生成AIの進化で「エンジニアの採用基準が激変している」というニュースです。しかし多くの人が見落としているのは、これが単なる「IT業界の話」ではなく、あなたのキャリアの市場価値を決める分岐点が、今まさに目の前にあるという現実です。採用担当者が候補者に問いかけている「AIに代替されない力を持っているか」という問いは、やがてすべてのビジネスパーソンに突きつけられます。
ニュースの要約と背景
生成AIツール（ChatGPT、GitHub Copilot、Cursorなど）の普及に伴い、エンジニアの採用市場では「AIを使いこなせるか」ではなく「AIでは代替できない価値を生み出せるか」が採用判断の核になりつつあります。
IT人材3,000人対象の調査では、約4割が「エンジニアに求められるスキルが変わった」と回答。重要性が高まっているスキルは、プロンプトスキル（47.5%）、コミュニケーションスキル（38.3%）、プレゼンテーションスキル（27.5%）など、AIリテラシーと非テクニカルスキルの両輪です。採用企業は「AIに勝る人材」ではなく「AIと共に価値を創出できる人材」を求めています。
プロの視点からの考察
実は、この問題は採用担当者よりも先に、融資担当時代の私が見ていました。
地方銀行で個人融資を担当していた頃、「返済能力」を見極めるために、申込者の職歴・スキル・転職可能性を必ず評価していました。同じ年収でも、「その職場でしか通用しない専門スキルしかない人」と「業界を横断して市場価値が転がる人」では、貸倒リスク（つまり、失業時のキャッシュフロー悪化のリスク）が全く違っていた。
転職エージェント時代も同じです。3年後に「その企業を辞めた時に、他社から必要とされるか」という視点なしに人材紹介なんてできません。市場価値が下がるキャリアチェンジを勧める企業は、仲介手数料をもらっても長期的には信用を失くしていました。
今、エンジニア採用市場で起きていることは、まさにこの「市場価値の二極化」です。
- AIを”使われる側”に回った人：毎日、ChatGPTの言う通りにコードを直して、ツールの改善待ちをしている。その職能は、AIツールの性能向上とともに陳腐化する。3年後、別の会社に転職しようとしても「あなたは何ができるんですか？」と問われ、答えられない。結果、年収交渉力が下がり、キャリア選択肢が狭まる。
- AIを”レバレッジ”として使いこなした人：AIの出力を見極め、足りない部分を戦略的に手を加え、業務フロー全体を最適化する。その過程で「このLLMじゃ限界だな」と気づき、RAG構成で解決する。顧客ニーズをAIでは汲み取れない部分まで拾い上げ、要件定義の精度を上げる。結果、その人がいなくなるとプロジェクトが回らなくなる。市場価値が上がり、転職市場での単価が上がる。
記事では「AIとの対話設計スキル」「現場での適用力」「課題発見力」などと並べていますが、本質は1つです。AIを『便利な計算機』と思うか、『自分の能力を数倍にするテコ』と思うか。その認識の差が、3年後の年収と選択肢を決める。
実際にAIを業務に組み込んで6ヶ月使ってみた身からすると、生成AIツールに「使われる側」のエンジニアは、次第に出番を失います。逆に「なぜこのツールは失敗するのか」を分析して、プロンプトを改良したり、複数ツールを組み合わせたり、自分で簡単なスクリプトを書いたりできる人は、AIが新しくできることが増えるたびに、その人の価値も上がっていく。融資の観点からも「返済能力（市場価値）が上がり続ける人」と「横ばいの人」では、同じ年収でも信用スコアが全く違います。
実務に活かすためのポイント
- 週1時間、「AIに使われている自分」と「AIを使いこなす自分」の差を可視化する
ChatGPT、GitHub Copilot、Cursorのいずれかを今週中に1時間実務で使ってみてください。そのとき「このアウトプット、なぜ微妙なのか」を3つ書き出す。その原因が「プロンプトが下手」「そもそもこのツールの限界」「別のツールを組み合わせるべき」のどれかを分類する。この分類を繰り返すこと自体が「対話設計スキル」「適用力」です。
- あなたの職場で「AIでは代替できない意思決定」を1つ特定し、その過程をドキュメント化する
例えば「顧客の曖昧なニーズをヒアリングして、要件定義ドキュメントに落とし込む」「複数の技術選択肢の中で最適なものを選ぶ」「チーム内の不満を察知して、プロジェクト進行を軌道修正する」など。その過程で「なぜ自分はこう判断したのか」を言語化できれば、AIでは代替できない「あなたの価値」が明確になる。採用面接でも副業営業でも、その説明ができる人は強い。
- 3ヶ月以内に、AIツールの失敗事例を1件、社内（または外部ブログ）で共有する
「ChatGPTを使ったら、こんなミスが出た。理由はこう。だから次はこうした」という実践記を、Qiitaなど技術コミュニティに投稿するか、社内ナレッジとして共有するか。市場価値とは「知っている」ではなく「使ってみた・失敗した・改善した」の軌跡です。その記録があれば、転職時の面接で「あなたは何ができるか」を具体的に示せます。
キャリアやビジネスの選択肢を広げるために
キャリア面では、今後の選択肢は2つに分かれます。
一方は「AIを習熟したスキルを持つ人材として、単価を上げ、転職選択肢を増やす」道。もう一方は「AIの賃下げ圧力に抗えず、同じ給与で競争力を失い、キャリアチェンジを余儀なくされる」道です。融資担当時代の経験では、後者になる人は「今できることで十分」と思い込み、3年後に「思ったより市場価値がない」と気づくパターンが大半でした。
経済基盤（お金）としても、重要です。 金融機関の与信判断は、年収の絶対値ではなく「その年収が安定的に続くか」という市場価値で決まります。AIリテラシーがない人の給与は、テクノロジー企業の経営効率化圧力とともに伸び悩みやすい。逆に「AIを使いこなせる人」は給与交渉で有利になり、同じ企業でも昇進速度が上がり、副業での単価も跳ね上がります。
今週中に、あなたが「AIツールを月1回程度触っているだけの側」なのか、それとも「週に複数回、実務に組み込んでいる側」なのかを認識してください。前者なら、アクションプラン3つを実行して「使いこなす側」へシフトする。後者なら、その実績を積極的に可視化する（ブログ、LT、ナレッジ共有）。どちらにせよ「AIの進化を眺めている人」は、確実に市場価値を失っていきます。
参照元: 「AIに代替されないスキル」を持つエンジニアを見抜く方法は？ 必ず聞くべき「6つの質問」 （ITmedia ビジネスオンライン 最新記事一覧 / 2026-09-02T01:00:00+00:00）
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