ChatGPTはエンジニアの仕事を奪うのか？生成AIの影響と事例3選を徹底解説

急速に進化するChatGPTなどの生成AIは、エンジニアの仕事を奪うのではないかと不安に感じていませんか。

生成AIの進化により、エンジニアの業務や必要とされるスキルに大きな変化が訪れていることは確かです。

AIがルーチン作業を自動化する一方で、エンジニアはより戦略的な役割を求められるようになっています。

もしChatGPTなどのAI技術を正しく理解せずに取り残されると、競争力を失い、仕事の機会を逃すリスクがあります。

しかし、生成AIをうまく活用することで、より効率的かつクリエイティブな業務に集中でき、キャリアアップも期待できます。

本記事では、ChatGPTのような生成AIがエンジニアに与える影響や、具体的な事例を元にキャリア戦略まで徹底解説しています。

この記事を読むことで、あなたは生成AIを効果的に活用し、スキルを高め、AI時代を生き抜くための具体的な行動を取ることができるようになるでしょう。

監修者

SHIFT AI代表 木内翔大

（株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO他複数社AI顧問 / 生成AI活用普及協会理事 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / 国内最大級AI活用コミュニティ（会員5,000人超）を運営。
『日本をAI先進国に』実現の為に活動中。Xアカウントのフォロワー数は9万人超え（2024年9月現在）

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ChatGPTはエンジニアの仕事を奪うのか？

ChatGPTの登場により、エンジニアの仕事が自動化される可能性について多くの議論が生まれています。

確かに、生成AIはコードの自動生成やバグの修正、さらにはテストの自動化など、多くの業務を効率化しています。

しかし、ChatGPTがすべてのエンジニアの仕事を奪うわけではありません。

むしろ、エンジニアの役割は自動化されたルーチン作業から解放され、より戦略的でクリエイティブな業務へとシフトしています。

AIが得意とするのは、明確なルールやパターンにもとづいた作業です。

一方で、システム設計やユーザー体験の最適化、技術的な意思決定などは依然としてエンジニアの重要な役割として残っています。

つまり、ChatGPTはエンジニアの仕事を奪うのではなく、効率化する部分が多い一方で、新しいスキルや役割を必要とするようになっています。

たとえば、ChatGPTを使ってコードレビューやデバッグを自動化することにより、エンジニアは設計や戦略的な問題解決に集中できるようになります。

ChatGPTなどの生成AIが台頭する時代において、エンジニアはより高度な技術やイノベーションを生み出すことが求められています。

ChatGPTの進化を理解し、うまく活用することで、エンジニアはむしろ自らの市場価値を高め、AI時代において競争力を維持・強化することが可能です。

ChatGPTの進化とエンジニアへの影響

ChatGPTは進化を遂げ、エンジニアの仕事に様々な影響を与えています。

ここでは、最新モデルがどのようにエンジニアリング業務に影響を与えるのか、以下の3つのポイントに分けて解説します。

これらを理解することで、AI時代におけるエンジニアのキャリア戦略を見極め、ChatGPTを最大限に活用するための知識を得ることができます。

それでは、各ポイントを詳しく見ていきましょう。

GPT-4o、o1-previewの能力

GPT-4oとo1-previewは、ChatGPTの最新モデルであり、プログラミングと推論において飛躍的な進化を遂げています。

これらのモデルは、プログラミングにおけるタスクの自動化やコードの最適化、問題解決において、従来のモデルより効率的で効果的なアプローチを提供します。

GPT-4oは、前世代のGPT-4に比べて言語処理能力やマルチモーダル能力が大幅に強化された最新モデルです。

より大規模なデータセットをもとにトレーニングされており、複数のプログラミング言語で高度なコード生成が可能です。

また、要件定義にもとづいたコードの自動生成や、ドキュメントの生成にも優れ、設計から実装までの作業を効率化します。

ここで、GPT-4oの出力例を紹介します。

以下のような指示を与えます。

プロンプト: 

JavaScriptで2つの配列の共通要素を取得する関数を書いてください。また、この関数の説明もドキュメントに記載してください。

出力結果：

出力結果

/**
 * Function to find the common elements between two arrays.
 *
 * This function takes two arrays as input and returns a new array containing only the elements
 * that are present in both arrays. The function uses the `filter` method to check each element
 * of the first array and includes it in the result if it is also present in the second array.
 *
 * @param {Array} array1 - The first array to compare.
 * @param {Array} array2 - The second array to compare.
 * @returns {Array} - A new array with common elements between the two input arrays.
 */
function getCommonElements(array1, array2) {
    return array1.filter(element => array2.includes(element));
}

