弊社では長年、50代以上のベテランエンジニアの方々に向けて、主にレガシィ系のシステム案件をご紹介してきました。
COBOLやPL/1、汎用機アセンブラなど、いわゆる“昔ながら”の技術に精通した方々が活躍できる場を探すことが、私たちの強みでもありました。
ところが最近、案件の条件と応募者のスキル・年齢が噛み合わないケースが増えてきたように感じています。
数年前までは、「この方ならこの案件に合いそうだな」と思えるものが少ないなりにもあったのですが、正直なところ、今はその“合いそうな案件”自体が”見つからない”印象です。
そこで今回、弊社に届いた案件の傾向を少し調べてみることにしました。
調査対象は、2023年と2025年の7月・8月に弊社に届いた案件のうち、年齢に関する記載があるものに絞りました。
（※年齢記載のない案件は「年齢不問」とは限らないどころか、確認すると年齢制限されてたりする事例が多いので、今回は除外しています）
結果として、50代後半〜60代向けの案件は、件数・比率ともに減少傾向にあることがわかります。
– 50代後半以降＋年齢不問の案件数は、2023年比で2025年は約14％減
– 60代＋年齢不問に絞ると、約36％減
– 全体に占める割合も、5.0％ → 4.6％と微減
つまり、ベテラン層向けの案件は確実に“狭き門”になってきているようです。
次に、これらの案件の技術内容を見てみました。
2023年時点では、COBOLやPL/1などのレガシィ言語が約44％を占めていましたが、2025年には15％弱まで減少。
一方で、Javaなどのオープン系言語が約40％を占めるまでに増加しています。
基盤についても同様で、オープン系の割合が増えており、汎用機基盤も一部増加しています。
これは、マイグレーション案件が増えていることの表れかもしれません。
案件の技術的なシフトに伴い、求められるスキルにも変化が出てきています。
レガシィ系の案件であっても、単に言語が使えるだけでは足りず、業務知識やマイグレーション経験、ツールの習熟度、リーダー経験などの“プラスα”が求められるようになっています。
これはオープン系の案件でも同様で、「Javaが書ける」だけでは通用しません。
フレームワークの理解、業務スキル、チームリードの経験など、より総合的なスキルセットが必要です。
案件に参画できるかどうかは、プロジェクトの要求とどれだけスキル・経験がマッチしているかが鍵になります。
とはいえ、これは「過去どんなプロジェクトに関われたか」という“運”の要素も大きく、事前に対策を打つのが難しい面もあります。
だからこそ、参画したプロジェクトで新しい環境やツールに出会ったときには、積極的にスキルを身につけておく姿勢が大切だと感じています。
現在、オープン系言語案件の約7割はJavaが中心ですが、今後はAIを活用した「バイブコーディング」のような開発スタイルが主流になる可能性もあります。
そうなると、言語スキル以上に、生成ツールの活用力や設計力といった“抽象度の高いスキル”が求められるようになるかもしれません。
もしかすると、「過去の経験だけでは案件にありつけない時代」に突入しているのかもしれません。
技術の変化にどう適応していくかが、今後のキャリアを左右する大きな要素になっていくでしょう。
弊社としても、こうした傾向を定期的に把握しながら、ベテランエンジニアの皆様に向けた情報提供を続けていきたいと思っています。
私は60代のシステムエンジニアである。
新しいシステムを作るには新たな言語やフレームワーク、クラウド環境等を利用せざるを得ない。
システム開発ではChatGPT（無料版）を主に使っているが,
このChatGPTの能力が日々どんどん高くなってきているのを感じる。
おかげでシステム開発の生産性はかなりあがってきているのではないだろうか.
