SES業界AI自動化分析｜日米中格差とプロンプトエンジニアリングで生き残る道
SES業界AI自動化分析｜日米中格差とプロンプトエンジニアリングで生き残る道
更新日：2025年10月31日
き残るために必要なスキルについて調査・考察してみましたので、同じように関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。
SES業界とAI自動化の現実
SES業界の構造とAI自動化の影響
SES（システムエンジニアリングサービス）業界は、約36万人のエンジニアを抱える日本のIT産業の重要な一翼を担っています。しかし、この業界の主力業務である保守、実装、テスト作成といった作業は、AI自動化の影響を最も受けやすい領域です。
GitHub CopilotやCursorといったAIコーディング支援ツールの登場により、これらの業務の自動化が急速に進んでいます。特に注目すべきは、従来のコーディング作業が「プロンプトエンジニアリング」と「ペアコーディング（AIとの協働）」にシフトしている点です。
SES業界の約50-70%は、比較的単純な保守・実装・テスト業務に従事するエンジニア層で構成されています。これらの業務は、AI自動化の影響を最も受けやすく、2027年のAGI実現シナリオでは最大50%の人員削減が予測されています。
消える業務・残る業務の明確な区分
AI自動化によって影響を受ける業務と、今後も人間が担う業務には明確な違いがあります。
| 業務分類 | AI自動化率 | 主な業務内容 |
|---|---|---|
| 消える業務（高リスク） | 90%以上 | 単体テスト作成、定型的なバグ修正、コーディング規約チェック、ドキュメント生成 |
| 変化する業務（中リスク） | 50-70% | 要件定義の補助、設計書作成、レビュー作業 |
| 残る業務（低リスク） | 20%以下 | AI導入コンサル、プロンプトエンジニアリング、AIツール選定・運用 |
Salesforce CEOのマーク・ベニオフは2025年3月に「Agentforceの導入により、2026年までに数千人規模の人員削減が可能」と発言しています。これは単なる予測ではなく、すでに現実として動き始めている変化なのです。
中国・アメリカ・日本の圧倒的格差
中国の圧倒的なAI人材育成と国家戦略
中国のAI研究開発は国家の威信をかけたプロジェクトとして推進されています。2017年に発表された「新一代人工智能発展計画」では、2030年までに中国を「世界の主要なAIイノベーションセンター」にするという野心的な目標を掲げています。
2018年以降、国内の数百の大学がAI関連の学部・学科を新設。初等・中等教育の段階からAIカリキュラムを導入し、次世代のAI人材育成に国を挙げて取り組んでいます。2021年にはAI関連論文出版数で世界トップとなり、特許出願数は30,124件と2位のアメリカ（12,530件）を大幅に引き離しています。
特に注目すべきは、AIエンジニアの平均月収が21,319元（約43万円）と全職能の中で最高水準であり、AI技術職の求職者数が前年同期比69.6%増加している点です。中国では、AIエンジニアは高収入職として明確に認識され、優秀な人材が集まる構造が確立されています。
また、2024年時点でのAI人材不足は500万人を超え、2025年には1,000万人を超える見込みとされています。この巨大な人材需要に応えるため、中国政府はAI人材の供給と需要の比率が1:10という深刻な不均衡を解消すべく、教育投資を強化しています。
アメリカの実践的AI活用率
アメリカでは、エンジニアの92%が何らかの形でAIコーディングツールを使用しているという調査結果があります。GitHub Copilotの利用に関する調査では、アメリカを拠点とする2,000名以上の開発者を対象にした調査で、60-75%が仕事の満足度向上やフラストレーション軽減を報告しています。
| 企業名 | GitHub Copilot採用率 | 効果 |
|---|---|---|
| サイバーエージェント（日本） | 32.1% | 対象ユーザーの60-70%が利用 |
| Ubie（日本） | データなし | 生産性が38%向上 |
| 食べログ（日本） | 週次利用率72.0% | 利用率が1.2倍に向上 |
受け入れ率（Acceptance Rates）は、AIが提案したコードをそのまま採用する割合です。サイバーエージェントの調査では30.2%、言語別ではTypeScriptで36.5%、Goで39.9%という結果でした。「これで元は取れている」という評価から、30%前後の受け入れ率でも十分に投資対効果があると判断されています。
日本の遅れと地方格差
PwCが実施した「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」では、日本企業と米国・英国・ドイツ・中国企業を比較した結果、日本は効果創出について課題を抱えていることが明らかになりました。
特に深刻なのは、日本国内でも首都圏と地方のDX格差が顕著に表れている点です。東京の大手SIerやWeb系企業ではAIツールの導入が進む一方、地方のSES現場では「AIツール導入を禁止」という企業も依然として多く存在します。
