつつあります。これからは「何を作るべきか」を自分の頭で考え、AIを部下のように使いこなしながら、ビジネスの成果につなげられるエンジニアが求められます。
逆に言えば、指示されたことをそのまま作業するだけの人は、AIに代替されるリスクが高まっています。
ここからは、その具体的な中身を採用担当のリアルな視点も交えながら詳しく解説していきます。
なぜ今「エンジニア淘汰」が叫ばれているのか？
AIが「補助ツール」から「自律型エージェント」に変わった
2025年は、AIが開発現場における「ちょっと便利な補助ツール」から、開発の中核を担う存在へと一気に格上げされた1年でした。
たとえば、自然言語で指示を出すだけでコードを生成する「バイブコーディング」と呼ばれるスタイルが広まり、エンジニアでなくてもアプリやWebサービスを作れる時代になりつつあります。
さらに、DevinやClaude Codeなどの「AIエージェント」が商用レベルで普及し、設計からデプロイまでの各工程にAIが入り込むようになりました。
採用現場で起きている”静かな二極化”
この変化は、採用現場にも明確に表れています。
日経ビジネスとリクルートマネジメントソリューションズが2026年2月に実施した共同調査（人事担当者779人対象）では、「AI活用が進むと新卒の採用人数は少なくなると思う」と回答した人事担当者が4割を超えました。
（参考：日経ビジネス「企業の新卒採用実態調査2026」2026年2月実施）
さらに、パーソルキャリアが同月に実施した調査では、AI導入により「現在の中途採用人数にも影響があった」と回答した担当者が54.4％に達しています。
（参考：パーソルキャリア「AI活用実態と人材戦略に関する調査」2026年2月実施）
日本経済新聞（2026年3月30日）でも、AIの浸透により大企業が新卒の大量採用を見直し始めているという報道がなされました。
（参考：日本経済新聞「AI浸透による大企業の新卒採用減、中小企業にはチャンスに」2026年3月30日）
「人手不足なのに淘汰？」矛盾の正体
「エンジニアは人手不足なのに、淘汰ってどういうこと？」と思う方もいるかもしれません。
これは矛盾しているように見えますが、実は「人手不足」と「淘汰」は両立します。
採用担当としてリアルにお伝えすると、求人は出しているけれど、新卒を大量に採用して一から育てる余裕がなくなってきているというのが今の現場の温度感です。
AIで代替できる作業が増えた分、企業が求めるのは「即戦力」「自分で考えて動ける人材」に集中するようになっています。
新卒採用は縮小し、中途採用にシフトする流れが加速しています。これは海外だけの話ではなく、日本の採用現場でも肌で感じている変化です。
面接で『何でもやります！』と言う方がいますが、採用側が聞きたいのは『あなたは何ができるか・何をしたいか』です。AI時代は”何でも屋”より”自分の軸がある人”が圧倒的に強いです。
採用担当が見てきた「淘汰されるエンジニア」の共通点
すけさんここからは、筆者が採用担当として実際の面接や現場で感じている「このままだと厳しいな」というエンジニアの特徴をお伝えします。
当てはまるものがあっても、今から意識を変えれば大丈夫。まずは現状を正直に把握することが大切です。
指示待ちで”仕様書通りに書くだけ”の量産型コーダー
「言われたことを正確にこなす」のは、もちろん大切なスキルです。
でも、それだけではAIとの差別化ができなくなっています。AIエージェントは仕様書を渡せば一瞬でコードを生成し、テストコードまで作ってくれます。
実際の面接でも、これまでの経験を聞いたときに「指示された通りに実装しました」としか言えない方は、残念ながら評価が上がりにくい傾向にあります。
大切なのは、「なぜその実装にしたのか」「もっと良い方法はなかったのか」を自分の言葉で語れることです。
AIの出力を鵜呑みにしてしまう人
AIは非常に優秀ですが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を出すこともあります。
AIの出力をそのまま「正解」として採用してしまう人は、品質事故のリスクを抱えることになります。生成されたコードの良し悪しを自分で判断し、必要に応じて修正・却下できる「検証力」が不可欠です。
