AIはより多くのシニア開発者を採用している一方で、彼らを生み出す仕事を静かに消しつつあります

AIはビルダーの需要を高めており、消失させてはいない

2月、Citadel Securitiesの分析によると、Indeedのデータを使用してソフトウェアエンジニアの求人が増加している一方で、全体の求人は弱いままであることが示されました。

この分裂は、AIが経済全体での雇用を生み出しているわけではないことを意味します。しかし、大規模な言語モデルに関する明確な懸念の一つは、やや過大評価されているかもしれません。現在のナラティブは、ツールが改善されるにつれて企業は熟練したビルダーを少なく必要とするだろうというものですが、これはこの労働市場の部分には現れていません。

最も明確な結論は、より狭く、かつ強力です。AIは、システムを設計し、出力をテストし、障害を修正し、結果を所有する人々の価値を高める一方で、フォーマット、スケジューリング、スループットなどの繰り返し可能なプロセスに基づく役割に対してより多くの圧力をかけています。

暗号業界では、取引所、ウォレットチーム、データ提供者、ステーキング企業、プロトコル開発者がAIを利用して、コードをより早く書き、文書をより早くレビューし、サポート業務を自動化することができます。彼らは、何が安全な製品であるか、何が壊れたワークフローであるか、何が生産中に間違える可能性があるかを理解している人々をまだ必要としています。

労働データも同じ方向を指しています。2026年1月の報告書では、技術職の求人が前月比で13%増加したにもかかわらず、技術業界の雇用は約20,155人減少しました。企業は一部の場所での削減を望んでいる一方で、希少な技術力を求めて採用を続けているようです。

関連読書

ビットコイン支持者ジャック・ドーシーがAI時代の改革でブロックの労働力を50%削減したいと考えている

この削減により、ブロックの従業員数は10,000人以上から6,000人未満になると予想され、申請書では4.5億ドルから5億ドルの再構築費用が見込まれています。

2026年2月27日 · リアム・アキバ・ライト

長期的な予測も単純な置き換えのナラティブには当てはまりません。連邦の予測では、ソフトウェア開発者、品質保証アナリスト、テスターの需要が2024年から2034年にかけて15%増加し、毎年約129,200件の求人があると示されています。

同じ連邦の予測では、この期間内にプロジェクト管理スペシャリストの職も6%の成長が見込まれ、年間約78,200件の求人があるとされています。それらの数字は、すべての開発者や管理者が成功するわけではないことを示しています。企業は、製品を出荷し、チームを調整し、予算を管理し、納品を所有できる多くの人々を必要とすることを期待しています。そして、それは現在のAIツールが実際に使用されていることと一致しています。

2026年1月のインデックスでは、コンピュータおよび数学的なタスクが2025年11月のClaude.aiの会話の約3分の1と、ファーストパーティAPIトラフィックのほぼ半分を占めていることが判明しました。

最も一般的なタスクは、エラーを修正するためのソフトウェアの修正で、使用の6%を占めました。言い換えれば、AIの最も目立つ使用法の一つは、ソフトウェア作業を置き換えるのではなく、ソフトウェアのメンテナンス、デバッグ、イテレーションを加速することです。

同じワークフローの論理はコードを超えて広がります

イラストやグラフィックデザインに関しては、証拠は薄いですが、メカニズムは似ています。

企業がAIを使ってコンセプトを生成したり、視覚的なアイデンティティの草案を作成したり、デザインシステムを拡張したりする場合でも、構成、整合性、ブランドの適合性、仕上げを判断できる人間がまだ必要です。

AIは熟練したデザイナーの出力を広げることができますが、何が良いかを知り、そうでないものを拒否できる人が必要なのです。

暗号企業にとって、それは製品アート、マーケティング資産、取引所インターフェース、ウォレットフロー、ダッシュボード、キャンペーンクリエイティブ、ブランドシステムに当てはまります。

AIを使用するデザイナーは、バリエーション、モックアップ、制作タスクをより早く進めることができます。価値は、方向性、編集、センス、最終承認にシフトしています。

価値は、アーキテクチャ、検証、統合、リリースの判断にシフトします。AIは生産時間を圧縮しますが、専門家の監督の必要性を消し去ることはありません。

だからこそ、最もクリーンな表現は「AIが仕事を救う」や「AIが仕事を奪う」ではありません。

より良い評価は、AIが企業内の作業のミックスを変えているということです。最も利益を得る労働者は、方向性を設定し、品質を判断し、主張をテストし、モデルが失敗したときに責任を負える人々です。

