2026 年 2 月、モンタナ州立大学のカーソン・グロス氏語る「AI 時代におけるプログラマーの未来」

執筆者: カーソン・グロス (Montana State University)
日付: 2026 年 2 月 27 日

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1. プログラミングは消えないが、その在り方は変化する

近年、「AI が登場した今でもプログラミングキャリアを目指すべきか？」という質問が増えています。著者の答えは**「はい、しかし……」**です。

なぜ「はい」なのか：プログラミングの根底

コンピュータープログラミングには基本的に二つの要素があります。これらは AI によっても価値が下がると考えにくい領域です。

• 問題を解決すること: コンピュータを使って現実の問題を解くこと。
• 複雑性の制御: その問題解決において、システム全体の複雑さを管理し制御することを学ぶこと。

AI ツールの登場にもかかわらず、この**「問題解決」と「複雑性制御」**が伴うプログラミングは、依然として価値ある職業として存続すると考えられます。

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2. 「コードを書く」ことの重要性

AI はジュニア・プログラマーにとって危険か？

著者は、AI を**「非常に危険な存在」**だと警告しています。

• 問題: AI が多くの問題を自動生成するため、ジュニア・プログラマーがコードを書く練習をしないと、重要な機会を自ら奪ってしまいます。
• 結果: コードに対する直感的な理解（Visceral Understanding）を得られず、システム構築の基礎が欠如します。
• 警告: 「AI が生成したコードだけを頼る」のではなく、必ず自分でコードを書いてください。

自己完結できない「魔法使いの弟子の罠」

自分でコードを書かないと、そのコードを効果的に読むこともできません。 未来においてコード生成が主流になっても、**「コードを読む能力」**はより重要になります。これがないと、「魔法使いの弟子の罠（The Sorcerer's Apprentice Trap）」に陥り、理解も制御もできないシステムを作ることになりかねません。

アナロジー：アセンブリから高級言語へではない

「AI 生成コードへの移行」を「アセンブリから高級言語への移行」と例える説がありますが、著者は否定します。

• コンパイラ: 決定論的であり、高級言語の構文からほぼ正確なアセンブリコードが予測できます。
• LLM (AI): プロンプトに対する出力は予測不可能です。また、AI は「偶然の複雑さ（Accidental Complexity）」を除去せず、かえって不適切なアプローチや過度な簡素化により著しい複雑性を追加してしまいます。

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3. AI を活用するための正しい姿勢

コードを読むには書くことから始まる

コードを理解する第一歩は、まずはコードを書くことです。

AI は「優れた TA（ティーチングアシスタント）」として使うべし

適切に使用された AI は、概念や技術の理解を助ける極めて効果的な学習パートナーです。

行き詰まりからの脱出

プログラミング学習において難しいのは「行き詰まる」ことです。

• トリックが見えない
• どこから始めればよいか分からない
• ツールチェーンの仕組みが分からない（偶然の複雑さに陥る）

これらの状況は学習者の不徳ではなく、環境的な課題です。AI はこうした障害を乗り越えるのを助け、「行き止まり」に立ち往生する時間を削ることができます。

• 推奨アクション:

  AGENTS.md

  というファイルを使って、コーディングエージェントを「コード生成機」ではなく**「優れた TA（ティーチングアシスタント）」として設定・活用すること**。

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4. プログラマーとしてのスキルセットの変化

著者は、AI はプログラマーの成長の足枷にはならないが、以下の点で根本的に変えると予測しています。

① コーディング能力の相対的重要性低下

• 変化: 「裸手（比喩）」で直接コードを動かすことの重要性は下がる可能性があります。
• リスク: 生粋のコーディングに没頭し、芸術性や美的判断を失うことへの懸念があります。
• 展望: コーディング自体の価値が下がれば、他のスキル（コミュニケーションなど）の重要性が相対的に高まります。

② コミュニケーション能力

• 重要性増大: LLM や人間双方と明確に思考し、書く、伝える能力は不可欠になります。
• 推奨活動: 文学的な感性を養うために本を読む、エッセイやブログを書くなどするべきです。