ジュニアエンジニアとシニアエンジニアの違いは、まさにここに表れます。ジュニアはAIが出した結論をそのまま採用しがちですが、シニアは最初からハルシネーションありきで判断しています。
ビジネス価値を語れない人
技術だけに固執して、「このコードが事業にどんなインパクトを与えるか」を考えない人も厳しくなっています。
採用面接で「あなたの仕事が会社やユーザーにどんな成果をもたらしましたか？」と聞いたときに、技術的な話しかできない方は意外と多いです。
これからのエンジニアは、技術の話をビジネスの言葉に翻訳する力が求められます。「このリファクタリングによってリリースサイクルが○日短縮され、結果としてユーザーの離脱率が下がった」——こうした視点を持てるかどうかが、評価の分かれ目です。
コミュニケーションを「面倒なもの」として避ける人
AIの監督、チームでの調整、顧客との合意形成——いずれも人間同士のコミュニケーションが不可欠です。
実際、IT人材を採用する企業の担当者を対象にした調査では、生成AIの登場によってエンジニアに求めるスキルが変化したと回答した企業のうち、最も重要になったスキルとして「コミュニケーションスキル」（48.3％）がトップでした。
（参考：PR Times「生成AI時代における、IT人材の採用動向と働き方に関する調査」2025年2月発表）
面接で”他人任せ”の姿勢が見える人は、正直厳しいです。『上流の指示が悪かった』『仕様が曖昧だった』と他責にする方は、どんなにスキルがあっても採用を見送ることがあります。自分で問題を把握して改善提案まで言える人が、現場で一番重宝されます。
2026年以降に生き残るエンジニアの共通点5つ
ここからは、逆に「この人はAI時代でも確実に活躍するだろうな」と感じるエンジニアの特徴をお伝えします。
AIを”部下”として指揮できる設計力・検証力がある
2026年以降のエンジニアに求められるのは、自分でコードを書く力だけではありません。
AIを「部下」として使いこなし、その出力を正しく評価・修正できる力が不可欠です。
具体的には以下のようなスキルが重要になります。
- 設計力：AIに何をどう作らせるかを設計できる
- プロンプト力：AIに的確な指示を出せる
- 検証力：AIの出力の品質を見極め、問題があれば修正・却下できる
AIエージェントが設計からデプロイまで入り込む時代において、人間の役割は「指揮官」です。指揮官に求められるのは、全体の方向性を定め、品質に責任を持つことです。
ドメイン知識で「AIにはできない判断」ができる
AIは汎用的な知識には強いですが、特定の業界や事業に深く根ざした「ドメイン知識」はまだまだ苦手です。
たとえば、医療・金融・製造・不動産など、それぞれの業界には独自の業務フロー、法規制、商慣習があります。こうした知識を持ち、「この仕様はうちの業界では法的にNGだ」「この画面設計ではユーザーが混乱する」と判断できるエンジニアの価値は、むしろ上がっています。
特にSES業界で言えば、特定の業界に精通しているエンジニアは、プロジェクトの上流から関われるため、単価も高くなりやすいです。
『何の技術ができるか』より『どの領域で成果を出したか』を語れるエンジニアの評価が高まっています。技術スキルだけの経歴書より、業界知識×技術の掛け合わせが見える経歴書の方が、書類通過率は明らかに高いです。
年次に関係なく”シニア思考”を持っている
「シニアエンジニア」と聞くと、経験年数10年以上のベテランをイメージするかもしれません。
でも実は、AI時代に求められる「シニア思考」は年数に関係ありません。
- アーキテクチャ設計の視点を持つ
- コードレビューで品質を担保できる
- 技術的な意思決定に責任を持てる
すけさんこうした上流工程の視点を、年次に関係なく早い段階から身につけようとしている人は、採用面接でも非常に高く評価されます。
逆に、10年のキャリアがあっても「言われたことを作業してきただけ」の方は、残念ながら評価は下がってきています。
技術の話をビジネスの言葉に翻訳できる
これは先ほどの「ビジネス価値を語れない人」の裏返しです。
「この技術を導入すると、事業的にこう変わる」というレベルで話ができるエンジニアは、どの企業でも引っ張りだこです。
