AI時代に、未経験エンジニアは育てられるのか

※この記事を書いているのは2026年4月です。

AIを前提にした開発プロセスは、まだ「どこの現場でも当たり前」とまでは言えません。ただ、CopilotなりChatGPTなり、その他の開発支援AIなりを本格的に組み込んだ開発は、2026年中にかなり進むでしょう。

今回は、レビューやCI/CDなどの開発プロセスがある程度整備され、AIコーディングも使われている現場に、未経験者を育成目的で投入するとどうなるのか。そもそもすることができるのか。という記事を書いとこうと思います。

結論から言うと、『未経験者を育てやすくなる』、よりも、『むしろ難しくなる』可能性の方が高いと思っています。少なくとも、これまでのように「未経験者を採用し、初級作業を与えて育てる」というやり方は、だいぶ前提が崩れます。

初級作業は、AIと競合する

未経験者やロースキルのエンジニアが最初から戦力になりにくいのは、別に今に始まった話ではありません。経験が浅い以上、プロジェクト全体の中で自分が何をすべきかは見えない。だから上位者がタスクを分解し、「この修正だけ」「このテストだけ」「この小さい機能だけ」という形で、局所的な作業を渡す。本人だけでは品質を保証できないので、上位者がレビューして成果物を担保する。これが、未経験者に実務を経験させる方法でした。

ところが、AIが入るとこの初級作業の価値が揺らぎます。上位者がタスクを分解し、AIに指示を出せば、かなりの速度で成果物が出てくる。修正も早い。やり直しも軽い。しかも、最終的に上位者がレビューするという構造は変わりません。そうなると、「新人に説明して、待って、レビューして、直してもらって、また見る」より、「AIに投げて、自分で確認して直す」方が早い場面が増える。

プログラマー領域に限れば、現代の生成AIは初級エンジニアのかなり強い競合になっています。新人は「まだ戦力ではない人」では済まず、上位者の時間を使い、AIより遅く、品質も不安定で、レビュー負荷もかかるマイナスの存在として見られることになる。

強烈な前提ですが、これは現実ですので、AI時代の未経験育成はここから考える事になります。

SES・準委任では、未経験者を売上化しにくくなる

特に影響が大きいのが、SESやSIer、コンサルティングファームのような「一人いくら」で売上が立つ業態です。以前であれば、ロースキルであっても売上になりますから、何らかのアウトプットを出せるなら、『売り手』サイドとしては体制にアサインするメリットがあったという事になります。

しかしAIによってエンジニアの必要数が下がると、「一人いくら」での売上で稼ぐ前提自体が崩れます。
クライアントへの請求方法が人月から、『成果量で請求する』方法に切り替わる。　または、切り替えることはできず、『椅子が減り、売上は減少する』どちらに向かうかはまだわかりません。
わかりませんが、いずれの場合であっても、戦力にならないロースキルをアサインして売上を堅持すると言う選択肢はなくなります。無理に旧来の姿勢を維持しようとすれば、そのベンダーは競争力を失う事になります。　さすがにエンド企業はそこまで馬鹿ではないですからね。

≪SIのAI開発≫
大手SIer各社が旧来のビジネス構造を捨てようという動きは、彼らのAIに関する取り組みからもわかります。GPT君にニュースソースを探してきてもらいました。リンク集です。

NTT DATA　富士通　NEC　日立　NRI　TIS　SCSK

NTT DATAは、生成AIを最大限活用するには従来とは異なる開発プロセスが必要だと整理していますし、富士通はSIの要件定義から運用保守までの全領域で生成AI活用を推進するとしています。TISも「AI中心開発」を掲げ、2029年度までに開発生産性50％向上を目指すと発表しています。日立の事例では、製造・単体テスト工程で約25％の生産性向上を確認し、実業務での利用も始まっています。

つまり、「AIを開発現場で使うかどうか」という段階ではなく、「AIを前提に開発プロセスをどう作り替えるか」という段階に入りつつあるわけです。
既存の人月ビジネス構造の維持を考えている大手SIerは、まず存在しないであろうと想像できます。

一方で、非IT領域の派遣であれば、未経験者を売上化できる仕事はまだあります。販売、コールセンター、工場、建設現場などですね。結果として、「ITエンジニア未経験OK」と見せかけて、実際には非IT派遣に近い求人の比率が上がる可能性はあります。未経験から開発エンジニアを目指す人は、入社後に何をするのか、誰が育てるのか、本当に開発実務に入る前提があるのかを、今まで以上に見た方がよいでしょう。

