2026年2月16日月曜日

これからの時代に備える

2026年は失業の年か跳躍の年か

アメリカではブルーカラーへの雇用が増加しており、ソフトウェア産業をはじめとしてホワイトカラーの就職が困難になっている。
データで分かるのは、若手、中間管理職層がリストラ対象というもの。アメリカでは『ジョブ型雇用』であるのに対して日本は『メンバーシップ雇用』のため、アメリカほど失業が進むということはない。
AIで代替の筆頭となっているのが『ソフトウェアエンジニア』。プロジェクト管理者というのも次点では高いため、実はマネジメントもそのうち置き換えられると予想されている。

第四次産業革命(AI革命)

第一次産業革命~第三次産業革命で電話交換手やタイプライター、手工業職人などは消失し、その間にラッダイト運動なども数年続いて機械が壊されるなどという反対運動が起きた。
しかし、失った職の代わりに生まれた職もある。
自動車整備士、ITエンジニア、Webライター、人事などである。
そして、第四次産業革命が2026年から始まるかもしれないという予兆が出ていて、アメリカを中心として失業者や雇用難が生まれている。

生まれる職

先ほど、ソフトウェア産業は失業すると言う予測がたてられていると言った。
生まれる職としてはどういうものがあるか。
第三次産業革命で生まれた職から類推できることとしては、その工場や自動車、コンピュータなどを通じて自動車整備士、工場勤務者、ITエンジニアというのが生まれたのを考えるに、AIを中心として生まれる職がある。
例えば、AIモデル評価人というのは面白そうだ。AIの出した回答を評価する高度判断人。AIによるセキュリティ監査人。AIへプロンプト設計者。データ調整人。
意外とAIで出される文章を査定する人が必要で、高度な読解力を持つ人や評価できる専門家、判断人が出てくるというのは面白い。

今からでも職業や得意を名乗っちゃえばいいんじゃね?

アメリカでは非技術者がAIで出したコードがめちゃくちゃでそれを再度修理してくれるプログラマーが欲しいということで新しい雇用、というか仕事をしている人がいた。(なんて言ってたっけ?)
なので、出したコードを評価してくれる専門家はAIに頼ることなく更なるプログラミング力を必要としていたということで、今の時代を逆行しているようでなんか興味深いよねという。
今は経済産業省が出している需要のあるAI人材としてデータエンジニア、データサイエンティスト、AI開発者などを挙げていたけど、それもいつかはなくなりそう。
今からでもリスキリングなどと言わず、AIをこよなく愛して、使い倒して、AIの良しあしや得手不得手を理解して評価する側になってしまってもいいと思う。
そして、AIが出している回答を深く読解し、判断をする。
という今は仕事ではないけどめちゃくちゃやっておいて、言っちゃえばいいんじゃね?って思っている。AIめっちゃ使ってて、AIの良しあし分かりますとか。AIが出したコードをセキュリティチェックして正しいコードにしますとか。読みやすくしますとか。
人っぽいスキルというか能力がどんどん必要になりそうだなと思う。
読解力は自分も得意なので、NotebookLMで要約できるから要らないと言わず、こよなく読解力を向上させて自分の人生を豊かにしていきたいと思っている。

一応AIの時代に先んじて必要といわれる力

  • 批判的思考
    • AIの出した答えをそのまま使うってめっちゃ怖いし責任だれ取ってくれるの?っていう話。
    • AIはそれっぽい回答をするだけ。誰がハルシネーションを判断して戻すのか?
  • 問いを出し続ける力
    • これが一番言われている。
    • 要は思考体力が大切で、AIに何かを書いてもらうときに問いがないと意味がないよねっていう。
    • 仮説を出して、意味を問うというのはこれからはもっと大切。
  • 人間関係構築
    • まあAIにはできないでしょっていうもの。
    • 営業とかは多分文章やメールを出すというのはAIで書くけど、顧客と関係性を保つ力とか人間関係を築いて信頼してもらうのは大切だろう。
    • それは他の人も一緒
要は、人間っぽいこと、人間らしいものを再定義するというのが今はやった方が良さそうだねっていう話でした。

