【2026年】AI時代にプログラミングは必須スキルか？営業18年×AI実務者の結論

AI時代にプログラミングは必須なのか。コードを書けないままAIで複数事業を回す運営者が、必須な人・そうでない人を実体験ベースで整理します。

「AI時代に、わざわざプログラミングを学ぶ意味はあるのか？」——これは僕自身が、非エンジニアとして事業を回しながらずっと考えてきた問いです。

結論から言うと、プログラミングは全員に必須のスキルではありません。ただし、AIを使いこなす力（AIリテラシー）は、職種を問わずほぼ必須になりつつあります。この記事では、コードを書けないまま複数の事業をAIで回している僕の実体験をもとに、「あなたにとってプログラミング学習は必要なのか」を判断できるように整理します。

結論：プログラミングは「全員必須」ではない。でもAIリテラシーは必須

2026年のいま、ニュースやSNSでは「これからはエンジニアの時代」「コードが書けないと食べていけない」という声と、「AIがコードを書くから人間は学ばなくていい」という声が、両方とも大きく聞こえてきます。どちらも、半分正しくて半分は言い過ぎだと思っています。

IT人材不足が続く中、プログラミングのできるエンジニアへの需要は確かに高いままです。一方で、AIツールが進化し「コードを自動生成して整理してくれるサービス」も増えています。現場の感覚に近いのはこうです。

• プログラミング（コードを書く力）は、目指す職種や働き方によって「必須の人」と「なくても戦える人」に分かれる
• AIリテラシー（AIを業務に使いこなす力）は、営業でも事務でも企画でも、ほぼ全職種で求められ始めている

つまり問いを分けて考える必要があります。「プログラミングを学ぶべきか」ではなく、「自分の目指す方向に、コードを書く力は必要か」「AIを使う力は今どれくらいあるか」の2軸で考える、ということです。この判断軸がズレていると、せっかく学習を始めても途中で「何のために勉強しているんだろう」という感覚に陥りやすくなります。

「コードを書く力」と「AIを使いこなす力」は別物

この2つはよく混同されますが、まったく別のスキルです。実務で求められる場面も、その後のキャリアの広がり方も異なります。

コードを書く力は、システムやアプリを「作る側」になるための力です。エンジニアとして開発に関わるなら当然必須になります。一方でAIを使いこなす力は、すでにある道具を「使い倒す側」の力です。資料作成、文章、リサーチ、データ整理、定型業務の自動化——これらをAIで何倍速にもできるかどうかは、コードが書けるかどうかとは別の能力です。

採用側の観点からでは、「コード書けます」と「AI使いこなせます」の2つは別々のスキルとして評価されています。ソフトウェア企業がエンジニアを採用するときは後者を見ませんし、営業職や企画職の人がAIを使いこなしている姿は採用側にとって珍しくて、市場価値になります。

2026年に市場価値が上がりやすいのは、「コードがゴリゴリ書ける人」だけではありません。自分の専門領域（営業・企画・経理・採用など）を持ったうえで、そこにAIを掛け合わせて成果を出せる人の需要が、急速に伸びています。このタイプの人材は「深い専門知識 + AIを使う判断力」を持つため、会社としても育成コストが低く、また即戦力になりやすいからです。

僕がコードを書けないままAIで事業を回している話

少し自分の話をします。僕のキャリアは一貫して営業と事業づくりでした。新卒で大手医療機器メーカーに営業職として入社し、病院約30院を担当。その後、飲食店向けの生鮮ECスタートアップで新規開拓営業を担当してから、動画制作の会社では創業メンバーとして一人目の専属セールスとして反響営業から商品開発まで関わり、4年連続で営業成績1位を取りました。2022年に独立し、いまは映像制作プロデュースを軸に複数の事業を回しています。

この間、僕は一度もエンジニアになっていません。コードは今でもほとんど書けません。それでも、AIと自動化は仕事の土台になっています。たとえば、

• 映像案件の見積もり・構成案・進行管理のたたき台をAIで作り、確認と判断だけ自分がやる
• 提案資料や台本のドラフトをAIに任せ、人にしか書けない一次情報の部分に時間を集中する
• このメディア自体も、AIと自動化を使って記事の下書きを生成し、公開前に必ず自分が編集する体制で運営している

大事なのは、AIに「丸投げ」しているわけではないという点です。判断軸を持っているのは人間で、AIはその判断を速く・大量に形にしてくれる相棒です。僕が営業で18年かけて培った「相手のメリットを探して提案に落とす力」や「カオスな状況で仮説を立てて動く力」は、AIには代われません。むしろAIがある分、その人間側の判断力こそが価値になっていると感じます。

採用側の目線で言えば、「この人、指示されたままAIを使っているだけだな」という人と「自分の専門知識で判断して、AIをうまく使い倒してるな」という人は、評価が大きく変わります。後者は、同じツールを使っている人の中で、はるかに高い成果を出すからです。

