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

投資家はもうソフトウェア産業にリソースを注ぎ込むつもりがないのだろうか？これは実は大きな疑問符である。市場そのものに視点を戻してみると、プログラマーの求人は今後10年で7%減少すると予測されている一方で、ソフトウェアを作る人口は1年で3,600万人も急増している。つまり実際のところ、AIが押し下げているのは「コードを書く」ことの価格であり、押し広げているのはソフトウェア市場全体なのだ。

私見だが、ソフトウェア市場は史上最大の拡大を経験しつつあり、その拡大の原動力はちょうどエンジニアを不安にさせているもの、つまり「AIがプログラムを書けるようになった」ことにある。AIはかつてデジタル環境に必要だった専門的な言語を、人間の普通の口語に変え、二つの種（人間とデジタルインテリジェンス）の間のコミュニケーション時間を加速させた。

先に結論を述べておこう。米国労働統計局は、今後10年で「プログラマー」という職業が7%減少すると予測している。しかし事実として、同じ時期にGitHubでは1年で3,600万人以上の開発者が新たに加わり、Gartnerはローコード開発技術市場が2029年に582億ドルに達すると予測している。この3つの数字を並べると、同じひとつのことを語っている。プログラミングの入門が安く簡単になったので、ソフトウェアが増え、ソフトウェアを作る人も増えた。 エンジニアのある種の仕事は消えるが、ソフトウェア市場は何倍にも膨れ上がるのだ。

創業以来、いやそれよりもっと前、1995年に子供の頃に初めて1行のHTMLコードを書いたときから、私が認識している世界は常に加速する世界だった。コンピューターは、過去の人類の情報伝達手段と本質的には変わらない。ただ、できることが非常に多いだけだ。ラジオ、テレビ、あるいは映画のようなコンテンツを運ぶメディアと同じで、より速い速度で、より多くの人に届き、より多くの機能を持つことができる、という点が異なるだけである。

2013年にAotterを創業したばかりの頃、私たちは多くの共創コミュニティ、つまり今から15年近く前に盛んだったメイカーコミュニティに足を運んだ。工場から家庭用に移った製造設備と、スマートフォンやモバイルアプリの普及が組み合わさり、より速く製品を作れる世界が構築されていた。同時に、メディア産業も同じような変化をたどっていた。大規模で高額な機材が必要な制作から、限られたスペースにグリーンバックとスマートフォン、LED照明を置くだけで、かつてのプロ用スタジオに近い効果を出せるまでに縮小していった。これはテクノロジーが価値創造の距離を縮めてきたことの実例である。 唯一、デジタルコンテンツ産業（あるいは私たちが「頭脳の産業」と呼ぶもの）がやや遅れていると感じさせる部分があるとすれば、それは技術者やソフトウェアエンジニアが依然として希少であり、市場では「希少であるがゆえに貴重」という状態が続いていることだ。リソースや資本を持つ企業は、実際の人月生産性を無視して、エンジニアを多く抱えることを自社の生産能力や品質保証の指標の一つにしている。これはまさに、比較的遅れた産業にしか見られない現象であることを示している。 ここ数年、自分でもプログラムを書き、プロダクトを作り、チームを率いながら、Full-stack Framework、シンプルなフロントエンド言語を過度に複雑に包み込んだ各種ライブラリ、そしてAI時代になってCopilot、Cursor、Claude Code、Codex、Vibe Coding、Agentと世代を追って進化していくのをずっと見てきた。その中で私はますます確信を深めている。マクロな視点で見て本当に縮小しているのは、「Programmerだけがソフトウェアを作れる」という制約そのものなのだ、と。

以下では、権威ある機関の5つのデータを用いて、私が目にしている市場の変化と、その変化の中で誕生しつつある新しい役割、Software Creatorについて語っていく。むしろBuilderという言葉すら、雨後の筍のように現れているvibe coderたちのこの新しい役割を正しく表現する言葉ではないと私は考えている。

