10年後、私の仕事はまだ存在しているだろうか
アンドレイ・カルパティは、AIエージェントの進化によりソフトウェアエンジニアリング業界が存続危機に直面する可能性を示唆し、シニアエンジニアの役割がコード作成からAI監督へ移行しつつある現状と、採用動向による市場変動の可能性を分析している。
キーポイント
業界存続の危機と役割の変化
2026年時点でソフトウェアエンジニアリング業界が今後10年間存続できるか不透明であり、もし存続してもその内容は根本的に変化すると予測している。
シニアエンジニアの優位性と「薬を飲む」概念
コード自動化というエンジニアリングの目的が、最終的に自らの職を脅かす「宇宙論的な正義」として機能しており、シニアエンジニアは既にAI監督者のような役割を担っているため、若手より長く職を保てる可能性が高い。
AI能力の過大評価と過小評価による市場変動
企業がAI能力を過小評価すればシニアエンジニアの需要は維持されるが、過大評価して採用を急減させれば、AI生成コードの管理需要によりシニアエンジニアへの逆需要が生じる可能性がある。
AIによるコード保守の能力向上
AIエージェントは新規コード作成だけでなく、バグ修正や既存コードの保守においても多くのエンジニアよりも高速かつ洞察的になっており、AIに任せる方が効率的であるため、AI生成コードを管理するためにエンジニアを雇う必要性は低い。
エンジニア需要の減少傾向
AIエージェントが既存のタスクをより信頼性高く実行できるようになるだけでよく、新たな機能追加は不要であるため、ソフトウェアエンジニアの需要が増加するのではなく減少すると考えられる。
業界の自動化に対する受容と感謝
ソフトウェアエンジニアリングにおける自動化の進展を嘆くのは愚かであり、ゼロ金利時代などの好況期に恵まれていたことに感謝し、特に若手よりも現状でより良い立場にあると認識している。
人間固有の要素の可能性への期待
著者は、良いソフトウェアを提供するために「人間ならではの何らかの要素」が必要である可能性を期待しつつも、もしそれが不要であれば職を失うことを覚悟している。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI技術の進歩が単なる効率化ツールではなく、ソフトウェア開発という産業構造そのものを再定義する可能性を示唆しており、業界全体の人材流動とスキル要件の劇的な変化を予見している。シニアエンジニアにとって、技術習得だけでなく「AIとの対話・監督」能力の重要性が今後さらに高まることを示唆している。
編集コメント
著名なAI研究者による業界内省であり、単なる技術予測ではなく「職人の終焉」という哲学的かつ実務的な警告として捉えるべき重要記事である。
2021年、優秀なソフトウェアエンジニアであることは素晴らしいことだった。世界はソフトウェアであふれ、毎年増え続ける企業が自社のコードを書き、システムを運用するエンジニアを必要としていた。私は自分がこの仕事に長けていることを自覚しており、望む限り続けられると確信していた。私が愛する仕事がなくなることはないだろう、と思っていた。
2026年、ソフトウェアエンジニアリングという業界があと10年存続するかどうか、私は確信が持てない。仮に存続したとしても、過去20年間以上の大きな変化が訪れることは間違いない。AIエージェントを監督する高収入のニッチを見つけ出すかもしれないし、あるいは業界から完全に退かなければならないかもしれない。いずれにせよ、私が愛してきた仕事は消えつつある。
自ら蒔いた種
これについてあまり嘆くのは見苦しいことだ。理由は二つある。
第一に、2010年代に優秀なソフトウェアエンジニアであることの核心は、コードが他の仕事を自動化するための十分なレバレッジを提供することにあった。だからこそプログラミングは（今もなお）非常に収益性の高い職業だった。我々自身の業界を自動化しつつあるという事実は、ある種の天の裁きと言えるかもしれない。しかし、今日働くソフトウェアエンジニアなら誰しも、この疑問を抱えているだろう：AIエージェントが業界に完全に浸透した後、私に残される仕事は何だろうか、と。
もう一つの理由は、おそらく私が最後に職を失う側の人間になるだろうからだ。スタッフエンジニアとして、私の仕事はAIエージェントが登場する前から、AIエージェントを監督するようなものだった。仕事の多くは他のエンジニアとの人間言語によるコミュニケーションに費やし、彼らが正しい方向に進んでいるかを確認する、といった内容だ。ジュニアやミッドレベルのエンジニアは、私より先に苦境に立たされるだろう。ほんの一握りの超シニア人材の「手足」となるエンジニアのグループを雇うよりも、はるかに安価でClaude Opus 4.6のインスタンスをレンタルできるなら、なぜ前者を選ぶ必要があるだろうか。
過剰評価と過小評価
私のこれから10年は、一つの疑問に支配されるだろう：テック業界はAIエージェントの能力を過剰評価するか、過小評価するか、と。
もしテック企業が過小評価するなら——AIエージェントがエンジニアに取って代わる能力を獲得した後も長くエンジニアを雇い続けるなら——少なくとも私はより長く職を保てるだろう。それでも、「私の仕事」は次第に「AIエージェントのグループを監督すること」を意味するようになる。コードを書くよりもレビューする時間が増え、実際のコードベースを読むよりもモデルの出力を読む時間が増えるだろう。
