運用保守エンジニアの課題

一方で、業界構造に起因する課題も存在します。

1. スキルアップの壁

多くの現場で手順書ベースの業務が中心となり、挑戦よりも安定運用が優先されがちです。運用保守業務は、ランニングコスト扱いのため「低コストで確実に回す」ことが評価軸となり、新規技術の導入や改善提案が埋もれやすくなります。
結果として、現場固有の限定的なスキルに閉じやすく、いわゆる汎用性の高いスキル獲得が難しくなります。

2. 現状維持に留まるキャリア

ルーチンが中心となる一方、障害対応はチャレンジングでも再現性のある実績として見えにくいことが課題です。監視・手順作業は短期的には非常に良い経験なのですが、長期のキャリア資産になりにくく、レガシー領域への固定化リスクがあります。

周囲を見ていて恐ろしいと感じるのは、あまりにも長く手順書ベースの業務を行っていると、自分の頭で考える力が衰えていき、指示待ち人間になってしまうことです。３年程度経験したら、次のステップを考える必要があると感じます。

3. 生成AIによる代替圧力と機会

すでにソリューションも出てきていますが、生成AIの進歩で、運用保守業務はこれから急速にAIでの自動化が進みます。理由は、ログ解析・エラー抽出・一次対応など、手順化可能な領域は生成AIに代替しやすいためです。

また、特にSI業界では、開発業務と運用保守業務を明確に分離していおり、かつ運用保守業務を別会社に委託しているケースが多いです。そうなると、元受けのSIerから見て、運用保守が委託費に見えるため、特に自動化するという組織的なモチベーションが働きます。
そのため、運用保守は「マニュアル対応」から「AIによる自動分析と提案」へ進み、最終的には「AI主導の修復・予防」へと進化していくでしょう。

運用保守エンジニアが生成AIエンジニアへ転身すべき理由

この流れの中で、運用保守エンジニアは、生成AIエンジニアに転身すべきと考えます。