技術的な提案ではなく、「この実装をすると事業にこういうインパクトがある」という言葉で話せるかどうか。これだけで、社内での評価も面接での通過率も大きく変わります。
面接で『売上に○％貢献しました』とまでは言えなくても大丈夫。『自分の改善で○○の工数が半分になった』くらいの粒度で十分です。技術の成果をビジネスの言葉で一言でも語れると、面接官の印象がガラッと変わります。
変化を恐れず学び続ける「アンラーニング力」がある
IT業界は変化が速い世界ですが、AI時代はその変化のスピードがさらに加速しています。
ここで大切なのは、単に「新しいことを学ぶ」だけではありません。過去の成功体験や慣れた方法を一度手放し、新しいやり方に切り替える「アンラーニング（学び直し）」の力が求められます。
実際に、社内でAI導入が進んでいく中で、AIの活用に前向きな人は評価が上がりやすい傾向があります。一方で、「今までのやり方でいい」とAIを使おうとしない人の評価は、正直なところ下がってきています。
AIをどう使って自分の作業を効率化させるかを考えること自体が、これからのエンジニアに求められる能力の一つです。
最近、AIを使って履歴書や職務経歴書を作成してくる方が増えてきました。AIを使うこと自体は問題ありません。ただし、面接で深掘りしたときに自分の言葉で語れないと、逆効果になります。AIは”下書きツール”として使い、最終的には自分の経験と言葉で仕上げましょう。
これからエンジニアを目指す人が今やるべき3つのこと
ここまで読んで「エンジニアを目指すのが怖くなった…」と感じた方もいるかもしれません。
でも安心してください。エンジニアの需要そのものがなくなるわけではありません。経済産業省の調査では、2030年にはIT人材が約45万人〜79万人不足するとの予測があり、エンジニアが求められる状況は続きます。
大切なのは、「どんなエンジニアを目指すか」の方向性を最初から意識することです。
「AIに代替されない領域」を理解した上で学習を始める
これからプログラミングを学ぶなら、まず「AIが得意な領域」と「人間が求められる領域」の違いを理解しておきましょう。
AIが得意な領域：
- 定型的なコーディング
- テストコードの自動生成
- データ入力・整形
人間が求められる領域：
- 要件定義・設計（何を作るか決める）
- ドメイン知識に基づく判断
- チーム内のコミュニケーション・調整
- AIの出力の品質検証
闇雲にプログラミング言語を覚えるのではなく、「AIに代替されにくいスキル」を意識しながら学習を進めることで、将来の市場価値が大きく変わります。
コードを書く力より「何を作るか決める力」を意識する
Devin（完全自律型AIエージェント）を開発した米Cognition AIのCEOスコット・ウー氏は、「何を作るのかを決める役割はこれからも人間にしか担えない」と語っています。
（参考：ビジネス+IT「エンジニア不要論に異議！ Devin開発者に聞いた、AI時代に絶対必須の3スキル」2025年10月）
つまり、プログラミングスキルは「手段」であり、本当に価値があるのは「何を解決するか」を考える力です。
未経験からエンジニアを目指す方は、コーディングの学習と並行して、「このアプリはどんな問題を解決するのか」「ユーザーは何に困っているのか」を考える習慣をつけておくと、ライバルと大きな差がつきます。
未経験エンジニアの面接では、ポートフォリオの完成度より『なぜそれを作ったのか』の説明を重視しています。”作れる人”は増えていますが、”なぜ作るかを考えられる人”はまだまだ少ないです。
SES・受託・自社開発——企業選びで将来性が大きく変わる
エンジニアとしてのキャリアを左右する大きな要素の一つが、最初の企業選びです。
特にSES業界では、配属先のプロジェクトによって身につくスキルが大きく変わります。「言われた作業をこなすだけの現場」に長くいると、AI時代に必要なスキルが身につかないリスクがあります。
一方で、上流工程に関われる環境や、AI導入に積極的な企業を選べば、同じ年数でも成長スピードが全く違ってきます。
企業選びの際は、以下のポイントをチェックしてみてください。
- 上流工程（要件定義・設計）に関われる機会があるか
- 社内でAI活用を推進しているか