もしテック企業が過剰評価する傾向にあるなら、事態ははるかに奇妙なものになるが、中期的にはむしろ私の立場は強くなるかもしれない。この世界では、テック企業は総じて、採用を止めるのが早すぎたことに気づき、膨大なAI生成コードベースを管理するための十分な技術人材を急いで確保しなければならなくなる。ジュニア向けの市場が干上がるにつれ、経験豊富なシニアおよびスタッフエンジニアの総数は頭打ちとなり、私のような労働力への需要が高まるだろう（モデルが私を完全に置き換えるのに十分なレベルに達するまでは）。
私は悲観的すぎるだろうか？
もちろん、ソフトウェアエンジニアリング業界は過去にも終焉を迎えるように見えたことがある。高水準プログラミング言語は非技術者でもコードを書けるようにするはずだった。アウトソーシングは生活費の高い国々におけるソフトウェアエンジニアの需要を消滅させるはずだった。それらの破滅の予言は、どれ一つとして実現しなかった。しかし、それが大きな慰めにはならないと思う。技術によって陳腐化した業界は、実際に滅びる。いずれ、業界が単に乗り切れない危機が訪れる。
最も楽観的な見方は、ソフトウェア1行あたりに必要なエンジニア数は減るにもかかわらず、ソフトウェアの総量が極めて急速に増大するため、何らかの形でソフトウェアエンジニアへの需要が増加する、というものだろう。これは広くジェボンズ効果と呼ばれている。この考え方に沿って、「私はこのAI生成コードを整理する仕事をずっと持っていられる」などと発言するエンジニアを目にすることもある。
私はそれが起こりそうにないと思う。AIエージェントは、新しいコードを書けるのと同じように、バグの修正やコードの整理もできる。つまり、多くのエンジニアよりも優れており、毎月進化している。企業が、AI生成コードを管理するためにエンジニアを雇うより、より多くより高性能なAIを投入する方を選ばない理由はあるだろうか。
もしジェボンズ効果が当てはまるなら、我々はある種のAIプログラミングの高原（プラトー）に達している必要がある。つまり、ツールが大量のコードを生成するには十分に優秀（我々は既にここにいる）だが、それを維持するにはまだ十分ではない状態だ。これは一見、もっともらしい。全てのソフトウェアエンジニアは、コードを維持する方が書くよりも難しいことを知っている。しかし残念ながら、それは真実ではないと思う。
AIツールを使用した私の個人的な経験では、それらはコードの維持に関してますます上達している。私はここ1年ほど、コードベースに関するほぼ全ての疑問を、自分で答えを探しつつ並行してAIエージェントに投げかけてきた。その結果、AIエージェントは「絶望的」な状態から「時々私より速い」状態へ、そして「通常は私より速く、時にはより洞察に富んでいる」状態へと進化するのを目の当たりにしてきた。
現時点では、有能なソフトウェアエンジニアが関与する余地はまだ十分にある。しかし、その余地は縮小しつつある。私の仕事を奪うためにAIエージェントが必要とする、真に新しい能力などないと思う。彼らは既にできることを、より良く、より確実に行えるようになるだけでいい。だから、ソフトウェアエンジニアへの需要が減少するのではなく、時間とともに増加するとは信じがたい。
最悪だ。自分の仕事が安泰で、キャリア上の最大の問題が燃え尽き症候群のような内的な課題とどう向き合うかだろう、と感じていた頃が懐かしい。とはいえ、自動化という列車がついに自分たちに追いついた時に、ソフトウェアエンジニアが文句を言うのは少し滑稽なことだ。
少なくとも、良い時代が良い時代だったと、私がまだその中にいる間に認識できたことは嬉しく思う。ゼロ金利時代の終焉が業界の居心地を悪くした時でさえ、私はソフトウェアエンジニアでいられることを非常に幸運に感じていた。今でさえ、私は多くの同業者、特に業界ではるかに経験の浅い人々よりも良い立場にいる。
そして、もしかしたら私は間違っているかもしれない！今のところ、私は自分が間違っていることを願っている。優れたソフトウェアを提供するには、何らかの言葉に尽くせない人間的要素（ジェ・ネ・セ・クワ）が本当に必要なのだと。しかしもしそうでなければ、私と私の同僚たちは他にやるべきことを見つけなければならないだろう。
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In 2021, being a good software engineer felt great. The world was full of software, with more companies arriving every year who needed to employ engineers to write their code and run their systems. I knew I was good at it, and I knew I could keep doing it for as long as I wanted to. The work I loved would not run out.
