ChatGPTをはじめとした生成AIの進化が止まりません。
プログラマーやライターの仕事が変化している中で、
「ネットワークエンジニアの仕事はAIに奪われるのか？」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
通信キャリアでネットワーク運用・自動化を行う筆者が、
ChatGPT時代におけるネットワークエンジニアの変化と、生き残るためのスキル戦略を解説します。
目次
- 目次
- 1. ChatGPTがもたらした業務自動化の波
- 2. ネットワークエンジニアのどの部分がAI化されるのか
- 3. 逆に「AIでは置き換えられない」領域
- 4. ChatGPTを活用して生産性を上げる実践例
- 5. 今後5年間で求められるスキルセット
- 6. AI時代に価値を高めるキャリア戦略
- まとめ：AIが仕事を奪うのではなく、拡張する
1. ChatGPTがもたらした業務自動化の波
ChatGPTの登場により、IT業界全体で「知識労働の自動化」が加速しました。
コーディング支援やドキュメント生成、障害対応の手順作成など、
かつて“人の経験”に依存していた領域がAIで補えるようになっています。
特にネットワーク分野では：
といった業務で、ChatGPTの導入が急速に進んでいます。
2. ネットワークエンジニアのどの部分がAI化されるのか
AIが得意とするのは「定型業務」や「マニュアル化された作業」です。
したがって以下のような業務は自動化の対象になりやすいです。
ChatGPT + Python + Ansible の組み合わせで、
「人がCLIを叩く」時代から「AIが提案・人が承認」する時代へ移行しつつあります。
3. 逆に「AIでは置き換えられない」領域
一方で、AIが苦手なのは「責任判断」「要件定義」「現場調整」です。
ネットワークエンジニアが持つ実機経験・障害対応力・顧客折衝力は、今後も重要な価値になります。
💡AIに置き換えられないスキル例
AIが出す「最適解」は机上論に留まることも多く、
現場の温度感を理解して設計・判断できる人材は今後さらに重宝されます。
4. ChatGPTを活用して生産性を上げる実践例
筆者も日常業務でChatGPTを積極的に活用しています。
実際の利用シーンをいくつか紹介します。
🔧 例1：コンフィグのテンプレート生成
→ AIが基本構文を出してくれるので、微修正するだけで初稿が完成。
📘 例2：障害報告書のドラフト作成
障害発生時のログと経過を入力し、「報告書のひな形を生成して」と依頼。
→ AIが報告構成（概要・原因・対策・再発防止策）をまとめてくれる。
💬 例3：RFCや技術仕様の要約
RFC文書をChatGPTに渡し、「300文字で要約」と頼むだけで理解が早まる。
→ 英語読解の手間を削減し、技術調査が圧倒的に効率化。
5. 今後5年間で求められるスキルセット
AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使いこなす人材が強くなります。
特にネットワークエンジニアには以下のスキルが重要になります。
特に「AI × 自動化 × ネットワーク」の掛け算スキルは、
将来的に非常に市場価値が高くなるでしょう。
6. AI時代に価値を高めるキャリア戦略
これからのネットワークエンジニアは「運用者」ではなく、
“ネットワークアーキテクト”や“AIオペレーター”のような立ち位置を目指す必要があります。
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ChatGPTを業務に組み込めるエンジニア
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現場データをAI学習用に整理できる人
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AIの出力結果を正しく評価し、運用設計に反映できる人
こうした「AIを操るエンジニア」は、
単なる技術者ではなく“意思決定の中核”としての価値を持つようになります。
まとめ：AIが仕事を奪うのではなく、拡張する
ChatGPTは脅威ではなく、エンジニアの力を拡張するツールです。
作業効率をAIに任せることで、
私たちはより創造的な設計・提案・判断業務に集中できるようになります。
AI × ネットワークエンジニアリング = 次世代のインフラを支える力。
AIの波に流されるか、乗りこなすか。
それを決めるのは、今この瞬間のあなたの学びです。
