- ITエンジニアはオワコンって本当?
- 今からITエンジニアを目指しても遅くない?
こんな疑問にお答えします。
オワコンと言われる理由は5つあり、どれも裏返せば伸びる余地がある話です。

記事を書いている僕は、現役エンジニアです。Java・TypeScript(Vue.js)を使った複数の案件を経験し、2022年に独立しました。
この記事を読めば、ITエンジニアがオワコンではない理由と、これから価値を高めるための行動がわかります。
ITエンジニアの将来性を判断したい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。
ITエンジニアがオワコンと言われる5つの理由

ITエンジニアがオワコンと言われると、現場で働いていても少し気になりますよね。まずは、そう言われる理由から一緒に確認していきましょう。
- AIにエンジニアの仕事が奪われるという不安
- エンジニアが増えすぎて飽和しているという噂
- 激務・低単価のイメージが残っている
- 未経験からの転職ハードルが上がっている
- 海外エンジニアとの競争が激しくなっている
それぞれ解説します。
AIにエンジニアの仕事が奪われるという不安
AIがコードを書く場面が増えて、エンジニアの仕事も減るのではと感じる方は多いかなと。
ChatGPTやGitHub Copilot、Claude Codeなど、コード作成を助けるAIが広まっているからです。
実際に、定型的な実装や繰り返しの多い処理は、AIがすばやく作れるようになっています。
AIが得意な作業には、次のようなものがあります。
- 定型的なコードの作成
- 繰り返し処理の補助
- コードの修正案や説明の提示
とはいえ、AIがコードを書くことと、エンジニアが不要になることは別の話なんですよね。
エンジニアが増えすぎて飽和しているという噂
現場で感じるのは、エンジニア全体が余っているというより、未経験者や初級者の競争が激しくなっていることです。
プログラミングスクールが増え、未経験からエンジニアを目指す人も多くなったためです。
一方で、実務を任せられる中級以上のエンジニアは、今も企業から求められる傾向があります。
企業から評価されやすい要素は、次の通りです。
- 現場で使える実務経験
- 基礎を理解したうえで実装する力
- 担当した仕事を自分の言葉で説明する力
スキルを身につけたエンジニアまで求められなくなった、という状況ではないかなと。
僕も現場で働いていますが、実務を任せられるエンジニアの需要はまだ強いと感じています。
激務・低単価のイメージが残っている
エンジニアと聞くと、激務で収入も低いイメージを持つ方は今も多いんですよね。
以前のSI(企業向けシステムを作る会社)業界では、長時間労働が続く現場もあったためです。
近年はリモート勤務やフレックス勤務など、柔軟に働ける現場も増えています。
僕自身、今は週4日のリモート勤務と週1日の出社で、月140〜150時間ほど働いています。
残業はほとんどなく、一般的な激務のイメージとは異なる働き方ができています。
未経験からの転職ハードルが上がっている
未経験からの転職は、以前よりもしっかり準備を見られるようになりました。
企業がポートフォリオの内容や、応募者の基礎力を細かく見るようになっているからです。
プログラミングスクールを卒業した実績だけではなく、作ったものを自分の言葉で説明する力も問われます。
それでも、基礎学習とポートフォリオ作りを進めれば、転職のチャンスは十分にあります。
準備なしでは難しくなりましたが、基礎と制作物を説明できれば十分にチャンスはあります。
海外エンジニアとの競争が激しくなっている
フリーランスや副業では、海外エンジニアと競う場面もあります。
オンラインで仕事を依頼しやすくなり、企業が海外の人材を選べるようになったためです。
一方、日本企業のシステム開発では、次の力も重視されます。
- 日本語で要望を正確に聞き取る力
- 日本の仕事の進め方を理解する力
- 問題が起きたときにすぐ対応する力
費用だけで決まる仕事ばかりではなく、国内エンジニアの強みを生かせる案件もあります。
オワコン説には根拠のある話もありますが、エンジニア全体の需要がなくなるという意味ではありません。
ITエンジニアがオワコンではない3つの根拠