請負なら無問題。という話でもない

では請負会社なら未経験者を育てやすいのかというと、これも微妙です。請負契約では受注時点で売上額が決まります。人を増やしても売上は増えません。ロースキルを入れれば人件費・レビュー負荷・納品リスクが増えるだけで、プロジェクトの利益率は悪化します。これはAIによって起きる変化と言うよりは昔からの構造。

AIによって少人数で開発できるようになれば、短期的には請負会社の利益率は上がるかもしれません。同じ金額で受け、それを少ない人数で作れるならばもうボりボりです。バチクソ儲かるという事になりますね。この余裕で未経験者を抱えることはできるかもしれません。

しかし当然、競合他社もAIを使います。見積合わせの中で、価格競争が起きていきます。WordPressなどで制作効率が一気に上がった時も似たようなことが起き、価格の低下はあっという間でした。今回もその流れになる可能性は高いと思います。

AI前提の環境で未経験者を戦力化まで持っていくハードルは以前よりも高くなりますから、育成期間が長く続くことになり、そのぶん投資額が大きくなります。これらは請負会社であっても逃れられない構造です。SESとか請負会社とか関係なく、育成投資をできる会社かどうかと言うのが重要になりそうです。

育成スキームは、大量採用から少数投資へ変わる

これまでの未経験採用には、大量採用型のスキームがありました。たくさん採る。現場に派遣。伸びる人を残す。伸びない人は自然に辞めていく。雑に言えばそういうやり方です。営業会社でもよく見ますし、未経験者でも売上化しやすいSES・派遣・コンサル系の業態とは相性が良かったと思います。

しかし未経験者がすぐ売上化できないとなると、このスキームは維持できなくなります。採用すればするほど、待機コストと育成コストが積み上がる。現場に入れても、メンターの負荷が増える。クライアントからフィーを得られない期間も長くなる。そうなると、企業側は採用数を絞るしかありません。

今後の未経験育成は、「大量に採って、生き残りを探す」方式から、「伸びる可能性が高い人を選び、計画的に育てる」方式へ寄っていくはずです。未経験採用がなくなるというより、意味が変わる。売上要員として採るのではなく、将来の中核人材を作るために投資するものになる、可能性が高そうです。

採用市場においては、
・市場全体での採用数の大幅な減少
・採用対象の厳選（採用ライン高度化）
※もうなってるかな？

と言う事が起きる感じですかねえ...。

育成ゴールは「コードが書ける人」ではない

AI時代に未経験者を育てるとして、ゴールを一次戦力化された状態に置くとします。　この場合、「コードが書ける」は、ゴールにはなりません。もちろんコードを読めない人にAIの出力を判断することはできないのでプログラムの理解は必要ですが、ゴールは少なくともさらにその先となります。

AIの進化と開発チームの分業体制・責任分界点によりますが、一次的な戦力化ラインはおそらく、指示されてAPIを一本作れる（AI使用可、ただし自身でレビューできる）あたりになるかなと。新人が「AIが出したものを貼る人」ではなく、「AIの出力を読んで判断できる人」になってくれば、渡せる仕事が発生してきます。

将来的には、SEやリーダーのようなビジネス側と開発側のつなぎ目をこなせる人材を目指すことになります。そうなると採用時点で見るべきものも変わります。プログラム適性は必要ですが、それだけでは足りない。理解力、会話力、責任感、成長速度、わからないことを整理して聞ける力。このあたりがかなり重要になります。

昔ながらの「コミュニケーションは苦手だが、コードを書くのが好き」というギークタイプは、未経験採用のターゲットとしては少し難しくなるでしょう。AI時代の未経験者には、黙々と作業する能力よりも、設計・品質・顧客理解の側へ広がっていける素地が求められる。だいぶビジネスマン寄りの傾向になります。この時点で、採用する側もかなり頭が痛いですね。

結局、実務経験を積ませるしかない

未経験者を育てるには、結局のところ実務経験が必要です。研修だけでAI時代の実務能力を育て切るのは難しいでしょう。AIの出力をレビューするには、設計意図や品質観点を理解していなければならず、プロジェクトによって異なる面もあります。これらを座学だけ網羅と言うのは不可能でしょう。

