小さいIT企業に入った場合、大手IT企業の代わりにプログラミングをすることになってしまったりするのでしょうか？

Answer 1

普通にあります。製造請負とか製造委託のことですね。 もちろん逆に小さい企業のソフトウェア開発を大手企業に依頼することもあります。

Answer 2

そういった単純にコードを書く、いわゆる「プログラミング作業」自体は、生成AIの利用が禁止・制限される現場でなければ、この先かなり減っていくと思います。

その代わり、小さいIT企業であっても、単なるコーディング要員ではなく、

「何を、どういう構造で作れば確実に動くのか」

「数年後に仕様変更があっても壊れにくいか」

「会社が成長したときにも拡張できるか」

といった、要件定義や設計の部分まで担当することが増えていくのではないでしょうか。

例えば、これから重要になるのは次のような能力だと思います。

【生成AIを使えない環境への対応】

・機密情報や個人情報を扱うため、外部の生成AIへソースコードを送信できない。

・顧客との契約上、生成AIサービスへのデータ入力が禁止されている。

・インターネットへ接続できない閉域ネットワークで開発する。

・官公庁、金融、医療、製造業などで、利用できるAIサービスが限定されている。

・AIが生成したコードについて、ライセンス、著作権、情報漏えいなどの確認が必要になる。

・生成AIを利用できても、「生成したコードをそのまま本番投入してはいけない」といったレビュー規則がある。

【確実に動作する設計】

・注文確定と同時に在庫を減らす場合、途中でエラーが起きても在庫だけ減らないようにする。

・同じ請求データが二重登録されないようにする。

・通信が切れて再送されても、同じ処理が二重実行されないようにする。

・障害が起きたときに、「どこまで処理が完了したのか」を追跡できるようにする。

こうした部分は、単に文法を知っているだけでは対応できません。

【保守性を考えた設計】

・似た処理を何十か所にもコピーしない。

・税率や料金など、変更される可能性が高いものをコード中へ直接書き散らさない。

・売上、請求、在庫、顧客などの責任範囲を分離する。

・一つの機能変更によって、関係のない機能まで壊れない構造にする。

・後から参加した開発者でも構造を理解できるようにする。

システムは「完成した瞬間」よりも、その後何年も変更しながら使う時間の方が圧倒的に長いため、保守性は非常に重要です。

【拡張性を考えた設計】

・社員10人の会社が100人になっても使える権限設計にする。

・1店舗から10店舗へ増えても、システムを作り直さなくてよいデータ構造にする。

・将来、APIやスマートフォンアプリを追加できるようにする。

・会計、在庫、販売などを、必要に応じて後から分離・連携できるよう境界を考える。

・将来的な多言語、多通貨、複数拠点なども、必要に応じて考慮する。

【最新技術を判断する能力】

・生成AI

・クラウド

・コンテナ

・API

・新しいWebフレームワーク

・AIエージェント

などを、単に「新しいから使う」のではなく、

「この顧客のシステムに本当に必要なのか」

「導入することで保守性は上がるのか」

「5年後も維持できるのか」

まで考えて選択する能力が必要になります。

【昔からある有用な技術を理解する能力】

一方で、新しい技術だけ知っていればよいわけでもありません。

例えば、

・データベースのトランザクション

・ユーザーと権限管理

・ログ

・バックアップ

・バッチ処理

・キャッシュ

・キュー

・排他制御

・データの正規化

などは、生成AIが普及しても重要性がなくなるわけではありません。

むしろ、AIが大量のコードを書けるようになるほど、こうした基本的な設計を理解しているかどうかが重要になると思います。

【顧客企業の業務を理解するドメイン知識】

良いシステムを作るには、プログラミング以外の知識も必要です。

例えば、

・会計システムなら、仕訳、請求、入金、決算。

・製造業なら、工程、在庫、ロット、原価。

・建設業なら、案件、見積、発注、実行予算。

・医療なら、患者情報、診療、予約、個人情報管理。

・ECなら、商品、注文、決済、返品、物流。

といった業務そのものを理解する必要があります。

AIがコードを書けても、そもそも業務を間違って理解していれば、出来上がるシステムも間違ったものになります。

そのため、

「Javaのこの文法を全部暗記している」

「Pythonの細かい書き方を何百種類知っている」

といった、単なる文法マニアとしての価値は、相対的にはかなり下がっていくと思います。

生成AIは、

「この仕様でコードを書いて」

と言えば、かなりの速度でコードを書けるようになっています。

しかし、

・そもそも、その仕様でいいのか。

・この会社ならどのようなデータ構造にすべきか。

・5年後の変更にも耐えられるか。

・障害が発生した場合にどう復旧するか。

・どこまでを一つのシステムとして、どこから分離するか。

といった判断は、単なるプログラミング文法とは別の能力です。

ですから、小さいIT企業が将来、大手IT企業の代わりにひたすらプログラミングをする、というよりは、

生成AIによって単純なコーディング部分が圧縮され、小さいIT企業もこれまで以上に、

・顧客に近い場所で業務を理解する。

・要件を整理する。

・システムの構造を設計する。

・AIへ適切な指示を出す。

・AIが生成したコードを検証する。

・保守や拡張まで考えて設計する。

といった役割へ移っていくのではないでしょうか。

これから価値が高くなるのは、

「コードをたくさん書ける人」

よりも、

「何を作るべきかを考え、壊れにくい構造を設計し、AIが書いたコードが正しいか判断できる人」

だと思います。

Answer 3

持ちつ持たれつです
大手IT企業は、営業や企画が強いが自社にはプログラマーを抱え込んでいません
中小企業は、プログラマーを抱え込んでいるが、営業力が弱いです

＞することになってしまったり
は卑下をしている表現ですが、お互いに補う関係なのでプロに対する敬意を持って接しています

建築業界の多重下請けとは違います

プログラマーだけでなく、専門家を小さい会社からSES契約で大手IT企業が雇う場合も有ります
ネット上ではSESは身分卑しい様な話が飛び交っていますが、専門家なので高給です

Answer 4

大手はプログラミングするというより その管理・運用です。
プログラミングは中小企業がします。
(どこの世界でも 働くのは下っ端です)

政府・銀行・家電メーカー・NTT 等 色々なシステムは 中小企業がします。