「AIが発達したら、プログラマーは不要になる」
そんな話をよく聞きますよね。
「AIが全部やってくれるなら、今からプログラミング勉強しても意味ないのでは？」
そう思って、エンジニア転職を諦めようとしていませんか？
でも、現役エンジニアの僕から言わせてもらうとそれは大きな誤解です。
確かにAIは便利です。僕も毎日ChatGPTやGitHub Copilotを使っています。
でも、AIが発達すればするほど、「プログラムを理解している人」の価値が上がります。
この記事では、実際にAIを使いながら開発している僕が、
「AI時代でもプログラムの理解が必要な理由」と
「未経験から何を学ぶべきか」を本音で語ります。
現役エンジニアが実感するAIの現実
AIは便利だけど、そのまま使えることはほとんどない
僕は毎日、ChatGPTやGitHub Copilotを使ってコーディングしています。
私の所属する会社でもAI推進チームなるものが発足し、CursorというAIコードエディタを使って生産性や精度の効果検証を始めていて、AIの普及が広がってきている実感があります。
確かにAIは便利です。でも、実務でAIが書いたコードをそのまま使うことはほとんどありません。
理由は2つあります。
理由①：AIのソースコードが完璧だとは限らない
既存のソースコードに対して改修を入れる場合、実際にこんなことがありました：
- 既存メソッドがあるのに、重複して作ってしまう
- ソースコード全体の慣例を無視して作り始めてしまう
例えば、プロジェクト内で「日付のフォーマット」を統一するメソッドがすでにあるのに、AIは同じような機能を持つ新しいメソッドを作ってしまうことがあります。
プログラムの世界にはDRY原則（Don’t Repeat Yourself）というものがあります。
簡単に言うと「同じ処理を複数箇所に書くより、一つにまとめて使い回す方が効率的」という考え方です。
でも、AIはこの原則を無視してしまうことがあるんです。
なぜこんなことが起きるのか？
原因は2つあります：
- AIがまだ発展途上
- プロジェクト全体の構造を完璧に理解できない
- AIを使う側の能力不足（これが重要）
- 適切な指示ができていない
例えば、AIに「日付のフォーマットを統一するメソッドはこのクラスのここに書いてあるから、これを使って」と具体的に指示できていれば、AIは正しく対応してくれたはずです。
でも、そのためには「既存のコードがどうなっているか」を理解している必要があるんです。
つまり、プログラムの構成やソースコードの意味を理解していないと、AIにも適切に指示ができないということです。
だから、AIが主流になってもプログラミング能力は必須なんです。
理由②：AIに責任は取れない
もう一つ重要なポイントがあります。
AIが書いたコードで問題が起きた時、責任を取るのは人間です。
例えば：
- AIが書いたコードにバグがあって、システムがダウンしたら？
- AIが提案した設計にセキュリティの問題があったら？
- AIが生成したコードで、顧客データが漏洩したら？
責任を取るのは、AIではなく人間（エンジニア）です。
だから、AIが書いたコードを「そのまま使っていいか？」を判断する必要があります。
そのためには、プログラムの基礎知識が欠かせません。
AI時代の役割分担：AIは「実行者」、人間は「判断者」
AI時代になると、こんな役割分担になります：
| 役割 | AI | 人間 |
|---|---|---|
| バグ修正 | 修正案を提示 | 「その修正でいいか？」を判断 |
| システム設計 | 設計案を提示 | 「その設計でいいか？」を判断 |
| コード生成 | コードを書く | 「そのコードでいいか？」を判断 |
つまり、AIは「実行者」、人間は「判断者」になっていきます。
具体例：AIを使った開発の現場
実際の開発現場で起きた事例を、分かりやすく説明するとこんな感じです。
（エンジニアでない方向けには少し難しい内容かもしれませんが、勉強するとわかってきます！）
バグ修正の例
ステップ1：バグが発生
エラー: undefined method `name' for nil:NilClassユーザー名を表示しようとしたら、エラーが出てしまいました。
ステップ2：AIに相談
僕：「このエラーを修正して」
AI：「user.nameの前にuser.present?でチェックを入れましょう」
if user.present?
