プログラマーはオワコンなの？AIで全員失業する？将来性について最新版をまとめて解説

プログラマーはオワコンなの？AIで全員失業する？将来性について最新版をまとめて解説します。実際のところAIの時代が来ているので、どんどん失業すると言われていますがこれはプログラマーも同様なのでしょうか

プログラマーの現状と未来はオワコン？
プログラマーがオワコンとされる理由
プログラマーの需要と将来性
オワコンを回避するための戦略
AIを活用したプログラマーの新しい働き方
よくある質問

プログラマーの現状と未来はオワコン？

プログラマーの現状や将来を「オワコン（終わったコンテンツ）」と見るかどうかは、スキルの種類・市場ニーズ・働き方の変化を正しく理解することがポイントです。整理して解説します。

1. プログラマー市場の現状

需要は依然として高い

Webサービス、スマホアプリ、クラウド、AIなどの開発需要は増加中
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進で企業のIT投資が拡大
フリーランス案件も多く、スキル次第で高単価案件が狙える

働き方の多様化

フリーランス、副業、リモート、海外案件など多様な選択肢
自宅で働きながら収入を得られる環境が整いつつある

2. 「オワコン」と言われる背景

単純作業・レガシー言語の需要減少
- COBOL、古いPHP案件などは減少傾向
AI・自動化によるコーディング補助
- GitHub CopilotやChatGPTによる自動生成で単純実装の負担は減少
人材の供給増加
- プログラミングスクール・オンライン学習でエンジニアが増加

→ ただし、「オワコン＝全て稼げない」という意味ではない

3. 未来に稼げるプログラマーの特徴

希少性のあるスキル
- クラウド設計、AI/機械学習、セキュリティ、DevOps、モダンWebフレームワーク
上流工程・価値提供型
- 要件定義、設計、PM（プロジェクトマネジメント）など
- 単純コーディングより報酬が高い
自己学習・成長意欲
- 新しい技術やトレンドを追い続ける
- 技術力＋ビジネス理解ができる人材は高評価
フリーランスや副業での営業力
- 案件を自分で獲得できる能力
- 直請け案件で中抜きゼロを狙える

4. AI時代のプログラマーの役割変化

単純実装 → AIに置き換えられる可能性あり
高度な設計・問題解決・コミュニケーション能力は不可欠
AIを活用するプログラマーは、効率化しながら高単価案件をこなせる

プログラマーがオワコンとされる理由

プログラマーが「オワコン」と言われる背景には、単純作業の自動化・需要変化・人材供給過多など、いくつかの要因があります。整理すると以下の通りです。

1. 単純作業・コーディング業務の自動化

GitHub Copilot、ChatGPTなどAIによるコード生成が普及
単純実装や定型的な作業はAIで代替可能
結果として、単なるコーディングだけのスキルでは価値が下がる

2. 需要の変化

レガシー言語や古い技術の案件が減少
- COBOL、古いPHP、VBなど
Web開発・モバイル開発・クラウド・AI系にシフト
古い技術だけに依存していると、案件獲得が難しくなる

3. プログラマー人口の増加

プログラミングスクールやオンライン教材の普及でエンジニア人口が増加
単純案件は競争が激化 → 単価が下がることもある

4. フリーランス市場での中抜き・単価低下

仲介エージェントによるマージン（10〜20％）
単価の低い案件も増え、初心者は稼ぎにくい
「稼げない」という印象が広まり、オワコンと言われやすい

5. キャリアの硬直化

技術更新を怠ると、古い技術しか扱えない状況になる
単純作業や保守案件中心だと高単価案件に参画できず、収入が頭打ち
結果として、「将来性がない」と判断されやすい

プログラマーの需要と将来性

プログラマーの需要と将来性を理解するには、業界のトレンド・技術の進化・市場ニーズの観点で整理するとわかりやすいです。以下にまとめました。結論はプログラムは勉強したほうが良いです。得意な分野をこれから完全に鍛えていきましょう。本当にレベルがあがればもちろん専門知識を活かせる仕事はあります。

