ニュースの核心：NTTデータの「AIネイティブ開発」とは何か
2025年12月、複数のメディアが「NTTデータグループが2026年度中にITシステム開発の大半を生成AIによって自動化する方針」を報じました。
「AIネイティブ開発」の全貌
NTTデータが掲げるAIネイティブ開発とは、要件定義・設計・コーディング・テスト・運用保守までの全工程をAIが主導し、人間がレビューや承認に専念するという新しい開発モデルです。
NTT DATA Technology Foresight 2026
- 全工程AI自動化: 従来は人手で数ヶ月かかっていた開発が、AIによって数週間〜数日に短縮される見込み
- 開発コスト削減: 人件費の大幅削減により、プロジェクト単価が従来の3〜5割に圧縮される可能性
- 人材不足への対応: 2030年には日本国内で約79万人のIT人材が不足するとされる中、生成AIがその穴を埋める救世主となる
なぜ今、NTTデータは動いたのか
背景には、IT人材の構造的不足と競争激化があります。クラウド大手（AWS、Azure、GCP）との提携を強化しながら、NTTデータは生成AIを武器に、従来型SIerから「プラットフォーム型開発企業」への転換を図っています。
IT業界全体への波及効果と市場再編の現実
NTTデータの動きは一社単独の効率化では終わらない可能性があります。業界全体に連鎖的な影響を及ぼすシナリオも考えられます。
1. 中小SIerの淘汰が加速する可能性
- 労働集約型ビジネスモデルの転換期: 日経クロステックは「2つの世界に分断された日本のIT」として、AI活用組と非活用組の格差拡大を指摘しています
労働集約的な日本型SIはもはや限界 AIによるパラダイムシフトは…
- 価格競争の激化: 大手が開発単価を下げた場合、中小SIerは価格競争力を維持することが難しくなる可能性があります
- 「受託根性」からの脱却が問われる: Type.jpによれば、生き残るのは「顧客の業務理解」「AI活用力」「プラットフォーム型サービス」を持つ企業とされています
再編が進むSIer業界、生き残る企業の特徴とは？ 今問われる「受託根性」からの脱却
2. プライム・サブコン構造の変容
- 階層の圧縮: 従来の「プライム→1次請け→2次請け→3次請け」という多重下請け構造が、AI自動化により1〜2階層に圧縮される可能性があります
- 直受け案件の減少: 元請けの受注額が減少し、サブコン企業は案件不足に直面するリスクがあります
3. クラウド・プラットフォーム企業の台頭
- AWS、Azure、GCPが開発基盤を提供: クラウドベンダーが開発インフラを握る時代への移行が進んでいます
- SaaS化の加速: 受託開発からサブスクリプション型サービスへの移行が進み、従来型SIerは売上モデルの再構築を迫られる可能性があります
4. 人材の流動化と雇用環境の変化
- エンジニアの役割変化: 実装作業を担当していた「ローコード作業者」の需要が減少する可能性があります
- 再教育と配置転換: NTTデータは社内で大規模なAIエージェント活用を推進中であり、既存社員のリスキリング（再教育）を前提としています
5. 受託開発市場の構造変化
ITベンダー受託開発市場は生成AIにより変革期を迎えており、2026年以降、受託開発案件のあり方そのものが変化する可能性が指摘されています。
生成AIが変えるITベンダー業界の勢力図：縮小する請負型
ソフトウェア開発への生成AIの適用急ぐIT業界、”稼ぐ場”が壊れ再編・淘汰が始まる
エンジニアの仕事はどう変わるのか
「自分の仕事はAIに置き換わるのだろうか？」──多くのエンジニアの方がこのような不安を感じているかもしれません。
実際のところ、全てのエンジニアが不要になるわけではないようです。むしろ、AIを使いこなせるエンジニアの需要は高まっていると言われています。
ただし、求められるスキルセットは確実に変化しており、早めの準備が重要になってくるでしょう。
1. コーディング作業の変化
- コード生成の自動化: GitHub Copilot、AWS CodeWhisperer、Cursor AIなどの台頭により、コード記述の多くがAIによって支援される時代になっています
- テスト自動化の進化: ユニットテスト、結合テスト、回帰テストまでAIが担当するケースが増え、QA（品質保証）エンジニアの役割も変化しています
