1. 「79万人不足」予測の実態

1.1 予測の前提条件

経済産業省が2019年3月に公表した「IT人材需給に関する調査」は、多くのメディアで「2030年に79万人のIT人材が不足する」と報道されました。しかし、この数字には重要な前提条件があります。

1.2 予測が想定していなかったこと

2019年時点では、GitHub Copilot（2021年発表）やChatGPT（2022年発表）、Claude、Cursor、Devinといった生成AIツールは存在していませんでした。経産省の予測は、AIによる生産性向上を十分に考慮していない古い前提に基づいています。

1.3 従来型IT人材は「余る」可能性

実は同じ経産省のレポート内に、見落とされがちな記述があります。従来型IT人材（レガシーシステムの保守・運用に従事する人材）は、IT需要が大きく伸びなかった場合、2030年までに約10万人余る可能性があるとされています。

2. AIツールがもたらす生産性革命

2.1 実測データが示す生産性向上

AIコーディングツールの効果は、すでに多くの企業で実証されています。

2.2 自律型AIエンジニア「Devin」の衝撃

2024年3月、Cognition社が発表した「Devin」は、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニアとして話題になりました。GitHub Copilotのようなコード補完ではなく、要件理解から実装・テスト・デプロイ・PR作成までを自律的に実行できます。

2.3 「10分が数秒に」なる世界

Cursorの開発元Anysphereは「以前は10分かかっていた作業が数秒で完了する」と説明しています。これは誇張ではなく、多くの開発者が実感している変化です。

百度（Baidu）のCEO李彦宏氏は「将来的にはプログラマーという職業は消えてしまうだろう。話すことができれば、誰でもプログラミングができるようになる」と発言しています。

2.4 経産省予測との矛盾

経産省の予測では、需給ギャップをゼロにするために必要な生産性上昇率は年5.23%でした。しかし現在のAIツールは、コーディング作業において20〜55%の生産性向上を実現しています。これは経産省が想定した「最良シナリオ」をはるかに超える数値です。

3. これからのエンジニア生存戦略

3.1 構造変化の予測

AIの進化により、IT人材市場は以下のように変化すると考えられます。

3.2 生き残るエンジニアの条件

3.3 「コードを書く」から「AIを指揮する」へ

今後のエンジニアの役割は、自らコードを書くことから、AIエージェントを適切に指揮・監督することへとシフトしていきます。Devinの公式ドキュメントでも「Devinをジュニアエンジニアとして扱い、明確で小さなタスクを依頼せよ」と記載されています。

つまり、エンジニアには「AIマネージャー」としてのスキルが求められるようになります。タスクを適切に分割し、AIに指示を出し、出力を評価・統合する能力が重要になります。

3.4 日本の現状への警鐘

経産省の「IT人材に関する各国比較調査」によると、「自主的に勉強している」と回答した日本のIT人材は、調査対象国の中で最も低い結果となっています。AIツールの進化が加速する中、学習を怠るエンジニアは急速に市場価値を失うリスクがあります。

「79万人不足」という数字に安心してスキルアップを怠ることは、最も危険な選択かもしれません。