一、プログラマーは縮小し、ソフトウェア開発者は成長している

多くの人は「プログラムを書く人」と「ソフトウェアを作る人」を混同して数えているため、そもそも問いの立て方を間違えている。

米国労働統計局（BLS）の最新の2025〜2035年職業雇用予測は、ちょうどこの2種類の人々を分けて集計している。

Computer Programmersは7%減少すると予測される一方、Software Developersは10%増加、Information Security Analystsは21%増加すると予測されている。 同じ期間の全職業平均成長率はわずか3.5%だ。BLSはプログラマーのページで、はっきりとこう記している。企業はAIを含む技術を用いて反復的なプログラミング作業を自動化し、より高度な業務はソフトウェア開発者に移っていく、と。

この図が語っているのは一つの構造転換である。「Coding」の価値は下がり、「Software」の価値は上がっている。

ますます多くのコードがAIに任せられるようになると、人間の価値は別の場所へと移動していく。あなたは何を解決すべき問題か理解しているか？この産業がどう動いているか分かっているか？5つの部署のニーズを一本のワークフローに整理できるか？データをどうモデル化すべきか知っているか？Agentに任せてはいけないことが何か知っているか？本番環境に出した後、どこで爆発が起きるか分かっているか？さらにその下の層では、Database、Distributed Systems、Security、Infrastructureを理解しているか？

これらの能力は、「仕様をコードに変換すること」よりもはるかに価値を持つようになるだろう。

二、「開発者」の定義が拡張している：4,840万人か、1.8億人か？

開発者人口が実際どれくらいいるかは、数え方次第であり、むしろその2つの数え方の差こそが、この市場で最も注目すべきポイントだ。

SlashDataの推計では、2025年第3四半期時点で世界に4,840万人の開発者がおり、2022年初頭にはまだ3,100万人程度だったので、3年余りで約5割成長している。そのうちプロの開発者は2,180万人から3,650万人へと7割増えた。SlashDataはまた、年成長率が15%、21%から直近1年では10%まで落ち、鈍化している可能性があると指摘している。

GitHubの数字はまた別の次元だ。Octoverse 2025レポートによると、プラットフォーム上にはすでに1.8億人を超える開発者がおり、単年度で3,600万人以上（年成長率23%）が新たに加わり、平均して1秒に1人以上が加入している計算になる。新規開発者のほぼ80%が最初の1週間でGitHub Copilotを使用している。 LLM SDKを使用する公開リポジトリは110万件を超え、年成長率178%に達している。

1.8億のGitHubアカウントは、もちろん1.8億人のプロのエンジニアと同義ではない。研究機関が数えているのは「開発を職業とする人」であり、GitHubが数えているのは「実際にプラットフォーム上で何かを作っているアカウント」だ。この2つの数字の間にあるギャップこそが、今まさに育ちつつあるSoftware Creatorという層なのである。

かつては：

Software Creator ≈ Programmer / Engineer

今、徐々にこう変わりつつある：

Software Creator
= Engineer + Founder + PM + Designer + Analyst
+ Marketer + Consultant + Operator + Researcher
+ 一般ユーザー + AI Agent

Gartnerは早くも2022年末に次のように予測していた。2026年までに、正式なIT部門以外の開発者が、ローコード開発ツール利用者の少なくとも80%を占めるようになる。2021年時点では60%だった。 この層の人々のLinkedInには「Software Engineer」という肩書きはないが、彼らは毎日ソフトウェアを作り続けている。

ここでは意図的に「2027年にSoftware Creatorが何人になるか」という数字は出さなかった。なぜなら現時点でこの種の人口予測を行った研究機関はなく、私自身の推測もそれほど信頼できる数字にはならないからだ。しかし方向性だけははっきりしている。プロの開発者は成長を続けながらも鈍化しつつあり、ソフトウェアを作る人口は別の速度で拡大している。

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。

五、ソフトウェア市場は「企業調達」から「国民的創作」へ：582億ドルは旧分類上の数字に過ぎない

私の判断では、現在のAI Coding市場の推計方法の多くはまだ小さすぎる。なぜなら、いまだに「開発者数 × IDEのサブスクリプション料金」という発想で計算しているからだ。