リスクが高い労働者は、その出力をルールのシーケンスとして測定でき、安価な人間+ソフトウェアのワークフローに引き渡すことができる人々です。

関連読書

社説：ポスト知識時代の夜明け：AIがホワイトカラーの仕事に対する脅威

インターネット、携帯電話、ソーシャルメディア、そして今やAI。技術的な終末の四騎士、あるいは新しい時代の夜明けか？

2023年5月15日 · リアム・アキバ・ライト

AIの使用は広がっていますが、圧力は不均一です

採用データは、パニックではなく変化を支持しています。2025年末の調査によると、18歳から64歳の成人の間でのジェネレーティブAIの使用は、2024年8月の44.6%から2025年8月の54.6%に増加しました。

仕事での使用は、同じ期間に33.3%から37.4%に増加しました。ジェネレーティブAIを使用した労働時間の割合は、2024年11月の4.1%から2025年8月の5.7%に移動しました。それらの数字は実際の普及を示しています。彼らは、すでに自動化によって空洞化された労働市場を示しているわけではありません。

同じ調査では、AIによる時間の節約が全労働時間の1.6%に相当し、ChatGPTのリリース以来、労働生産性が最大1.3%上昇した可能性があると述べています。また、AI関連の時間の節約が1ポイント高い産業は、パンデミック前のトレンドに対して2.7ポイント高い生産性の成長を示したとし、その関係は必ずしも因果関係ではないと指摘しています。

生産性は、従業員数が減少する前に上昇する可能性があります。多くの企業では、最初の動きは削減ではありません。同じチームにより多くを生産させることです。

このパターンは、AIサイクルが始まる前から、暗号企業が何年も行ってきたことに一致します。

関連読書

ビットコインはAIが130万の仕事を創出したため、才能の流出の危機に直面している

AIは2025年に世界のVCのほぼ半分を奪い、現在の暗号の主要オペレーターは領域を切り替えています。

2026年2月14日 · ジノ・マトス

チームはスリムなままです。作業はソフトウェアに移動します。明確なルールのある機能が最初に自動化されます。LLMで変わるのは、ソフトウェアが今触れることができるタスクの範囲です：内部検索、ポリシー草案、コーディング支援、サポートのトリアージ、詐欺レビュー、文書処理などです。

しかし、暗号製品には依然としてセキュリティのトレードオフ、運用リスク、コンプライアンスの判断、ユーザーエクスペリエンスの決定、インシデント対応、リリースの規律が関与しています。モデルはこれらのタスクすべてに役立つことができますが、どれも所有してはいません。

同じことが、暗号ビジネス内部のクリエイティブな側面にも当てはまります。チームはAIの画像やデザインツールを使用して、オプションを迅速に生成し、複数の方向をテストし、ソーシャル、編集、製品、キャンペーン用のバリエーションをより多く構築できます。しかし、スピードは困難な部分を解決するわけではありません。誰かが製品に合った視覚言語、ブランドに合ったイラストスタイル、明確に読まれるダッシュボードやランディングページ、品質や信頼のラインを越える資産を選ばなければなりません。

その意味で、AIは熟練したクリエイティブワーカーをより生産的にすることができ、熟練した開発者をより生産的にすることができるのと同様に、初期の草案に費やす時間を減らし、探索できる出力の範囲を広げることによってです。

それが、マネージャーや上級の個別貢献者が、一般の議論が仮定するよりも耐久性があるように見える理由でもあります。プロジェクト管理スペシャリストのための連邦の定義は、依然として人員、スケジュール、予算、マイルストーン、リスクに中心を置いています。これらは装飾的な機能ではありません。

製品のアイデアを企業が出荷、維持、防御、説明できる何かに変える作業には、依然として人間のリーダーシップが必要です。

暗号において、チームがしばしば管轄区域、スマートコントラクトスタック、変動する市場条件を横断する場合、その調整の負担は、AIが草案やプロトタイプの作成コストを下げるにつれて高まる可能性があります。

CryptoSlateデイリーブリーフ

デイリーシグナル、ノイズゼロ。

市場を動かすヘッドラインとコンテキストを毎朝、コンパクトにお届けします。

5分で要約 100k+ 読者

メールアドレス

ブリーフを受け取る

無料。スパムなし。いつでも退会可。

おっと、問題が発生したようです。もう一度お試しください。

登録されています。ようこそ。

AI使用データ内の議論さえも、人間からモデルへのクリーンな引き渡しではなく、混合した状況を指し示しています。

2025年9月の報告書では、指示的な会話が2025年初頭から2025年夏の終わりにかけて27%から39%に増加したことが示され、ユーザーがより多くの委任を行っていることを示唆しています。しかし、2026年1月の更新では、強化された使用が2025年11月のClaude.aiで52%対45%で自動化使用を上回ったことが分かりました。企業は、モデルが自ら行動することを信頼する場所と、依然として人間の関与を求める場所をテストし続けています。