user.name
else
"ゲスト"
end確かにこれでエラーは出なくなります。
ステップ3：人間が判断
でも、ここで立ち止まって考えます。
僕：「ちょっと待って。そもそもuserがnilになってること自体が問題なのでは？」
→ 調査した結果、データベースのクエリが間違っていることが判明
僕：「AIの提案は対症療法。根本原因を直さないとダメだ…！」
→ クエリを修正
このように、AIは修正案を提示してくれますが、
「その修正でいいか？」「根本原因は何か？」を判断するのは人間です。
プログラムを理解していないと、こうした正しい判断ができません。
AI時代のエンジニアの価値は「判断力」
AI時代になると、エンジニアの価値は変わります。
従来のエンジニアの価値
❌ コードを速く書ける
❌ バグを速く直せる
❌ システムを速く作れる
→ これらはAIに代替される
AI時代のエンジニアの価値
✅ AIの提案が正しいか判断できる
✅ AIの設計が適切か判断できる
✅ AIのコードが安全か判断できる
→ これらはAIに代替されない
つまり、AI時代のエンジニアの価値は「判断力」です。
そのためには、プログラムの基礎をしっかり学ぶ必要があります。
「プログラムの理解」は一生モノのスキル
プログラミング言語（Ruby、Pythonなど）は、時代とともに変わります。
でも、「プログラムの基礎的な考え方」は変わりません。
例えば：
- 変数、関数、ループ、条件分岐
- オブジェクト指向、データ構造、アルゴリズム
一度「プログラムの理解」を身につければ、AIが進化しても対応できます。
逆に、基礎がないと、AIの進化についていけません。
未経験から何を学ぶべきか？
結論：まず「プログラムの基礎」を学ぶべき
僕の結論は、まずはプログラムの基礎を学ぶべきです。
理由
1. 基礎がないと、AIを使いこなせない
- AIが書いたコードが正しいか判断できない
- エラーが出た時に対処できない
- 「なぜそうなるのか」が理解できない
2. プログラムの基礎は汎用性が高い
- Webアプリ、スマホアプリ、業務システムなど、幅広く使える
- 転職先の選択肢が多い
3. AIの勉強は後からでもできる
- プログラムの基礎ができていれば、AIは独学でも学べる
- ChatGPTやGitHub Copilotは、使いながら覚えられる
僕の場合
僕はDMM WEBCAMPでプログラムの基礎（Ruby/Rails）を学びました。
当時（数年前）は、AIなんて話題にもなっていませんでした。
でも、プログラムの基礎を学んだおかげで、今AIを使いこなせています。
逆に、基礎がなかったら、AIが書いたコードの良し悪しも判断できなかったと思います。
DMM WEBCAMPで学んだこと
僕が実際にDMM WEBCAMPで学んだ内容を紹介します。
カリキュラム
- HTML / CSS / JavaScript（画面を作る）
- Ruby / Ruby on Rails（Webアプリの裏側を作る）
- AWS基礎（サーバー・インフラ）
- Git（ソースコード管理）
- チーム開発（実務を想定）
- ポートフォリオ作成（転職活動で有利）
良かった点
1. 質問し放題
- エラーで詰まっても、すぐに質問できる
- 独学だと挫折していたと思う
2. 転職サポート
- キャリアアドバイザーが面接対策してくれた
- 企業を紹介してくれた
- 応募10社→内定2社
3. チーム開発の経験
- 実務を想定した開発ができた
- Gitを使った共同開発
- 面接でかなり評価された
4. アトピー持ちにとってのメリット
- 服装自由（ゆったりした服でOK）
- オンライン対応（肌の状態が悪い日は家で学習）
- 人目を気にせず集中できた
悪かった点
1. 費用が高い
- 当時は50万円程支払いました…。
- ただし、今は給付金制度があるようです！
2. 学習量が多い
- 1日4〜6時間は勉強が必要
- 中途半端な気持ちだと挫折する
基礎をしっかり学んだおかげで、AI時代でも対応できています。
DMM WEBCAMP vs 生成AI CAMP、どっちを選ぶべき？
DMM WEBCAMP（Webアプリケーションコース）
特徴
