ChatGPTを使えるだけのエンジニアが評価されない理由 - 転職・副業で年収アップ！AI時代のキャリア戦略ガイド

「ChatGPTを使えます」は、いまやエンジニアの“差別化要因”になりにくくなっています。理由は単純で、生成AIの利用が広がるほど、企業は“ツールを触れるか”ではなく“成果を安定して出せるか（再現性）”で評価せざるを得ないからです。実際、AI人材の採用は増え続けており、LinkedInのレポートでは「AIタレント採用は全採用に対して相対的に30%増（昨秋以降）」と示されています。[出典：LinkedIn Work Change Report（PDF）]

また、世界経済フォーラムは2025〜2030年にかけて、労働者のスキルのうち平均39%が変化・陳腐化するとし、継続的な学習と役割変化への適応が前提になると示しています。[出典：WEF The Future of Jobs Report 2025（Digest）]

セクション1：評価されない本質は「ChatGPTが使える」ではなく「成果の再現性が説明できない」こと
セクション2：評価が落ちる「ChatGPT活用の落とし穴」――鵜呑み・ブラックボックス化・責任放棄
セクション3：評価されるエンジニアは、ChatGPTを「作業の置き換え」ではなく「成果の拡張」に使っている
セクション4：チームでChatGPT活用を標準化できないと評価は伸びない――「合意形成」「ルール化」「摩擦ゼロ導入」
目的（KPI）
生成AIの利用（任意）
採用前チェック（必須）
補足
セクション5：評価に直結するアウトプットの作り方――「実績の見せ方」と「転職での語り方」で差がつく

セクション1：評価されない本質は「ChatGPTが使える」ではなく「成果の再現性が説明できない」こと

まず押さえておきたいのは、企業がエンジニアを評価するときの物差しが「作業量」から「価値の再現性」に寄っている点です。ChatGPTは、文章作成・要約・コード補助・テスト観点の抽出など、幅広いタスクで即効性があります。しかし、誰もが同じ道具を持つと、評価軸は自然に次の問いへ移ります。

その出力は要件に合っているか
境界条件や例外を含めて品質を担保できるか
運用・保守・セキュリティまで含めて事故らない形にできるか
チーム開発の文脈で再現可能なプロセスに落とせるか

つまり「ChatGPTを使って速い」だけでは、評価者が最も知りたい“安定して任せられるか”に答えられません。経済産業省も、生成AI時代のDX推進人材に求められる力として「問いを立てる力」「仮説を立て・検証する力」に加え、「評価する・選択する力」が重要だと整理しています。[出典：経産省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024（概要PDF）」]

なぜ「使える」だけだと評価が上がらないのか

結論は、成果が個人芸で終わり、組織にスケールしないからです。ChatGPTの活用が“自分の手元の時短”に留まっていると、チームの生産性や品質にどう寄与したかが見えません。評価者（EM/PM/テックリード）が見たいのは、次のような「成果の形」です。

リードタイム短縮（例：要件確認→実装→レビュー→リリースまでの時間）
品質改善（例：手戻り件数、重大バグ、レビュー指摘の再発率）
運用安定（例：障害件数、MTTR、SLO達成率）
ナレッジ共有（例：テンプレ、ガイド、テスト観点集、設計メモ）

ChatGPTはこれらを“手助け”できますが、達成するのは結局「設計・判断・検証・運用」です。ここが弱いまま「生成して貼った」だけだと、むしろレビュー負荷が上がり、品質事故のリスクが増えるため評価が伸びません。

実例：同じ「ChatGPT活用」でも評価が割れたケース

ケースA（評価が上がらない）：バックエンドの実装でChatGPTにコードを生成させ、動作確認も最低限でPRを量産。短期的にコミットは増えたが、境界条件の漏れ・例外処理不足が多発し、レビュー指摘が増加。リリース後の不具合対応で結局リードタイムが伸び、チームの負荷が高まった。

ケースB（評価が上がる）：同じくChatGPTで下書きを作るが、先に「要件・禁止事項・性能要件・セキュリティ観点」を箇条書きにして入力。生成後は“採用基準”に沿って差分レビュー（境界条件／エラー設計／ログ／テスト）を実施し、テスト観点集をチームに共有。結果としてレビュー指摘の再発率が下がり、チームのリリースが安定した。（※個人が特定されないよう一部改変）