僕は、ITエンジニアがオワコンだとは考えていません。
- AI時代こそ設計・判断できるエンジニアの価値が上がる
- ITエンジニアになれば選択肢が広がる
- フリーランスエンジニアの単価は高い傾向がある
なぜそう言えるのか、それぞれ見ていきましょう。
AI時代こそ設計・判断できるエンジニアの価値が上がる
AIが広まるほど、設計や判断ができるエンジニアの役割は重要になります。
AIはコードを生成できますが、何を作るかや、出力が正しいかまでは自動で判断できないからです。
AI時代でもエンジニアが必要とされる理由は、次の通りです。
- AIが作ったコードが正しいか確認する
- 仕様を整理してAIへ正確に指示する
- コードを確認して問題点を見つける
- エラーへ対応して機能を修正する
たとえば、ChatGPTが作ったコードに問題があっても、基礎知識がなければ原因を見つけられません。
AIはエンジニアを不要にするものではなく、使う人の開発を助ける道具として広がっています。
ITエンジニアになれば選択肢が広がる
エンジニアになると、身につけた技術を複数の働き方に生かせます。
会社員として経験を積むほか、フリーランスや副業を選ぶこともできるからです。
さらに、AIを使ってWebサービスを作ったり、技術情報を発信したりする方法もあります。
僕自身、フリーランス案件で収入を得ながら、このブログを副業として運営しています。
サイトの技術的な部分を自分で対応し、プライベートではClaudeを使ってツールも作りました。
スキルを使って収入や働き方を選べる点は、エンジニアの大きな魅力です。
僕は会社員からフリーランスへ移り、働き方と収入の選択肢が大きく増えました。
フリーランスエンジニアの単価は高い傾向がある
フリーランスエンジニアの案件には、高い単価が設定されているものもあります。
実務経験や技術力を持つ人材を、企業が必要な期間だけ確保できるためです。
僕自身も、会社員時代と比べてフリーランス転身後は収入が大きく変わりました。
実際の単価事情を紹介します。
現役フリーランス5年目の単価事情
僕のフリーランス初案件は、月単価50万円から始まりました。
その後、スキルアップを優先して一時的に単価を下げた時期もあります。
経験を積んで案件を移ったことで単価は回復し、現在は税込60万円前後です。
会社員エンジニア時代は年収約280万円だったため、転身後の収入差は大きいと感じています。
エージェント経由で単価が1万円上がった実例
フリーランス4年目には、エージェントの交渉によって月単価が1万円上がりました。
僕から交渉したのではなく、担当者が企業へ働きかけてくれた形です。
エージェントを利用すると、案件紹介だけでなく単価交渉を任せられる場合もあります。
自分で交渉するのが不安な方にとって、エージェントは頼りやすい存在です。
収入を上げる具体的な手段は、以下の記事で15個まとめています。

オワコン化を避けるために取り組みたいこと

エンジニアとして価値を高めるには、技術の変化に合わせて行動することが大切です。
- AIツールを使えるようになる
- 需要が伸びる技術分野を選ぶ
- 自分の市場価値と目標の差を確認する
ひとつずつ見ていきましょう。
AIツールを使えるようになる
AIは、基礎を理解したうえで開発を助ける道具として使うのがおすすめです。
GitHub CopilotやChatGPTは、次のような作業に利用できます。
- コードの入力を補助してもらう
- エラーの原因を説明してもらう
- コードの改善案を出してもらう
- ドキュメントの下書きを作ってもらう
使える場面を少しずつ増やすと、作業時間を短くしやすくなります。
初学者は基礎から身につける
初学者は、まず自分でコードを読み書きする練習から始めるのがおすすめです。
最初からAIへすべて任せると、コードの意味を理解しないまま完成する場合があります。
その状態では、エラー対応や機能の修正、面接での説明につまずきやすくなります。
基礎を学んでからAIを使えば、内容を確認しながら開発を進められますね。
僕がAIを学び続けている理由
僕が現在参加している案件では、AIツールの利用に制限があります。
使えるのはログインなしのChatGPTだけで、ClaudeやGitHub Copilotは実務で使っていません。
そのため、プライベートでClaudeを使い、瞑想アプリやポートフォリオサイトを作っています。
仕事でAIを使えない場合でも、個人開発で試しておくと新しい開発方法を学べます。
需要が伸びる技術分野を選ぶ
学ぶ技術を選ぶときは、求人や案件の動きも確認することが大切です。
企業から求められる技術を身につけると、仕事の選択肢を増やしやすいからです。
近年、注目されている技術分野には次のものがあります。
- Webフロントエンド:React・Vue.js・TypeScriptなどを使って画面を作る
- クラウド:AWS・Google Cloud・Azureなどでシステムを動かす
- AI・機械学習:データを使って予測や文章生成などの仕組みを作る
- セキュリティ:システムや情報を攻撃から守る
古いシステムの保守を続ける場合も、新しい技術を並行して学ぶと次の案件へ進みやすくなります。
僕も案件を選ぶときは、目先の単価だけでなく次につながる技術かを確認しています。
自分の市場価値と目標の差を確認する
オワコンかどうかを気にするより、自分の現在地と目標を確認するほうが行動につながります。
必要な経験や技術がわかれば、何を学ぶか決めやすくなるからです。
市場価値を確認する方法には、次のようなものがあります。
- 求人票で必要な技術や経験年数を見る
- フリーランス案件の募集条件を確認する
- エージェントへ経歴を伝えて相談する
僕も独立前にレバテックフリーランスへ相談し、自分の経験で紹介を受けられる案件を確認しました。
一度目は案件を紹介してもらえませんでしたが、経歴書を書き直して再び相談したことで面談へ進めました。
目標との差がわかれば、必要な学習や経験を具体的に決められます。
何をどう学ぶかについては、以下の記事でスキルアップ術を11個紹介しています。

