システムエンジニアの仕事はAIでどう変わる？AIエンジニアとの違いと企業が整えるべき体制

システムエンジニアの仕事はAIでどう変わるのか

システムエンジニア（SE）とは、要件定義から設計、開発、テスト、運用保守まで、システム開発全体にかかわる技術者を指します。プログラマーが詳細設計書に基づいてコードを書くのに対し、SEは顧客へのヒアリングから設計、進捗管理まで幅広い工程を担当する点が特徴です。SIerや情報システム部門の中核を担う職種として、多くの企業で必要とされています。

AIの進化により、こうしたSEの業務のうち、仕様が明確な実装やテストなど定型的な部分は自動化が進んでいます。一方で、顧客の課題を整理し、システム全体を設計する力や、AIが生成した成果物を検証する判断力は、引き続き人が担う領域です。

そのため、システムエンジニアという職種そのものがなくなるというより、担う業務の重心が実装から上流工程へと移っていくと捉えるのが実態に近い見方だといえるでしょう。

システムエンジニアとAIエンジニアはどう違うのか

システムエンジニアとAIエンジニアは、名称が似ているため混同されがちですが、担当する業務や求められるスキルは異なります。ここでは、3つの観点から違いを整理します。

• 担当する業務範囲の違い
• 必要とされるスキルセットの違い
• AI時代に両者の役割が重なり合ってきている点

担当する業務範囲の違い

担当する業務範囲は、システムエンジニアとAIエンジニアを分ける最も基本的な違いです。システムエンジニアは業務システムやWebサービスなど幅広いシステムの要件定義から運用保守までを担当するのに対し、AIエンジニアはAI・機械学習モデルの開発とデータ分析を専門に担当します。

たとえば、在庫管理システムを開発する場合、システムエンジニアが全体の設計や既存システムとの連携を担い、そのなかで需要予測にAIを組み込む部分だけをAIエンジニアが担当するといった役割分担が一般的です。

必要とされるスキルセットの違い

必要とされるスキルセットも、両者で異なる傾向があります。システムエンジニアには、業務知識やプロジェクトマネジメント能力、幅広い技術領域への対応力が求められる一方、AIエンジニアには統計学や機械学習の理論、Pythonなどのデータ処理言語の知識が中心的なスキルとして求められます。

ただし、この境界は年々あいまいです。システムエンジニアであってもAIツールを活用する機会が増え、AIエンジニアであってもシステム全体への組み込みを理解する必要が出てきているためです。

AI時代に両者の役割が重なり合ってきている点

AI時代には、システムエンジニアとAIエンジニアの役割が重なり合う場面が増えています。生成AIツールの普及により、システムエンジニアもAIを活用した実装や検証をおこなう機会が増え、AIエンジニアもシステム全体の設計や運用を意識する必要が出てきました。

そのため、採用や育成の場面では、職種名だけで判断するのではなく、実際にどのような業務を任せたいのかを明確にしたうえで、求める人材像を定義することが重要です。

AIによってシステムエンジニアの業務はどう変わるか

システムエンジニアの業務のなかにも、AIによって変化が進んでいる領域があります。ここでは、代表的な3つの変化を紹介します。

• 定型的な実装・テスト業務は自動化が進む
• 要件定義・設計などの上流工程の重要性が高まる
• AIを使いこなすSEとそうでないSEの格差が広がる

定型的な実装・テスト業務は自動化が進む

定型的な実装・テスト業務は、システムエンジニアの業務のなかでもっとも自動化が進んでいる領域です。確定した設計書をもとにしたコード生成や、テストケースの作成といった作業を、AIが効率的に代行できるようになりました。

これにより、システムエンジニアがコーディングそのものに費やす時間は減り、生成された成果物を確認・修正する作業の比重が高まっています。

要件定義・設計などの上流工程の重要性が高まる

要件定義・設計などの上流工程は、実装業務の自動化が進むほど相対的に重要性が高まります。顧客の業務課題をヒアリングし、システム全体の構成を考える力は、AIでは代替しにくい領域として残るためです。

そのため、これまで実装力を中心に評価されてきたシステムエンジニアほど、上流工程への対応力を伸ばす必要性が高まっています。

AIを使いこなすSEとそうでないSEの格差が広がる

AIを使いこなすシステムエンジニアと、そうでないシステムエンジニアの間では、生産性の格差が広がりつつあります。同じ実装作業でも、AIツールを効果的に使えるかどうかで、かかる時間や成果物の質に差が出るようになったためです。