日本のエンジニアのAI導入率は約40.6%（2024年データ）に対し、アメリカは93.0%。この2倍以上の格差は、今後さらに拡大する可能性が高く、日本のSESエンジニアが世界市場で競争力を失うリスクを示唆しています。
| 国 | AI論文出版数 | 特許出願数 | 民間投資額 |
|---|---|---|---|
| 中国 | 世界1位 | 30,124件 | 77.6億ドル（世界2位） |
| アメリカ | 世界2位 | 12,530件 | 672.2億ドル（世界1位） |
| 日本 | 韓国・欧州にも及ばず | データ不足 | データ不足 |
さらに注目すべきは、中国では「中国製造2025」計画のもと、DeepSeekのような世界最先端に匹敵するAIモデルを低コストで開発しており、技術的にも経済的にも圧倒的な優位性を築きつつあります。
生き残るための実践的スキル戦略
プロンプトエンジニアリングの重要性
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して適切な指示を与え、望む結果を引き出すスキルです。これは従来のプログラミングとは異なり、「国語力」が重要な要素となります。文系出身者でも習得可能で、むしろコミュニケーション能力が高い人材が有利になる可能性があります。
プロンプトエンジニアリング学習ロードマップ
- 第1段階（1-2ヶ月）：基礎習得：ChatGPT、Claude、Geminiなどの無料ツールで毎日プロンプトを書く練習
- 第2段階（2-3ヶ月）：コーディング特化：GitHub Copilot、Cursorの無料トライアルで実際のコード生成を体験
- 第3段階（3-6ヶ月）：実務適用：業務で実際にAIツールを使い、効率化の実績を作る
プロンプトエンジニアリングスキルを持つエンジニアは、年収+120万円の可能性があるとも言われています。従来のコーディングスキルだけでは差別化が難しくなる中、AIを使いこなす能力が新たな価値になりつつあります。
ペアコーディング（AIとの協働）スキル
ペアコーディングスキルとは、AIを「優秀なジュニアエンジニア」として扱い、適切にレビュー・修正しながら開発を進める能力です。GitHub Copilotが提案するコードを盲目的に受け入れるのではなく、品質を判断し、必要に応じて修正できる能力が求められます。
| ツール | 特徴 | 料金 | 推奨対象 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | Microsoft/OpenAI提携、エンタープライズ向け機能充実 | $10/月（個人）、$19/月（Business） | 大手企業、セキュリティ重視 |
| Cursor | エディタ一体型、AIとの対話が自然 | $20/月（Pro） | スタートアップ、個人開発者 |
| Amazon CodeWhisperer | AWS特化、個人ユーザー無料 | 無料（個人） | AWS環境での開発者 |
地方SESエンジニアの打開策
地方のSES現場では、クライアント企業がAIツールの使用を禁止しているケースが多く、スキルアップの機会が限られています。しかし、以下の戦略で状況を打開できる可能性があります。
第1段階：個人学習 - 業務外の時間で無料AIツールを使った学習を継続
第2段階：実績作り - 個人プロジェクトでAI活用の成果を可視化
第3段階：リモート案件参画 - 東京のAI活用企業のリモート案件に応募し、地方格差を超える
今日から始められる具体的アクション
知識を得ただけでは何も変わりません。重要なのは、今日から具体的な行動を起こすことです。
今日から始められる3つのアクション
- 無料トライアルの活用：GitHub CopilotやCursorの無料トライアルで、AIコーディングを実際に体験する
- 毎日のプロンプト練習：ChatGPTやClaudeで、毎日異なるタスクを依頼し、プロンプトの書き方を磨く
- コミュニティ参加：QiitaやZennなどの技術コミュニティで、AI活用事例を学び、情報交換する
AI時代のSES業界は、確かに厳しい局面を迎えています。しかし、それは同時に、新しいスキルを身につけた人材にとっては大きなチャンスでもあります。中国やアメリカが国を挙げてAI人材育成に取り組む中、日本のエンジニアも個人レベルで対応を始める必要があります。今日から動けば、半年後には「AIで高速開発を回せるエンジニア」として市場価値が大幅に向上しているはずです。
本記事は2025年10月31日時点の情報に基づいて作成されています。記事内容は個人的な考察に基づくものであり、専門的な判断については関連分野の専門家にご相談ください。技術の進展は予測困難であり、本記事の予測が外れる可能性も十分にあります。重要な決定については、複数の情報源を参考にし、自己責任で行ってください。引用した調査データや企業の発言は2025年10月時点の公開情報に基づいており、その後変更されている可能性があります。
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