現実的には、メンター役のSEが必要になります。メンターがAIに任せる作業の一部を新人に渡す。新人はAIを使いながら実装し、自分でもレビューする。そのうえでメンターが再レビューし、足りない観点を指摘する。「動くけど保守性が悪い」「このエラーケースが抜けている」「セキュリティ的にまずい」「設計意図を読めていない」といった指摘を積み重ねて、新人の見る範囲を広げていく。その中で成長させてゆくほかはない気がします。（少なくとも今のところは）

なお、AIが出したものをほぼノーチェックでメンターに投げる。指摘されても次回に反映しない。自分で考える前にAIに聞き、AIの出力を自分の成果物としてそのまま出す。この手の人物も多数発生するはずです。　この手の人物を育成投資枠に配置した場合、戦力化できないまま無限に時間を消費することになり、給与・育成枠・メンター工数を消費し続けるだけとなります。一名発生でもなかなかの被害額です。

そのため、試用期間の運用や契約形態も含めて、早めに見極める仕組みは必要になると思います。育たない人を無限に抱える仕組みは、会社全体の育成余力を削り、『本来成長できた誰か』のチャンスも奪い続けます。

採用する側は、ますます頭が痛いですね....。

会社側に必要な準備

AI時代に未経験者を育てるなら、会社側にもそれなりの準備が必要です。まず、成長速度の高い人材を採用すること。次に、実務の中で段階的に仕事を渡す育成スキームを持つこと。メンター、レビュー、タスク設計、観点のフィードバックが必要です。そして予算です。未経験者は、しばらく売上にも利益にも貢献しません。採用コストだけでなく、待機コスト、育成コスト、メンターの工数も見込む必要があります。

今までの派遣系ビジネスだけが、少し特殊だったのかもしれません。未経験でもどこかに派遣できればその時点で売上になる。しかしAI時代には、少なくとも開発実務ではそれが難しくなる。今後も変わらず未経験者を大量採用している会社があるなら、本当に開発実務に入れるつもりがあるのかは、慎重に見た方がよいと思います。

準委任の場合は、有償化ラインの決定も事前に必要になります。請負なら新人が戦力化すれば自社の利益に貢献し始めるだけですが、準委任ではそうはいきません。どのレベルになったら有償にするのか。どの作業ができればクライアントに費用を請求できるのか。そのラインを事前に握っておく必要があるでしょう。外部から経験者を調達するという代替手段があるうちは、なおさらです。

大量採用型の求人は残るはず。

ロースキル大量採用・大量派遣型の求人はそのまま残ると思います。
『即時の有償化は難しい』『少数の採用と育成スキームが重要』と言うのは、あくまで『システム開発のエンジニアを育成する』と言う前提の場合です。

ITエンジニア未経験者を、『非』ITエンジニア職の業務へアサインする場合に関しては、(現状は)大きな影響がない話です。

ITエンジニアに育成するつもりがほとんどない企業が、『手取り足取り教わりながら』『だれでも』『市場価値の高いエンジニアになれます』と言う事を求人で謳っていたりすることはむかしからあります。（ほとんどないけどゼロじゃないからウソじゃない理論）　これらに加えて、『フルリモート』『稼働が低い・休みが多い』などの、育成と関係ない(むしろ相反する)メリットを謳っているとか、採用予定数が爆発的な数であるとか。1求人内でこの辺まで詰みあがってくると、もう満貫クラス。　育成を重視している実態はないケースがほとんどでしょう。

※即派遣で即売上になりますので、待遇自体は悪くないのではないかと思います。　エンジニア実務よりも『フルリモート』『稼働が低い・休みが多い』などが優先と言う場合も、ぜんぜん優先してよい求人かなぁと思います。

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ここから先はオマケ

読まんでもええよ。

その他、ワイの読み（市場の）

なお、未来予想の部分は60％か70％くらいの的中率と思っといて。（変数が多すぎる）

2026年4月現在の人材市場

リアル現場サイドでのAI使用開発の普及度合いは、【2025年 AI開発の社内プロジェクトへの試験導入期】→【2026年 実プロジェクトへの投入（まだ試行段階）】　と、26年4月期の予算からいよいよ実戦の場に本格投入されている印象です。

AI使用による生産性の向上はプログラム工程に限るものではありませんので、いずれのプロジェクトでも全工程でAI利用を推進していこうと言う動きが目立ちますが、やはり下流工程ほど効果が大きいため、既存の人員配置のままですと下流側に対して上流サイドの進捗が進まず、上流側がボトルネックとなる傾向が見られます。