ITエンジニアのオワコン論についてよくある質問

ここからは、現役エンジニアの方も気になりやすい質問に答えていきます。
- 30代未経験からITエンジニアを目指しても遅くないですか
- AIがコードを書く時代にエンジニアは本当に必要ですか
- オワコン化しにくい職種はどれですか
それぞれのポイントを解説します。
30代未経験からITエンジニアを目指しても遅くないですか
30代からでもITエンジニアは目指せますが、20代より入念な準備が求められます。
企業は技術力に加えて、これまでの仕事で身につけた経験も確認するからです。
僕は30代前半のときに、7年間続けた販売職から未経験でエンジニアへ転職しました。
転職活動では約70社へ応募し、ポートフォリオや経歴書を使って学習成果を伝えました。
次の内容を用意すると、自分の強みを伝えやすくなります。
- 自分で作ったポートフォリオ
- コードの内容を説明する力
- 継続して学んだ記録
- 前職で身につけた業務知識や対話力
30代だからこそ持っている社会人経験を、エンジニアの技術と組み合わせることが大切です。
AIがコードを書く時代にエンジニアは本当に必要ですか
AIがコードを書く時代でも、エンジニアは必要とされています。
エンジニアの仕事は、コードを書く作業だけではないからです。
主な仕事には、次のようなものがあります。
- 利用者や企業の要望を整理する
- システムの作り方を考える
- 正しく動くかテストする
- 問題が起きた機能を修正する
- チームで情報を共有する
AIがコード作成を助けることで、エンジニアは設計や確認などの仕事に時間を使いやすくなります。
AIと協力しながら成果を出す姿勢が、これからさらに求められるのではないでしょうか。
AIの回答をそのまま使わず、自分で確かめる習慣がこれからさらに重要になります。
オワコン化しにくい職種はどれですか
AI・クラウド・セキュリティに関わる職種は、今後も需要が見込まれる分野です。
多くの企業が、AIの導入やクラウドへの移行、情報を守る仕組み作りを進めているからです。
代表的な職種には、次のものがあります。
- AIエンジニア・機械学習エンジニア:AIを使った機能や仕組みを作る
- クラウドエンジニア:AWSなどを使ってシステムの土台を作る
- セキュリティエンジニア:システムや情報を攻撃から守る
どの職種を選ぶ場合でも、仕事で使われる技術を確認しながら学び続けることが大切です。
需要のある案件に身を置くことも対策になります。エージェント9社の比較は以下の記事でまとめています。

ITエンジニアはオワコンではない

ITエンジニアの仕事はなくなるのではなく、AIや市場の変化に合わせて役割が変わっています。
重要なポイントは次の通りです。
- オワコンと言われる背景には、AIへの不安や初級者の競争激化がある
- AIを使って設計や判断ができるエンジニアの価値は高まりやすい
- エンジニアの技術は会社員・フリーランス・副業に生かせる
- AI活用や需要のある技術の学習によって仕事の選択肢を増やせる
- 自分の市場価値を確認すると、次に学ぶ内容を決めやすい
エンジニアとして価値を高めるために、特別なことを一度に始める必要はありません。
まずは基礎を学び、AIを試しながら、目指す仕事に必要な技術を少しずつ身につけていきましょう。
エンジニアの仕事の面白さについては、以下の記事でまとめています。