同じ「ChatGPTを使う」でも、Aは“作業者の加速”で止まり、Bは“成果の再現性”に落とせています。評価がつくのは後者です。

KPI提案：「使える」を「評価される」に変える最小セット

今日から変えられるKPIを、過剰に難しくしない形で3つに絞ります。

品質KPI：レビュー指摘の再発率を記録（同種指摘が次PRで出たら1カウント）。まずは「再発ゼロ」を1か月目標にする。
生産性KPI：ChatGPT活用で短縮できた時間を週次で合計（例：要約30分、テスト観点20分、下書き40分）。ただし“短縮分で何を改善したか”も1行で残す。
共有KPI：月2本、チームに残る成果物を作る（例：プロンプト＋レビュー観点テンプレ、テスト観点チェックリスト、ADR/設計メモ）。

ポイントは、ChatGPTの操作スキルではなく、成果の再現性（品質・速度・共有）を数字と成果物で示すことです。これができると「使えるだけ」から「任せられる人」へ評価が変わります。

セクション2：評価が落ちる「ChatGPT活用の落とし穴」――鵜呑み・ブラックボックス化・責任放棄

ChatGPTを使っているのに評価が伸びない（むしろ下がる）ケースの多くは、「使っていること」そのものではなく、使い方がチーム開発の前提と噛み合っていないことに起因します。生成AIは強力ですが、出力の正しさ・一貫性・最新性が常に保証されるわけではありません。だからこそ、現場で評価されるのは“生成できる人”ではなく、“生成を安全に製品へ落とし込める人”です。

経済産業省が整理する「問いを立てる力」「仮説を立て・検証する力」「評価する・選択する力」は、生成AIを使うほど重要性が増します。生成AIが答えを返してくれるからこそ、答えを採用する前に「評価し、選択し、責任を持つ」プロセスが必須になるためです。[出典：経産省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024（概要PDF）」]

落とし穴1：出力の“鵜呑み”がレビュー負荷と障害を増やす

最も典型的な失敗は、ChatGPTの出力を“それっぽいから”採用してしまうことです。生成AIは、もっともらしい文章やコードを出すのが得意です。しかし「もっともらしい＝正しい」ではありません。実務で致命的になりやすいのは、次のような抜け漏れです。

境界条件の欠落：空配列、null、上限・下限、タイムゾーン、桁あふれ、並行処理など
例外設計の甘さ：リトライ方針、リソース解放、エラーの握りつぶし、ログ不足
セキュリティ観点の欠落：入力検証、権限、PII、SQL/プロンプトインジェクション、秘密情報の扱い
性能要件の見落とし：N+1、重い正規表現、不要なI/O、キャッシュ戦略なし

“鵜呑み”が怖いのは、本人が速くなっている感覚がある一方で、チームとしてはレビューで拾う作業が増え、運用での事故確率が上がることです。結果として「この人のPRは確認コストが高い」「任せると後で燃える」という印象がつき、評価が伸びません。

落とし穴2：ブラックボックス化で「なぜそうしたか」を説明できない

ChatGPTの出力を起点に実装すると、意思決定が“AIの提案”に寄りやすくなります。ここで起きる問題は、実装自体よりも「説明責任の欠落」です。エンジニアは、仕様・設計・品質・運用について、関係者に説明し合意を取る仕事でもあります。ところが「ChatGPTがこう言ったので」では、説明になりません。

評価者が見ているのは、コードの行数よりも「意思決定の質」と「再現性」です。ブラックボックス化すると、次の場面で詰みます。

障害対応で原因究明が遅れる（“なぜその実装か”が辿れない）
レビューで設計意図が伝わらず、やり直しが増える
仕様変更時に影響範囲が読めず、保守性が落ちる
引き継ぎが困難になり、チームに負債を残す

逆に評価される人は、ChatGPTを使っても「設計意図」「採用しなかった案」「リスクとガードレール」を言語化できます。つまりAIは“下書き生成”であり、最終的な意思決定は人間が責任を持って行っている状態です。