だから僕は、「コードが書けないからITの世界では戦えない」とは思っていません。書けないなりの戦い方が、確実にあります。

それでもプログラミングを学んだ方がいい人・3タイプ

ここまで読むと「じゃあ学ばなくていいのか」と思うかもしれませんが、そうではありません。確実に学ぶ価値がある人たちもいます。

次のような人は、プログラミングを学ぶことが市場価値に直結します。

1. エンジニアそのものを目指す人：開発職に就きたいなら、コードを書く力は当然の土台です。ここは迷う余地がありません。実務では、エンジニアリングの中でも得意領域（フロントエンド・バックエンド・インフラ等）を持つことで、さらに市場価値が上がります。
2. AIツールを「使う」だけでなく「組む」側に回りたい人：既存ツールを使うだけでなく、API連携や自動化のワークフローを自分で設計したい人は、プログラミングの基礎があると一気に世界が広がります。たとえばノーコードツールで「こうしたい」と思ったときに、その実装ができるか、API仕様が読めるかで、実現できる範囲が大きく変わります。
3. 今の職種の市場価値を、技術で底上げしたい人：たとえばマーケターがデータ分析を、事務職が業務自動化を自分で組めるようになると、同じ職種の中で替えのきかない存在になれます。営業がカスタマー分析を自分で組めると、営業方針の精度が上がります。ここは「職種+技術」の掛け合わせで、採用側にとって最高に欲しい人材になります。

逆に、これらに当てはまらず「なんとなく流行っているから」という理由なら、まず先にAIリテラシーを高める方が、費やす時間あたりのリターンは大きいことが多いです。限られた学習時間を「自分のキャリアに直結するスキル」に優先配分する方が、後悔も少なくなります。

非エンジニアがまず身につけるべきAIスキル

コードより先に、という観点で、非エンジニアが優先して身につけたいAIスキルを3つ挙げます。これらは、どれも実務で「明日から使える」というレベルで習得できます。

• プロンプトの設計力：AIに何を・どの順番で・どんな前提で頼むかで、出てくる成果はまるで変わります。同じツールを使っても、プロンプト次第で品質が3倍以上違うことは珍しくありません。これは誰でも今日から練習できます。
• 業務の自動化：毎日の定型作業を洗い出し、AIや自動化ツールに任せられる部分を切り分ける力。一度組めば、時間がそのまま戻ってきます。特に営業や事務の領域では、この力一つで月間数十時間の時間が生まれることは多いです。
• ツールの選定と組み合わせ：目的に対してどのツールを使うか、どう繋ぐかを判断する力。「AIツール数百種類の中から自社に合う3つを選ぶ」という業務が、実は企業内で足りていません。ここは「専門領域 × AI活用」で差がつくところです。

これらはコードを書けなくても始められて、しかも仕事の成果に直結します。AI関連の求人もこの数年で急増していて、「専門領域 + AI活用」を語れる人材の市場価値は確実に上がっています。実際に企業側のニーズを聞くと「業界知識 + AI」を持つ人の採用は難しく、教育コストをかけてでも欲しい人材層です。

学ぶと決めたら：挫折しない現実的な進め方

プログラミングにせよAIスキルにせよ、学ぶと決めたなら、続けられる設計にすることが何より大事です。働きながら学ぶ人向けに、現実的なコツを挙げます。

• ゴールを先に決める：転職したいのか、副業したいのか、今の仕事を効率化したいのかで、学ぶ範囲も順番も変わります。目的のない学習は、途中で「これ何の役に立つんだろう」という感覚に陥りやすく、挫折率が上がります。
• 教材を増やしすぎない：あれもこれも手を出すより、1つの教材を最後までやり切る方が、結局は早く力がつきます。並列で複数の教材に手を出す人の大半は、どれもが途中で終わります。
• 手を動かす習慣を固定する：短くても毎日触る方が、週に1度まとめてやるより定着が早いです。時間がなければ15分でもいいので、毎日継続する仕組みを作る方が、効率的に学べます。
• 独学で詰まったら、相談できる環境を持つ：一人で抱えると挫折率が上がります。メンターがいるか、質問できるコミュニティがあるか、スクールの支援があるか——こうした「つっかえても進める仕組み」を早めに用意する方が、時間を節約できます。

特に「AIやデータ分野を体系的に学びたい」「未経験から相談しながら進めたい」という場合は、学習支援サービスを使って伴走してもらうのも現実的な選択肢です。自分の目的に合うかどうかは、無料相談で対象者やサポート範囲を確認してから判断するのがおすすめです。

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【FAQ】AI時代のプログラミング学習でよくある質問

AIがコードを書くなら、もう人間は学ばなくていいのでは？

「使うだけ」なら学ばなくても戦えます。ただ、AIが書いたコードを読んで判断したり、自動化を自分で組んだりするには、基礎知識があるほど有利です。特に業務の効率化や、既存システムへの連携を考えると、プログラミングの基礎を知っている人と知らない人では判断の精度が大きく変わります。完全に不要にはなりません。

非エンジニアでもAIスキルで市場価値は上がりますか？

上がります。むしろ「専門領域 × AI活用」を語れる非エンジニアの需要は伸びています。企業は「業界知識を持ったうえでAIを使える人」を欲しがるのに、そういう人材がいない状況だからです。大事なのは、AI単体ではなく自分の強みと掛け合わせることです。営業が営業プロセスをAIで自動化できれば、それは強い武器になります。

何から始めればいいか分かりません。

まずは自分のゴール（転職・副業・効率化）を1つ決め、そこから逆算してください。迷うなら、コードより先にプロンプトと業務自動化から触ると、成果が見えやすく続けやすいです。「まず短期集中で数日、毎日15分プロンプトを練習する」みたいに、小さく決めて動く方が、大きな決定をするより実行しやすくなります。

まとめ：必須かどうかは「あなたの方向」で決まる

AI時代において、プログラミングは全員必須のスキルではありません。ですが、AIを使いこなす力は職種を問わず必須になりつつあります。

コードを書けない僕が複数の事業をAIで回せているのは、人間にしかできない判断軸を持っているからです。あなたにとって必要なのは、コードを書く力なのか、AIを使う力なのか、それとも両方なのか——この記事がその判断の材料になればうれしいです。方向さえ定まれば、あとは続けるだけです。

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