// Example usage:
const array1 = [1, 2, 3, 4, 5];
const array2 = [4, 5, 6, 7, 8];
const commonElements = getCommonElements(array1, array2);
console.log(commonElements); // Output: [4, 5]

const array1 = [1, 2, 3, 4, 5];
const array2 = [4, 5, 6, 7, 8];
const commonElements = getCommonElements(array1, array2);
console.log(commonElements); // [4, 5]

このように簡単な指示でも的確にコードをその説明を出力してくれます。

次に、o1-previewは、特に科学、コーディング、数学などの分野における複雑な推論タスクに優れているモデルです。

複数のステップを要する作業や最適化に強みがあり、コーディングタスクなどで高い精度を発揮します。

たとえば、Codeforces競技では89%の精度で課題を解決し、高いコーディング能力が認められています。

また、ユーザからの指示に対して回答する前に深く考え、複数のパターンを考慮したうえで最適な回答をする仕組みになっており、回答の正確性が向上しています。

こちらも例を示します。

プロンプト: 

「次のコードをレビューし、並列処理を使ったパフォーマンス向上の提案をしてください。」

def matrix_multiplication(A, B):
    result = [[0 for _ in range(len(B[0]))] for _ in range(len(A))]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(len(B[0])):
            for k in range(len(B)):
                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    return result

出力結果：

結果は、28秒もの思考時間の後に3つの最適以下案を出力してくれました。

どの最適化案も的確で、能力の高さが伺えます。

このように、GPT-4oはコード生成や文書作成で、o1-previewは問題解決やコード最適化で顕著な能力を発揮します。

エンジニアは、これらのツールを活用することで、日常の繰り返し作業から解放され、よりクリエイティブで戦略的な業務に集中できるようになります。

なお、ChatGPTのコード生成能力については、以下の記事で詳しく解説していますので、こちらもあわせてご確認ください。
関連記事：ChatGPTでコード生成をもっと効率的に！テクニックや活用法についても紹介

ChatGPTがエンジニアの仕事に与える影響

ChatGPTは、エンジニアの業務プロセスに大きな変革をもたらしています。

特に、コード生成やバグ修正、テスト自動化といった繰り返しの作業が効率化され、エンジニアはよりクリエイティブで戦略的なタスクに集中できるようになりました。

これにより、プロジェクト全体のスピードが向上し、品質も改善されます。

例えば、コードレビューにおいてもChatGPTは自動化を支援し、エンジニアが手動で確認する負担を減らす一方で、より高度な設計や技術的意思決定に専念することが求められます。

こうした生成AIの登場や進化により、エンジニアが担うべき役割も変化し、設計やシステム全体の最適化といった分野に焦点を移す必要が出てきています。

しかし、AIへの依存が進むことで、エンジニア自身のスキル低下や問題解決能力の弱体化といったリスクもあります。

特に、AIが誤った提案を行う場合、その精度に対する確認や修正は、依然として人間のエンジニアの責任となります。

こうした点を理解し、AIを補助的なツールとして活用しながらも、スキルの維持・向上に努めることが重要です。

ここからは、エンジニアが直面するリスクや課題について、さらに詳しく見ていきましょう。

エンジニアが直面するリスクと課題

ChatGPTのような生成AIの進化によって、エンジニアは業務効率を大幅に向上させる一方で、いくつかのリスクや課題にも直面しています。

まず第一に、AIに過度に依存することで、エンジニアのスキル低下のリスクがあります。

自動化されたコード生成やバグ修正によって、日常的なプログラミング作業が減少し、問題解決能力が鈍化する恐れがあります。

さらに、AIが生成する結果の正確性や信頼性にも課題があります。

ChatGPTは非常に強力なツールであり、o1-previewなどの最新モデルは非常に高い能力を持っていますが、生成するすべてのコードや提案が常に正確とは限りません。