上流の進捗に合わせて下流の人員数を整理するか、上流側を増員するかなど、対応する手段は各プロジェクトの背景や予算、方針などによって異なるとは思いますが、いずれにしても先々は下流担当の人員が供給過多に。上流担当が不足するという需給関係になります。（上流の人員がいれば、その配下に、余った下流人員もアサインできる。）

2026年4月現在、SES会社さんからメールで提案されてくる待機人材情報はかなり多く、その中身は詳細設計以降のプログラマーくらいの人が多く、ちゃんと基本設計以上を担当できるという人の数は少ないというバランスですので、どうやら上記の推測通りの需給関係に向かっていそうだと言えそうです。　※ただし、需給の反映がすこし早すぎる気はしている。

その他、影響している要素

上記のほか、2023年あたりから投資が細っているWebベンチャー系、ヒット作が少なくタイトルの整理も目立つソシャゲ界隈、なぜだか仕事が無いらしい小規模受託界隈。このあたりはフリーランスにとっては商流不問で参画可能な貴重なクライアント層だったのですが、現在はそろって不振。SI商流はもともと再委託規制が厳しくフリーランスには参画が難しかったりと、悪条件が重なり、フリーランスの待機者が多数発生している様に見受けられます。　前項の『詳細設計以降のプログラマーの待機者』と比較しても、『フリーランスの待機者』の経歴書の方がはるかに多く流通しています。　　

※ただし、フリーのエージェントは積極的にメール配信する為、届く経歴書が多くなるのが必然。正社員層の待機者と簡単に比較することはできない。

それに加えて、昨年度よりのトランプ関税の影響、さらにホルムズ海峡の封鎖による原材料不足などなども、業界の需給関係に大きく影響を与えているものかと思われます。このあたりの要素の影響も大きいはずで、どれがどれだけ需給に悪影響を及ぼしているかを判断する材料は今のところありません。

今後起きる事

2026年の夏・秋ころにかけて、『想定されていた増員募集の案件が出てこない』と言う展開が予想されます。中途半端な時期に市場にリリースされてしまうと、けっこう厳しいことになるのではないでしょうか。　これが一時的な要因によっておこるものであれば需給は回復することになりますが、AI開発の普及が主原因だった場合は大問題で、このPG層の需要は永久に回復しないという事になります。そうであった場合、ベンダー間の競争は中長期的、あるいは永続的なものとなりえます。

なお、すでに運用がメインとなっているシステムにおいては需要はさほど減少しないハズ。　IT業界の仕事の大半はリリース済のシステムの維持運用や保守開発になるはずで、すべてがとはなりませんが、多くはAI普及による効率アップの影響を免れ、旧来のベンダー群が一気に瓦解するというところまでは行かないであろうと思われます。

これらは中長期的に安全と言う話ではなく、業界の変化に関わらずにいる為にプラスマイナス双方の影響を受けていないだけの話となります。
AIを使用した開発は、破壊的な技術革新のトレンドです。危険なトレンドを回避し、2年3年後に後追いをする。これは正解・間違い、いずれの展開も発生しうるかと思います。

・正解の展開
2年後に、鉄板のAI開発の進め方・AIの組み合わせ方などが完成、一般化し、多くのエンジニアはマニュアルをなぞるだけで対応できた。
システムの運用を握っているエンジニアは、そのリプレイスにも当然参加する為、ほとんどがキャッチアップする機会を確保できた。
クライアントのシステム運用を握り、不況期に財務にダメージを受けなかった旧来のベンダーと所属エンジニアは大きく躍進する。　とか？

・間違いの展開
ハーネスエンジニアリングやこれから現れる新概念など、エンジニア側がキャッチアップしなくてはならない知識量が累積的に増加。短期間でのキャッチアップが不可能に。それに加えて従量課金への移行など、トークンの消費量を制限する必要性が発生。AI使用開発の経験が無ければAIリソースの潤沢な利用を制限されてしまうなど、経歴による扱いの差が発生する。　
さらにそれに加え、一部のウソつきエンジニアの跋扈によりレモン市場化、AI利用経験が浅いエンジニアは発注側から根こそぎブロックされてしまう事態に。AI利用側と非利用側での生産性の乖離が大きく、両者の間で絶望的な差が発生してしまう。