落とし穴3：責任放棄に見える（セキュリティ・品質・法務の線引きが曖昧）

生成AI活用は、便利な一方で「責任の所在」を曖昧にしがちです。たとえば、以下のような振る舞いは、本人に悪意がなくても“責任放棄”に見えます。

機密情報や顧客データの扱いに無頓着（入力して良いデータの線引きがない）
依存ライブラリやライセンス確認をしない（出力コードをそのまま取り込む）
セキュリティ上の論点をレビューに丸投げ（脅威モデル不在）
テストや監視を後回しにしてリリースを急ぐ（運用で回収すればいい発想）

生成AI時代ほど、信頼できるエンジニアの条件は「速さ」だけではなく「安全に速い」です。評価者は、速度と同じくらい“事故らない設計・運用”を重視します。

実例：ChatGPT活用が裏目に出たチームと、うまく回ったチーム

裏目に出た例：個人最適でプロンプトを回し、PRを高速で量産。結果として、テスト観点が薄く、境界条件漏れが多発。レビューで毎回同じ指摘が繰り返され、チームのスループットは逆に低下。本人は「AIで速くなっている」と感じているが、チームからは「確認コストが高い」と見られて評価が伸びない。

うまく回った例：チームで「AIを使う前提のルール」を決めた。具体的には、(1)入力してはいけない情報、(2)採用前の検証チェック（要件一致/境界条件/セキュリティ）、(3)生成物の扱い（下書き・参考・最終決定は人間）を明文化。さらに、テスト観点テンプレとレビュー観点を共有資産化し、誰が使っても品質が落ちない形にした。結果として“AI活用がチームにスケール”し、評価されるのは「ルールを作って回した人」になった。（※個人が特定されないよう一部改変）

KPI提案：落とし穴を回避し「任せられる人」になるための3KPI

ここでは、現場で運用しやすいように、KPIを3つに絞ります。ポイントは、ChatGPTの使用回数ではなく“品質と説明責任”が上がっていることを示す指標です。

KPI1：再発指摘率
レビューで同種の指摘が繰り返された回数を記録する（例外処理、命名、テスト不足などカテゴリ分け）。月次で「再発ゼロのカテゴリ」を増やす。
KPI2：検証チェック適用率
PRごとに「要件一致／境界条件／セキュリティ」の3点チェックを実施したかを自己申告ではなく、PRテンプレにチェック欄を置く。適用率100%を目標。
KPI3：説明資産の蓄積
月2本、設計意図が残る成果物を作る（ADR、設計メモ、テスト観点集、監視項目、プロンプト＋レビュー観点テンプレ）。“誰でも再現できる形”になっているかを重視。

この3つを回し始めると、「ChatGPTを使える」から「ChatGPTを使っても品質と説明責任を落とさず成果を出せる」に評価が変わります。つまり、評価されない理由はツールではなく、ツール利用が“責任あるプロセス”に統合されていないことです。

セクション3：評価されるエンジニアは、ChatGPTを「作業の置き換え」ではなく「成果の拡張」に使っている

評価される人の共通点は、ChatGPTを“自分の作業を速くする道具”で止めず、成果が増える場所（上流・設計・評価・運用）に使い直している点です。生成AIが普及するほど、単純な作業の速度は「前提条件」になりやすく、差がつくのは「何を速くした結果、何が良くなったか」を説明できる人です。経済産業省が示すように、生成AI時代に求められるのは、問いを立て、仮説検証し、評価して選択する力です。[出典：経産省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024（概要PDF）」]

このセクションでは、評価されるエンジニアがやっている“使い方の型”を、実務で再現できるようにフローとテンプレに落とします。重要なのは「プロンプトの巧さ」ではなく、チームの成果が安定するプロセスを作ることです。

レベル1：実装スピードだけで勝負しない（上流の“定義”を作る）

ChatGPTを使う前に、評価される人は「要件を定義し直す」作業を挟みます。なぜなら、要件が曖昧なまま生成すると、出力のブレが増え、手戻りが増えるからです。逆に、要件が固いほど、ChatGPTは強力な“下書き生成機”になります。

型：生成前に、以下の4点だけを箇条書きで固定します。

目的：この変更で何を改善するか（例：リードタイム短縮、障害率低下、問い合わせ削減）
制約：守るべきルール（例：互換性、性能、セキュリティ、データ取り扱い）
受け入れ条件：OKの定義（例：ユースケース、境界条件、エラー仕様）
非目標：今回やらないこと（スコープを閉じる）

