自動運転開発エンジニア(自動車)の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

7% AI浸透度(AI代替率)

自動運転システムのシミュレーション実行やセンサーデータ解析はAI化が進む一方で、複雑な交通状況での安全戦略の立案、センサー融合の設計判断、システム全体の信頼性確保といった統合的な意思決定は、経験を積んだエンジニアの創意と判断が不可欠です。エネルギー効率監視がAI化される中でも、省エネ設計の方向性決定と複数要件のバランス調整は人間にしか実現できません。

自動運転開発エンジニア(自動車)の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 7%
AIが関与するタスク 2件 / 21件
人間中心のタスク 19件
AIに代替困難な要素 対面対応
AI実装済み領域 7%
求められるスキル 読解力・文章力・要件分析(仕様作成)

自動運転開発エンジニア(自動車)とは

一般公道を走る自動車の自動運転に関する設計、開発、評価等を行う。

この職種のAI浸透度は7%。 21件の業務のうち2件でAIが活用され、19件は人間が中心です。 対面対応などAIには代替できない要素も多く、 将来性の高い職種です。

なるには

入職にあたって特に学歴や資格は必要とされないが、新卒で入職する場合、工学、理学等を専攻していた大学院修士課程修了者が多い。中途採用の場合は自社にない技術を持っている家電メーカーや通信会社からが多く、同業の自動車メーカー、ティア1サプライヤーからの転職者も居る。 新卒の場合、完成車メーカー、ティア1サプライヤーの開発エンジニアとして採用され、数ヶ月から半年程度の研修があり、同期入社のエンジニアの中から自動運転の開発部門に配属される。中途採用の場合は即戦力が求められる。経験を重ねより大きな開発が任されるようになり、一つの開発プロジェクトを任されるようになる。 設計ソフト、シミュレーション・ソフト、AI開発ソフト等を使いこなすことが求められるが、これらのスキルは入社後、研修と実際の仕事の中で身につける。海外サプライヤーとの共同作業も多く、英語を読む、話すといった力が必要となる。中国語やドイツ語のドキュメントが開発に必要になることもある。 報告書、マニュアル、設計基準、規格、法規等を読みこなし、理解できることが求められる。ミスは開発の遅れや事故に繋がることから、ミスが起きない開発体制がとられているが、本人にも注意深さが必要である。開発は数名から数十名のチームで行い、サプライヤーとの連携もあることから、何よりもまずコミュニケーション能力が求められる。必要な知識やスキルは後でも身に着けられる。自動車運転に関する研究開発は世界各国で盛んに行われており、最新情報の収集、新しい技術や装置に強い関心を持つことも重要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • エネルギー効率向上のための省エネ戦略を特定し提案する・エネルギー使用状況を評価し、省エネ・コスト削減策を特定する監査を行うを極める — AIでは代替できない領域
  • 代替エネルギーや再生可能エネルギーの利用促進・啓発を行うのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • 読解力・文章力の重要性が今後さらに高まる

AIはどこまで浸透しているか

自動運転開発エンジニア(自動車)の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 7% 人間 93%

自動運転開発エンジニア(自動車)の業務の93%は、まだ人間が担っています。AIの影響を受けにくい職種です。

業務ごとのAI浸透度

自動運転開発エンジニア(自動車)の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。

2
AIが担う業務
19
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

93% 代替エネルギーや再生可能エネルギーの利用促進・啓発を行う
AI+人間
89% エンジニアリングソフトを用いてエネルギーデータのグラフ表現を分析・解釈・作成する
AI+人間

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

エネルギー効率向上のための省エネ戦略を特定し提案する
エネルギー使用状況を評価し、省エネ・コスト削減策を特定する監査を行う
エネルギー消費量を監視・分析する
エネルギー工学・管理・持続可能な設計など、エネルギー関連の設計・施工課題を監視する
空調(HVAC)や採光システムなどのエネルギー設備を点検・監視し、エネルギー使用量や省エネの可能性を評価する
空調システム、エネルギーモデリング、省エネ設計、エネルギー監査について助言する
エネルギー請求書およびメーター読み取り値を検証する
現場観察・実地調査・サブメーターを用いて省エネルギー分析用データを収集する
省エネプロジェクトの開発・設計・施工を予算・工期・法令遵守の観点から管理する
エネルギーモデリング、計測、検証、コミッショニングを実施する
建築・機械・電気の図面や仕様書を確認し、エネルギー効率を評価する
エネルギー関連プロジェクトの報告書や関連文書を作成する
エネルギー購入契約を審査・交渉する
エネルギー管理などのテーマについて職員や顧客を教育する
エネルギー管理プロジェクトの実施を指揮する
太陽熱・太陽光発電等の再生可能エネルギー技術を調査・研究する
ビル自動制御システムのエネルギー管理プログラムを作成・導入する
特定の現場や状況に最適な燃料を推奨する
建設・改修の顧客や他の技術者とLEED認証やグリーンビルディングについて協議する 補助
AIの使われ方: AI直接指示 やり取り改善 フィードバック 学習 検証
この分析の見方

各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。

※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。

AIが担う業務
情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
人間が担っている業務
AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。

カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:

AI直接指示(赤系)
AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
やり取り改善(青系)
人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
フィードバック(紫系)
AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
学習(緑系)
AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
検証(黄系)
AIの出力を人間が確認・検証する利用。

