少々物騒なタイトルとなりました。
2026年現在、みんなが楽しくワイワイ学んでいる生成AI。業界のインパクトも大きいと言われていますが、「業界」を変化させる強い力も働くものと考えます。該当の業界内の方は変化を見据えた動き方をすることを推奨します。
本記事では、2～3年といった短いスパンでどのような変化が発生し、どのような役割変化が発生しうるか？を記述します。
業界の位相
最初に小難しいタイトルが入っておりますが、一般的な市場・業界レベルで当たり前に発生する状況を前提として記載します。
業界（例：SES業界、第三者検証業界といったもの）単位では「浮沈」すなわちある業界が別の業界に取って代わられる現象、が発生します。時流により業界全体が沈下、場合によっては競合もろとも消滅するということですね。
※参考文献：実践のための経営戦略論（三品和広 著）
実際にはプレイヤーがいつの間にか入れ替わる、といった現象が発生しています。
例えば、銀塩フィルム（カメラのフィルム）の業界がありました。
知っての通り、この業界はデジカメに置き換わってます。我々利用者は「便利になったね」と買い替えをするだけですが、該当の業界内ではいつの間にか企業が衰退・撤退・破綻していた、という状況となります。
他にも乾電池から充電池、百貨店から大型スーパー・コンビニへの入れ替わり等、これらは業界単位で当然起こりうるものです。
個人や一企業の努力ではどうしようもならない、その業界にいるだけで危機に陥ってしまいます。
IT業界の変化とは
変化の要因
変化の要因は、当然ですが生成AIによるプログラミングをはじめとする各種IT関連業務の効率化・生産性1向上です。
実際の例（著者の状況）
例の1つとして自分（本記事著者）の体験を記載します。
自分は企業内スタートアップ的なプロダクトの拡張システムを要件定義～ひとり実装・テストまでこなしている状況です。じわじわと売上が成長するため、業務範囲は増え続けている状況です。
1～2年前までは「テストでもうひとりいると助かる」「実装担当者も成長に対応して増やさないと」という考えを持っていました。しかし今は「生成AIに頼ればなんとかなる」という考えで、追加で人員が欲しいという要望は全く発生しない状況となりました。
実際の例（世の中の事例等から）
他にも世の中に事例はあふれかえっております。実装やテスト実行、治具的なツール作成といった範囲では情報があふれています。
また、自分に近い範囲では、プログラムにはあまり触れない運用担当者に環境を用意することで、自動テストや解析を任せるといった事例も見えてます。
2026現在の状況
少なくとも2026現在では、うまく仕組みを構築することで一部の業務範囲で成果物の作成速度が数倍にできる状況です。
対象としては次のようなものが挙げられます。
ある程度の専門家が仕組みを作る・フォローすることで生産性を数倍にする「増幅器」が得られた状況ですね。
- テスト設計から自動テスト実施、検出した問題の分析まで
- 仕様からユニットテストをセットでプログラミングする
- 開発やテスト・運用支援ツールを作成する
あわせて、非エンジニアと呼ばれる人たち（例：運用担当者）が簡単なツール2や、自動テストの一部などを作成することが可能となっています。
変化のビジネスへの影響
さて、特定の業務が数倍の生産性になったとして、売上も数倍になるでしょうか？
突如売上を数倍に増やした企業が見当たらないように、ほとんどの企業では売上まで突如変わるようなことはありません。多くのビジネスでは作るだけで作ったすべてが売れるわけでもありません。
とはいえ、今まで10人・1か月で出していた成果を3～5人・1か月で出せるような領域はできました。
この状況を、少し深入りして考えてみましょう。
IT業界の変化の構造
今回主張する変化の構造全体は、アイキャッチ画像の内容となります。以下、簡単に言葉でまとめます。
1．需要側の変化と需要量の飽和
開発の難易度が下がるため、需要側が簡易なシステムやツールを自分で開発できるようになります。とはいえ、当然ですが高い信頼性が求められるシステムや、顧客へサービス提供しているシステムは「信頼できる部署・企業」に継続して任されるでしょう。
また、顧客・事業側では売れる量・必要とされるシステム開発の需要はいきなり数倍に増えないと考えます。開発の供給量だけが数倍になると過剰供給から開発を求める量が飽和し、開発量抑制のため工数削減の方向に進む可能性は高いです。
2．生産性向上により供給側の選別が発生
生成AIでは「全員が生産性向上できる」という状況です。当然、同一の工数で数倍の成果が求められる状況となります。競争原理を考えると、同一工数で高い成果を謳う人や企業が出てくれば、そちらに業務を任せることになるでしょう。
ここから、今までと変わらない生産量しか出さない、生成AIと変わらないような信頼性のシステムしか生み出せない人や企業は徐々に選別されていくことが予想されます。
予測される役割の変化
では、変化の構造を考慮したうえで、既存の役割の変化や将来予測される役割などを考えてみましょう。
既存の業務を行う部署や企業の選別・入れ替わりの発生
開発を供給する組織内の人や部署、外部委託先企業は選別（剪定）・入れ替わりが発生することが予想されます。
手の早さが特徴でPoC支援といった業務を提供する部署や企業、単に言われたままシステムの開発を受け持つ部署や企業は縮小・依頼量の削減へと進み、部署解散や事業撤退となる可能性が見えます。
新たなプレイヤー（部署や企業）の発生
ただ、新たに求められる役割も発生します。
業界が完全に変化するまでには、各企業で生産性向上をする仕組みが求められるでしょう。生成AIを活用し、組織の生産性を高める仕組みを作る人材・企業は貴重かつ必要とされる状況です。
これはクラウドへの移行時に、インフラのベースとなる仕組みを作る人が求められた状況と近似しています。これらの仕事をしている人は高評価となり、高い賃金を得る役割となっていました。
あわせて、非エンジニアを開発側に寄せる役割も求められると予想してます。開発の難易度が下がった現状では、今まで開発に手を付けていなかった人が開発側の領域に入り込むことが予想されます。
さいごに
具体的にどの業界が一番危険か？までは明言しません。ただ、将来性が疑われる企業や部署がある程度予測できる状況です。
また「今後求められる存在」も本記事では記載しませんが、IT業界の変化を見据えてどのような人材・部署・企業が今後求められるか？を一度考えていただくとよいでしょう。
本記事の注意事項
- 2026/7段階での検討内容です、予想よりも大きな変化となる可能性があります
- 裏付けとなる数値までは用意してません
- 今後、業界でのシグナルを検知次第、追加で情報は出せればと考えてます
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