この“定義”があるだけで、生成物の品質が安定し、レビュー負荷が下がります。結果として「速い」だけではなく「事故らない」「チームの時間を守る」という評価に繋がります。

テンプレ：生成前の“定義”を作るプロンプト（コピペ用）

以下は、実装前の整理に使えるテンプレです。プロンプトの目的は「良いコードを出すこと」ではなく、良い意思決定の材料を出すことです。

目的：〇〇を改善したい（KPI：〇〇）
背景：現状の問題は〇〇
制約：〇〇（セキュリティ／互換性／性能／運用）
受け入れ条件：〇〇（具体例：入力A→出力B、例外時は〇〇）
非目標：今回は〇〇はしない
相談したいこと：
1) 設計案を2〜3個（メリデメ付き）
2) 想定される落とし穴（境界条件／運用／セキュリティ）
3) 最低限必要なテスト観点

レベル2：設計と判断を“説明可能”にする（ブラックボックスを消す）

評価されるエンジニアは、ChatGPTの提案をそのまま採用しません。必ず「採用理由」と「採用しなかった案」を残します。ここで効くのが、軽量なADR（Architecture Decision Record）です。大げさなドキュメントではなく、3〜5行の意思決定ログで十分です。

なぜADRが効くか：評価者が見たいのは「考えた痕跡」と「判断の筋の良さ」です。ADRがあると、障害時・仕様変更時・引き継ぎ時に強く、チームの時間を節約します。これは“自分の成果”以上に評価されやすいポイントです。

テンプレ：超軽量ADR（コピペ用）

決定：〇〇方式を採用する
理由：〇〇（目的KPIに効く／制約を満たす）
代替案：A案（却下理由：〇〇）、B案（却下理由：〇〇）
リスク：〇〇（発生条件：〇〇）
ガードレール：〇〇（テスト／監視／入力制限／ロールバック）

レベル3：評価される人は“テスト観点”を先に作る（品質がブレない）

「ChatGPTを使えるのに評価が伸びない」人は、実装を先にしてテストを後にしがちです。逆に評価される人は、テスト観点を先に作ってから生成や実装に入ります。理由は、テスト観点が“受け入れ条件の翻訳”であり、ここが固いほど生成物の品質が安定するからです。

ChatGPTは、テスト観点の網羅性を高める用途で特に強いです。ただし重要なのは、出てきた観点をそのまま使うのではなく、自分のシステムの制約（データ、負荷、権限、外部API）に合わせて取捨選択できることです。

テンプレ：テスト観点を作るプロンプト（コピペ用）

対象機能：〇〇
期待する振る舞い：〇〇
入力のパターン：正常／境界／異常（具体例：〇〇）
制約：性能（〇〇ms以内）、権限（〇〇ロールのみ）、データ（PIIを扱う/扱わない）
依存：外部API（タイムアウト、リトライ、レート制限）
依頼：この機能のテスト観点を「正常系・境界条件・異常系・セキュリティ・性能・運用」に分けて列挙し、特に抜けやすい観点を強調して。

レベル4：運用・監視まで含めて“任せられる”を作る（ここで評価が跳ねる）

ChatGPT活用が当たり前になるほど、差がつくのは「運用」側です。リリース後に事故が起きないように、ログ・メトリクス・アラート・ロールバックを含めて設計できる人は、チームの信用を一気に取りにいけます。これは、単に実装が速い人よりも、評価の上振れが大きい領域です。

ポイント：運用を“頑張り”で回すのではなく、最低限のガードレールをテンプレ化してチームに残します。ChatGPTは、監視項目の洗い出しや障害時の切り分け手順（Runbook）の下書きで効果が出やすいです。

テンプレ：監視・運用チェックリスト（コピペ用）

ログ：成功/失敗の識別ができるか（エラーコード、相関ID、入力の要約）
メトリクス：失敗率、レイテンシ、スループット、外部依存のタイムアウト
アラート：しきい値は妥当か（誤検知/見逃しを避ける）
ロールバック：戻し方が明文化されているか（手順、影響範囲）
セキュリティ：権限、入力検証、秘密情報、監査ログ