（筆者所感: ただし、AIバイブコーディングで全てを終わらせるにはまだ時間がかかりそうです。現状ではレビュワーの工数がかなりかかるため、ここ数年は「AIが生成したコードを正確にレビューできる人材」の価値が非常に高まると考えています。なんの経験もない人がバイブコーディングでアプリをリリースするには、セキュリティチェックやバグチェックが必要不可欠であり、経験豊富なエンジニアがそのブリッジ役として重宝されるでしょう。）
2. エンジニアの役割は「4つ」に再編される可能性
業界分析によれば、2026年に求められるエンジニアの役割は以下の4つに集約される可能性があります。
- AIプロンプトエンジニア: AIに指示を出し、望む結果を引き出す能力
- アーキテクト（設計者）: システム全体の設計思想を決定し、AIの出力を統合
- レビュアー（品質保証）: AIが生成したコードやドキュメントの妥当性を検証
- ビジネスアナリスト: 顧客の真のニーズを引き出し、要件に翻訳する能力
特に注目すべきはレビュアーの役割です。AIが生成したコードには、セキュリティ脆弱性や論理エラーが含まれる可能性があり、それを見抜く「目利き力」を持ったエンジニアの需要が高まっています。
3. 「手を動かすエンジニア」の需要変化
従来の「指示通りにコードを書く」作業は、AIに置き換わる可能性が高いと言われています。一方で、「何を作るべきか」を考え、設計・判断できる上流エンジニアの需要は拡大する見込みです。
もし現在、下流工程（コーディング、テスト実行）を主に担当されている場合は、上流工程へのシフトを検討する時期に来ているかもしれません。
4. フルスタックエンジニアの市場価値
AI時代には、フロントエンド・バックエンド・インフラ・データベースまでを横断的に理解するフルスタックエンジニアの市場価値が上昇すると予測されています。
【2026年】フルスタックエンジニアの市場価値とAI時代の生存戦略
「専門特化」と「横断的理解」、どちらの方向性が自分に合っているか、今のうちに考えておくことをお勧めします。
営業・マネジメント層への影響
「エンジニアだけの問題」と思われるかもしれませんが、実は営業・マネジメント層にも大きな変化が訪れています。
技術を理解せずに御用聞き営業をしていた場合や、進捗管理のみを担当していたPMの方は、役割の見直しを迫られる可能性があります。
1. 営業スタイルの変革
- 提案力・コンサル力の重要性: 単なる「システム受注」ではなく、「顧客のビジネス課題をAIでどう解決するか」を提案できる営業が求められています
- 技術理解の必要性: 営業の方も、最低限の生成AI知識・プロンプトエンジニアリングの理解が必要になってきています
従来の「お客様の言う通りに見積もりを出す営業」スタイルは、今後通用しにくくなる可能性があります。顧客自身がAIで情報収集できる時代において、営業の付加価値が問われています。
2. プロジェクトマネージャー（PM）の役割変化
- 進捗管理からリスク管理へ: AIが開発を自動化するため、PMは「AIの出力品質をどう担保するか」「セキュリティ・法務リスクをどう回避するか」に注力する必要があります
- ステークホルダー調整の重要性: 顧客・経営陣・開発チーム間の調整役としての価値が高まっています
Excelで工数管理をするだけでなく、人間にしかできない「調整力」「判断力」を磨くことが求められているようです。
3. 管理職・経営層の決断
- AI投資の意思決定: 生成AIツール導入には初期投資（数百万〜数千万円）が必要とされ、ROI（投資対効果）を見極める経営判断が求められています
- 人材戦略の再設計: リストラか、リスキリングか。社員の再教育に投資する企業と、外部人材に切り替える企業で、今後の競争力に差が出る可能性があります
AI投資を先送りした企業は、数年以内に競合に追い抜かれるリスクがあるかもしれません。経営層の方には、早めの意思決定をお勧めします。
今後身につけるべきスキルと学習戦略
ここまで読んで、少し不安を感じた方もいらっしゃるかもしれません。ただ、不安を感じること自体は、変化に気づいている証拠です。
大切なのは、「不安を感じるだけで何もしない」のではなく、「今日から少しずつ行動する」ことではないでしょうか。
年収を上げたい、市場価値を維持したい、AI時代にも必要とされる人材でありたい──そう思われるなら、以下のスキルを少しずつ学んでいくことをお勧めします。
AI時代に求められるのは、「AIを使いこなせる人材」です。逆に言えば、AIを活用できない場合、どれだけ経験があっても市場価値が下がる可能性があります。