まずデータから見ていこう。Gartnerの2025年11月の予測によれば、**世界のローコード開発技術市場は2029年に582億ドルに達し、予測期間中の年複合成長率は14.1%**になるという。Gartnerが2022年末に出した2023年予測は269億ドルだった。Gartnerが元々定義していたLow-codeの枠組みだけを見ても、6年ほどで倍増している。さらに重要なのは、Gartnerが名指ししている成長の原動力だ。Agentic AIとCitizen Development。

Low-codeは、まだ前の世代の分類に過ぎない。Low-codeの前提はいまだに「人がBuilderを操作する」ことにあるが、AI-native Software Creationの前提はすでに「人がIntentを語り、AgentがBuilderを操作する」ことに変わっている。これはまったく別次元の市場だ。

ベンチャーキャピタルの見方も参考になる（これは見解であり、統計データではない）。a16zは今年3月に『Good news: AI Will Eat Application Software』という記事で、市場に広がる「AIがSaaSを殺す」という悲観論に真っ向から反論した。**「コードが安くなるにつれて、市場はより多くのソフトウェアを必要とするようになると予想すべきだ」とし、「私たちは、世界が求める高品質なソフトウェアのニーズを満たすには、まだはるかに遠い」と述べている。8月にはさらに踏み込んで、「AI codingは私たちの生涯で出会う最大のアドレサブル市場かもしれない」**と語った。

以前は、あるニーズをソフトウェア化すべきかどうかは「100万円かけてでも作る価値があるか？」と問うていた。今では「午後ひとときかけて作る価値があるか？」という問いに変わっている。これはまったく異なる経済モデルだ。

少しばかばかしいが、この未来を最もよく説明できる例を挙げてみよう。5人の友人が日本旅行に行き、夜ホテルに戻って酒を飲んでいると、ふと誰かが「あ、ボードゲーム持ってきてないじゃん」と言い出す。今日なら、App Storeでゲームを探し、ダウンロードし、登録し、広告を見て、ルールを調べる――しかも5人向けの適切なものが見つかるとは限らない。数年後には、おそらくその中の誰かがAgentにこう言うだけになるだろう。「5人用で、30分くらい、ちょっと心理戦の要素があって、スマホでみんな一緒に遊べるパーティーゲームを作って。QRコードをスキャンして参加できるようにして。」Agentは数分でGame Stateを構築し、Web UIを生成し、Roomを開き、QRコードを発行し、Deployする。2時間遊び終わったら、もう誰も使わない。

このものの一生のライフサイクルはたった2時間だが、確かに価値を生み出している。以前なら、こうしたソフトウェアは成立しなかった。なぜなら開発コスト＞使用価値だったからだ。AI時代には開発コスト＜一度きりの使用価値というケースが現れ始める。この公式が成立する瞬間を超えると、ソフトウェアの数は非常に激しく爆発的に増えることになる。

「App」という概念そのものも変わっていくだろう。以前は「誰かが数か月かけて作り込む → ストアに公開する → みんながダウンロードする」という流れだったが、これからはますます多くのJust-in-time Applicationが登場するだろう。必要だから、今作る、使い終わったらそれで終わり。中には残るものもあれば、進化するものもあり、30分しか生きないものもあれば、ちょっとしたツールから一つのSaaS企業へと成長するものもあるだろう。

だから、本当に問うべき問いはこうだ。数億人が時折ソフトウェアを作るようになったとき、彼らはどんなInfrastructureを必要とするのか？ これはまったく別次元のTAMである。

六、AIがプログラミングをうまくやるほど、基盤インフラの層こそが価値を持つようになる

先に結論を言おう。Code Generationは、この波の中で最も競争が激しく、利益率が最も薄い層になる。本当に難しく、本当に大きいのは、「作った後どうするか」という層だ。

OpenAI、Anthropic、Google、Cursor、Replit、Lovable はみなCode Generationに取り組んでおり、どのモデルも間違いなくどんどん上達していく。「ボタンを1つ生成して」が失敗しても大したことはないが、「本番データベースを操作して」はまったく別の話だ。AIがソフトウェア制作の前半を安くしたことで、後半がますます重要になっていく。データ、権限、アイデンティティ、ビジネスロジック、デプロイ、モニタリング、ロールバック、監査、セキュリティ、Human-in-the-loop。Agentは一体どこまでやっていいのか？どんなときに必ず人に確認を取るべきなのか？

