生成AIの普及で「エンジニアの市場価値は上がる人と下がる人が二極化する」と言われるようになりました。実際、AI関連求人は拡大しており、AIに関わる求人は2017年度比でエンジニア系職種が約6.6倍というデータも出ています。[出典：インディードリクルートパートナーズ 2025年7月24日]
一方で、生成AIに“仕事を奪われる”のではなく、生成AIで「生産性が上がる前提の働き方」に適応できない人から相対的に評価が落ちるのが現実です。この記事では「生成AI エンジニア 市場価値」を軸に、市場価値が下がりやすい特徴と、今日から取れる具体策・KPIを、実務で使えるレベルに落とし込みます。
生成AIで市場価値が下がるのは「技術力不足」より「仕事の定義ズレ」
生成AI時代の市場価値低下は、単純に「コードが書けない」では説明できません。むしろ、仕事の定義が変わる中で“価値が出るポイント”を取り違えることが原因になりやすいです。世界経済フォーラムは、2030年までに労働市場で求められる主要スキルのうち39%が変化すると示しており、継続学習・リスキリングの重要性が強調されています。[出典：WEF Future of Jobs Report 2025（2025年1月）]
また経済産業省は、生成AI時代のDX推進人材に「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」が求められると整理しています。これはエンジニアでも同じで、単に実装するだけでなく、何を作るべきか・何を捨てるべきかを判断できる人が強くなります。[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）」]
実例：同じ“AI活用”でも評価が分かれたケース
たとえば社内に「生成AIでコーディングを速くする」取り組みが入ったとき、Aさんは“生成AIに丸投げして動いたらOK”で進め、レビューでバグ・仕様漏れが増えました。一方Bさんは、要件→リスク→テスト観点を先に整理し、生成AIを「下書き生成」と「抜け漏れ検知」に使い分け、リードタイム短縮と品質維持を両立。結果、同じ実装量でもBさんの評価が上がりました（※個人が特定されないよう一部改変）。
KPI提案：価値ズレを防ぐ“判断の可視化”
- 毎週1回「生成AIを使った成果」を1行で記録（例：実装時間30%短縮、障害0件）
- 設計・判断に関するアウトプットを週1本残す（ADR、設計メモ、テスト観点など）
- 生成AIの出力を採用する前に“根拠チェック”を必ず3点（要件一致、境界条件、セキュリティ）
市場価値が下がるエンジニアの特徴7つ
AI関連求人が増える局面でも、市場価値が下がる人は一定数出ます。背景には「AIが価値を生む領域が広がり、同じ時間で生み出せる成果の基準が上がる」ことがあります。マッキンゼーは生成AIが労働生産性を押し上げ得るとし、採用側が“生産性前提の働き方”を求める流れを後押ししています。[出典：McKinsey “The economic potential of generative AI”]
特徴1〜3：作業者ポジション固定（言われた実装だけ／目的不在／品質を説明できない）
特徴1：言われた実装だけで価値を作る（課題の再定義ができない）
特徴2：目的より手段が先（新技術導入がゴール）
特徴3：品質を言語化できない（テスト戦略・SLO・リスク説明が弱い）
実例：「生成AIで爆速開発」を掲げたチームで、タスク消化が速い人より、要件の穴を先に埋めて手戻りを減らす人が評価され、昇格したケースは珍しくありません。
KPI提案：
- 週次で「手戻り件数」「レビュー指摘件数」をトラッキングし、改善施策を1つ打つ
- 要件確認の質問を毎案件3つ以上投げる（曖昧さの削減）
特徴4〜7：AIを“使えない/使わない”より危険な4タイプ
特徴4：AIの出力を鵜呑みにする（検証せずに採用）
特徴5：プロンプトだけ上手くて実務に繋がらない（評価指標がない）
特徴6：学びが点在して体系化できない（再現性がない）
特徴7：ドメイン理解が浅い（業務の制約・法務・運用を知らない）
実例：生成AI導入プロジェクトで、PoCは早いが本番運用で事故が増える人と、「評価指標（正確性/再現性/コスト）を決めて改善ループを回せる人」で、信頼と裁量が大きく分かれます。
KPI提案：
- 生成AI利用の“評価指標”を必ず設定（例：正答率、再現率、レビュー修正率、コスト/1件）
- 週1で「学んだこと→チームに共有」1本（Notion/社内Wiki）
市場価値を上げるエンジニアがやっている“3つのレイヤー”
市場価値を上げる鍵は、生成AIを「道具」として使いながら、価値の出どころを上流（課題設定）と下流（運用・改善）に広げることです。経産省が示すように、生成AI時代は“問い・仮説検証・評価と選択”が重要になります。[出典：経産省 2024]
レイヤー1：課題設定（問いを立てる）レイヤーを持つ
強い人は「何を作るか」ではなく「何を解くか」から入ります。要件を分解し、価値指標（売上、CV、稼働削減、障害率）に繋げて設計できると、AIが実装を速めても価値は下がりません。
実例：同じチャットボットでも、FAQ置き換えで終わる人と、問い合わせ分類・有人エスカレーション・学習データ改善まで設計して“コスト削減KPI”を達成する人で、評価が変わります。
KPI提案：
- 毎案件「価値指標を1つ」決めて合意（例：応答時間、問い合わせ削減率）
