生成AIでシステムエンジニアの仕事が変わる！「AIに任せたいこと」「人間がやるべきこと」

「生成AIの普及で、システムエンジニアの仕事はAIに奪われるのでは？」と不安を感じている方もいるでしょう。確かに、コーディングやテストなど、一部の定型業務ではAIの活用が進んでいます。

しかし、システムエンジニアの仕事が全てAIに代替されるわけではありません。今回は、「生成AIに任せる仕事」と「システムエンジニアが強みを発揮する仕事」の2つの軸に分けて解説します。

生成AIを活用できる仕事

・定型コーディング

決まったルールに沿って行う定型的なコーディングは、生成AIが得意とする作業のひとつです。データベースへの接続や基本的なAPIの実装など、定型的な処理であれば、AIが短時間でコーディングできます。

・基本的なテスト

単体テストや結合テストのテストケース作成、実行、結果の確認といった基本的なテストも、生成AIが担えるようになっています。AIは過去のバグのデータやトラブルの履歴などを活用し、人間が気付きにくい不具合の発見も行えます。

・マニュアルやドキュメント作成

マニュアルや仕様書などのドキュメント作成も、生成AIの活用が浸透しつつあります。AIの強みは、ソースコードを解析して自然な文章を作成できることと、全体をロジカルに捉えて矛盾や曖昧さを排除できることです。翻訳にも対応できることから、多言語のドキュメント作成にも活用されています。

・システム監視・障害の初期対応

システム監視や障害発生時の初期対応でも、生成AIの活用が進んでいます。AIはシステムのログやパフォーマンスデータを常時監視し、異常の兆候を検知するとアラートを通知します。また、過去の障害対応のデータをもとに、発生した問題への対処方法を提示します。

・データ入力

マスターデータの登録やデータ移行、フォーマット変換などの定型作業も、生成AIとRPAを組み合わせる自動化が進んでいます。定期的なレポート作成もAIが対応できるため、手作業によるデータ入力は減っています。

技術者の強みを発揮できる仕事

・ヒアリング・要件定義業務

ヒアリングや要件定義は、生成AIには限界があります。顧客との対話を通じて、本当に求めていることや課題を整理するプロセスは、プロジェクトマネージャーやエンジニアの重要な役割です。

AIは言葉を理解できますが、表情や声のトーンから相手の意図をくみ取ることはできません。そのため、信頼関係を築きながら本音を引き出すコミュニケーションにAIを活用することはできないでしょう。

ただし、要求仕様や要件定義の取りまとめやチェックは、生成AIの活用が進むものと思われます。ここでも、プロジェクトマネージャーのAIに対するディレクションが重要になります。

・マネジメント

開発現場では、仕様変更やメンバーの離脱など、予定どおりに進まない場面が少なくありません。状況に合わせてタスクを見直すプロジェクトマネジメントは、システムエンジニアの重要な役割です。他部署との調整や交渉を行い、関係者の合意を得ながら進める業務も人間が担います。

・現場の状況を踏まえた課題発見

データだけでは見えない課題の発見も、システムエンジニアの重要な役割です。データ入力の非効率が問題になっていた場合に、その原因となると現場独自の業務の進め方、部門間の情報共有など、さまざまな可能性があります。

そのため、クライアントへのヒアリングだけでなく、実際の現場で業務の流れを確認しながら実態を把握できる人材は欠かせません。AIは問題点を示せますが、現場の状況や人間関係を踏まえて課題を整理するのは難しいでしょう。

・顧客ニーズに応じた設計

システム設計では、企業の組織体制や業務の進め方に合わせた設計が求められます。企業の意思決定の流れが違えば、承認などのフローの設計も変わります。将来を見据えて拡張性を持たせる判断も、企業への理解が必要です。技術とビジネスの両方を考慮した最適な設計は、システムエンジニアが担う重要な役割です。

・トラブル時のジャッジ

システム開発では、計画どおりに進まないトラブルが発生するケースがあります。前例のないシステム障害や複雑な問題の場合、AIは過去の事例をもとに解決策を提示できますが、最終的な判断はできません。

こうした場面で、限られた情報から状況を整理し、技術的な知識や経験をもとに対応を決めることがシステムエンジニアの役割です。関係者と調整し、リスクの少ない対応を判断するのもシステムエンジニアの仕事です。

システムエンジニアとして活躍したいならソルクシーズに注目

AIを活用する時代だからこそ、システムエンジニアには人にしかできないスキルが求められます。ソルクシーズのシステム開発やインフラ構築のプロジェクトは、人間に求められる役割と生成AIの活用による効率化を両面で考えながら推進しています。

近年は生成AIを活用したサービスの提供も行っており、その代表例が、企業向け生成AIサービス「SOLAI（ソライ）」です。

SOLAIは2026年4月に提供を開始し、同年8月にはSaaS版の提供も始まりました。AWS上のセキュアな環境でデータを厳重に管理し、入力した内容をAIの学習に利用しない設計により、企業の機密情報を守りながら利用できます。

生成AIチャットと社内文書を検索・参照できるRAG機能に絞ったシンプルな設計で、導入前のヒアリングから初期設定、社員向けセミナーや勉強会まで、追加費用なしで定着支援に伴走してもらえる点が特徴です。

また、グループ企業のエクスモーションが手がける「CoBrain（コブレイン）」は、要件定義書の作成とレビューを生成AIが支援するサービスです。要件定義の手法に関する知識やノウハウが乏しくても、AIが要求の言語化や文書の構造化を後押しし、要件定義書の作成にかかる時間を大幅に短縮することができます。

顧客に対するヒアリングや要件定義のプロセスは今後も技術者に求められる役割ですが、CoBrainのようなツールを活用すれば、エンジニアは資料作成の負担を減らし、顧客との対話やプロジェクトマネジメントにより多くの時間を割けるようになります。

このように、ソルクシーズグループでは生成AIをシステム開発の現場に取り入れながら、エンジニアが力を発揮できる環境づくりを進めています。生成AIの実践的な活用ノウハウを身につけながらシステムエンジニアとしてのキャリアを積みたい方は、ぜひソルクシーズのキャリア採用サイトをご覧ください。