■AIの普及でプログラマーが廃業になるまで、あと10年はかかりそう

受託専門のフリーランスプログラマーとして10年になる。

昨今のAIの普及で「俺みたいな仕事はもう廃業かな」と思った…のは半年ほど前までの話。

実際のところは案件が爆増している。

あまりに多すぎて同業にヘルプを求めたら、どうやら全国的に同じような現象が起きていることがわかった。

俺の観測範囲で3パターンあることがわかった。

1. 要件定義ができないケース

AIの普及とか関係なく、今も昔も業務知識を要件に落とせないケースがある。

業務が複雑すぎる、知識を持った人がいない、時間がない、さまざま理由が考えられる。

往々にして"レガシー"な企業でありがちなパターン。

要件が定義できないので、当然AIに投げることができない。

ちなみに俺はGemini、Claude Code、Codex…諸々に毎月50万円以上課金しているので、今のコーディングアシスタントの限界はなんとなくわかっているつもりだが、

どれを使っても「なんらかの基幹的なデータベースと連携したシステム」となった時点で、「プロンプト書いて、はい終わり」にはならない。

泥臭く、元のデータベースを読み込んで、クエリを最適化して、テストコードを固めていかなければいけない。

2. 保守できないケース

一方、非レガシーな企業では、ちょっと意欲的な人が「AIで作った！」「ノーコードで出来た！」と動くだけは動くシステムを作って、保守できなくなって駆け込んでくる。

業務に使うシステムはさまざまな例外にも耐えて年単位で保守運用できなければ意味がない。

作者本人ですら中身を理解しておらず、仮に不具合が起きて「〜を直して！」と言ったところで、それが正しく修正されたかもわからないようなコード。

今のLLMだとコンテキストの制約から5000行を超えるあたりでなんらかの綻びが生まれるので、それを「綻び」と気づいて「破綻」までさせない責任は未だ人間側に残っている。

しかも、それを自社内で使うだけならまだマシで、客先に納品するコードを実はよく理解していません、なんて話もたびたびある。

ゼロから作り直した方が早い状況にも関わらず、相手は「ちょっと直すだけでしょ」と思ってたりして、期待値的にも予算的にも合わなくなりがち。

3. AIを組み込むケース

LLMをAPIやSDKから使い込んでる人なら、それらが毎週のように更新されることを知ってる。

そして、AIを用いた外部サービスやMCPも雨後の筍のようにどんどん出てくる。

ここ2年ほど、1ヶ月前の知識が使えないとまでは言わないにしても、古くなるぐらいには激変し続けている。

そんな中、LLMの学習データは1年前、2年前の物がほとんどだ。

そうすると、AIが一番苦手なのは「AIを組み込むコード」ということになる。

Geminiに「GeminiってFiles APIあるよね？」って教えないといけない。

つまり、

「よくわからんが我が社もAIで効率化だ！」とか言ってる企業が一番コーディングアシスタントと相性が悪い。

割と早期から「AIがあればもうプログラマーは不要だ！」とやってた企業もうまくいかないことに気づき始めた。

今はその両方の波が同時に来ていて、本当に人手不足になっている。

LLMが扱えるコンテキストが大きくなって、最新情報を自動学習するのが上手になって…そういった進化すら鈍化して枯れ始めるまでの過渡期の話だと思う。

ただ、それまでは「AIを理解しているエンジニア」または「AIを扱えるエンジニア」が必要になるし、

技術が社会構造を変えるまでにはさらにタイムラグがある。

今までの日本の流れを振り返って、どんなに早くてもあと10年はかかりそうだ。

Permalink | 記事への反応(1) | 01:54

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