プログラマーの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

75% AI浸透度(AI代替率)

プログラマーの仕事は、システム障害の診断やプログラム拡張といったロジック設計の部分がAIに急速に自動化されています。ネットワーク監視やコード修復といったルーチンワークはAIが高速化する一方、複雑な仕様調整や設計思想の決定は人間が主導する役割に変わってきています。

プログラマーの要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 75%
AIが関与するタスク 10件 / 17件
人間中心のタスク 7件
AI実装済み領域 75%
求められるスキル プログラミング・傾聴力・読解力

プログラマーとは

システム開発において、システムエンジニア(SE)が作成した詳細設計に基づきプログラムを作成する。

この職種のAI浸透度は75%。 17件の業務のうち10件でAIが活用され、7件は人間が中心です。 AIを使いこなす側に回れるかが勝負の職種です。

なるには

入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされない。専攻も特に問われず、最近は文系出身のプログラマーも多い。ただし、専門学校等でプログラミングを学んでいたり、必須ではないが、基本情報技術者等の資格を持っていると入職時に有利になる。 新卒で入職、あるいは未経験で他の仕事から入職した場合、企業内で一定期間の教育を受けた後に、プログラマーとして配属される。配属後、半年から1年間程度、先輩プログラマーやSEなどの指導を受けながら、部分的なプログラムを担当したり等、プログラマーとしての経験を積んでゆく。一人前のプログラマーとして認められ、詳細設計書を自分で読み解き、時にはその中の誤りを指摘できるレベルになるには、3~4年かかるといわれる。 その後のキャリアパスとしては、プログラマーからチームリーダーになり、管理職になっていくというルートがある。それ以外にSEに転身してシステム設計に携わる人、また、知識と経験を活かして、営業になる人もいる。高い技能や専門性を持ったプログラマーも求められおり、プログラマーとしてのスキルを磨き、プログラミングのエキスパートとなる人も少なくない。 プログラマーになる資質としては、ITリテラシーがあり、情報セキュリティに対する意識が高いこと、SEとは違い、顧客に直接接することは少ないが、顧客の内部情報に触れることもあるため、個人情報の取扱い、コンプライアンスに注意を払うことが求められる。 使用するプログラミング言語は色々なものがある。WebサイトのプログラムではJava、PHP、Rubyなどの言語が使われる。PCやスマホのゲームではC言語が多く用いられる。AI(人工知能)の開発ではPythonなどが多い。 今日、Webサイトのためのプログラミングの仕事が多いが、このためにサーバのOS(オペレーティングシステム)であるLinux、Webサイトを実現するApache、データベースのMySQL、Oracle、MongoDBなどの知識がプログラマーに求められることもある。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 管理職・技術者と協議し、プログラムの意図を明確化し問題を特定して改善を提案する・プログラムやソフトウェアの試験実行を行い期待どおりの結果が得られるか確認するを極める — AIでは代替できない領域
  • ネットワークやワークステーション、CPU、周辺機器がプログラムの命令に正しく応答しているか調査するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • プログラミング・傾聴力の重要性が今後さらに高まる

AIはどこまで浸透しているか

プログラマーの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 75% 人間 25%

業務の大半(75%)でAIが活用されています。ただし25%の業務は、依然として人間が担っています。

業務ごとのAI浸透度

プログラマーの業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。

10
AIが担う業務
7
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

98% ネットワークやワークステーション、CPU、周辺機器がプログラムの命令に正しく応答しているか調査する
AI主導
98% システムプログラマとしてシステムソフトウェアの保守・管理のための分析とプログラミングを行う
96% 既存プログラムの修正・修復・拡張を実施または指示し、運用効率向上や新要件への対応を図る
AI+人間
93% 在庫管理、データ処理、機器制御などの業務用プログラムやソフトウェアを作成・保守する
AI+人間
92% 適切な修正を行いプログラムを再確認して、期待する結果が得られることを確認する
人間主導
92% フローチャートやコンピュータの知識を活用してプログラムの作成・分析・修正を行う
AI+人間
89% プログラム開発・改修の文書を作成し、コードにコメントを挿入する
AI+人間
84% 入出力と論理演算を記述したワークフロー図を作成しプログラムに変換する
AI+人間
82% エンドユーザー向けの操作説明書やマニュアルを作成・寄稿する
人間主導
77% オペレーターやシステムアナリストと協力しプログラム実行上の問題を解決する
人間主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

管理職・技術者と協議し、プログラムの意図を明確化し問題を特定して改善を提案する
プログラムやソフトウェアの試験実行を行い期待どおりの結果が得られるか確認する
プログラミング担当者の業務の割り当て・調整・レビューを行う
プログラミングやコーディングについて部下を指導する 補助
Webサイトを開発する 補助
コンピュータプログラムの使い方と機能についてユーザーを教育する 補助
コンピュータメーカーや他のユーザーと協力して新しいプログラミング手法を開発する 補助
AIの使われ方: AI直接指示 やり取り改善 フィードバック 学習 検証
この分析の見方

各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。

※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。

AIが担う業務
情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
人間が担っている業務
AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。

カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:

AI直接指示(赤系)
AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
やり取り改善(青系)
人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
フィードバック(紫系)
AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
学習(緑系)
AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
検証(黄系)
AIの出力を人間が確認・検証する利用。