- Ruby/Railsを中心としたWeb開発
- プログラムの基礎をしっかり学べる
- 転職保証あり（条件あり）
こんな人におすすめ
- 未経験からエンジニアに転職したい人
- プログラムの基礎をしっかり学びたい人
- 転職保証が欲しい人
DMM 生成AI CAMP（基礎マスターコース）
特徴
- 生成AI（ChatGPT等）の使い方を学ぶ
- プロンプトエンジニアリングに特化
- 短期集中型
こんな人におすすめ
- すでにプログラミングができる人
- AIを業務に活用したい人
- プロンプトエンジニアに興味がある人
比較表
| 項目 | DMM WEBCAMP | 生成AI CAMP |
|---|---|---|
| 対象者 | 未経験者 | 経験者 |
| 目的 | エンジニア転職 | スキルアップ |
| 転職保証 | あり（条件付き） | なし（要確認） |
| 学習内容 | プログラムの基礎 | AI活用 |
| おすすめ度 | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
未経験者は「DMM WEBCAMP」一択
未経験から始めるなら、DMM WEBCAMP（Webアプリケーションコース）を選ぶべきです。
理由
- プログラムの基礎を学べる
- AIを使いこなすには、基礎が必要
- 基礎がないと、AIの提案を判断できない
- 転職保証がある
- 未経験からの転職は不安
- 転職保証があれば安心
- AIは後から独学でも学べる
- 基礎ができていれば、AIは独学でも学べる
- ChatGPTやGitHub Copilotは、使いながら覚えられる
給付金制度について
DMM WEBCAMPでは、専門実践教育訓練給付金制度が使える場合があります。
これは厚生労働省の制度で、条件を満たせば受講費用の一部が給付される制度です。
僕が受講した時は…
当時は給付金制度を使わなかったので、約50万円払いました。
今は給付金制度が充実しているようなので、かなりお得になる可能性があります。
詳細は無料相談で確認を
給付金制度の詳細（対象条件、給付額など）は、DMM WEBCAMPの無料相談で確認してみてください。
自分が対象になるかどうか、具体的な費用がいくらになるかを教えてもらえます。
まとめ：AI時代だからこそ、プログラムの基礎を学ぼう
この記事のポイントをまとめます：
- AIは便利だけど、判断するのは人間
- AI時代のエンジニアの価値は「判断力」
- 未経験から始めるなら、まず「プログラムの基礎」を学ぶべき
僕はDMM WEBCAMPでプログラムの基礎を学び、今では在宅エンジニアとして快適に働けています。
アトピーでスーツ勤務が辛かった僕が在宅ワークを手に入れられたのは、プログラミングの基礎をしっかり学んだからです。
もしあなたが「AI時代のエンジニアになりたい」と思っているなら、まずは無料カウンセリングで相談してみませんか？
次のアクション：まずは無料カウンセリングで相談してみよう
DMM WEBCAMP（Webアプリケーションコース）
- 未経験からエンジニア転職を目指す人向け
- 転職保証あり（条件付き）
- 給付金制度が使える場合がある（詳細は無料相談で確認してください！）
僕が受けた時の感想：無理な勧誘は一切なく、自分に合っているか正直に教えてくれました。給付金制度の詳細も丁寧に説明してくれたので、興味があればまずは相談してみることをおすすめします。
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DMM 生成AI CAMP（基礎マスターコース）
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- すでにエンジニアとして働いている人向け
- AIを業務に活用したい人向け
このブログ「アトピーエンジニアの快適Lifeログ」では、アトピーと向き合いながら快適に働くための情報を発信しています。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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