- 要件を「Must/Should/Could」で仕分けし、捨てる判断を明文化
レイヤー2：検証と評価（AIの品質を担保する）レイヤーを持つ
生成AIは便利ですが、出力の正確性・偏り・再現性が課題になります。だからこそ、評価設計（テストセット、観点、監視）を持てる人は強いです。これはLLMに限らず、ソフトウェア品質の延長線にあります。
実例：「プロンプト改善」だけでなく、失敗例の収集→評価データ更新→ガードレール設計（禁止ワード、参照元明示）まで回すと、プロダクトとして成立しやすくなります。
KPI提案：
- 評価用のテストケースを最低30件作成し、週次で更新
- リリース後の「誤回答率」「手戻り率」をモニタし、改善サイクルを回す
90日で差がつく：生成AI時代のキャリアKPIと実行ロードマップ
「何を学べばいいか分からない」状態を抜けるには、期間を切ってKPIで進めるのが最短です。スキル変化が加速する中、継続的な学びが重要だという指摘は国際レポートでも繰り返されています。[出典：WEF 2025]
0〜30日：業務に生成AIを“安全に組み込む”
- KPI：週3回、生成AI活用で短縮できた時間を記録（合計3時間以上を目標）
- KPI：AI出力の検証チェックリストを作り、毎回適用（3項目固定）
- 成果物：自分用の「プロンプト&レビュー観点集」
実例：まずは議事録整理、テストケース草案、コードレビューの観点抽出など“事故りにくい領域”から入ると定着が早いです。
31〜60日：設計・評価のアウトプットを作る
- KPI：ADR/設計メモを月2本公開（社内Wikiでも可）
- KPI：レビューでの指摘再発率を20%下げる（観点の仕組み化）
- 成果物：小さな改善を1本リリース（監視・テスト自動化・運用改善でもOK）
実例：AI活用より「判断と品質の再現性」を見せられると、評価が上がりやすいです。
61〜90日：プロダクト価値に直結する「運用・改善ループ」を回す
61日目以降は「AIを使える」「設計できる」だけで終わらせず、運用で価値を出し続ける人に寄せます。生成AIは導入よりも、リリース後の改善（評価データ更新、ガードレール、監視、コスト最適化）で差がつくためです。世界経済フォーラムもスキル変化の加速と継続的な学びの重要性を示しており、学習を成果に結び付ける“改善サイクル”が競争力になります。[出典：WEF Future of Jobs Report 2025]
- KPI：生成AI利用機能（またはAI支援プロセス）の品質指標を1つ置き、週次で改善（例：誤回答率、レビュー修正率、手戻り率、障害件数）
- KPI：運用KPIを1つ置き、週次で改善（例：応答時間、問い合わせ削減率、開発リードタイム、MTTR、SLO達成率）
- KPI：コスト最適化の指標を1つ置く（例：1リクエストあたりコスト、トークン消費量、キャッシュヒット率）
- 成果物：「評価→改善→再評価」を回した証拠として、週次レポート（1枚）か改善ログ（Notion/社内Wiki）を4回分残す
- 成果物：チームに共有できる「ガードレール設計」（禁止パターン、例外処理、参照元明示、権限・監査）を1つ作る
実例：社内の生成AI活用で、最初は「プロンプトの工夫」で精度が上がっても、運用が始まると“誤回答の再発”や“想定外入力”が増えがちです。ここで、失敗例を収集→評価データに反映→ガードレール追加→監視強化、というループを回せる人は「任せられる人」になり、役割と市場価値が上がりやすくなります（※個人が特定されないよう一部改変）。
行動チェック（61〜90日の型）：迷ったらこの順で固定すると早いです。
- ① 失敗例を10件集める（ログ/レビュー指摘/問い合わせ）
- ② 失敗を3分類する（要件不一致／境界条件／セキュリティ・ガバナンス）
- ③ 予防策を1つ実装する（テストケース追加、入力制限、参照元表示、監視アラート）
- ④ 1週間後にKPIで効果測定し、次の失敗へ回す
まとめ：下がる特徴を避ければ、市場価値は“守る”から“上げる”へ変えられる
生成AI時代に市場価値が下がるのは、技術が足りないというより「価値の出る場所」を見誤ることが原因になりがちです。AI関連求人が伸びるほど、実装スピードは前提になり、課題設定・評価・運用まで含めて価値を出せる人が強くなります。[出典：インディードリクルートパートナーズ 2025 / WEF 2025 / 経産省 2024]
明日からできる3アクション
- アクション1：今の業務で「AIに任せる部分」と「自分が判断する部分」を分け、判断ログを残す
- アクション2：生成AIの出力を採用する前に、検証チェック（要件一致/境界条件/セキュリティ）を固定化する
- アクション3：30日で1つ、設計・評価・運用のアウトプット（ADR/テスト観点/監視）を公開する
【参考】
[出典：インディードリクルートパートナーズ「AI関連求人は2017年度比で約6.6倍に拡大」（2025年7月24日）]
[出典：世界経済フォーラム The Future of Jobs Report 2025（2025年1月）]
[出典：経済産業省「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）」（2024年6月28日）]
[出典：McKinsey “The economic potential of generative AI”]