なぜAIが入り込めないのか

🧑 AIの浸透を阻む「人間の強み」

93%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。

AIにできない 対面対応

高い対面でのやりとりが求められる仕事

この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 説明力、傾聴力

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

具体的な業務: 「展示会で開発した自動運転装置の説明をする。」

AIは補助まで 責任判断

高い責任を伴う判断が求められる

この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由、ミスの影響度、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 合理的な意思決定

具体的な業務: 「開発の各段階で社内の評価を受け、会社として方針決定し、その記録を残す。」

AIは補助まで 指導・育成

後輩や部下への指導・育成が役割の一つ

この仕事では他者とのかかわりといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 説明力、指導

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

AIは補助まで 暗黙知

経験から培われる暗黙知やカンが重要

この仕事の原動力: 自律性、達成感

AIが追いつきつつある領域

ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。

変化の兆し 曖昧な判断

正解のない状況での判断力が特に求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

具体的な業務: 「実現する自動運転装置の仕様を検討する。」「自動運転装置に問題が見つかった場合は原因を究明し、解決策を検討する。」「自動運転装置を車全体の設計者と検討する。」

変化の兆し 創造性

創造性やオリジナリティが求められる

求められる力: 独創性

この仕事の原動力: 自律性、達成感

変化の兆し 関連資格・学歴

高い学歴が求められる傾向がある

業界で変わるAIの影響

同じ自動運転開発エンジニア(自動車)でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。

情報通信業
AI化 7% 潜在 +50%
製造業
AI化 7% 潜在 +36%
すでにAI化 AI活用で伸びる 組織のAI導入で恩恵 人間のみ
この分析の見方
すでにAI化
AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
AI活用で伸びる
AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
組織のAI導入で恩恵
会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
人間のみ
身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく自動運転開発エンジニア(自動車)の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ自動運転開発エンジニア(自動車)でも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業,保険業 944万円
鉱業,採石業,砂利採取業 750万円
学術研究,専門・技術サービス業 668万円
電気・ガス・熱供給・水道業 662万円
製造業 651万円
建設業 625万円
教育,学習支援業 615万円
卸売業,小売業 605万円

出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)

この職種に向いている人

ホランドの職業興味理論(RIASEC)に基づく適性タイプです。

R 現実的
3.9
E 企業的
3.7
I 研究的
3.7
S 社会的
3.6
C 慣習的
3.4
A 芸術的
2.6

手を動かし、具体的なモノを作ることが好きなタイプが向いています。

求められるスキルと知識

自動運転開発エンジニア(自動車)に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。

スキル

1
読解力 4.4
2
文章力 4.4
3
要件分析(仕様作成) 4.3
4
説明力 4.2
5
傾聴力 4.2

知識

1
設計 3.1
2
工学 3.0
3
機械 2.7
4
物理学 2.6
5
数学 2.5

働く環境と雇用形態

働く環境

電子メール ほぼ毎日 87%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 83%
他者とのかかわり ほぼ毎日 73%
座り作業 ほぼ常に 53%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 53%
不規則(天候、生産需要、契約期間などで変わる) 不規則(天候、生産需要、契約期間などで変わる) 50%
対面での議論 ほぼ毎日 47%
グループやチームでの仕事 きわめて重要である 47%

雇用形態

正規の職員、従業員
93.3%
パートタイマー
6.7%
派遣社員
6.7%
契約社員、期間従業員
6.7%
経営層(役員等)
3.3%
アルバイト(学生)
3.3%

近い職種のAI浸透度

自動運転開発エンジニア(自動車)とキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。

自動運転開発エンジニア(自動車)の将来性とAIの影響

「自動運転開発エンジニア(自動車)はAIに代替されるのか?」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。

AI代替率: 7%

AI代替率は7%と低く、将来性のある職種です。対面対応など、AIには難しい要素が業務の中心にあります。

AIが変える業務

代替エネルギーや再生可能エネルギーの利用促進・啓発を行う、エンジニアリングソフトを用いてエネルギーデータのグラフ表現を分析・解釈・作成するなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。

AI時代に求められるスキル

読解力・文章力・要件分析(仕様作成)といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。

よくある質問

自動運転開発エンジニア(自動車)はAIでなくなりますか?

自動運転開発エンジニア(自動車)はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか7%で、対面対応など人間の強みが活きる仕事です。

自動運転開発エンジニア(自動車)はAIに代替される?

いいえ。シミュレーション実行やセンサーデータ処理はAI化できますが、複雑な交通環境での安全戦略の策定、複数設計要件のバランス調整、システム全体の信頼性判断は、経験を積んだエンジニアの創意と判断が不可欠です。

自動運転開発エンジニア(自動車)でAIはどう活用される?

業種により異なりますが、AI総合活用度は56%です。すでにAI化されている部分が7%、AI活用で伸ばせる部分が32%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が18%です。

自動運転開発エンジニア(自動車)の将来性は?

むしろ高まります。ルーチンなシミュレーション業務がAI化される分、エンジニアは「次世代安全戦略の立案」「新しい設計パラダイムの構想」といった、高度な判断領域に時間を充てられます。自動運転の進化を牽引する立場がより明確になります。

AI時代に自動運転開発エンジニア(自動車)に必要なスキルは?

従来の組み込み技術に加え、AI学習モデルの動作原理の理解、シミュレーション結果の批判的解釈、そして複雑なシステム全体を統合最適化する思考力が不可欠です。「AIが何をできて何をできないか」を正確に認識する能力が競争力を決めます。

自動運転開発エンジニア(自動車)で生成AIをどう活用できる?

自動運転開発エンジニア(自動車)では2件の業務でAIが活用されています。

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最終更新: 2026/03/24

AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値(CC-BY)に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細

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