暗号セクターにとって、そのラインはおそらくセキュリティ、財務業務、上場、市場監視、製品発売、ブランド対応作業を通過します。

AIはこれらの機能内での繰り返しの仕事に費やす時間を減らすことができます。しかし、財務的および評判的なリスクが高まるにつれて、判断、レビュー、および説明責任の価値も高まります。それは、批判的なシステムや公共向けの出力を自動運転で運営しようとする企業よりも、経験豊富なオペレーター、編集者、デザイナー、技術リーダーを好む傾向があります。

より大きな労働の問題は、誰が依然として進む道を得るのかということです

最も強い警告サインは、経験豊富なビルダーへの需要が崩壊していることではありません。はしごの底部での負担が増加しており、2026年1月の論文では、最もAIにさらされた職業において、若年労働者の雇用が低下していることがわかりました。その職における雇用の割合は、2022年11月の16.4%から2025年9月の15.5%に減少しています。

著者たちは、全体的な影響は依然として小さいと強調しており、全体の減少が失業に翻訳されたとしても、2022年11月以来の全体の失業率の上昇は0.1ポイントに過ぎないと推定しています。それでも、その信号は存在します。

それは他の証拠とも一致します。ルーチンのオフィスおよび管理サポート業務は、2026年1月のインデックスで3ポイント増加し、APIトラフィックの13%を占めました。カテゴリには、メール管理、文書処理、CRM業務、スケジューリングが含まれています。

2025年の研究でも、事務職が世界的に最も高い露出カテゴリであり、全世界の労働者の4人に1人が何らかのジェネレーティブAIにさらされた職に就いていると推定し、最も高い露出カテゴリには世界の雇用のわずか3.3%が含まれています。変革は完全な置き換えよりも一般的に見えます。しかし、変革は、ジュニアのタスクを削減することから始まるときに痛みを伴うものではありません。

同じリスクは、ジュニアのクリエイティブおよびジュニアの技術的役割にも拡大する可能性があります。エントリーレベルの仕事がAI支援のワークフローに吸収される場合、より少ない人々がかつてペース、センス、デバッグ、修正、クライアントの判断を教えた制作タスクを行うことになるかもしれません。

ソフトウェアでは、それはジュニアのコーディングやQAの求人が減少することを意味するかもしれません。デザインでは、人々がレイアウト、システム思考、視覚的な規律を実践的に学んだ生産重視の役割が減少することを意味するかもしれません。企業は短期的にはスピードを得るかもしれませんが、依然として自分たちのパイプラインを弱体化させることになるでしょう。

それが、前向きなケースがより真剣になる理由です。企業がAIを使用してエントリーレベルのコーディング、調整、サポート、研究、草案、および生産作業の量を縮小する場合、より少ない人々がかつて上級職に通じた見習いを受けることになるでしょう。

短期的な経済性は良好に見えるかもしれません。チームは小規模なままです。出力は増加します。マージンは改善します。しかし、中期的なリスクは、薄い才能のパイプラインです。

暗号企業は、すでに市場構造、セキュリティ、製品、信頼を理解する人々を雇うのに苦労しているため、十分な新しい人材を育成しなくなった場合、経験豊富なオペレーターを獲得するためにさらに競争が激化する可能性があります。

グローバルな予測は、単一の結論ではなく混合の結果を支持します

2025年の予測では、2030年までに現在の仕事の22%に相当する構造的労働市場の変化が予測されており、1億7000万の仕事が創出され、9200万の仕事が失われ、7800万の純増が見込まれています。同じ予測では、AIおよび機械学習の専門家、フィンテックエンジニア、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者が、成長率の観点から最も急成長する役割として挙げられています。しかし、IMFのレビューは、先進国がその利益と混乱をより早く感じるだろうと警告し、利益が高所得労働者や資本所有者に集中する可能性があることを指摘しています。

それは、一般的な議論が通常提供するよりもクリーンな結論を残します。AIは、依然として高スキルのビルダーへの需要の広範な崩壊として現れていません。数字は逆の方向を指しています。彼らは、開発者に対する強い雇用シグナル、職場内でのAIの使用の増加、測定可能な生産性の向上、および専門的な技術役割よりも管理的および事務的なタスクにおけるより明確な代替圧力を示しています。

同じ論理は、クリエイティブな仕事にも当てはまるようです。両方の場合において、AIは熟練した労働者の代替ではなく、むしろ彼らのための力の乗数のように見えます。

暗号企業にとって、次のステップは明白です。企業はAIを使用して、より多くの草案を生成し、より多くのテストを出荷し、より多くのコンセプトを生成し、より多くのサポート業務を自動化することができます。彼らは依然として、何を出荷し、何が安全で、何がポリシーに合致し、何がブランドにフィットし、何が信頼を損なうかを決定するために人間を必要としています。

短期的な勝者は、AIを使用して経験豊富なオペレーターの出力を広げながら、自らのトレーニングパイプラインを破壊しないチームである可能性が高いです。

次のオープンな質問は、企業が結果を所有できる人々を雇い続けるのか、それともかつてそれを学んだ人々を静かに削減するのかということです。