なぜAIが入り込めないのか

🧑 AIの浸透を阻む「人間の強み」

25%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。

AIは補助まで 責任判断

ある程度求められる責任を伴う判断が求められる

この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由、ミスの影響度、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

AIが追いつきつつある領域

ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。

変化の兆し 曖昧な判断

正解のない状況での判断力が求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

具体的な業務: 「システムエンジニアが作成した詳細設計書等をもとに、情報の形式、具体的な処理手順の検討をする。」「詳細設計書等の具体化で問題がある場合は、システムエンジニアと検討する。」

変化の兆し 関連資格・学歴

高い学歴が求められる傾向がある

業界で変わるAIの影響

同じプログラマーでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。

情報通信業
AI化 75% 潜在 +17%
金融・保険業
AI化 75% 潜在 +17%
製造業
AI化 75% 潜在 +12%
卸売業
AI化 75% 潜在 +12%
サービス業(その他)
AI化 75% 潜在 +12%
すでにAI化 AI活用で伸びる 組織のAI導入で恩恵 人間のみ
この分析の見方
すでにAI化
AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
AI活用で伸びる
AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
組織のAI導入で恩恵
会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
人間のみ
身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づくプログラマーの給与水準です。

業界で変わる年収

同じプログラマーでも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業,保険業 944万円
鉱業,採石業,砂利採取業 750万円
学術研究,専門・技術サービス業 668万円
電気・ガス・熱供給・水道業 662万円
製造業 651万円
建設業 625万円
教育,学習支援業 615万円
卸売業,小売業 605万円

出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)

この職種に向いている人

ホランドの職業興味理論(RIASEC)に基づく適性タイプです。

I 研究的
3.8
R 現実的
3.7
C 慣習的
3.1
S 社会的
2.9
E 企業的
2.9
A 芸術的
2.7

物事の仕組みを調べ、データを分析するのが好きなタイプが向いています。

求められるスキルと知識

プログラマーに求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。

スキル

1
プログラミング 4.9
2
傾聴力 4.1
3
読解力 4.1
4
文章力 3.7
5
説明力 3.6

知識

1
コンピュータと電子工学 3.3
2
設計 2.4
3
数学 2.3
4
通信技術 2.1
5
事務処理 1.8

働く環境と雇用形態

働く環境

座り作業 ほぼ常に 79%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 69%
電子メール ほぼ毎日 60%
規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 58%
他者とのかかわり ほぼ毎日 48%
競争水準 全く 競争的 ではない 46%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 38%
厳密さ、正確さ きわめて重要である 33%

雇用形態

正規の職員、従業員
53.3%
自営、フリーランス
40.0%
派遣社員
8.3%
契約社員、期間従業員
8.3%
経営層(役員等)
1.7%

必要な学歴・資格

AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。

関連資格

  • 基本情報技術者

プログラマーの将来性とAIの影響

「プログラマーはAIに代替されるのか?」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。

AI代替率: 75%

業務の半数以上がAI化の可能性がありますが、管理職・技術者と協議し、プログラムの意図を明確化し問題を特定して改善を提案するやプログラムやソフトウェアの試験実行を行い期待どおりの結果が得られるか確認するなど人間が担い続ける業務も残ります。AIを使いこなす側に回れるかが将来性の分かれ目です。

AIが変える業務

ネットワークやワークステーション、CPU、周辺機器がプログラムの命令に正しく応答しているか調査する、システムプログラマとしてシステムソフトウェアの保守・管理のための分析とプログラミングを行う、既存プログラムの修正・修復・拡張を実施または指示し、運用効率向上や新要件への対応を図るなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。

AI時代に求められるスキル

プログラミング・傾聴力・読解力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。

よくある質問

プログラマーはAIでなくなりますか?

プログラマーのAI代替率は75%と高めですが、すべての業務がなくなるわけではありません。AIを活用しながら働く形へ変化していく可能性が高いです。

プログラマーはAIに代替される?

ルーチンなコード修復やシステム監視はAIに任せられる領域です。ただしシステム全体の設計思想や複数サービス間の統合判断といったアーキテクチャレベルの意思決定は、現在のAIには難しく、プログラマーの専門知識が不可欠です。

プログラマーでAIはどう活用される?

業種により異なりますが、AI総合活用度は91%です。すでにAI化されている部分が75%、AI活用で伸ばせる部分が11%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が6%です。

プログラマーの将来性は?

AIによるコード自動生成が普及する分、プログラマーは『AIが提示した複数案の中から最適なものを選ぶ』『ビジネス要件をコード品質に落とし込む』といった判断者としての役割にシフトします。業務理解と設計センスを磨いたプログラマーの価値はむしろ高まる傾向です。

AI時代にプログラマーに必要なスキルは?

AIの提示案を評価できる『コード品質の読み書き能力』と『システム思考』が重要になります。同時に、ビジネス側とのコミュニケーションを通じて『何を自動化すべきか』を判断する能力も求められるようになってきます。

プログラマーで生成AIをどう活用できる?

プログラマーでは10件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はネットワークやワークステーション、CPU、周辺機器がプログラムの命令に正しく応答しているか調査する、システムプログラマとしてシステムソフトウェアの保守・管理のための分析とプログラミングを行う、既存プログラムの修正・修復・拡張を実施または指示し、運用効率向上や新要件への対応を図るなどです。

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最終更新: 2026/03/24

AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値(CC-BY)に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細

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