企業にとっても、既存のシステムエンジニアがAIツールをどの程度使いこなせているかは、今後の生産性を左右する重要な観点になります。

企業がAI時代に整えるべきSEの体制・育成方針

企業側はシステムエンジニアとAIエンジニアの違いを踏まえたうえで、AIを活用できる体制づくりを進めなければなりません。企業がAI時代に向けて、SEをどう活用すればいいのか、体制や教育方針のポイントを紹介します。

• 既存SEのAI活用スキルを底上げする
• SEとAIエンジニア、どちらを採用・確保すべきかを見極める
• 外部パートナーとの役割分担も選択肢に入れる

既存SEのAI活用スキルを底上げする

既存のシステムエンジニアのAI活用スキルを底上げすることは、体制づくりの第一歩です。新たにAIエンジニアを採用しなくても、既存のシステムエンジニアがAIツールを使いこなせるようになれば、多くの業務は効率化できます。

社内での勉強会やハンズオン研修を通じて、AIツールを実務に取り入れる文化を根づかせていきましょう。

SEとAIエンジニア、どちらを採用・確保すべきかを見極める

SEとAIエンジニアのどちらを採用・確保すべきかは、自社が取り組みたい内容によって見極めましょう。業務システム全体の刷新や既存システムの保守が中心であればシステムエンジニア、AI・機械学習を活用した新規サービス開発が中心であればAIエンジニアの確保を優先します。

両方の要素が必要な場合は、システムエンジニアを中心に据えつつ、AI専門人材を部分的に確保する体制も検討してください。

外部パートナーとの役割分担も選択肢に入れる

外部パートナーとの役割分担も、体制づくりの選択肢に入れておきましょう。自社にシステムエンジニアやAIエンジニアを十分に確保できない場合でも、外部の開発会社と連携すれば、必要な体制を補えます。

SIerやシステムインテグレーターとの連携については、「システムインテグレーターとは？意味やベンダーとの違いをわかりやすく説明」でも解説しています。AI技術の分野そのものについて詳しく知りたい場合は、「AIエンジニアリングとは？従来のAI開発との違いと企業が取り組む領域を解説」も参考にしてください。

システムエンジニアとAIに関するよくある質問

システムエンジニアとAIについて、企業のご担当者からよく寄せられる質問をまとめました。自社の採用・育成方針を検討する際の材料としてお役立てください。

システムエンジニアの仕事は本当になくなりませんか

システムエンジニアの仕事は、AIによってなくなるとは考えにくいです。定型的な実装作業は自動化が進みますが、要件定義や設計といった上流工程、AIの成果物を検証する判断力は、引き続き人が担う領域として残ります。

システムエンジニアとAIエンジニア、どちらを採用すべきですか

システムエンジニアとAIエンジニアのどちらを採用すべきかは、自社が取り組みたい業務内容によって異なります。業務システム全体の開発や保守が中心であればシステムエンジニア、AI・機械学習を活用したサービス開発が中心であればAIエンジニアの採用を検討しましょう。

未経験からシステムエンジニアを目指す場合、AIの影響をどう考えればよいですか

未経験からシステムエンジニアを目指す場合も、AIの影響を過度に心配する必要はありません。基礎的な実装力を身につけたうえで、AIツールを積極的に活用する姿勢を持てば、AI時代のシステムエンジニアとして活躍できる可能性は十分にあるでしょう。

まとめ

システムエンジニアの仕事は、AIによる定型業務の自動化が進む一方で、職種そのものがなくなるとは考えにくい状況です。システムエンジニアの業務の重心は、実装作業から上流工程へと移りつつあるためです。誰でもできる定型的な業務はAIに、人にしかできない判断やコンプライアンスのチェックなどはエンジニアにと役割が分担されると考えましょう。

また、そもそもシステムエンジニアとAIエンジニアは、業務範囲や求められるスキルが異なる別の職種です。自社が取り組みたい内容を踏まえて、どちらの人材を確保すべきかを見極め、既存社員のAI活用スキルの底上げや、外部パートナーとの役割分担もあわせて検討する必要があります。

自社だけでの判断が難しい場合は、システム開発とAI活用の両方に知見をもつパートナーに相談しながら、AI時代のシステムエンジニア体制をかなえましょう。