「ITエンジニア＝安定」は幻想？現役世代で語られない3つの現実

はじめに：なぜ“安定職”と誤解されるのか？

「これからはITの時代」「エンジニアになれば一生食える」
そんなキャッチフレーズがメディアや就職支援サービスで繰り返されています。

実際、ITエンジニアの求人は増加傾向にあり、リモートワークや高収入案件も多く、「安定」の象徴のように見えるかもしれません。

しかし、実態はそう単純ではありません。
むしろ、“安定していそう”に見える裏側にこそ、大きな変化とリスクが潜んでいるのです。

本記事では、「ITエンジニア＝安定」というイメージが抱える3つの誤解と現実をデータと論理で明らかにし、これから生き残るために必要な視点を解説します。

現実①：技術の寿命は“5年以下”という現実

✅ 技術トレンドの激変はもはや前提

IT業界において「流行技術」の賞味期限は年々短くなっています。

• 2010年代：PHP → Ruby → Node.js → Go
• 2020年代：Vue.js → React → SvelteKit → SolidJS？
• AI界隈：scikit-learn → TensorFlow → PyTorch → HuggingFace → LLM APIs

📊 データで見る技術寿命

ある調査では、実務で使われる主要ライブラリの入れ替わりサイクルは3〜5年。
しかも、新技術が旧技術より学習コストが高くなる傾向もあります。

💡 例え：使えなくなった技術は“腐る食材”

たとえ完璧に習得しても、市場価値が失われれば“キャリア資産”にならないのがエンジニア業界の怖さです。

現実②：「自分の市場価値を知らない」エンジニアは淘汰される

✅ 職場にいる＝評価されている とは限らない

スキルがあり、真面目に仕事をこなしていても、社内だけで評価されている人材は非常にリスクが高いです。

• 上司の交代で評価がゼロに戻る
• 配属先の業務終了で“余剰人材”になる
• 自社製品にしか通用しないスキルしかない

💡 例え：自分の“時価”を知らないまま株式を持っている

市場価値を意識せずに働くのは、暴落する株を持ち続けているのと同じです。
転職や副業市場で自分の価値がいくらなのか、常に知っておく必要があります。

現実③：「AI・自動化」によって“中間層”が狙い撃ちされる

✅ ChatGPTで書けるコード＝奪われる仕事

AIによる自動化は、エントリーレベルの作業だけでなく、中堅レベルの業務にも波及しています。

• 自動コード生成（LLM）
• 単体テストの自動作成
• UIコンポーネントの自動構築

📊 AIに置き換えられやすいスキル

💡 結論：手を動かす人から「設計できる人」へ

AIは“実装”や“変換”には強いが、“抽象”や“判断”は苦手です。
だからこそ、「考えられるエンジニア」への進化が求められるのです。

安定を得るための「3つの逆転視点」

① 「変化が激しい業界だからこそ、安定の作り方も変える」

安定＝「変わらないこと」ではなく、
**「変わっても自分の価値が残ること」**が真の安定。

✅ 実践：

• 1つの技術ではなく“設計思考”を学ぶ
• 時間単価を定期的にチェックする
• 業界外でも通用するスキルを育てる（論理思考、設計力、交渉力）

② 「会社に依存しない価値提供の仕組みを持つ」

自分の価値が「特定の上司・会社・製品」にしか通用しないとしたら、それは危険信号。

✅ 実践：

• 技術ブログで情報発信 → 信頼の蓄積
• 個人のGitHubポートフォリオを整備
• 副業で“別ルートの価値提供”を模索

③ 「職能」ではなく「思考能力」を鍛える

今の専門性が10年後にも通用する保証はありません。
だからこそ、特定技術への依存ではなく“適応する力”の方が価値があるのです。

✅ 実践：

• 週に1回“未知の技術”に触れてみる
• 1日1つ「なぜこの設計にしたか？」を言語化
• 技術選定の思考をNotionなどにまとめておく

まとめ：「安定職」の幻想を壊した先に、本当の選択がある

“ITエンジニア＝安定”という言葉は、もはやマーケティングの幻想に過ぎません。
現実は、変化に適応し、自分の価値を正しく把握できる人だけが“安定を自分で作る”ことができるという世界です。

✅ 最後にチェック！あなたはどこまで“安定”を誤解していないか？