IT業界の採用＆求人トレンド 2026.02.17

【2026最新】経産省が「AI人材が340万人不足」と発表！今後求められるITエンジニアとは？

AIに仕事を奪われると不安に感じる方がいる一方で、AIを使って業務を変えられる人材は不足しているといわれます。経済産業省は「2040年に幅広い産業でAIやロボットを利活用する人材が約340万人不足する可能性がある」という推計を公表しました。

ただし、この数字はAI開発者などの技術者だけを指すものではありません。AIシステムを現場で円滑に運用するためには、業務理解を備えた多様な人材が不可欠です。本記事では、IT未経験者にもAI領域で活躍できる可能性があることをお伝えします。

2040年に「AI・ロボット利活用人材」が約340万人不足する可能性

経済産業省の「2040年の就業構造推計（改訂版）について」は、十分な国内投資や産業構造転換が実現するケースを前提に、将来の労働需給を推計したものです。全体では大きな人手不足が生じない一方、職種間では需給ミスマッチが発生し、事務職では約440万人の余剰、「AI・ロボット等の利活用を担う人材」では約340万人の不足が生じる可能性が示されています。

この推計が示しているのは、将来懸念されるのが単純な人手不足ではなく、職種やスキルの需給ミスマッチだということです。AIによって代替可能な定型業務が減少する一方で、AIを使って仕事やシステムを再設計する業務へのリスキリングや職種転換の必要性が高まる見込みです。

「自分の仕事が自動化されるかもしれない」と不安に感じる方にとっては、業務経験にIT・AIの知識を掛け合わせることで、新たなキャリアの選択肢が見えてくるでしょう。

なお、AI関連スキルは待遇面でも高く評価される傾向があります。PwCの2026年版グローバル調査では、AIスキルを求める求人のは、同一職種のうちAIスキルを求めない求人より平均で62％高いと報告されています（世界を対象とした調査であり、日本のみを対象としたものではありません）。このことからも、AI人材の需要が高まっているといえそうです。

参照：PwC「AIは世界の労働市場を2つの異なる道へと変革し、人間のスキルを高く評価するようになる：PwC 2026年世界AI雇用バロメーター」

不足するのは「AIで作る人」だけではない

「AI人材」と聞くと、高度な数学の知識を持ち、AIを研究・開発するエンジニアを思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。しかし経産省が不足を指摘するのは、開発職に限定した話ではありません。AIに関わる仕事と役割は、大きく3つの段階に分けられます。

AIに関わる主な役割	具体的な職種の例
1．AIを研究・開発する人	・AI研究者 ・機械学習エンジニア ・データサイエンティスト
2．AIをシステムに実装する人	・システムエンジニア ・クラウドエンジニア ・AI導入エンジニア
3．AIを業務に活かす人	・AI事業企画 ・ビジネスアーキテクト ・ITコンサルタント ・ソリューション営業

IPAの調査では、日本企業のうち、AIの事業企画が不足していると回答した割合は61.0％、AI開発者は53.7％、AI研究者は41.0％でした。高度な研究者だけでなく、AIを活用したサービスを企画し、業務システムへ実装できる人材の確保も難しくなっています。企業間の採用競争では、技術と業務の両方を理解できる人材の価値が高まっていると考えられます。

顧客の課題を整理し、AIを既存システムへ組み込み、現場で使われる状態へ導く際には、技術力だけでなく業務理解も必要です。IPAが紹介する調査結果でも、AI・ビッグデータや技術的リテラシーの需要が急速に伸びる一方、分析的思考、柔軟性、リーダーシップなどのヒューマンスキルも引き続き重要とされています。

たとえば、営業や店舗運営で培った顧客理解、業務管理、改善提案といった経験があるなら、AIの業務活用や導入支援に役立つでしょう。システムへの実装を担うためには開発・運用の基礎習得が欠かせませんが、前職の業務知識とITスキルを掛け合わせることで、活躍の場を広げられる可能性があります。

参照：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「AI時代のデジタル人材育成」

AI時代に求められるITエンジニアの4つの力

AI時代のITエンジニアには、コーディング力だけでなく、業務理解・技術知識・運用視点・協働力という4つの力が求められます。

1．業務課題を把握し、要件に変換する力
「どの業務にAIを使うのか」「何を改善したいのか」を整理する力です。営業などの経験で培ったヒアリング力や、店舗管理で培った業務フローへの理解といった実務経験が活かせる領域です。

