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

AotterがなぜずっとData LayerとApplication Layerに取り組んできたのか

ここまで来て、ようやくAotterの話にたどり着く。

これこそが、最近私たちのプロダクトがあちこちバラバラに見える理由であり、その根底にある本当に共通したロジックだ。Aotterがずっとやろうとしてきたことは、実はとてもシンプルだ。

価値創造にかかる時間を短縮すること。

以前、私たちがDataに取り組んだのは、データがあちこちに散らばっていて、見えず、整理に時間がかかっていたからであり、Data → Insight → Decision という流れを短縮しようとしていた。AIが登場したことで、このチェーンはさらに前方へと延びることができるようになった。

Idea → Data → Context → Logic → Application → Action → Value

このそれぞれの段階が、Agentによって加速され始めている。だから私たちが今特に力を入れているのは、途中で最も断絶しやすい2つの層だ。

Data Layerは、AIが会社で実際に何が起きているかを理解しているかどうかを解決する。 Application Layerは、AIが物事を理解した後、本当に「実行」できるかどうかを解決する。

もしSoftware Creatorが本当に「開発者」から「業務を理解するあらゆる人」へと拡張していくのであれば、プロダクト設計が想定するユーザー像も変わらなければならない。以前は「このAPIはエンジニアに理解できるか」と問うていたが、これからは「小売業に詳しい人が、Agentと一緒に小売の業務フローを作り上げられるか」を問わなければならない。以前は「このBackendはデプロイできるか」と問うていたが、これからは「このMarketing Managerが、自分が毎日繰り返している作業をApplicationに変えられるか」を問わなければならない。さらには「Agent自身がToolが足りないことに気づき、そのToolを自分で作れるか」まで問われることになる。

だから私たちが今作っているコラボレーションツール、Data Product、Application Infrastructure、そしてMantleのようなSaaSを含めて、狙っている市場はDeveloper Tool Marketよりもはるかに大きい。

Software Creator Infrastructure。

誰もがSoftware Creatorになりうる時代には、彼らが必要とするものは非常に具体的だ。Human、Agent、Data、Applicationが信頼できる形で協働できる一式のインフラであり、しかもそれを使うために3年もコンピューターサイエンスを学ぶ必要がない、というものだ。

これは「ソフトウェア企業」の定義そのものも書き換えることになるだろう。これから多くの企業のコアコンピタンスは、「我々には300人のエンジニアがいる」から、「我々の30人が300のAgentを指揮して、200のソフトウェアを社内外で同時に運用している」というものに変わっていくだろう。そのとき、企業にとって本当に重要な人材とは、ワークフローを深く理解し、顧客を深く理解し、産業を深く理解し、Dataを深く理解し、問題を定義する力に長け、システムの基盤を深く理解し、AIが本当に正しくやったかどうかを判断できる人である。Human ValueはProductionからJudgment × Domain × Architecture × Taste × Accountabilityへと移動していく。

私なりの小さな見解、まとめ

私見ではあるが、この5組のデータを重ね合わせると、私の見解は次の4つの文にまとめられる。

第一に、エンジニアは分裂し、ソフトウェアは爆発的に増え、Software Creatorが独立した役割になる。 純粋にCodingを実行するだけのProgrammerという役割は縮小していく。これはすでにBLSのデータが語っている。基盤系のEngineerはより稀少になり、より高額になる。あるVerticalに精通し、かつAgentを指揮できる人は、とてつもないレバレッジを持つようになる。元々はエンジニアでも何でもなかった人々が、初めてSoftware Economyに参加するようになる。プロのCoding人口の比率は下がり、Software Creationの人口は大幅に増える。この二つは同時に起きる。Software CreatorとProgrammerの違いは、出発点（問題 vs 仕様）、ツール（意図と判断 vs 文法）、成果物（結果 vs 機能）、位置（業務部門 vs IT）、そして責任（チェック vs 実装）にあり、この層が次の段階における最大の原動力になるだろう。

第二に、AIの一次効果は「エンジニアが1日に3倍のコードを書けるようになる」ことであり、二次効果は「元々ソフトウェアを作れなかった人がソフトウェアを作り始める」ことだ。そして最大の三次効果は「元々存在する価値すらなかったソフトウェアが、存在する価値を持ち始める」ことである。 社内で3日間しか使わないワークフロー、あるイベントで2日間だけ使う管理ツール、友人たちが夜に2時間だけ遊ぶゲーム、あるSalesが今月のあるキャンペーンのためだけに作ったLead App、あるレストランが自前で作ったシフトAgent。以前はこれらに市場は存在しなかった。開発コストが高すぎたからだ。ソフトウェアの限界生産コストがゼロに近づいていくと、これらすべてが姿を現すようになる。

第三に、Code GenerationはCommodity化し、お金は基盤インフラの層へと流れていく。 データ、権限、デプロイ、監視、プロトコル、プラットフォーム、そして「人とAgentがどう安全に同じソフトウェアを一緒に操作するか」。DORA、MCP、WebMCP、Anthropicの数字は、すべてこのことを語っている。

第四に、Aotterが位置しているのは、まさにこの層だ。 Dataから Applicationまでの距離を縮め、IdeaからValueまでの時間を縮める。そしてSoftware Creatorという人口が本当に爆発するのを待つ。

だから、もし誰かに「AIはソフトウェアエンジニアの市場を小さくするのか」と聞かれたら、私の答えはこうだ。一部のエンジニアの仕事は、確かに小さくなるだろう。しかしソフトウェアそのものは、人類史上最大の市場拡大の入口に立っている。

情報源

1. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Computer Programmers（2025–35 projections）：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/computer-programmers.htm
2. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Software Developers, Quality Assurance Analysts, and Testers：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/software-developers.htm
3. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Information Security Analysts：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/information-security-analysts.htm
4. U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections — Occupational projections and worker characteristics（Total, all occupations, 2025–35）：https://www.bls.gov/emp/tables/occupational-projections-and-characteristics.htm
5. SlashData, Developer Population（48.4M, Q3 2025）：https://www.slashdata.co/developer-population
6. SlashData, Global Developer Population Trends 2025：https://www.slashdata.co/post/global-developer-population-trends-2025-how-many-developers-are-there
7. GitHub, Octoverse 2025（2025/10/28）：https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/
8. Stack Overflow, 2025 Developer Survey — AI：https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
9. Gartner, Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies, Worldwide（2025/11/4）：https://www.gartner.com/en/documents/7146430
10. Gartner 新聞稿, Gartner Forecasts Worldwide Low-Code Development Technologies Market to Grow 20% in 2023（2022/12/13）：https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-12-13-gartner-forecasts-worldwide-low-code-development-technologies-market-to-grow-20-percent-in-2023
11. Google Cloud, Announcing the 2025 DORA Report — State of AI-assisted Software Development：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report
12. Model Context Protocol 公式ブログ, The 2026-07-28 Specification：https://blog.modelcontextprotocol.io/tags/protocol/
13. Chrome for Developers, WebMCP origin trial（2026/6/9）：https://developer.chrome.com/blog/ai-webmcp-origin-trial
14. WebMCP Explainer（webmachinelearning）：https://github.com/webmachinelearning/webmcp
15. Anthropic Economic Index, Uneven geographic and enterprise AI adoption（2025/9/15）：https://www.anthropic.com/news/economic-index-geography
16. a16z, Good news: AI Will Eat Application Software（2026/3/2）：https://a16z.com/good-news-ai-will-eat-application-software/
17. a16z, Cursor + SpaceXAI: the fastest iterating team wins（2026/8/14）：https://a16z.com/cursor-spacexai-the-fastest-iterating-team-wins/