「来年から本気出す」「会社が研修を用意してくれたら学ぶ」という受け身の姿勢では、気づいたときには取り返しがつかない状況になっているかもしれません。
【エンジニア向け】最低1つは身につけたいスキル
エンジニアの方は、以下のスキルのうち少なくとも1つは深く習得することをお勧めします。全てを完璧にする必要はありませんが、1つの武器を持つことが重要です。
1. プロンプトエンジニアリング
- ChatGPT、Claude、Geminiの活用: 曖昧な指示ではなく、具体的で構造化されたプロンプトを書く能力が求められています
- 学習リソース: OpenAI公式ドキュメント、Anthropic Prompt Library、技術ブログの実践記事
「ChatGPTを使ったことがある」というレベルではなく、業務で毎日使い、試行錯誤を重ね、「AIから最高の結果を引き出す技術」を磨くことが大切です。
2. 業務理解・要件定義力
- ヒアリング力: 顧客の「言語化されていないニーズ」を引き出す力
- 業務フロー設計: AIに指示を出す前に、業務の流れを図示・整理できるスキル
AIは「正確な指示」がなければ、正確な結果を出せません。顧客の要望を正確に理解し、構造化して伝える能力が、AI時代の最重要スキルとも言えます。
3. データモデリング・アーキテクチャ設計
- ER図、UML、API設計: AIがコードを書いても、設計が間違っていれば無意味です
- クラウドアーキテクチャ: AWS、Azure、GCPのサービス構成を理解し、コスト最適化・スケーラビリティを考慮した設計能力
設計力がなければ、AIに丸投げして失敗する可能性があります。設計スキルは、今後ますます重要になるでしょう。
4. AIコードレビュー力
（筆者所感: 前述の通り、AIが生成したコードを正確にレビューできる能力は、今後数年間で最も需要が高まるスキルの1つだと考えています。セキュリティ脆弱性、パフォーマンス問題、可読性の低さなどを見抜く「目利き力」を持った経験豊富なエンジニアは、非常に重宝されるでしょう。）
5. AIツールの実践活用
- GitHub Copilot: コード補完
- Cursor AI: AI統合型エディタ
- AWS CodeWhisperer: AWSサービスに特化したコード生成
- NoCode/LowCode: Bubble、OutSystems、Mendixなどの活用
これらのツールを「使ったことがない」場合は、今すぐ無料トライアルを始めてみてください。1ヶ月後、開発速度が大きく変わるかもしれません。
6. セキュリティ・法務知識
- 生成AIのリスク理解: データ漏洩、著作権侵害、バイアス問題
- GDPR、個人情報保護法: AI活用時のコンプライアンス
AIを使えば便利──というだけでなく、「AIを使うリスク」を理解していることが、企業にとって大きな価値になります。リスク管理ができる人材は、今後ますます重宝されるでしょう。
7. 英語力
- 最新AI技術の情報は英語圏が先行: Arxiv、Hugging Face、GitHub、海外カンファレンスの情報をキャッチアップできる英語力
日本語の情報は、英語圏の情報より半年〜1年遅れる傾向があります。英語で情報収集できる方と、日本語だけの方では、市場価値に差が出る可能性があります。
【営業・マネジメント向け】今後求められるスキル
営業・マネジメント層の方には、以下のスキルが今後ますます重要になると考えられます。
1. 深いニーズヒアリング力
- 顧客の潜在課題を引き出す: 表面的な要望ではなく、「なぜそれが必要なのか」「本当に解決したい課題は何か」を深掘りする力
- 業界知識: 顧客の業界特有の課題を理解し、的確な提案をする
AIが情報提供を担う時代において、営業の価値は「人間にしかできないヒアリング」にシフトしています。
2. AIツールの導入支援実績・利用実績
- 自社でのAI活用経験: 自分自身がAIツールを使いこなし、その効果を実感していることが説得力になります
- 導入支援の経験: 顧客にAIツールを導入する際の課題や解決策を理解している
「AIって便利ですよ」と言うだけでなく、実際に使って成果を出した経験が、営業としての強みになります。
3. リアルでの法人とのつながり
- 対面でのリレーション構築: オンラインだけでなく、リアルでの人間関係を築く力
- 信頼関係の構築: 長期的な関係を築き、継続的な案件獲得につなげる
AIが情報提供を担う時代でも、「人と人のつながり」は代替できない価値です。
4. toCの集客チャネル構築