2026年2月6日金曜日

ITエンジニアの今の市場感

  •  自社開発
    • SaaS
      • 採用条件・・・軒並み厳しい
      • 要件・・・基本シニアエンジニア、テックリード、EMのみの採用
        • 具体的には年収600万円以上のバリューを発揮する人のみ
        • 600万円以上のエンジニアに求められている技能
          • 技術的意思決定をしてきた経験
          • 技術選定をしてきた経験・・・選定理由などが合理的かどうか。それを判断できるテックリードが面接を行う。
          • 技術リード経験・・・技術的にリードをしていると分かるエピソードがあれば、実質他のエンジニアよりも技術力があるということがわかり、システム構築においての技術力を担保できる。
          • ビジネス理解力・・・リードする人がビジネスを理解していないととんでもない負債になる可能性があるため。あるいは話し合いにならないため。
          • AIの使い方・・・AIを使って価値を最大に出せる人が欲しい。どういう風に使っているかまで聞く。
      • 分析結果
        • SaaSの中でもドメイン特化領域を持つバーティカルSaaSは採用条件がちょっとだけ緩め。
        • 幅広い企業にサービス提供をするホリゾンタルSaaSは採用がとても厳しい。ジュニアの採用は一切しないという気概を感じ取った。
      • 結論:ビジネス的素養と技術的素養が高い人が欲しい。
    • Web
      • 採用条件・・・まあまあ厳しい
      • 要件・・・他責思考じゃないことが一番大事
        • 年収帯は550万円~
      • 分析結果
        • その人の思考の癖を知りたい会社が多い。
    • 結論:SaaSよりは厳しくはないけどビジネス的に変化が大きい分野でもあるため、結論、変化についていける人や他責ではない人を求めている。
  • SI・受託企業
    • 採用条件・・・案件が増えている分野では人が欲しい
    • 要件・・・データ分析基盤の人気が上がっている。AI基盤構築も人気が高い。トレンドはDX。
    • 分析結果
      • クラウド移行の案件が多かった時代から次第にDXの案件が多い。
      • DXにおいて大切になるのはAIとデータ。
      • データ分析基盤構築の受託企業(例えばDATUM STUDIOやデータエンジニアを採用したい会社)は割と積極的に採用をしている。
      • 業界特化型のSIerは生き残っている様子。業界理解で顧客のDXを推進できるという強みを活かしている。
      • AIで大手での開発が内製化するような流れがあるからか、技術が強いエンジニアを採用したい大手子会社や今までベンダー依存だった企業が内製化に進めるため、今後はなるべく技術決定に強い組織にする流れがあるのだろうか。
    • 結論:大手SI、技術特化受託、SESでエンジニアが流動している。ベンダー依存をなくしたいので先に技術要員を取り入れている大手もある。
  • まとめ
AIにより、全体的にコーダーやプログラマー志向の人は一切採用されなくなっていると感じる。ジュニアレベルまたは適性がないと判断されるような場合は一切許容しないというレベル。
それでも開発者としてまだ欲しい企業もあり、そういう会社は今までベンダーコントロールや外注依存をしていた会社で、逆にSIerや自社開発でコードを書いてて、ある程度コミュ力ありそうだったら欲しいっていう感じ。AI利用が進んでいない企業は先に内製化のための開発人材を採用しているような印象。
AI利用を既に深く進めているSaaS企業や技術理解が高いベンチャー企業はビジネス理解や技術リードの経験を求めていて、年収もそれなりに高い。
SIerが外注しない傾向にあるので、SESはもしかしたら今後案件がないのでは?と思うような場面がままある。

これからの時代に備える

2026年は失業の年か跳躍の年か アメリカではブルーカラーへの雇用が増加しており、ソフトウェア産業をはじめとしてホワイトカラーの就職が困難になっている。 データで分かるのは、若手、中間管理職層がリストラ対象というもの。アメリカでは『ジョブ型雇用』であるのに対して日本は『メンバーシ...