調査結果を見ると、ソースコードを書く力以外の能力不足への不安は、業務でのAIツールの利用頻度と強い相関がある。今後のキャリアに不安を感じるかどうかの設問では、「強く感じる」が19.1％、「ある程度感じる」が40.5％を占め、合計59.6％のエンジニアが懸念している。一方で「あまり感じない」は22.3％、「まったく感じない」は8.7％だった。「分からない」と回答した層は9.4％だった。

　この不安を抱く層をAIツールの利用頻度別に細分化すると、実態がより明確になる。AIツールを「ほぼ毎日利用する」エンジニアのうち、85.6％が不安を感じると回答した。対照的に、「週に数回利用する」層は71.8％、「月に数回利用する」層は36.5％、「試したことはあるが現在はほぼ利用していない」層は31.5％と段階的に減少して、「利用経験がない」層は14.9％にとどまる。

　ほぼ毎日利用する層と利用経験がない層の間には、70.7ポイントの開きがある。実務で最先端のツールに触れて、その限界や可能性を日常的に体感している層ほど、既存のスキルセットに固執することのリスクを重く見ている現状がある。

AI時代に求められる「出力の評価」と「指示出し」の技術

　では、コーディングスキル以外に、どのような能力の重要性が増しているのか。今後重要性が高まる能力を問う設問（最大3つまでの複数回答）で、最も多く選択されたのは「AIに適切な指示を出す力」で34.8％だった。次いで「AI出力を見極める力」が29.2％、「最新技術を学ぶ力」が24.1％、「何を作るべきか整理する力」が17.8％と続く。

　これまでは要件定義に基づいて正確なソースコードを記述する能力がエンジニアの中核とされてきた。しかし、AIツールが一定水準のソースコードを自動生成可能になったことで、役割は明確にシフトしつつある。システムに的確な入力を与えて、得られた結果の正確性やセキュリティ上の問題点などを検証して修正を加えるプロセスが不可欠だ。出力結果を無条件に受け入れるのではなく、専門知識に基づいて論理的に判断する能力が新たな実務要件として定着し始めた証左だ。

自動化環境下でも不可欠なプログラミング能力

　生成AIの台頭によって、人間の手によるコーディング作業が不要になるという極端な予測も一部には存在する。しかし、現場のエンジニアの認識は複雑だ。「コードを書く力」が今後重要性を増すと回答した割合は全体で15.0％だったが、ここでもAIツールの利用頻度による差が見られた。

　AIツールを「ほぼ毎日利用する」層には、24.3％が「コードを書く力」を選択した。「週に数回利用する」層の13.3％、「月に数回利用する」層の9.0％、「利用経験がない」層の9.1％と比較して、突出して高い数値だ。さらに、毎日利用する層は「AIに適切な指示を出す力」（40.6％）や「最新技術を学ぶ力」（32.5％）といった項目でも、未利用層（それぞれ18.9％、8.6％）を大きく上回る選択率を示した。

　この傾向から読み取れるのは、AI関連スキルが従来のプログラミングスキルを単純に代替するわけではないという事実だ。AIツールが生成したソースコードの妥当性を評価して、複雑なシステムへ統合するためには、基礎となる強固な実装力が欠かせない。実務でAIを活用するエンジニアほど、深い技術理解を土台とした上で、新しいツールや知識を取り入れるという重層的なスキル構築の必要性を痛感していると分析できる。