そのため、AIの出力を過信せず、エンジニア自身が最終的な判断を下す必要があります。

これを怠ると、誤ったコードやバグの原因を見逃し、システム全体に影響を及ぼす可能性があります。

また、AIを導入することで、エンジニアの役割が戦略的かつ創造的なものへとシフトしているため、これに伴い新しいスキルを学ぶ必要がある点も課題です。

AIに任せられる部分が増えることで、設計や技術的意思決定の分野での成長が求められています。

これらのリスクを理解し、AIを補完的なツールとして賢く利用することが、これからのエンジニアにとっての鍵となります。

生成AIの普及によるエンジニアリング全体の変化と事例

生成AIは急速に浸透し、業務の効率化や作業プロセスに大きな変革をもたらしています。

ここでは、以下の3つのポイントを中心に、変化の状況や実際の事例を詳しく解説します。

これらのポイントを理解することで、生成AIがどのように業界全体を変革しているのかが明らかになります。

それでは、各ポイントを見ていきましょう。

生成AIの普及と業界への導入状況

ChatGPTをはじめとする生成AIは、エンジニアリング業界で急速に普及しています。

多くの企業がコード生成やテスト自動化に生成AIを活用しており、プロジェクトの生産性向上が確認されています。

たとえば、ある調査では機械学習エンジニアの67.6%が日常的にAIツールを活用していることが判明しています。

また、ChatGPTの導入により、エンジニアの生産性が平均35%向上し、プロジェクトのサイクルタイムが短縮されているという統計もあります​。

さらに、興味深いことに年齢が若いエンジニアほどよくコーディングの際にChatGPTなどのAIツールを使用しています。

これは、若い世代ほどAIに抵抗感が少なく積極的に活用していることを示しており、これからさらにAIを活用するエンジニアの割合は増えると予想できます。

参考：The GitHub Blog

生成AIの導入は、単なる効率化ツールとしてだけでなく、業務プロセス全体の変革を促しています。

多くのエンジニアが反復作業から解放され、よりクリエイティブで戦略的なタスクに集中できるようになり、業界全体の競争力を高めています。

このように、生成AIの導入は、エンジニアリング業務の大きな変革をもたらしつつあります。

なお、ChatGPTを活用したアプリ開発の方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、こちらもあわせてご確認ください。
関連記事：ChatGPTでアプリ開発を効率化！3つの導入ステップや具体的な活用例

生成AIを活用した生産性向上の具体例

これまで紹介しているように、生成AI、特にChatGPTの導入による生産性向上は、エンジニアリング業界ではすでに広く確認されています。

たとえば、GitHub Copilotを使った研究では、開発者がコード生成を行う際、平均で55.8%の時間短縮が達成され、結果的にプロジェクトのサイクルタイムが大幅に改善されました。

この研究では、AIの導入による効率化により、エンジニアがより創造的な業務に時間を割くことができ、全体の生産性が約35%向上したことが示されています​。

参考：ar5iv

さらに、生成AIの活用によって、プロジェクト進行がスムーズになり、従来の手作業でのバグ修正やテストの自動化が進んでいます。

たとえば、ChatGPTを用いたデバッグ自動化により、バグ検出の精度と速度が向上し、エンジニアの労力削減が可能となっています。

このように、生成AIはコード生成やバグ修正、テスト自動化などにおいて、手間のかかる業務を大幅に効率化し、エンジニアが戦略的なタスクに集中できる環境を提供しています​。

なお、プログラミングタスクでChatGPTを活用する方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、こちらもあわせてご確認ください。

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生成AI導入によるスキルの変化と業務のシフト

ChatGPTのような生成AIの導入により、以前は手作業で行っていたコード生成やテストが自動化されたことで、エンジニアはより高度なスキルを必要とする役割にシフトしています。

繰り返し作業が減少する一方で、システム設計やプロジェクト管理など、戦略的かつ創造的な業務への集中が求められるようになっています。

たとえば、生成AIを活用する企業では、エンジニアがデバッグやコードの最適化をAIに任せる一方、システム全体の設計や技術的な意思決定に専念することが増えています。

これにより、エンジニアにはAIを活用しつつ、複雑なプロジェクトをリードできるPM的なスキルがより一層求められています​。

また、AI導入後には、エンジニアの学習時間が増加し、AIとの共存に必要なスキルの習得が重要視されるようになりました。

AIが自動化する業務が増える中で、AIの結果を確認・修正する能力や、データ分析やモデル理解のスキルがこれからのエンジニアには必須となっています​。

このように、生成AIの導入によって、エンジニアは単純作業から解放される一方で、新しいスキルの習得と役割のシフトが進んでおり、これに対応するための教育や自己研鑽がますます重要になっています。

