「プログラミングができるだけでは、エンジニアとして評価されなくなる？」
生成AIの進化によって、システム開発に求められる人材の能力が変化し始めています。
以前は、プログラムを正確に、速く作成することがエンジニアにとって重要な能力の一つでした。
もちろん、現在も技術力は重要です。
しかし、AIがプログラムの作成や修正を支援できるようになったことで、
「何を作るべきか」「なぜその仕組みが必要なのか」を理解する力にも注目が集まっています。
最近、SNSでも、プログラミング能力だけではなく、業務背景や顧客の課題を理解できるエンジニアの価値が高まっているという議論が見られます。
この議論でよく登場するのが「ドメイン知識」という言葉です。
今回は、DX担当ちゃま男と先輩の会話を交えながら、ドメイン知識とは何か、なぜAI時代に重要なのか、企業やエンジニアが何をすべきかを解説します！
ドメイン知識とは？専門業務を理解するための知識
DX担当 ちゃま男先輩！最近、ドメイン知識が大事ってよく聞きます。
ドメインって、ホームページのアドレスのことですか？
ちゃま男の先輩ITの世界では、Webサイトのドメインという意味でも使うね。
でも、今回のドメイン知識は少し違うんだ。
ある業界や業務に特有のルールや仕組みを理解していることを指すんだよ。
ドメイン知識は「その仕事ならではの知識」
例えば、食品製造業を考えてみましょう。
食品工場では、製造記録や原材料の在庫を管理する際に、次のような知識が必要になります。
- 原材料のロット管理
- 賞味期限・消費期限の取り扱い
- 先入先出などの出庫ルール
- 品質検査で保留になった製品の扱い
- 製造実績と原材料使用量の関係
一方、建設業なら工事原価、工程管理、出来高管理などが重要になります。
会計業務なら、勘定科目、仕訳、締め処理、承認などの知識が必要です。
このように、業界や業務によって必要な知識が異なります。
これがドメイン知識です。
ドメイン知識には2つの種類がある
業務システムを開発する際には、次の2つを区別するとわかりやすくなります。
| 種類 | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| 業界・業務共通の知識 | その分野で一般的に必要な知識 | 食品のロット管理、在庫引当 |
| 企業固有の業務知識 | その会社独自のルールや仕事の流れ | 発注承認の条件、独自の出庫手順 |
特に重要なのは、業界知識が豊富なエンジニアでも、個別の会社の業務を最初からすべて理解できるわけではないという点です。
なぜAI時代にドメイン知識が重要になるのか？
理由① プログラムを書く作業の一部をAIが支援できるから
生成AIは、ソースコードの作成や修正、テストの支援などに活用されています。
ソースコードとは、プログラムの動作を記述したものです。
2025年のStack Overflow開発者調査では、回答者の84％が開発プロセスでAIツールを使用している、または使用を計画していると回答しています。
ただし、AIの普及によって、プログラムを正確に設計・検証する専門知識が不要になったわけではありません。
むしろ、AIが生成したコードを確認し、その品質を判断する力も必要になります。
理由② AIは会社独自の業務ルールを自動的に理解するわけではないから
例えば、AIに次のように指示したとします。
「製造業向けの在庫管理システムを作ってください」
AIは一般的な在庫管理システムを作成できるかもしれません。
しかし、その会社での在庫引当のタイミングや、品質検査中の在庫の扱いまでは、指示しなければ反映されない可能性があります。
つまり、業務を理解している人が正しい要件を整理することが重要なのです。
理由③ 技術的に正しくても、業務上は間違っている場合があるから
これは、システム開発で特に注意したい点です。
例えば、原材料の在庫管理システムで、次のような計算をしたとします。
「現在庫数 − 出庫数量 ＝ 出庫後の在庫数」
計算自体は正しいかもしれません。
しかし、製造現場では、すでに別の注文に引き当てられている在庫や、使用できない保留在庫が存在する場合があります。
それらを考慮していなければ、計算結果は正しくても、業務上の判断を間違える可能性があります。
DX担当 ちゃま男プログラムの計算が正しくても、現場のルールに合っていなければ問題なんですね！
ちゃま男の先輩その通り。
だからこそ、プログラムが動くかどうかだけでなく、実際の業務に合っているかを判断する力が重要になるんだよ。
経済産業省もDX人材に求める能力を見直している
2026年4月、経済産業省とIPAは「デジタルスキル標準 Ver.2.0」を公表しました。
この改訂では、AI活用やデータ管理の重要性が高まっていることを踏まえ、DXを推進する人材の役割が見直されています。
特に注目したいのが「ビジネスアーキテクト」です。
ビジネスアーキテクトとは？
ビジネスアーキテクトとは、ビジネス上の課題や目的を整理し、デジタル技術を活用した変革を進める役割です。
例えば、製造業で在庫管理を改善する場合です。
単に新しいシステムを作るのではなく、
「なぜ在庫差異が発生しているのか」
「どの業務を見直せば改善できるのか」
「現場の担当者にどのような変更が必要なのか」