1. プログラマーの現状の需要

高い需要が続いている分野

Web開発
- Webサービス、ECサイト、SaaS開発
- JavaScript/TypeScript、React、Node.jsなどの案件多数
モバイルアプリ開発
- iOS/Androidアプリ、Flutter/React Native案件
- 単価高めでフリーランス向き
クラウド・インフラ
- AWS、GCP、Azureを利用したクラウド設計・運用
- DevOpsや自動化スクリプト作成などの案件増加
AI・データ分析
- Pythonを活用した機械学習、データ分析案件
- DX（デジタルトランスフォーメーション）に伴う需要増

案件形態

フリーランス案件の約70％はWeb/モバイル/クラウド系
中抜きなしの直請けや高単価案件も増加中

2. 需要が伸びる理由

DX推進：企業のIT化、デジタルサービス拡大
クラウド移行：オンプレからクラウドへの移行需要
AI活用：機械学習・データ分析プロジェクト増加
リモート化・副業増加：国内外から案件を獲得可能

3. プログラマーの将来性

ポジティブな要素

スキル次第で高単価案件に参画可能
- 上流工程、希少スキル（AI/クラウド/セキュリティ）で単価上昇
フリーランス市場が拡大
- エージェント経由・直請け・副業など働き方の選択肢豊富
学習・経験で価値が維持・向上
- 新技術やフレームワークの習得で市場価値アップ

注意点

単純作業や古い技術だけでは価値が下がる
AIによる自動化でコード生成が容易になり、単純実装案件は減少
競争激化により、営業力や自己管理能力が収入に直結

4. 将来に稼げるプログラマーの条件

希少性のあるスキルを持つ
- AI・クラウド・セキュリティ・DevOps
上流工程・価値提供型の経験
- 要件定義、設計、PMなど
学習意欲と柔軟性
- 技術トレンドに追従し続ける
フリーランスとしての営業力・自己管理能力
- 案件獲得、単価交渉、契約・請求・税務管理

オワコンを回避するための戦略

プログラマーやフリーランスエンジニアが「オワコン化」を回避するには、単純作業に依存せず、希少価値のあるスキル・価値提供・自己管理力を意識する戦略が必要です。具体的に整理します。ますますアプリケーションの需要は広がるでしょう。現在、就職を考えてるなら内容を見てみましょう。目指す分野も以前から修正して結果として変わるかもしれません。簡単に予想をしてみました。

1. 希少性・専門性のあるスキルを身につける

クラウド・インフラ
- AWS/GCP/Azure、Docker、Kubernetes、DevOps
AI・データ分析・機械学習
- Python、TensorFlow、PyTorch、データ可視化
Web・フルスタック開発
- TypeScript、React、Next.js、Node.js
セキュリティ
- Webセキュリティ、脆弱性診断、ペネトレーションテスト

💡 ポイント：単純コーディングではなく、設計・構築・運用ができる人材が価値を持つ

2. 上流工程・価値提供型の業務にシフト

単なる実装よりも、要件定義・設計・PM・コンサルティングに関わる
クライアントにとっての「課題解決者」としての立ち位置を確立
高単価案件・長期案件に参画しやすくなる

3. 自己管理・営業力を磨く

案件獲得力、単価交渉力を身につける
直請け案件やフリーランスエージェントを活用
契約・請求・税務・保険などを自己管理できる体制を作る

💡 ポイント：技術力だけでなく、収入を最大化するビジネススキルも重要

4. 継続的な学習・市場価値の維持

技術トレンドに追従（フレームワーク・言語・クラウドサービスなど）
資格・認定の取得（AWS認定、GCP認定、情報処理技術者など）
ポートフォリオやGitHub、ブログで実績を公開

5. AI・自動化を活用する

単純実装はAIに任せ、自分は設計・戦略・価値提供に集中
ChatGPTやCopilotを補助ツールとして活用
作業効率化により、稼働時間あたりの収入を増やす

6. 複数の収入源を確保する

長期案件＋短期案件の組み合わせ
副業・兼業型で経験と収入を安定化
直請け案件を増やして中抜きを減らす

AIを活用したプログラマーの新しい働き方

AIの進化により、プログラマーの働き方は大きく変化しつつあります。単純作業の自動化と価値提供業務へのシフトがポイントです。以下に整理しました。今後はアプリやシステムで勉強しながらAIを駆使することになるでしょう。書くことはテクノロジーにまかせて問題を考えることが仕事になるでしょう。最近、不安を覚えるなら以下を読みましょう。

