GitHub Copilot、Cursor、そして進化し続けるLLM。 「コード生成」はもはや空気のような存在になった。 そんな2026年において、「プログラミングができる」とはどういう状態を指すのか？
- 「書ける」より「読める」 : 生成されたコードの正当性を検証する力（レビュー力）。
- 「作れる」より「設計できる」 : アーキテクチャ選定、要件定義の重要性が相対的にアップ。
AIがコードを書く時代の「エンジニアの価値」
以前は「動くコードを書くこと」がゴールでしたが、今は違います。 AIが数秒で100行のコードを出力する時代において、人間の役割は 「そのコードが本当に正しいのか、脆弱性はないか」 を判断する審美眼にシフトしました。
また、個別の関数を書く技術よりも、システム全体をどう繋ぎ、どのようなデータ構造にするかという 「設計力」 の価値がかつてないほど高まっています。
2026年トレンド言語ランキング（独自視点）
人気ランキングとは違う、「実務・将来性・AI相性」で選ぶTop 3。
1. Python: AIネイティブ言語の座は不動
- LLMを「使う側」から「作る・調整する側」へ回るための共通言語。
- データサイエンス、MLOpsの需要は爆発中。
Pythonはコードがシンプルで読みやすいため、AIとの対話においても非常に効率が良いです。
2. TypeScript/JavaScript: Webがある限り死なない
- フロントエンド、バックエンド、そしてエッジ（Cloudflare Workers等）。
- AIが生成しやすい言語No.1であり、エコシステムの巨大さが武器。
Webという巨大なプラットフォームが存在し続ける限り、このエコシステムから逃れることはできません。
3. Rust: 「安全性」と「パフォーマンス」の砦
- インフラ、コアロジック、そしてOSレベルの開発。
- AIにはまだ「コンパイルを通す」のが難しい領域（借用チェッカーとの戦い）こそ、人間の出番。
メモリ管理や並列処理など、 「絶対に間違えてはいけない」 重厚な開発において、Rustの厳格さはAI時代の守護神となります。
番外編: “English” (自然言語)
プロンプトという名のコーディング。 英語で論理的に指示できるかどうかで、生成されるコードの精度が劇的に変わる現実はまだ続いています。
「学ぶ価値が薄れた」かもしれないスキル
- ボイラープレートの暗記:
public static void main...をその手で打つ必要はもうない。 - 特定フレームワークへの過度な依存: フレームワークの寿命より、基礎（HTTP, DB, アルゴリズム）の重要性が増している。
So, what’s next?
言語はツール。大事なのは「何を作るか」。 2026年、プログラミング学習は「暗記」の苦行から解放され、 「創造」 の楽しさに特化できるようになった。
さあ、Copilotという最強の相棒と一緒に、君は何をビルドする？