2．IT・AIの基礎知識
データ、クラウド、生成AI、RAG、APIといった仕組みを理解し、適切な技術を選ぶ力です。高度なAIモデルをゼロから作るのではなく、全体像をつかんだ上で適切な技術を組み合わせる基礎知識が求められます。

3．実装後の運用・セキュリティまで考える力
企業のAI導入では、精度だけでなく、入力データの管理、権限設定、監査ログ、既存システムとの連携、利用ルールの整備も欠かせません。導入して終わりではなく、安全に運用を続けられる仕組みづくりが問われます。

4．顧客と協働する力
AIは導入しただけでは定着しません。利用者が迷わずにツールを使えるようにサポートし、現場の声を開発側にフィードバックして継続的な改善を図るプロセスが不可欠です。

IPAのディスカッションペーパーでは、専門家の見解として、コーディングや設計の一部がAIに置き換わる一方、使いやすさや安心感など人間の感性に関わる要素を踏まえ、システム全体を設計する力がITエンジニアに求められると紹介されています。

参照：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「AI時代のデジタル人材育成」

IT未経験からAI領域を目指す3ステップ

IT業界未経験者がAI領域を目指すには、いきなり専門職を狙うより、段階を踏んで進む方が現実的です。ここでは3つのステップに分けて紹介します。

STEP1：前職の業務知識と改善経験を棚卸しする

最初のステップは、前職で培った業務知識や改善経験を整理することです。単に「営業経験がある」「店舗管理をしていた」で終わらせず、システム開発に転用できる強みとして、次のように具体化しましょう。

• 顧客の要望を聞き、提案内容を組み立てた
• CRMやSFAの導入・運用に関わった
• 店舗の在庫・シフト・予約管理を改善した
• マニュアル作成やスタッフ研修を担当した

STEP2：SEとして開発・運用の基礎を身につける

次に、システムエンジニアとして必要な基礎を学びます。ITの基礎知識から始まり、プログラミング、データベース、テスト手法、システムの設計、保守・運用などの知識を深めましょう。未経験者の場合、この段階をスキップしてAIそのものを学ぶより、先に業務システムの仕組みを理解しておく方がスムーズです。

STEP3：AI導入・業務改善を担う業務を目指す

基礎的なシステム開発の経験を積んだ後は、生成AIやRAG、クラウドAI、業務自動化などを学び、AI関連プロジェクトへの参加を目指します。

【具体的なステップの例】

• 法人営業→業務システムSE→AIソリューションの提案・導入支援
• 店舗マネージャー→運用・アプリケーションSE→AIを活用した業務改善・定着支援

「AIエンジニアになる」ことだけがゴールではありません。AI導入支援やITコンサルタント、PLなど、AI領域にはいくつもの職種があります。自身の経験や志向に合わせて、進む方向を選択しましょう。

SEの基礎を身につけ、将来AI活用領域を目指すならソルクシーズ

IT未経験者が将来AI活用領域を目指すには、まずシステム開発の基礎を体系的に学び、実務経験を積める環境を選ぶことが重要です。ソルクシーズは、IT未経験・システム開発未経験者を対象とした採用と、入社後の研修・学習支援を実施しています。

特徴1．未経験から開発の基礎を体系的に学べる

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特徴2．幅広い業界と工程を通じて業務理解を深められる

ソルクシーズグループは、金融を中心に、流通、官公庁、製造など幅広い業界のシステムを手掛けています。また、システム開発の上流工程からインフラ構築、運用までを一気通貫で支援しています。キャリアを重ねながら、技術だけでなく、顧客の業界や業務への理解を深められる機会があります。

特徴3．AIを企業の現場へ定着させる事業を展開している

2026年4月に開始されたSOLAIというサービスは、生成AIチャットやRAGの提供だけでなく、導入前のヒアリング・要件整理、環境構築、社員向けセミナー、ワークショップ、運用改善までを支援しています。

AI時代に求められるのは、高度なアルゴリズムを開発する人だけではありません。導入現場の状況を把握し伴走支援する人材も不可欠です。ソルクシーズが展開するSOLAIは、こうしたAI導入・定着支援を一貫して提供しています。

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