AI、AIと騒がしいが…2026年に情報工学を専攻するのは（2030年卒業）安全か？

AIに仕事を奪われる？2030年の情報工学エンジニアのリアル

「AI、AIって騒がしいけど、今から情報工学を学んで本当に食っていけるの？」Redditのスレッドで、そんな不安の声を見かけました。確かに、ChatGPTのようなAIがコードを書き、画像生成AIがデザイナーの仕事を代替する未来を想像すると、不安になるのも無理はありません。

でも、ちょっと待ってください。AIは確かに進化していますが、それは「情報工学」という学問の終焉を意味するのでしょうか？ わたしはそうは思いません。むしろ、**AI時代だからこそ、情報工学の知識を持つ人材の価値は高まる**と考えています。

問題は、従来の「情報工学」の学び方では、AI時代に取り残される可能性があるということです。これまでの知識偏重の教育から、AIを「道具」として使いこなせる実践的なスキル習得へとシフトチェンジする必要があるのです。

「AI vs エンジニア」という二項対立の罠

「AIに仕事を奪われる」という議論は、AIを「敵」と見なすことから始まります。しかし、AIはあくまでツールであり、人間の能力を拡張する存在です。重要なのは、AIに代替されないスキルを磨くこと、そしてAIを最大限に活用できる能力を身につけることです。

例えば、プログラミングスキルは、AIによって自動化される部分も出てくるでしょう。しかし、**AIが生成したコードを理解し、修正し、最適化するには、高度な情報工学の知識が不可欠**です。また、AIの設計、開発、運用には、依然として人間のエンジニアの力が必要とされます。

むしろ、AIを使いこなせるエンジニアと、AIに仕事を奪われるエンジニアの二極化が進むと考えるべきでしょう。

企業が本当に求めているのは「AI人材」ではない？

多くの企業が「AI人材」を求めていると喧伝されていますが、その実態は必ずしも明確ではありません。もちろん、AIモデルの構築や運用ができる専門家は貴重ですが、それ以上に、**AIをビジネスに活用できる人材**が求められています。

例えば、マーケターがAIを活用して顧客データを分析し、最適なマーケティング戦略を立案したり、営業担当者がAIを活用して顧客のニーズを予測し、提案を最適化したりする。こういった、**AIを「武器」として使いこなし、具体的な成果に繋げられる人材**こそが、これからの時代に必要とされるのです。

9d9の現場感覚では、AI技術そのものに詳しい人材よりも、自社のビジネス課題を理解し、AIを組み込んで解決策を導き出せる人材のニーズが圧倒的に高いと感じます。つまり、AIの知識だけでなく、ビジネスセンスやコミュニケーション能力も重要になってくるのです。

情報工学の学び方、5つのアップデート

では、AI時代に取り残されないために、情報工学の学び方をどのようにアップデートすれば良いのでしょうか？

1. **実践的なスキルを重視する：**座学だけでなく、実際にコードを書き、AIモデルを構築し、アプリケーションを開発する経験を積む
2. **AI以外の周辺知識も習得する：**AI技術だけでなく、統計学、数学、データ分析、ビジネス、デザインなど、幅広い知識を身につける
3. **常に最新情報をキャッチアップする：**AI技術は常に進化しています。最新の論文や技術動向を追いかけ、常に学び続ける姿勢を持つ
4. **コミュニティに参加する：**ハッカソンや勉強会に参加し、他のエンジニアと交流することで、刺激を受け、学びを深める
5. **ポートフォリオを作成する：**自分のスキルを証明するために、GitHubなどで成果物を公開し、ポートフォリオを作成する

特に重要なのは、**「小さく試す」**というマインドセットです。完璧な計画を立てるよりも、まずは動くプロトタイプを作り、試行錯誤を繰り返すことで、より実践的なスキルが身につきます。

AIネイティブ世代の逆転戦略：ローコード/ノーコードツールを使い倒す

これからの情報工学は、従来のプログラミングスキルだけでなく、ローコード/ノーコードツールを使いこなせる能力も重要になります。これらのツールを使えば、高度なプログラミング知識がなくても、AIを活用したアプリケーションを開発できます。

例えば、Difyのようなツールを使えば、ChatGPTのようなAIモデルを簡単にAPI化し、自社のサービスに組み込むことができます。また、n8nのようなツールを使えば、様々なアプリケーションを連携させ、自動化ワークフローを構築できます。

実際にn8nやDifyを触ってみると、その手軽さに驚きます。数年前には考えられなかったことが、数時間で実現できてしまう。まさに、AIネイティブ世代にとって、大きなチャンスと言えるでしょう。

ローコード/ノーコードツールは、プログラミングの知識がない人でもAIを活用できる世界を拓きます。しかし、**これらのツールを使いこなすには、情報工学の基礎知識が不可欠**です。なぜなら、ツールが提供する機能やパラメータを理解し、最適な設定を行うには、AIの原理やアルゴリズムに関する知識が必要だからです。

「情報工学はオワコン」ではない。AI時代を生き抜くための羅針盤

AIの進化は、情報工学の終焉を意味するものではありません。むしろ、AIを使いこなし、新たな価値を創造できる人材の需要は高まるでしょう。重要なのは、従来の知識偏重の教育から脱却し、実践的なスキルを習得し、常に学び続ける姿勢を持つことです。

そして、AIを「敵」と見なすのではなく、**「相棒」**として捉え、共に成長していくこと。それが、AI時代を生き抜くための羅針盤となるでしょう。

参考：元記事