AI時代におけるエンジニアのキャリア戦略

ChatGPTのようなAIの登場と進化に伴い、エンジニアのキャリア戦略は大きく変わっています。

ここでは、AI時代に成功するために必要なスキルとキャリア構築のポイントについて詳しく解説します。

これらのポイントを理解することで、AI時代におけるエンジニアとしての成功に向けた戦略を立てることができます。

それでは、各ポイントについて詳しく見ていきましょう。

ChatGPTとの共存で求められる新たなスキル

これまでも解説したように、ChatGPTのような生成AIと共存するエンジニアには、新しいスキルの習得が求められています。

AIはコーディングやデバッグなどの反復作業を自動化する一方、エンジニアはより高度な技術的役割や創造的なタスクに集中する必要があります。

まず、AIツールを効果的に使いこなすスキルが必須です。

AIは強力な補助ツールですが、正確なプロンプトの設計が求められ、曖昧な指示では期待した結果を得られないことがあります。

そのため、作業をより効率化させるにはAIに対する具体的かつ正確な指示を作成する能力が重要です。

最近はプロンプトも自動生成してくれる機能もあるようですが、この能力は持っておく必要があります。

次に、AIと連携することで生じる新たな役割として、システム全体の最適化やデザイン思考が挙げられます。

AIは個々のタスクを自動化することに優れていますが、全体的なシステム設計やユーザー体験の向上は依然として人間の判断が必要です。

そのため、エンジニアは技術的な知識に加え、創造力や問題解決力を活かして、より戦略的な視点を持つ必要があります。

さらに、継続的な学習も不可欠です。

AI技術は急速に進化しており、エンジニアはその進化に追いつくために最新のツールや技術について学び続ける必要があります。

AIが進化することで、既存のスキルが陳腐化する可能性があるため、新しいテクノロジーに適応できる柔軟性が求められます。

これらのスキルを習得することで、エンジニアはAI時代においても価値を高め、AIと共にさらなる成長を遂げることができます。

リスクをチャンスに変えるキャリア構築法

生成AIの普及により、エンジニアリング業界は急速に変化しており、エンジニアにとって新しいリスクと課題が生まれています。

しかし、この変化をチャンスとして捉え、適切なキャリア戦略を築くことで、AI時代における成功をつかむことができます。

ここでは、リスクをチャンスに変えるための具体的なキャリア戦略を紹介します。

まず、先ほどから説明しているように継続的な学習が非常に重要です。

生成AIに頼ることで、従来のスキルが陳腐化するリスクがありますが、最新技術に対応するための学習を継続することで、競争力を保つことができます。

特に、生成AIのようなツールを効果的に利用するスキル（プロンプト設計やAIの結果を評価・修正する能力）が重要です。

また、エンジニアはリーダーシップスキルを身につけ、より戦略的な役割を担うことになるでしょう。

AIに任せられるタスクが増える一方で、チームやプロジェクト全体をリードする能力が重要視されており、これがキャリア成長の鍵となります。

さらに、チーム全体の生産性を向上させる能力を磨くことが、生成AIを使いこなすエンジニアの強みとなります。

エンジニアは個々の作業だけでなく、AIを活用して組織全体の効率化を推進する役割を担うことで、価値をさらに高めることができます。

ChatGPTを正しく理解し、エンジニアとして成長するために

ChatGPTは、エンジニアの仕事を奪うのではなく、新たなスキル習得や業務効率化の機会を提供するツールです。

適切に活用すれば、エンジニアとしての成長やキャリアの発展に繋がります。

AI時代において、ルーチンワークを自動化し、よりクリエイティブで戦略的な役割を果たすことが求められるでしょう。

生成AIの進化を理解し、AIツールを活用して業務を効率化するだけでなく、スキルをアップデートすることが重要です。

エンジニアとしては、AIと共存しつつ、リーダーシップを発揮する場面が増えるため、技術的な知識に加え、戦略的な視点を持つことが求められます。

一方で、ChatGPTの活用によって効率化を図っている中で、他にも改善すべき業務があるかもしれません。

単純作業の自動化だけでなく、全体的な業務プロセスを見直し、効率的に業務を進めることが可能です。

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