- デジタルマーケティング: SNS、SEO、広告運用などのスキル
- コンテンツ作成力: ブログ、YouTube、noteなどでの情報発信
法人営業だけでなく、toC向けの集客スキルも持っていると、副業や独立の選択肢が広がります。
5. フットワークの軽さ・人脈構築力
- すぐに動く: 情報をキャッチしたら、すぐに行動に移す
- 人とのつながりを大切にする: 社内外問わず、幅広い人脈を築く
AI時代でも、「行動力」と「人間関係」は変わらず重要です。フットワークの軽い営業は、今後も重宝されるでしょう。
収集すべき情報とリサーチ手法
「何を学べばいいか分かった。でも、情報が多すぎて何から手をつければいいか分からない」──そう感じた方もいらっしゃるかもしれません。
情報収集を怠ると、市場の変化に気づくのが遅れてしまう可能性があります。AIの進化は非常に速く、「3ヶ月前の常識」が「今日の非常識」になることも珍しくありません。
「忙しくて情報収集する時間がない」とお感じかもしれませんが、週に1時間でも情報収集の時間を確保することで、大きな差が生まれるかもしれません。
以下の情報源を定期的にチェックする習慣をつけることをお勧めします。
1. 定点観測すべきメディア・サイト
- 日経クロステック: SIer・IT業界の動向
- ITmedia、Atmark IT: 技術トレンド
- Qiita、Zenn: エンジニアの実践知
- note: 個人の経験談・副業ノウハウ
- LinkedIn: 海外のAI人材市場動向
これらのサイトを「月に1回見る」程度では情報が遅れる可能性があります。RSS登録、Twitter/Xフォロー、Slackへの自動通知など、「情報が自動で入ってくる仕組み」を作ることをお勧めします。
2. 企業の動向をウォッチ
- NTTデータ、富士通、日立、NECなどの大手SIer: 生成AI導入状況、採用情報
- 外資系コンサル（アクセンチュア、デロイト、PwC）: AI人材の採用基準
- スタートアップ: AI活用の先進事例
自社が「AI導入を検討中」と言っている間に、競合他社は「AI導入を完了」している可能性があります。企業の動向を監視し、自社が遅れていると感じたら、転職を検討するのも一つの選択肢です。
3. 転職市場の情報収集
- ビズリーチ、リクルートダイレクトスカウト: ハイクラス求人の給与水準
- Wantedly: スタートアップの募集要項
- Glassdoor、OpenWork: 企業の口コミ・年収情報
「転職する気がなくても」転職サイトに登録しておくことをお勧めします。市場価値を知らずに働き続けると、知らないうちに給料が相場より低い状態になっている可能性があります。
4. スキルトレンドの把握
- Udemy、Coursera: 人気講座ランキングから需要を逆算
- Kaggle、Hugging Face: AI実務で使われる技術スタック
「今、何が求められているか」を知らずに学習すると、時間を無駄にしてしまう可能性があります。市場が求めるスキルを先読みし、半年先の需要を見越して学ぶことが、市場価値を上げる近道です。
転職を考える際の留意点
「今の会社にいても将来が不安だ」──そう感じている方もいらっしゃるかもしれません。
AI時代に対応できない企業に居続けることは、長期的に見てリスクがある可能性があります。転職市場は、今後さらに「AI対応人材」への需要が高まり、「非AI人材」は選択肢が狭まる可能性があります。
「転職は裏切りだ」「今の会社に恩がある」──そのような感情も大切ですが、同時に、ご自身のキャリアを守ることも重要ではないでしょうか。
年収を上げたい、市場価値を維持したい、AI時代を生き抜きたい──そう思われるなら、以下のポイントを押さえて転職活動を検討してみてください。
1. 「AI対応済み企業」を見極める
- 導入事例の有無: 公式サイトやプレスリリースで生成AI活用実績を確認
- 社内教育制度: リスキリングプログラム、資格取得支援の有無
- 技術スタック: 求人票に「GitHub Copilot」「AWS CodeWhisperer」などの記載があるか
「AIを導入予定」と言っている企業よりも、「すでに導入済み」で「社員教育も進んでいる」企業を選ぶ方が、安心かもしれません。
2. 「AI耐性のある職種」を選ぶ
- 上流工程: 要件定義、アーキテクト、PMO
- 専門特化: セキュリティエンジニア、データサイエンティスト、MLOps
- 顧客折衝: プリセールス、テクニカルアカウントマネージャー