実例：評価される人は「個人の時短」を「チームの資産」に変える

あるチームで、ChatGPT活用が広がった結果、最初は各自が好き勝手に使い、PRの品質がばらつきました。そこで評価されるエンジニアは、(1)生成前の定義テンプレ、(2)超軽量ADR、(3)テスト観点プロンプト、(4)運用チェックリストを整備し、PRテンプレに組み込みました。するとレビューの論点が揃い、再発指摘が減り、オンボーディングも楽になりました。本人が速いだけでなく、チームの速度と品質が安定したため、役割が広がり評価も上がった（※個人が特定されないよう一部改変）。

KPI提案：ChatGPT活用を“評価”に直結させるKPI設計

最後に、セクション3の内容を「評価される形」に変えるKPIを置きます。KPIは多いほど続きません。最小限の3つで回します。

KPI1：再発指摘率（品質）：同種のレビュー指摘が翌PRで出た回数を月次で減らす（カテゴリ別に可視化）。
KPI2：意思決定ログ率（説明責任）：重要PRのうち、ADR（3〜5行）が残っている割合。まずは50%→80%を目標。
KPI3：共有資産数（スケール）：月2本、テンプレやチェックリストをチームに残す（再利用可能な形が条件）。

ここまでできると、「ChatGPTを使える」ではなく「ChatGPTを使って成果を拡張し、チームの再現性を上げる人」として評価されます。次のセクションでは、ここまでの型を“現場導入”するために、チーム・上司・レビュー文化の中で摩擦を起こさず浸透させる方法（合意形成・ルール作り・NG例）を扱います。

セクション4：チームでChatGPT活用を標準化できないと評価は伸びない――「合意形成」「ルール化」「摩擦ゼロ導入」

ChatGPTを使えるエンジニアが評価されない最大の理由は、個人の時短が“チームの成果”に接続されていないからです。個人の生産性が上がっても、レビュー負荷が増えたり、品質がばらついたり、セキュリティリスクが上がったりすると、組織としてはマイナスになります。逆に、評価されるエンジニアは「自分が使う」から一歩進んで、チームが安全に使える状態（標準化）を作ります。

ここで重要なのは、立派な規程を作ることではありません。むしろ、現場ではルールが重いほど守られず、形骸化します。狙うべきは、“守られる最小ルール”と、“守るほど楽になる仕組み”です。ChatGPT活用の標準化は、技術導入ではなく、プロセス設計の仕事になります。

なぜ標準化できないと評価が伸びないのか

チーム開発では、評価者（EM/PM/Tech Lead）が見ているのは「個人の速さ」より、次の3点です。

品質が安定しているか：誰が書いても一定の品質になるか（属人化していないか）
説明責任を果たせるか：意思決定の理由が残り、障害時に追えるか
チームの速度が上がるか：レビュー・運用・オンボーディングのコストが下がるか

個人のChatGPT活用が標準化されていないと、PRごとに品質が変動し、「この人のPRは怖い」「確認コストが高い」という評価になりがちです。逆に、標準化できる人は“チームの再現性”を上げるため、役割が広がりやすく、評価にも直結します。

導入の鉄則：いきなり“禁止/義務化”しない

ChatGPT活用の話をすると、現場では次のような摩擦が起きやすいです。

「生成AIは危険だから禁止すべき」派 vs 「自由に使わせて」派の対立
「プロンプト共有は恥ずかしい」などの心理抵抗
「結局レビューが増えるだけ」という疲労
「情報漏えいが怖い」から話が止まる

評価される導入は、ここで正論をぶつけて勝つことではありません。摩擦を減らし、合意できる範囲から始めることです。おすすめは、次の順番です。

Step1：“事故りにくい用途”だけ許可して小さく始める（要約、テスト観点草案、レビュー観点の洗い出しなど）
Step2：最小ルール（禁止事項＋採用前チェック）だけを合意する
Step3：守るほど楽になる仕組み（PRテンプレ、チェック欄、共有ページ）に組み込む
Step4：数値で効果検証し、徐々に範囲を広げる

最小ルールの作り方：3つだけでいい

標準化が成功するチームは、ルールを増やしません。最初は次の3つだけで十分です。

ルール1：入力してはいけない情報を明確化
例：顧客情報、個人情報、機密仕様、社外秘コード、認証情報、脆弱性の詳細など
ルール2：採用前チェックを固定（3点）
要件一致／境界条件／セキュリティ（この3点をPRテンプレで確認）
ルール3：最終責任は人間（AIは下書き）
「AIが言ったから」ではなく、採用理由を1行で残す