1. AI活用による働き方の変化

① 単純コーディングの自動化

ChatGPT、GitHub Copilotなどでコード生成が可能
繰り返し作業や定型処理はAIに任せる
例：CRUD処理、テストコード生成、API呼び出しコード作成

② 作業効率の向上

コードレビュー補助、バグ検出、自動テスト
ドキュメント生成、仕様書作成などもAIで効率化
これにより、短時間で高品質な成果物を提供可能

2. 高付加価値業務へのシフト

単純実装に頼らず、設計・戦略・課題解決に注力
具体例：
- システム設計・アーキテクチャ設計
- クライアント課題の技術的解決提案
- 上流工程（要件定義・PM）への参画
AIを補助ツールとして活用し、価値提供型の業務に集中

3. AI活用フリーランスの働き方例

業務	AI活用方法	効果
コーディング	Copilotで自動生成	単純実装の時間短縮
テスト	自動テスト生成	バグ発見の効率化
ドキュメント作成	ChatGPTで仕様書生成	書類作成時間削減
設計・提案	AI補助でシナリオ・フロー作成	高付加価値業務に集中
案件獲得	AIで提案文作成、案件分析	営業効率向上

4. AI時代に求められるプログラマーのスキル

AI活用スキル
- コード生成ツールの使い方、AIモデル活用法
高付加価値スキル
- 上流工程、システム設計、課題解決力
自己管理・営業力
- 案件獲得、単価交渉、契約・請求管理
継続学習力
- 技術トレンド・新ツールの習得

5. 新しい収入モデル

AIを活用して効率化 → 複数案件の同時並行が可能
高付加価値案件に集中 → 単価アップ
自動化で作業効率化 → 1日の稼働あたり収入増加

よくある質問

フリーランスエンジニアやプログラマーに関するよくある質問（FAQ）をまとめると、未経験者から経験者まで知りたいポイントが整理できます。以下に代表的な質問と回答例をまとめました。

1. フリーランスエンジニアになるには？

プログラミングスキルを習得し、ポートフォリオや実務経験を作る
エージェントに登録して案件を獲得する、もしくは直請けで営業する
契約・請求・税務・社会保険などを自己管理できる体制を作る

2. 未経験でもフリーランスになれる？

可能だが、最初はクラウドソーシングや副業案件で経験を積む必要あり
プログラミングスクールやオンライン教材を活用してスキルを習得
小さな案件で実績を作り、ポートフォリオにまとめることが重要

3. 収入はどのくらい？

初心者：20〜40万円/月程度（副業・小規模案件）
経験者：50〜100万円/月（フリーランスエージェントや直請け）
高度なスキルや希少スキルを持つと100万円以上/月も可能

4. 案件はどうやって探す？

フリーランスエージェント（Midworks、レバテックフリーランスなど）
クラウドソーシング（Lancers、CrowdWorksなど）
直請け営業、SNS・コミュニティ経由の紹介

5. 契約形態は？

請負契約：成果物納品型、完成までの責任あり
準委任契約：作業時間単位、進捗報告が基本
契約書・支払いサイト・納期・報酬を必ず確認

6. 社会保険や税金はどうする？

健康保険、年金は国民健康保険・国民年金に加入
青色申告で経費計上し確定申告
フリーランス向け保険や福利厚生を活用すると安心

7. 高単価案件を取るには？

希少スキル（クラウド、AI、セキュリティなど）を習得
上流工程（設計・要件定義・PM）に参画
実績・ポートフォリオを整備し、営業・交渉力を磨く

8. AIでプログラマーの仕事はなくなる？

単純作業や定型コーディングは自動化される可能性あり
設計、課題解決、上流工程など価値提供型の仕事は残る
AIを活用することで作業効率化や高単価案件獲得が可能