ChatGPT出始めのころは、こんなコード作ってと上げても、
誤ったコードも何回か見られ、回答を取捨選択して使っていたが、
最近は誤りがほとんど無くなり、ChatGPTを聞いて出た回答をそのまま使えるようになってきている。
当初はChatGPTの学習も1年前までの内容だとも言われたが,
最近は最新の情報もと聞くと最近の情報を検索して合わせてひっぱり出してくる。
高校生くらいの知能かなと感じながら最初は使っていたが,今では、なんでも知っている博士ぐらいになっており、今の私のシステム開発においてなくてはならない存在になってきている。
コード作成はもとより、リファクタリングもクラス設計もテスト仕様も回答が瞬時で出てきてしまうのである。
このレベルで生成ＡＩが進化していくと、そのうちシステム作るのに
コーディングそのものの必要性が無くなるのではないかとときどき感じてしまう。
確かに今の生成ＡＩは、質問→回答の単発のやりとりが殆どで、
どんな質問にもなんとか回答を出す。複雑な問題の場合は、
こちらが分解して順に聞いていく必要があるが、
そのうち複雑な問題をＡＩが分解して、生成ＡＩが質問、
こちらが回答しながら最終回答に至るキャッチボール方式になると、
飛躍的にシステム開発能力はあがっていくだろう。
作りたい画面を絵に書いて読ませるとHTMLで作ってくれる機能もあるようである。
そのうち要件を聞いて設計、コーディング、テスト、デブロイまでをＡＩでやる
時代になるようにも感ずる。
実際そうしたエージェントもすでに生まれているようだ。
こうなるとエンジニアでなくてもアプリをどんどん作れる時期が来るのかも知れない
そのうちシステムエンジニアって何？という死後になる時代が訪れるのでろうか
調査によると生成ＡＩはスキルの高い人より低い人の能力をあげていくらしい。
確かに私も新言語でのアプリ開発で、主に言語の使い方・適用方法がわからないときに活用している。
おかげで今までは修正・テスト・デバッグしながら回答にたどり着くという行為がかなり削減されている。回り道をしなくても即回答にたどり着くことが増えた。
生成ＡＩを使ってアプリ開発してみると今後プログラマーやエンジニアの役割も変化していくのではないかと実感させられる。
今までは言語やツールを良く知っていて生産性が高いプログラマが重宝されてきたが、
ＡＩでの開発下ではコードを自ら作る必要はなく、顧客の要件を分解して、
適切なコードをＡＩに生み出させるインタープリターみたいな役割に変化していくのかも知れない。
単なる”コーダ”はいらなくなっていくのかも知れない。
生成ＡＩが今後進化して、どこまでエンジニアの役割を代替できるようになるかは、
日々進歩が激しすぎて正直わからない。
ＡＩは仕事を奪うと言われてきたが、これもひとつ確かであろう。
おそらくエンジニアのある作業は、軽減、削減されていくだろう。
そうなるのであれば、ＡＩをどう当てはめて、効率よくできるか、
逆に自分はどこを補ってＡＩのアウトプットの質を高められるのか
考えたほうがよさそうだ
まずはＡＩを上手く活用することだと思う。
もちろんChatGPTの回答は100点満点ではない。
誤った回答や、意図していない回答を出すこともある。
AIは質問に応じてコードを書いてくれる。
そのコードに対してテストコード書いてと言えばいくらでも書いてくれるだろう。
でも、安直にそのコードを大量に丸のみして、テストしました
なんて体で、人間がテストしたみたら上手くいかなかったときを想像すると
恐ろしくなる。上手くいかなくなったとわかればまだいいのだが･･･
大量にコードを自動で作らせることができるだけに、
諸刃の剣になる案件も出てくるだろう。
あくまでも、システムを作り・活用するのは人間、
課題やビジネスロジックを理解し、ＡＩに指示するのは人間で、
生成ＡＩが出した回答を評価し、適用していいかどうか、
さらに質問をつづけるかどうかの判断もあくまでも人だ。
やはりシステム開発では「どんなシステム作るべきか」を考えることが大事で、
それは経験を積んだエンジニアのみが出来るともいえる。
要件を整理し、AIにうまく指示を出せる人間が今後必要で、
「手を動かすプログラマー」から「AIを使いこなすエンジニア」
へシフトしていくのではないかと思う。
やはり経験が必要で、そこにＡＩの能力をプラスしていく時代になっていくのではないかと思う
参考文献 「生成ＡＩで世界はこう変わる」 今井翔太著 ＳＢ新書
TOP画像はBingで作成しました。
企業でシステムエンジニアとして活躍してきたミドル・シニアの方々に、従来の枠にとらわれることなく、新た働き方を提案し、企業で培ったスキルを新たな発展に挑む企業のシステム開発に生かすことができたら・・
弊社はそんなシニアエンジニア向けのハイスキルマーケットの創設を目標にブレインソーシングというサービスを立ち上げました。
ブレインソーシングは、ミドル・シニアが、自分のスキルを活かしながら長く、「自分らしく」働けるよう支援していくサービスです。
プレイングソーシング事業では、まずレガシィ技術やPMOに特化したＩＴ人材の紹介事業を中心に行っています。
ＩＴ人材不足の切り札であるシニア活用を事業として展開し、「100年人生」に向けた社会の実現目指し、サービスを提供していきます。
