採用で「AIへの前向きさ」を問う企業が登場　AIエンジニアの求人は1年で6割増

「The Pragmatic Engineer」の著者Gergely Orosz氏は2026年10月6日、技術リーダー向け会議での講演の要約を公開した。コーディングエージェントが書くコードが人を上回り始めた現場で、採用にも変化が出ている。選考で「AIへの前向きさ」を見るスタートアップが出てきた。主要企業のAIエンジニアの求人が1年で6割増えた一方、新卒の採用割合は下がり、フロントエンド専門の肩書きは職歴サイトから速く消えている。

開発の主役がエージェントに移った

Orosz氏は技術ニュースレターに載せた技術業界の現状を振り返る講演の要約で、変わったこと、壊れたこと、変わらないことの順にこの1年を振り返った。技術リーダー向け会議「LDX3 New York」の会場には、技術リーダーや上級技術者ら2000人以上が集まったという。

Orosz氏によると、米GitHubではエージェントが作ったプルリクエスト (PR) が8か月で9倍に増え、2026年8月には人が作ったPRの数を上回った。課題管理ツールの米Linearでも、7月からエージェントが起票した課題の数が人の起票を上回っている。

1人が同時に動かすエージェントの数も増えた。「Claude Code」を作ったBoris Cherny氏は、ターミナルのタブを5つ開き、Web版でも5〜10のClaudeを動かす。LinearのDima Zaytsev氏は、手元で5〜10の作業ツリー (worktree) を並べて使っていると語った。大規模なコードの書き換えにかかる時間も縮んだ。米Anthropicでは、JavaScriptの実行環境「Bun」をZigからRustへ移す作業が11日で終わった。見積もりは技術者1.5人年分だったという。

選考で「AIへの前向きさ」を見る

採用の変化として、Orosz氏はスタートアップが選考で「AIへの前向きさ」を確かめ始めたことを挙げた。資金調達がシリーズDの段階にあるスタートアップの技術部門の責任者は、欲しいのは「AIで作れるものの限界を押し広げるのを手伝ってくれる人」だと述べたという。Orosz氏は、かつてスタートアップが急成長への意欲や自社の技術の経験で人を選んだのと同じ流れだと位置づけた。

1つのプロジェクトに関わる技術者の数も減っている。AnthropicでClaude Platformの技術責任者を務めるKatelyn Lesse氏は、個々のプロジェクトについて「2人より多くは関われないことが多い」と語った。ただ同氏は、ソフトウェアを持ち続ける単位としてのチームは今も残っているとも説明した。

技術部門の管理職にも、現場を離れる動きがある。Orosz氏が8月に公開した技術リーダーの離職を扱った記事によると、同氏は離職中か離職を考えている技術リーダー約20人から話を聞いた。CTO級の知人に非公式に尋ねた範囲では、10人中6人が辞める途中か辞めることを考えていると答えた。チームが小さくなる中で、管理職から現場の技術者に戻る人も多いという。

新卒の採用と専門職の肩書きが減る

Orosz氏とJessica Salmon氏が6月に公開した2026年の求人市場の調査 (第2部)は、需要の偏りを数字で示した。求人データのTrueUpによると、主要企業のAIエンジニアの求人は過去1年で60%増えた。同じ企業のソフトウェアエンジニアの求人は7%増にとどまる。

一方で、新卒やインターンは採用されにくくなった。Live Data Technologiesは、米国の大手IT企業28社の技術者の採用を集計した。新卒の割合は2023年に3割近くあったが、2025年には1割ほどに下がった。インターンの受け入れは、採用全体が戻る中でも減り続けたという。

職歴サイトに並ぶ肩書きにも、変化が表れている。米ベンチャーキャピタルSignalFireの分析では、最も速く消えているのはフロントエンド専門の肩書きで、iOSとAndroidの専門職が続いた。反対に、顧客の現場に入って製品を導入する技術者「FDE (Forward Deployed Engineer)」の肩書きは急速に増えている。

人が確かめる仕事は残っている

講演は、AIが広がっても変わらないものも挙げた。チームは今もソフトウェアを持ち、障害対応の当番を担う。Bunを作ったJarred Sumner氏 (現在はAnthropic) は、コードもテストもほぼAIが書くとしたうえで、テストは欠かせないと語った。「コードを信頼する手段が必要だ」という。

Orosz氏は、PMやデザイナーなど技術者でない人が本番にコードを出している会社を見つけられなかったと述べた。本番に何を出すかを決めるのは、今も技術者だという。ところが、確かめる側には負荷がたまっている。Orosz氏は、エージェントでコードの量が急に増え、コードレビューが形だけになりつつあると指摘した。「全員がレビューをしている芝居を演じている」という技術者の声も紹介した。

講演が描いたのは、エージェントの書く量が人を上回るなかで、選考でAIへの前向きさを見る企業が出て、AIエンジニアの求人が伸び、新卒の採用割合が下がる現場だ。

編集部の見方

編集部は、この講演を、AI人材の価値が職種名より「AIで作って本番に載せた実績」で測られ始めた兆しと見る。フロントエンドやモバイルの専門の肩書きが減り、選考でAIへの前向きさを見る企業が出てきた流れは、何を作れるかが問われる方向を示す。同時に、レビューが形だけになりつつあるという指摘は、AIの出力を確かめて本番に出す判断の重みが増すことを示す。読者は、エージェントで作ったものをテストやレビューでどう確かめて本番に出したかまで、説明できるかを見直すとよい。ただ、求人の数字は米国の主要企業が中心で、日本の採用に同じ変化が及ぶかはまだ分からない。