などなど、現時点だとどのような未来も考えられてしまうんじゃ。

さらにその先で起きること

大量の雇用を抱えるSES層などでPG層の育成が停滞する展開に。

AIを使用して多くのものを開発できるようになったシニア層の報酬が高騰に向かい、獲得競争がスタート。　なおこの競争には、『内製化の夢ふたたび』で、非ITの事業会社層も参加。既存のフリーランスでもシニアレベルに到達している人々は生存することになるかなと。

非ITの事業会社の弱点は、ITの専門性は薄いという点で、『シニアエンジニア』を正しく見分けることは難しいのではないかと思われ、多数の事故システムが生まれていく未来も予想できます。これまで何度も繰り返されたことですが、結局最後は、【SIerに....頼むしか....】のパターンへ。
こうして、シニアの高騰がSI商流の受注単価に反映されていく流れは起きそうかなぁと思います。

この時点ではSIerも強気に出るでしょうから、このあたりでようやく人月清算以外の請求方法が成り立ってくるかな？
そのあとのIT業界では、企業が成功するためのルールが書き換わるものと思われます。

さて、一時的にシニアの価格が高騰し、チキンレース的な勝負が起こるとして。ここで有利を取るのは【安定的にシニアを育成できる企業】です。
報酬は高い方が良いのは当然として、しかし、賃金チキンレースにおいて【書き換わった後のルール】にフィットする以上の額を設定してしまえば、解雇や不利益変更ができないせいで、その会社の成長は絶望的になるかと思います。

この時、【安定的にシニアを育成できる】事が、『後々の不利益を生む交渉』については拒否できる力につながりますし、またわざわざ『上がり切った株』を高値掴みするような、市場からの無理な調達を回避する力にもつながります。　無理な採用はスキル・人格面での妥協を生み、次の問題を引き起こすことになりますが、これも回避できます。
それでいて、シニアを必要とする顧客需要にも対応できることになりますので、競合他社と比較して大きな有利を取ることになりますね。

まあ、そんなうまくいくか？というのはさておき、どん詰まりを避ける為に、できたら大きく成長する為にも、やっておかなくてはいけないことになるでしょう。

ＢＡＭＶがやること

と言う訳で、ＡＩ普及期・普及後の世界において【安定的にシニアを育成できる】力の確保を重視します。
やることはこの記事の前半で書かれている『当たり前』なことと、他社とも組んでの教育投資や組織的な学習スキーム構築と言う事になるかと思います。

2026年4月～2027年3月の年度。少なくとも前線では、AIを使用した開発が大きく普及することになるでしょう。このタイミングで次代の業界構造にフィットした体制に移行しきることができると、2027以降で有利が大きく働くことになるかなと。

BAMVと言う会社は『社員数が多くはない』反面、社員の『スキルレベルの平均値』は高めに維持されており、よりビジネス側の理解を要求される要素である『商流』も高めと言う特徴の会社です。（だいたいアジャイルのせい）　これらはすべて、人月ビジネス構造が崩壊していくなかで有利に働く要素となります。

既存のIT企業の多くは人月ビジネス構造前提でそれに特化した業態を取っていますので、『質より量』（平均の質より社員数）、『教育の質より数取ってふるいにかけろ』『ハズレ人材引いたらロースキル案件へ』と言ったスタンスの会社が少なくありません。これらはビジネス構造の変化により大きな負担へ変貌する可能性が高く、彼らの足を鈍らせる可能性が高いです。

※例えば、『採用を止められない』・『AI使用プロジェクトでは待機者が増えるので避けるしかない』『採用時に幅を広く取る為、体制化できず、商流が上がっていかない』など。

まー、なんだかんだ言って、どうせ最後はこの業界は最終的にはめっちゃくちゃな競争となって、スキルレベルと商流をそこそこ持ってる連中が椅子取りゲームで有利を取り、ヒーヒー言いながら生き残る展開になるのだと思いますが、そうは言っても巻き込まれ発生も必至だと思ってます。その状態で100％安全に生き残れるのですか？と言われたら、Yesと言い切れる会社はたぶん一社もない。

だったら有利があるうちに初手から前に出て、その後有利を取れる【安定的にシニアを育成できる】力の確保をやっちゃった方が良いよね！　と言う感じですね。

人月ビジネス構造構造の崩壊云々については、こちらの記事で詳しくやりました。

【人月ビジネス構造も解説】　LLMでIT(SI)業界が崩壊って、実際どうなるの？

さてさて、2027年には一部の答え合わせもできるかと思いますが。どうなることでしょうか...？