異なる4つの機関からの数字が、同じ方向を指している。

第一に、プラットフォーム。 Google CloudのDORA 2025レポートは非常にはっきりとこう書いている。AIはチームを修復しない。それはそこに元々あったものを増幅するだけだ。 回答者の90%が業務でAIを使用し、80%以上が生産性の向上を実感している一方で、30%はAIが生成したコードをほとんど信用していない。AIの導入はデリバリーのスループットとは正の相関にあるが、デリバリーの安定性とは負の相関にある。DORAの結論はこうだ。組織の90%がすでに少なくとも1つの内部プラットフォームを導入しており、プラットフォームの品質は組織がAIから価値を引き出せるかどうかと直接結びついている。 AIがプログラミングをうまくやればやるほど、Platform Layerの重要性は増していく。この二つはまったく矛盾しない。

第二に、プロトコル。 MCPの成長速度は非常に激しい。MCPの公式が2026年7月に新しいバージョンの仕様を発表した際に明らかにしたところでは、第一線のSDKは月間ほぼ5億回ダウンロードされており、TypeScriptとPythonのSDKはそれぞれ累計10億回のダウンロードを突破したという。MCPが解決している本質は非常にシンプルだ。Agentに、どんなToolがあるか、どう呼び出すか、どのDataが読めるか、どのActionを実行できるかを知らせること。

MCPは今のところ、主にServer／Backendの世界にとどまっている。今年、WebMCPが残り半分を補完し始めた。これはGoogleとMicrosoftのエンジニアが共同で起草し、W3Cの Web Machine Learning コミュニティのもとに置かれ、2025年8月に初めて公開された。現時点ではまだドラフトであり、正式な標準にはなっていない。Chromeはすでに2026年6月のChrome 149でOrigin Trialを開始した。WebMCPは、ウェブサイトがAgentに対して直接「私にはsearchProduct、addToCart、createBooking、approveExpenseがあります」と伝えられるようにし、「スクリーンショットを見て、どれがボタンか推測し、マウスを動かし、クリックし、またスクリーンショットを撮って、また推測する」というやり方を、構造化されたToolに置き換える。WebMCPのドキュメント自体にもこう明記されている。これは既存のバックエンドプロトコル（たとえばMCP）を補完するために設計されており、それらを置き換えるものではない。 WebMCPを使ったウェブページは、「ページ内のMCP Server」として扱うことができる。

私自身はこれを次のように捉えている。

MCP     ＝ Agent時代のAPI Layer
WebMCP  ＝ Agent時代のInteractive Web Layer

Webの役割も、これによって改めて非常に重要なものになっている。Webは世界で最も普及し、最もクロスプラットフォームで、インストールコストがほぼゼロのApplication Runtimeだ。先ほどホテルで即興で作ったゲームを、誰もわざわざiOS Appに包んで審査に出そうとは思わないだろう。最も理にかなっているのは、Agent → Generate → Deploy → URL → QRコード → Browser という流れで、5分で使い始められることだ。Just-in-time Softwareが大量に登場するようになると、URLは再びApplication Distribution Layerとして非常に重要な存在になり、Browserは同時にHuman InterfaceでありAgent Interfaceにもなる。

第三に、委任。 Anthropic Economic Indexはすでに、利用行動の変化を捉えている。Claude.ai上で「すべてをまるごとAIに任せる」Directive型の会話の割合は、2024年12月の27%から2025年には39%へと上昇している。企業向けAPIの利用では、コンピューターと数学関連の業務が44%を占めており、Claude.aiの36%よりもさらに集中している。人は徐々にOperatorからIntent Setter、Reviewer、Decision Maker、Ownerへと役割を変えつつある。

これら3つのシグナルを合わせると、一つのパラダイムシフトが見えてくる。これからのソフトウェアは、生まれた初日から、人間が使うことも、Agentが使うことも前提に設計されるべきだ。 かつて私たちがAPIを設計していたのは、ソフトウェア同士がコミュニケーションするためだった。これからは、多くのアプリケーションがDay 1からHuman UIとAgent Tool Interfaceの両方を同時に考える必要がある。

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/