エンジニアの価値が下がった？それでもソフトウェア市場は582億ドルへ突き進む：18億人が誰でもソフトウェアを作れる時代、AIはソフトウェア制作を次の成長分野に変えつつある

三、Software Creator：新しい役割の正式登場、その勢いはもはや軽視できない

上述の2組のデータを重ねて見ると、一つの新しい役割がすでに形作られていることが分かる。Software Creatorだ。彼らはソフトウェアを作るが、その仕事の仕方、ツール、成果物、そして責任は、私たちが慣れ親しんできたProgrammerとはまったく異なる。この役割は、ソフトウェア市場の次の段階における最大の原動力になりつつあり、その証拠はすでに各機関のデータに現れている。GitHubは1年で3,600万人の新規開発者を獲得し、そのうち約80%が最初の1週間でCopilotを使っている。Gartnerは2026年にローコードツール利用者の8割が正式なIT部門以外から来ると予測している。BLSは反復的なコーディング業務が自動化され、より高度な業務がソフトウェア開発者へ移行すると予測している。3つの機関、3つの角度から見えてくるのは、同じ一群の人々が流れ込んできているという事実だ。

これはYouTubeが映像産業にもたらした変化とよく似ている。カメラマン、編集者、ディレクターといった職業は依然として存在するが、映像市場を本当に10倍に押し広げたのは、以前は存在しなかった「Creator」という役割だった。Softwareもまったく同じ道をたどろうとしている。

Software CreatorとProgrammerの最も大きな違いを、私は5つのポイントに整理した。

第一に、出発点が違う。 Programmerの仕事は「仕様」から始まる。Software Creatorの仕事は「問題」から始まる。彼ら自身が、業務を理解し、日々その問題に悩まされている当事者なのだ。小売の運営責任者が作った補充ツールは、小売をまったく理解していないエンジニアが作ったものよりも、現場に即していることがある。なぜなら、どの数値列が本当に重要かを本人が知っているからだ。

第二に、中核となるツールが違う。 Programmerの中核能力は文法とアルゴリズムであり、Software Creatorの中核能力は「意図を明確に伝えること」と「Agentが正しくやったかどうかを判断すること」である。Anthropic Economic Indexによれば、Claude.ai上で「すべてをAIに任せる」会話の割合は27%から39%へと上昇しており、まさにこの働き方を物語っている。人はIntentとReviewを担当し、AgentはBuildを担当する。

第三に、成果物の単位が違う。 Programmerは「機能」を納品し、Software Creatorは「結果」を納品する。あるSalesが作ったLead App、あるイベントPMが作った受付ツール――その評価基準はただ一つ、今月の問題が解決されたかどうかだ。だからSoftware Creatorが作るソフトウェアは、ライフサイクルが非常に短くてもよく、場合によっては1回のイベント、1回のキャンペーンだけで役目を終えてもいい。

第四に、分布する位置が違う。 Programmerはおもにテック部門やソフトウェア企業に集中しているが、Software Creatorはマーケティング、運営、財務、営業、カスタマーサポートなど、反復業務があるあらゆる場所に散らばっている。Gartnerの「8割がIT部門以外」という数字は、まさにこのことを語っている。

第五に、責任の所在が違う。 コードがAIによって生成される時代になると、Software Creatorが本当に負うべき責任は、こう判断することになる。これはリリースしていいのか？データは正しく取得されているか？権限は正しく与えられているか？Stack Overflowの調査では、開発者の46%がAIの出力の正確性を信用していないという結果が出ている。これはまさに、この役割の価値がどこにあるかを物語っている。「ほぼ合っている」と「本当に合っている」の間には、業務を理解し、結果を読み解ける人間によるチェックが必要なのだ。

これら5つを合わせると、なぜ私がSoftware Creatorを独立した役割だと考え、ソフトウェア市場の次の段階における最大の原動力になると考えているかが分かる。彼らの数はプロの開発者よりも何倍も多く、あらゆる産業に散らばり、以前なら開発されることすらなかったソフトウェアを作っている。

四、人材は両極に集中し、真ん中が最も危険になる

私は、これから本当に価値を持つ技術人材を大まかに両極に分けて考えている。そして、その両極はまったく異なる姿をしている。

一方の極は非常に深い専門性を持つ人々だ。Database、Compiler、Operating System、モデル、GPU、Security、Distributed System、Infrastructureを本当に研究している人々である。AIは彼らの執筆を助けることができるが、世界がより多くのSoftware、より多くのAgent、より多くのAPIの上に構築されるようになると、本当に基盤を理解している人は逆に稀少になる。上の層が100倍に増えたとしても、一番下で基盤を築く人が同時に100倍に増えるわけではない。本当に優れた基盤系エンジニアは、より少数で、より高額で、よりレバレッジの効く存在になっていく。

もう一方の極はその正反対だ。ある領域に精通していて、かつ何でも少しずつできる人である。例えば広告業に携わる人が、出稿にも、メディアにも、営業にも、CRMにも、多少のデータにも精通し、APIも少し書け、プロンプトも扱え、UXも多少分かるとしよう。以前であれば彼は何でも触れるがプロダクトを作れなかった。しかし今はAI Agentが加わることで、広告業をまったく理解していないがコーディングの速いProgrammerよりも、「広告会社が本当に買うプロダクト」を作る力を持つかもしれない。

真ん中にある「仕様通りにコードを書く」という大きな仕事領域こそ、最も圧縮されやすい場所だ。

Stack Overflow 2025年開発者調査の数字は、なぜ「判断」が「生成」よりも価値を持つようになるのかを物語っている。

開発者の84%がAIツールを使用中、または使用予定（前年は76%）で、プロ開発者の51%は毎日使用している。しかし46%はAIの出力の正確性を信用しておらず、信用していると答えたのはわずか33%だった。66%は、AIが出すものは「ほぼ合っているが、本当には合っていない」ことが最大の不満だと答え、76%はデプロイと監視をAIに任せるつもりはないとしている。

Code Generationは急速にCommodity化しつつある。本当に難しいことは、判断、検証、アーキテクチャ、Domain Knowledge、責任の方へと移動している。