③ ビジネス理解への視点

• 現実世界の問題解決: AI が単純なコーディングを担うようになれば、プログラマーはビジネス（政府組織など）の仕組みを理解し、より複雑な現実問題へ取り組む時間を得られます。
• 短視眼的でない視点: 「AI でプログラム不要」という経営層への対抗として、**「AI で業務自動化しつつ、本質的な価値創造を行う」**という新しい働き方が期待されます。

④ システムの「アーキテクチャリング」能力

• 定義: 大規模なソフトウェアシステムを組織化し、複雑性を制御するスキルです。
• 課題: 伝統的にこの能力は、コードを書きながら得られる経験（試行錯誤）から育ちました。AI がコード生成を引き受けてしまう場合、直感を養う機会が失われるリスクがあります。
• 結論: コードは自分で書くことでのみ、効果的なアーキテクトになる直感が培えます。

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5. LLM を効果的に使いこなす方法

経験レベルによって使い方のベストプラクティスが異なります。

シニア・プログラマー向け

すでに多くの経験を積んでいるため、LLM を有利に活用できますが、**「完全にプログラミングを放棄する」**ことが最大のリスクです。特に以下の注意が必要です。

• 避けるべき行為: 「永遠のスクロール（The Eternal Scroll）」に巻き込まれ、プロンプト待ちだけで思考停止しないこと。
• 推奨の使用法:
  • 既存コードの深層理解や不整合の発見
  • 大規模プロジェクトの思考整理
  • シンプルなスニペット生成（正規表現や CSS など）
  • デモ用や探索的なコードの生成
  • テスト案の提案
• 絶対手動で行うこと:
  • API や選択肢を組み合わせてソリューションを構築する際の設計思考
  • システム全体のAPI 設計（これを AI に任せない）

ジュニア・プログラマー向け

立場はより困難ですが、AI は学習の加速に役立ちます。

• 原則: **「コードは自分で書く」**必要があります。「気ままにコーディング（Vibe Coding）」への誘惑に抗いましょう。
• 職場の現実: 現在多くの企業が速度を理解性を重視しますが、将来「高速で気ままなコーディング」が複雑性の爆発を招くと認識されれば、AI を活用した慎重なコーディングが主流になるでしょう。
• 企業の提言: 企業様へ。ジュニアエンジニアにも少なくとも一部、コードを書く機会を与えてください。それは御社の利益になります。AI は偶然の複雑さを除去し、シニアへの登竜門として機能させるべきツールです。

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6. 今日からの就職活動へのアドバイス

現在の就労市場は厳しいですが、それは一時的なもの（Boom と Bust の周期）です。しかし、求職中の皆さんには具体的なアドバイスが必要です。

オンライン求人サイトへの依存は避ける

オンライン求人情報はジュニアにとって宝くじに過ぎません。確率は低く、多くの時間を投資して得られる価値は薄いです。

「4 つの F」を活用せよ

• Family（家族）: 最も強力なネットワークです。
• Friends（友人）: よく機能します。
• Family of Friends（親戚の友人）: 弱めですが尋ねる価値があります。

個人のネットワークを通じて、知り合いがいる企業への内々定や情報にアクセスすることが競争優位になります。

大手テック企業だけが対象ではありません

家族がグーグルなどで働く必要はありません。ほぼ全ての 100 人規模以上の企業には開発組織が存在します。

• 例: コストコ（Costco）のような企業でも、コンピュータを使って問題を解決する課題は山ほどあります。
• キャリアパス: プログラマとして入社する必要はありません。アナリストや他の役割から始めても、その上でプログラミング能力を身につけることは極めて価値があり、素晴らしいキャリアの土台となります。

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結論：プログラムは生涯続く

• コンピュータープログラミングを職業とするのは依然として良い選択肢です。
• 市場状況は一時的に厳しいかもしれませんが、それは恒久的ではありません。
• プログラミングの基本原理である「良いコードを書くこと」と「複雑性の制御」は恒久的に重要です。

プログラミングが変わるスピードが言われるほど劇的ではない一方、プログラマーは「純粋なコード書き込み」を超えたスキルセットを構築していく必要があります。

企業様へ: ジュニアエンジニアにもコードを書く機会を与えてください。それは御社の利益になります。 学生・若手へ: AI はパートナーであり奴隷ではありません。自分で書くことで、未来の複雑性を制御する力を身につけましょう。