- エンジニアのスキルアップを支援する制度があるか
- 商流が深すぎないか（SESの場合）
SESの商流構造や企業選びのポイントについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
また、エンジニアの転職で失敗しないためのエージェント選びについては、こちらの記事も参考にしてください。
SESの面接では、『どんな現場で何を経験したいか』を具体的に言える人が強いです。逆に『何でもいいです、とにかく経験を積みたいです』だと、入社後のミスマッチが起きやすい。事前に”自分が成長できる環境の条件”を言語化しておくことをおすすめします。
よくある質問（Q&A）
- プログラミング未経験からエンジニアを目指すのはもう遅い？
-
いいえ、遅くはありません。
ただし、「プログラミングさえできればOK」という時代ではなくなっていることは事実です。未経験からエンジニアを目指す場合は、コーディングスキルだけでなく、問題解決力やコミュニケーション力も意識して磨いていきましょう。
また、企業選びも重要です。未経験歓迎の求人がすべて良い環境とは限りません。研修制度や上流工程に関われるキャリアパスがあるかどうかを確認しましょう。
- AIを学ばないとエンジニアとして生き残れない？
-
「AIの専門家になる必要」はありませんが、「AIを使いこなす力」は必須になりつつあります。
これは、ExcelやGitを使えることが当たり前になったのと同じ流れです。AIを開発する側になる必要はなくても、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールを日常的に活用し、自分の生産性を上げられるかどうかは、今後の評価に直結します。
まずは日々の業務で1つAIツールを取り入れてみることから始めてみてください。
- SESエンジニアは特に淘汰されやすいって本当？
-
一概にそうとは言えませんが、「環境選び」がより重要になっています。
SESの構造上、配属先の現場によってスキルアップの機会に大きな差が出ます。定型的な作業ばかりの現場に長くいると、AIに代替されやすいスキルしか身につかないリスクがあります。
逆に、上流工程に関われる案件や、AI導入を進めている現場に配属されれば、SESでも十分に成長できます。
大切なのは、自分のキャリアを会社任せにせず、主体的に環境を選んでいく姿勢です。2026年1月に施行された取引適正化法（取適法）により、SES業界の商流透明化も進んでいます。こうした制度変化も味方につけながら、自分に合った環境を見つけていきましょう。
あわせて読みたい
【人事が解説】SES商流の問題と取適法の影響｜転職者が知るべき2026年の変化 「SESって商流が深いと給料が上がらないって聞いたけど、本当？」 「2026年に法律が変わったらしいけど、転職にどう影響するの？」 SES（システム・エンジニアリング・…
まとめ：「コードを書く人」から「成果に責任を持てる人」へ
この記事のポイントをまとめます。
淘汰されるエンジニアの特徴：
- 指示待ちで仕様書通りに作業するだけの人
- AIの出力を鵜呑みにしてしまう人
- ビジネス価値を語れない人
- コミュニケーションを避ける人
生き残るエンジニアの共通点：
- AIを”部下”として指揮できる設計力・検証力がある
- ドメイン知識で「AIにはできない判断」ができる
- 年次に関係なく”シニア思考”を持っている
- 技術の話をビジネスの言葉に翻訳できる
- 変化を恐れず学び続ける「アンラーニング力」がある
すけさんAI時代のエンジニアに求められているのは、コードを書くことではなく、「何を作るべきか」を考え、その成果に責任を持つことです。
これは逆に言えば、自分の頭で考え、主体的に動ける人にとっては、大きなチャンスの時代でもあります。
焦る必要はありません。でも、止まっている時間もありません。
まずは今日から、AIツールを一つ触ってみる。自分の仕事を「作業」と「判断」に分けてみる。そんな小さな一歩から始めてみてください。
あなたのエンジニアとしてのキャリアを、この記事が少しでも後押しできれば嬉しいです。
転職を考えている方は、IT業界に強い転職エージェントに相談してみるのも一つの手です。