ここまでなら、反対派も賛成派も折り合いやすいラインです。ルールを増やしたくなったら、まずは運用で困った“実例”が出てから追加します。先に作り込むほど守られません。

仕組み化のコツ：PRテンプレに埋める（人に頼らない）

標準化で一番効くのは、「意識」ではなく「デフォルト」にすることです。個人の注意力に頼ると続きません。GitHub/GitLabのPRテンプレに以下を入れるだけで、効果が出やすくなります。

PRテンプレ例（コピペ用）

目的（KPI）

何を改善する変更か：例）リードタイム短縮 / 障害率低下 / 問い合わせ削減
成功指標（任意）：例）手戻り件数、失敗率、MTTR など

生成AIの利用（任意）

使った/使ってない：
使った場合：どの工程（要約/下書き/テスト観点/レビュー観点）：

採用前チェック（必須）

[ ] 要件一致（受け入れ条件に合う）
[ ] 境界条件（null/空/上限下限/例外/並行など）
[ ] セキュリティ（入力検証/権限/秘密情報/ログ）

補足

採用理由（1行でOK）：
リスクとガードレール（あれば）：

ポイントは、ChatGPTを使ったかどうかを問い詰めることではなく、品質と説明責任のチェックを“標準”にすることです。使った人だけが追加で責められる構造にすると反発が起きるので、「使っても使わなくても、品質チェックは同じ」という設計が重要です。

合意形成の進め方：会議で勝たず、実験で納得を作る

「生成AIを導入したい」と言うと、議論が理念戦になりがちです。ここで評価される動き方は、正論で押し切ることではなく、小さな実験で納得を作ることです。

提案の形：「まず2週間、事故りにくい用途だけで試して、レビュー指摘と手戻りが減るか見ませんか」
測る指標：レビュー指摘件数、再発指摘率、手戻り件数、PRの滞留時間
やめどき：「悪化したら撤回」もセットで言う（心理的安全性が上がる）

このやり方だと、反対派も「データで判断しよう」に乗りやすくなります。さらに、効果が出たときに評価されるのは、ChatGPTを上手く使った人ではなく、実験設計してチームを前に進めた人です。

NG集：評価を落とす“標準化の失敗パターン”

最後に、やりがちな失敗をあえて明確にします。これを避けるだけで、導入の成功率が上がります。

NG1：いきなり全面義務化（反発が起き、形骸化して終わる）
NG2：ルールを作り過ぎる（読まれない・守られない・運用されない）
NG3：使った人を責める構造（隠れて使うようになり、リスクが増える）
NG4：成果を測らない（“便利そう”で終わり、投資扱いされない）
NG5：セキュリティを曖昧にする（最終的に禁止に倒れやすい）

標準化のゴールは、ChatGPTを導入することではなく、「品質と説明責任を落とさずにスピードを上げる」ことです。ここまで整うと、ChatGPTを使えるだけの人ではなく、ChatGPTを“組織の成果に変換できる人”として評価されます。

KPI提案：チーム標準化を“評価される成果”にするKPI

KPI1：PRテンプレ遵守率：チェック欄が埋まっているPRの割合（まず80%を目標）
KPI2：再発指摘率：同種指摘の再発回数を月次で減らす（カテゴリ別に可視化）
KPI3：PR滞留時間：レビュー待ち時間の中央値を下げる（論点が揃うと改善しやすい）

これらは“個人のAIスキル”ではなく、“チームの再現性を上げた成果”として説明できるため、評価に直結しやすい指標です。

セクション5：評価に直結するアウトプットの作り方――「実績の見せ方」と「転職での語り方」で差がつく

ここまでで見えてきた通り、「ChatGPTを使える」だけでは評価が上がりません。評価されるのは、ChatGPTを“成果の拡張装置”として使い、品質・説明責任・運用を落とさずにチームへスケールさせられる人です。最後のセクションでは、その力を評価に直結するアウトプットとして形にする方法と、転職市場でも伝わる語り方（面接・職務経歴書）に落とし込みます。