といった課題を整理し、関係者と協力して改善を進めます。
2026年の改訂では、ビジネスアーキテクト、ビジネスアナリスト、プロダクトマネージャーの役割も再定義されました。
これは、AI時代のDXでは、技術を扱う能力だけでなく、ビジネスや業務を理解し、変革を進める能力が重要であることを示しています。
では、プログラミング能力は不要になるのか？
ここは誤解しないことが重要です。
ドメイン知識が重要になるからといって、プログラミングやシステム設計の技術が不要になるわけではありません。
AIが作成したプログラムにも、不具合やセキュリティ上の問題が含まれる可能性があります。
実際、Stack Overflowの2025年開発者調査では、回答者の66％が「ほぼ正しいが完全ではないAIの回答」に不満を感じていると回答しています。
AIが生成したコードを評価し、問題を修正し、安全に運用するためには、技術的な専門知識が必要です。
AI時代に求められるのは3つの能力の組み合わせ
| 能力 | 役割 |
|---|---|
| 業務理解・ドメイン知識 | 現場の課題やルールを理解する |
| システム設計・技術力 | 安全で運用できる仕組みを作る |
| コミュニケーション能力 | 関係者の認識を合わせ、改善を進める |
重要なのは、この3つを適切に組み合わせることです。
すべての能力を一人で完璧に持つ必要はありません。
経営者、業務担当者、エンジニアなどが、それぞれの専門性を活かして協力することも重要です。
業務委託エンジニアにドメイン知識を求めるのは正しい？
SNSでは、外部のエンジニアにも深い業務理解を求めるべきか、という議論も見られます。
ここで重要なのは、契約で求めている役割を明確にすることです。
例えば、「決められた仕様に従って画面を実装する」という契約であれば、企業全体の業務改善まで担当するとは限りません。
一方、業務分析や要件定義まで任せる契約であれば、必要なドメイン知識を身につけ、関係者から情報を収集することが求められます。
企業側も必要な業務情報を提供する必要がある
DX担当 ちゃま男じゃあ、外部のエンジニアに全部任せればいいわけではないんですね。
ちゃま男の先輩そうだね。
エンジニアに業務を理解してほしいなら、企業側も必要な情報を伝える必要があるよ。
例えば、現場担当者へのヒアリングや、実際の業務を見る機会を用意することも大切なんだ。
ドメイン知識の不足を、すべてエンジニア個人の能力不足と考えるのは適切ではありません。
企業側と開発側が、業務理解に必要な役割と情報を共有することが重要です。
中小企業は何をすべきか？AI時代の人材育成と外注の5つのポイント
① 業務を理解している人材をDXに参加させる
DXをIT担当者だけに任せず、現場や管理部門の担当者にも参加してもらいましょう。
特に、日常業務の例外処理を理解している人の意見が重要です。
② 業務の判断基準を言語化する
例えば、「在庫が不足した場合に誰が何を判断するか」を明文化します。
担当者の経験だけに依存している業務を整理することが重要です。
③ エンジニアに求める役割を明確にする
外注する際は、画面やプログラムの実装だけを依頼するのか、業務分析や設計まで依頼するのかを決めましょう。
役割に応じて、必要な人材や費用も変わります。
④ 業務担当者と開発担当者が直接確認できる場を作る
仕様書だけで判断せず、現場の担当者と開発担当者が疑問点を確認できるようにします。
実際の業務を見ながら確認すると、仕様書だけでは伝わりにくい条件が見つかる場合があります。
⑤ AIで開発した内容を検証する体制を作る
AIがプログラムを作成した場合でも、技術的な安全性と業務上の正確性を確認する必要があります。
現場担当者による業務テストと、エンジニアによる技術的なレビューを組み合わせることが重要です。
関連サービス｜現場業務を理解したシステム構築を支援
製造業のDXでは、単に業務システムを開発するだけでなく、現場の仕事の流れを理解した設計が重要です。
ラック・インターナショナル株式会社では、kintoneなどのノーコードツールを活用した業務システムの構築や、導入後の運用・改善支援を行っています。
現場の業務に合わせたシステム設計や、業務のデジタル化を検討している企業は、サービス内容をご確認ください。
まとめ｜AI時代に重要なのは技術力と業務理解の組み合わせ
生成AIによって、プログラムの作成や修正を効率化できるようになりました。
しかし、実際の業務に合ったシステムを作るには、現場のルールや課題を理解する必要があります。
だからといって、プログラミング能力や技術的な専門性が不要になるわけではありません。
これから重要になるのは、業務理解、システム設計、技術力、関係者とのコミュニケーションを組み合わせることです。
AIがプログラムを作れる時代だからこそ、
人間には「何を作り、どう使い、どう改善するか」を判断する力が求められます。
中小企業では、まず業務を理解している担当者と、システムを設計する担当者が協力できる体制を整えることから始めましょう。
参考資料
※本記事は2026年11月4日時点の公開情報をもとに作成しています。AI時代の人材評価については、公開された調査と公的資料をもとにした考察であり、特定職種の雇用が必ず減少することを示すものではありません。
