AI時代のシステム開発者の仕事_20260328

◎2026.03時点のAIを利用したシステム開発の経験をもとに今後のシステム開発者の仕事を予測してみる。
・2026.03時点のAI利用の状況。
・AIで置き換わった作業と人間が必要な作業。
・企業が求めるシステム開発者とスキル。
◎このスライドは以下のイベントの登壇資料です。

▼ 2026.3.28：AI時代のIT業界の仕事の変化についての意見交換会
～ AIがICT業界の仕事に与える影響を現場の意見を踏まえて考える ～
https://ai-idea-share.connpass.com/event/385750/

Transcript

1. 閃利株式会社 代表取締役 河村 純 2026.03.28
2. 自己紹介：閃利㈱ 代表取締役 河村 純  システム開発の受託、システム開発のコンサル  情シス支援：社内インフラ構築支援や社内システム開発支援  統計報告書作成：福祉系の研究機関、大学、自治体等  大学講師：福祉系大学にて統計報告書作成の基礎講座を担当。 └ 統計報告書や論文作成に関するAI利用も指導。
3. 2026年3月現在のAIの実務利用 業務領域 業務内容や状況 AI利用概要 システム開発 ・Webシステムやマクロなどの業務ツー ルを 受託開発（アプリ開発、インフラ構築）。 ・既存基幹システムのデータ解析やデー タ保守。 ・要件定義、設計、UIデザイン、製造、テス ト、インフラ構築（IaC）、運用資料作成など にClaudeCodeとCodexを利用。 ・デザインの補助ツールとしてPencilを利用。 ・言語はTypeScript、Python。 社内インフラ構築 ・Windows基盤の認証認可や端末管理の 保守支援。 ・ストレージ移行などの支援。 ・ADサーバや端末の状況調査ツール、端末管 理用バッチプログラムをCodexを利用して作 成。PowerShell、C#、Rustを利用。 統計報告書作成 ・数千、数万規模のデジタル化されたア ンケートの集計や統計分析。 ・VBAやPythonコード作成やClaudeや ChatGPTのExcel拡張でデータ加工。 システム開発コンサル ・新規商談提案、アーキテクチャ設計指 南、要件定義支援。 ・提案資料作成時にGeminiやClaudeにより情 報を収集したり、イラストをnano bananaで作 成。（Gensparkを使う人もいる）
4. AI利用で効率化された作業や処理 作業や処理 効率化内容 プログラミング ◎以下の条件でならCodex（gpt-codex-5.3、gpt-5.4）はほぼ期待通りのコードを高速に生成する。 ・処理フロー、エラーやログ処理などのアーキテクチャ設計をして、わかりやすく効率的な基盤コー ドを作成する。 ・プログラム一般や言語やライブラリ特有の踏襲事項を踏まえてプログラミングするAIスキルを利用 する。 └AIサービスが学習しただけの素の状態では開発できない。品質が低かったり統一感がなくなる。 ※ClaudeCodeはTypeScriptやPythonなどで一般的な構造や処理なら問題ないが技術仕様や要件が複雑 になると修正ループに入り易いので、Codexをベースにしながら、軽めの製造に使うのがよいと個人 的に考える。 自動テストやデバッグ ◎Unitテストや画面操作をするE2Eの自動テスト(Playwright）のコード生成、実施、結果の整理。 ◎テスト結果やログからコード修正。そして、再テスト。 UIデザイン ◎ClaudeやGeminiはデザインについては優れており、これらにAIモデルとしながら、PencilやFigma を使ってワイヤーフレームやモックを作成する。 ※一般的なデザインならこれで十分。 セキュリティ診断やパフォーマ ンステスト ◎セキュリティやパフォーマンステストツールをAIに利用させて結果を取得させてレポートを指定し たフォーマットに整理する。 ◎AIエージェントによるコードや設計上のセキュリティ診断やパフォーマンス問題検出をさせる。
5. 2026.03時点で人間が必要な作業 作業 理由 要件や仕様の定義 ・ユーザーのニーズをヒアリングしたり、調整するツールや社会的な行動の 変化がまだないため、人間が行う必要がある。 └社会的にAIエージェントがチャットやオンライン会議ツールでヒアリング することが一般的になればここはなくなるかAIの比率があがるかもしれない。 設計、レビュー（コード・仕様書）、テスト ※利便性や安全性の担保 ・生成AIは個別具体的な正しい基準を持ちあせておらず、入力された情報に 近似的な情報を提示するだけであり、その結果の確かさを完全には保証でき ない。 ・上記を踏まえて利便性や安全性を担保する核となる設計、レビューやテス トは人間が正しさの基準をもって行う必要がある。 ※また作られたものの品質を担保するということは、成果物を理解し説明で きる必要がある（丸投げ・放任は責任放棄でありプロではない）。 AIやメンバーへの指示 ・正しい基準をAIが持ち合わせていない、または、その情報をすべて与える のが難しいので、人間が司令塔になる必要がある。 └徐々にスキルや資料、業務フローをつくってその比率を下げることはでき る 異なるツールや領域をまたぐ作業 ・アプリ開発だけでなく、インフラ構築、セキュリティやパフォーマンス チェック、ドキュメンテーションなどをメンバーが少ないと一人の人間が複 数領域をすることがあるが、それを全自動でAIに任せることはかなり手間が かかったり、現実的に細かい点で不可能だと思われる。 ※少なくとも、あと2～3年は上の作業は人間がすると思われる。上記を代替するにはかなりのAIの進化が必要であり莫大な費用や人材、学習データが必要になりそう。 AIによる作業の効率化はできても、学習データの収集や設計、その実装は時間がかかる。
6. システム開発者の今後の作業内容  要件定義、設計、最終的な利便性と安全性を担保する検証作業。  AIと人間のワークフローの設計や環境整備、指示出し。  クラウド型AIが停止や性能劣化したときに従来作業を手動対応。  製造、テスト、文書作成などの作業効率が上がるので、複数の作業工 程を担当することになる。（フロント、バック、インフラを一括出す るなど）
7. 企業が求めるシステム開発者と必要スキル  要件定義や設計ができる人。 └ システム開発の技術知見や経験があり、品質担保ができる設計力とコ ミュニケーション能力がある人。  AIを利用したユーザーの業務デザインができる人、また、チームでの AIを前提とした開発環境を構築できる人。 └ AIエージェントやツールの業務での利用経験や日頃からの情報収集。  AIを組み込んだシステムデザインや実装ができる人。 └ AIモデル、AI関連ライブラリや開発インフラ、AIエージェント構築に 関する技術知見や経験が必要。