単価が上がるのは「LLMを使う側」から——SESエンジニアの生存戦略

「生成AIはエンジニアの仕事を奪うのか」。この問いは雑すぎる。仲介の現場から見える現実はこうだ。奪われるのは「人」ではなく「工程」であり、順番は決まっている。

圧縮は単価序列の下から始まる

SESの単価は工程の序列で決まる。テスト、実装、詳細設計、基本設計、要件定義。上流へ行くほど単価は上がる——これは業界の鉄則である。生成AIによる圧縮は、この序列の下から進む。テストコードの生成、定型実装の自動化、ドキュメントの下書き。下流の工数が減れば、下流の案件数と単価は圧力を受ける。

一方で、上流は簡単には置き換わらない。要件を定義するには顧客の業務を理解する必要があり、責任の所在は人間にしか持てない。そしてAIを使いこなすエンジニアの単価には、既に差がつき始めている。脅威と機会は同じ場所から来ている。

使う側に回る三つの実践

• 現場でAI活用の実績を作る。許可された範囲で、テスト設計・コードレビュー補助・調査の高速化に使い、工数削減を数字で残す。禁止現場なら自習で積み、次の案件で使う。
• スキルシートに定量で書く。「生成AI活用」と書くだけでは弱い。「AIレビュー併用で手戻りを削減」のように、工程と効果をセットで書く。単価交渉の材料は、こうして仕込む。
• 上流の言葉を覚える。AIに実装を任せる度合いが上がるほど、価値は「何を作るべきかを決める側」に移る。要件・設計のドキュメントを読み、書けるようになること。AIはその学習の家庭教師にもなる。

個人の努力で越えられない壁は、会社選びで越える

ここまでは個人の戦略だ。だが単価には、個人の努力では動かない変数が二つある。商流の深さと、会社の案件ポートフォリオである。

深い商流の案件は、あなたがどれだけAIを使いこなしても単価の天井が低い。下流案件しか持たない会社にいれば、上流に登る機会そのものが回ってこない。AI活用を禁止する現場ばかりの会社では、実績の作りようがない。この場合の答えは転職または案件変更であり、見るべきは単価評価制度の有無、商流の浅さ、AI投資(研修・ツール・案件開拓)の三点だ。

順番の問題である

悲観する話ではない。生成AIは、学習コストを史上最も下げた技術でもある。下流から上流への階段は、AIを家庭教師にすれば以前より速く登れる。市場の構造が変わるとき、先に動いた者から単価は上がっていく。奪われる側に立つか、使う側に立つか。能力の問題である以前に、順番の問題である。