【生成AI時代】ソフトウェアエンジニアの未来はどうなる？日本の現状と必須スキルを深掘り解説！

コード生成

2025.03.29

この動画では、急速に進化する「生成AI」がソフトウェアエンジニアリングの世界にどのような影響を与えているのか、そして日本の現状と未来について深く掘り下げます。

ソフトウェアエンジニアの方、これからエンジニアを目指す方、技術トレンドに関心のある方は必見です！

【主な内容】
✅ 生成AIによるソフトウェア開発の変革
　- コード生成、デバッグ、テスト自動化、リファクタリングへの影響
　- GitHub Copilot, Tabnine, Cursor など、注目のAI開発ツール紹介
✅ ソフトウェアエンジニアの役割はどう変わる？
　- AI時代の必須スキル（技術スキルとソフトスキル）
　- プロンプトエンジニアリングの重要性
　- AIとの協働、オーケストレーターとしての役割
✅ 日本のソフトウェア市場と生成AIの採用状況
　- 市場規模と成長予測
　- クラウド導入の遅れと人材育成の課題
　- 個人・企業・教育現場における生成AI利用の実態と懸念点
　- 日本ならではの強みとポテンシャル（倫理観、品質重視など）
✅ AI時代を生き抜くためのエンジニア、企業へのアドバイス

生成AIは脅威なのか？チャンスなのか？
ソフトウェア開発の未来、そしてご自身のキャリアについて考えるきっかけとなれば幸いです。

【目次】
0:00 導入：生成AIとソフトウェアエンジニア
0:10 本日のテーマ：生成AIの影響、日本の現状、必須スキル
1:21 参考にしたレポートと研究
1:49 全体像：プログラミングにおけるAIの急増
2:13 AI採用率の驚異的な予測（Gartner）
2:38 AIツールの実利：効率向上と開発者の利用状況
3:31 エンジニアの役割の変化：AIオーケストレーターへ
4:25 人間の役割の重要性
4:39 AIプログラミングツールの具体例
6:02 AIによる開発プロセスの変革
6:13 – コード生成（自動補完、自然言語指示）
7:23 – デバッグ支援
8:01 – テスト自動化（自己修復テスト）
9:17 – リファクタリング（技術的負債の解消）
10:49 開発タスク以外への応用（プロジェクト管理、DevOps、UI生成）
11:38 AIツールの分類①：AIコードアシスタント (GitHub Copilot, Tabnine, Amazon Qなど)
12:50 AIツールの分類②：AI統合開発環境 (AIDE – Cursor, JetBrains AI, Xcode)
15:25 AIツールの分類③：ローコード/ノーコードAIプラットフォーム
16:04 自動化が進む中でのエンジニアの役割とは？
16:47 求められるスキルの変化：高度スキルへのシフト
17:23 AI依存の危険性と基礎知識の重要性
18:12 必須スキル①：技術スキル（AI/ML基礎、データ活用、プロンプトエンジニアリング）
19:27 必須スキル②：ソフトスキル（問題解決、批判的思考、創造性、コミュニケーション）
19:47 必須スキル③：適応性と継続学習
20:33 【日本の状況】ソフトウェア市場の規模と成長
21:41 日本の課題：クラウド/SaaS導入の遅れ、人材育成
22:27 政府の取り組みとデジタル化推進
22:58 日本における生成AIの認知度と利用率のギャップ
23:30 なぜ日本の利用率は低いのか？（理解不足、懸念、文化）
24:40 若年層・学生の利用と今後のポテンシャル
25:11 学生の生成AI活用事例と大学の懸念（盗作問題）
26:17 教育現場の対応（AI倫理教育など）
27:02 日本企業の生成AI採用状況と推進力
27:51 企業導入の障害（著作権、データ漏洩、ハルシネーション）
28:40 日本企業の慎重なアプローチとその背景
29:29 日本が生成AIで遅れている理由まとめ
30:50 日本独自の強み（インフラ、ロボット、研究開発、倫理観）
32:18 【提言】ソフトウェアエンジニア個人へのアドバイス
33:07 【提言】ソフトウェア開発会社へのアドバイス
34:14 まとめ：AIによる変革と日本の可能性
34:49 エンジニアへのメッセージ
35:09 終わりに：感想と最後の問いかけ