In 2026, I’m not sure the software engineering industry will survive another decade. If it does, I’m certain it’s going to change far more than it did in the last two decades. Maybe I’ll figure out a way to carve out a lucrative niche supervising AI agents, or maybe I’ll have to leave the industry entirely. Either way, the work I loved is going away.
Tasting our own medicine
It’s unseemly to grieve too much over it, for two reasons. First, the whole point of being a good software engineer in the 2010s was that code provided enough leverage to automate away other jobs. That’s why programming was (and still is) such a lucrative profession. The fact that we’re automating away our own industry is probably some kind of cosmic justice. But I think any working software engineer today is worrying about this question: what will be left for me to do, once AI agents have fully diffused into the industry?
The other reason it’s unseemly is that I’m probably going to be one of the last to go. As a staff engineer, my work has looked kind of like supervising AI agents since before AI agents were a thing: I spend much of my job communicating in human language to other engineers, making sure they’re on the right track, and so on. Junior and mid-level engineers will suffer before I do. Why hire a group of engineers to “be the hands” of a handful of very senior folks when you can rent instances of Claude Opus 4.6 for a fraction of the price?
Overshooting and undershooting
I think my next ten years are going to be dominated by one question: will the tech industry overshoot or undershoot the capabilities of AI agents?
If tech companies undershoot - continuing to hire engineers long after AI agents are capable of replacing them - then at least I’ll hold onto my job for longer. Still, “my job” will increasingly mean “supervising groups of AI agents”. I’ll spend more time reviewing code than I do writing it, and more time reading model outputs than my actual codebase.
If tech companies tend to overshoot, it’s going to get a lot weirder, but I might actually have a better position in the medium term. In this world, tech companies collectively realize that they’ve stopped hiring too soon, and must scramble to get enough technical talent to manage their sprawling AI-generated codebases. As the market for juniors dries up, the total number of experienced senior and staff engineers will stagnate, driving up the demand for my labor (until the models get good enough to replace me entirely).
Am I being too pessimistic?
Of course, the software engineering industry has looked like it was dying in the past. High-level programming languages were supposed to let non-technical people write computer code. Outsourcing was supposed to kill demand for software engineers in high-cost-of-living countries. None of those prophecies of doom came true. However, I don’t think that’s much comfort. Industries do die when they’re made obsolete by technology. Eventually a crisis will come along that the industry can’t just ride out.
The most optimistic position is probably that somehow demand for software engineers increases, because the total amount of software rises so rapidly, even though you now need fewer engineers per line of software. This is widely referred to as the Jevons effect. Along these lines, I see some engineers saying things like “I’ll always have a job cleaning up this AI-generated code”.
I just don’t think that’s likely. AI agents can fix bugs and clean up code as well as they can write new code: that is, better than many engineers, and improving each month. Why would companies hire engineers to manage their AI-generated code instead of just throwing more and better AI at it?
If the Jevons effect is true, I think we would have to be hitting some kind of AI programming plateau where the tools are good enough to produce lots of code (we’re here already), but not quite good enough to maintain it. This is prima facie plausible. Every software engineer knows that maintaining code is harder than writing it. But unfortunately, I don’t think it’s true.
My personal experience of using AI tools is that they’re getting better and better at maintaining code. I’ve spent the last year or so asking almost every question I have about a codebase to an AI agent in parallel while I look for the answer myself, and I’ve seen them go from hopeless to “sometimes faster than me” to “usually faster than me and sometimes more insightful”.
Right now, there’s still plenty of room for a competent software engineer in the loop. But that room is shrinking. I don’t think there are any genuinely new capabilities that AI agents would need in order to take my job. They’d just have to get better and more reliable at doing the things they can already do. So it’s hard for me to believe that demand for software engineers is going to increase over time instead of decrease.
It sucks. I miss feeling like my job was secure, and that my biggest career problems would be grappling with things like burnout: internal struggles, not external ones. That said, it’s a bit silly for software engineers to complain when the automation train finally catches up to them.
At least I’m happy that I recognized that the good times were good while I was still in them. Even when the end of zero-interest rates made the industry less cosy, I still felt very lucky to be a software engineer. Even now I’m in a better position than many of my peers, particularly those who are very junior to the industry.
And hey, maybe I’m wrong! At this point, I hope I’m wrong, and that there really is some je ne sais quoi human element required to deliver good software. But if not, I and my colleagues are going to have to find something else to do.
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