「AIに代替されにくい職種」を選ぶことで、長期的なキャリアの安定性が高まるかもしれません。
3. 「ポートフォリオ」で差をつける
- GitHub: 自作プロジェクトの公開
- 技術ブログ: 技術記事の執筆
- Kaggle: コンペ参加実績
「職務経歴書だけ」で勝負する時代は終わりつつあります。実績を可視化し、GitHubやブログで公開している方が、評価されやすい傾向があります。
4. 年収交渉のポイント
- AI活用スキルを定量化: 「GitHub Copilot活用で開発速度30%向上」など具体的成果を提示
- 複数社のオファーを取得: 市場価値の可視化と交渉材料
「年収交渉はしづらい」と感じる方も多いかもしれませんが、複数のオファーを取り、競わせることで、年収を最大化できる可能性があります。
5. 「逃げ切り世代」と「再教育世代」の分岐点
- 40代後半以上: 定年まで逃げ切れる可能性もありますが、管理職としてAI戦略を理解していないと、役割の見直しを求められるリスクがあるかもしれません
- 20〜30代: 今すぐリスキリングを始めないと、10年後に市場価値が大きく下がる可能性があります
「自分はまだ若いから大丈夫」と思われている20代・30代の方も、AIネイティブ世代（10代）が社会に出てくる頃には、「古い世代」として扱われる可能性があります。早めの準備をお勧めします。
副業を検討する際の留意点
「会社の給料だけでは不安だ」「AIスキルを活かして副収入を得たい」──そう考えている方もいらっしゃるかもしれません。
副業は、「お小遣い稼ぎ」というだけでなく、「市場価値の証明」であり「リスクヘッジ」でもあります。会社に依存せず、個人として稼げる力を持つことが、AI時代を生き抜く武器になる可能性があります。
「本業が忙しくて副業する時間がない」とお感じかもしれませんが、週に5時間でも副業に充てることで、将来の選択肢が大きく広がるかもしれません。
AI活用スキルがあれば、副業で月5万円〜20万円を稼ぐことは十分可能と言われています。以下のポイントを押さえて、副業を始めてみてはいかがでしょうか。
1. AI活用副業の市場規模
クラウドソーシングサイトでのAI案件は、需要が拡大中です。
「AI案件は競争が激しい」と思われるかもしれませんが、実際には「本当にAIを使いこなせる人材」は不足しており、需要が供給を上回っている状態と言われています。
2. 副業で稼げるスキル
- プロンプトエンジニアリング: 企業のChatGPT活用支援
- NoCode開発: Bubble、Adaloでのアプリ開発代行
- RAGエンジニア: 企業向けAIチャットボット構築
これらのスキルは、「3ヶ月の独学」で習得可能と言われています。今から始めれば、半年後には月10万円の副収入を得られる可能性があります。
3. 副業案件の単価相場（2026年）
- プロンプト作成代行: 5,000円〜3万円/案件
- ChatGPTカスタマイズ: 10万円〜50万円/案件
- AI動画生成代行: 3,000円〜1万円/本
「単価が安い」と感じるかもしれませんが、月に10件受注すれば月収10万円です。本業と並行しながら、着実に実績を積み上げることをお勧めします。
4. 副業で注意すべき法務・税務
- 契約書の確認: 知的財産権、秘密保持契約（NDA）
- 確定申告: 年間20万円超の副収入は申告必須
- 就業規則の確認: 本業の会社が副業禁止の場合、懲戒リスクあり
「副業禁止の会社だから諦める」という選択もありますが、副業OKの会社に転職するか、会社に交渉するという選択肢もあります。ご自身のキャリアを守るために、行動を起こすことをお勧めします。
5. 副業から独立へのステップ
- 月収10万円を安定化: 最低3ヶ月継続
- 顧客基盤の構築: リピート率50%以上を目標
- 法人化の検討: 年収800万円超で税制メリット
「いつか独立したい」と思っているだけでは、実現は難しいかもしれません。副業で実績を積み、顧客基盤を作り、リスクを最小化してから独立──これが、失敗しにくい独立の道筋と言われています。
まとめ：変革の波にどう乗るか
NTTデータの「AIネイティブ開発」宣言は、IT業界の終わりではなく、新しい始まりです。
ただし、「新しい始まり」は、全ての人にとってチャンスとは限りません。準備ができている方にとってはチャンス、準備ができていない方にとっては厳しい時代になる可能性があります。
あなたは、どちら側の人間になりたいでしょうか？
生き残るための3つの鉄則
- AIを「敵」ではなく「武器」として使いこなす
- 「手を動かす作業」から「考える仕事」へシフト
- 継続的な学習と情報収集を習慣化
今日からできるアクション
- GitHub CopilotまたはCursor AIを試す
- 技術ブログで記事を1本書く
- 転職サイトに登録し、AI関連求人の給与水準を確認
- Udemyで「プロンプトエンジニアリング」講座を受講
- クラウドソーシングで小規模なAI案件を1件受注してみる
最後に
「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使える人間が、使えない人間の仕事を代替する」時代が来ているのかもしれません。
恐れるのではなく、学び、適応し、進化する。それが2026年以降のIT業界を生き抜く道の一つではないでしょうか。
この記事を読んで「勉強になった」で終わらせるのではなく、今日、今すぐ、1つでもアクションを起こしてみてください。
1年後、あなたが「あのとき行動しておいてよかった」と思えるか、「あのとき行動しておけばよかった」と後悔するか──全ては、今日のあなたの選択次第です。
参考リンク・出典一覧
業界分析・市場動向
- 再編が進むSIer業界、生き残る企業の特徴とは？ 今問われる「受託根性」からの脱却
https://type.jp/et/feature/30284/ - 労働集約的な日本型SIはもはや限界 AIによるパラダイムシフトは
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03370/101400025/ - 生成AIが変えるITベンダー業界の勢力図：縮小する請負型
https://henry-lee.hatenablog.com/entry/2025/06/05/142600 - ソフトウェア開発への生成AIの適用急ぐIT業界、”稼ぐ場”が壊れ再編・淘汰が始まる
https://dcross.impress.co.jp/docs/news/003555.html - SIerの未来は暗いのか？ – SI屋さんの雑記
https://zenn.dev/sway/articles/si_note_core_sier_elimination
エンジニアスキル・キャリア
- 【2026年】フルスタックエンジニアの市場価値とAI時代の生存戦略
https://codezine.jp/article/detail/22886 - 生成AIスキルは市場価値に影響する
https://kyodonewsprwire.jp/release/202512090643 - AIエンジニア不要論は本当か？
https://bloom-job.com/aiengineer/ - SIerの将来性は本当にない？
https://kikkakeagent.co.jp/column/know-how/3288 - SIerはオワコン? 身につけるべきスキル
https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/758/ - DX推進で成長、しかしクラウドとAIはリスク どうなるSIer！
https://solxyz-blog.info/industry/frontline/40782/ - AIの影響はネットワークエンジニアへ?
https://unison-career.jp/engineer-media/article/infrastructure-engineer-type/network-engineer/p5558/ - 生成AI時代のエンジニアキャリアとスキルを調査
https://japan.cnet.com/release/31134026/
企業・技術動向
- NTT DATA Technology Foresight 2024
https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/ - NTTデータやSCSKの上場廃止で加速するSIerの「親元回帰」
https://toyokeizai.net/articles/-/930896 - AI活用の本格化で人材要件の見直し進む
https://jinzainews.net/26811303/
免責事項: 本記事は2026年1月31日時点の公開情報に基づいて作成されています。市場動向、企業戦略、技術トレンドは日々変化するため、最新情報は各公式サイトや一次情報源でご確認ください。転職・副業に関する判断は自己責任でお願いいたします。
