情報工学研究者の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

31% AI浸透度（AI代替率）

情報工学研究者の業務は、複雑な技術課題を解決する創造的なプロセスです。AI時代には、プロジェクトのデータ管理や進捗報告書の自動生成が効率化される一方で、新しい理論の構想、複数の専門家チームをまとめる調整力、困難な技術課題に対する洞察と革新的な解法は、人間の知識と経験にしかできません。

情報工学研究者の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 31%

AIが関与するタスク 6件 / 21件

人間中心のタスク 15件

AIに代替困難な要素対面対応

AI実装済み領域 31%

求められるスキル読解力・説明力・文章力

情報工学研究者とは

コンピュータや情報機器等に関する研究を行う。

この職種のAI浸透度は31%。 21件の業務のうち6件でAIが活用され、15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、 AIとの共存が鍵の職種です。

なるには

入職にあたって必要な資格はないが、高度な専門的知識が求められるため、大学の理工学部や情報科学に関する学部を卒業した後に、大学院の修士課程や博士課程で学んでから就職するケースがほとんどである。公的な研究機関や民間の研究機関で研究をする場合には、公務員試験や採用試験を受けて研究職として採用され、担当分野について専門的に研究を行う。キャリアを積むにしたがって、研究責任者や管理職へと昇進する場合もある。入職後は研究成果を学会などで発表し、評価されることが求められる。最新の専門知識を得たり、海外との情報交換を行うために、特に英語の語学力は不可欠である。日進月歩で技術革新が進む分野であり、常識にとらわれず、独創性のある問題解決策を生み出すための想像力が求められる。

AI時代に伸ばすべきポイント

プロジェクト関係者と協議し、問題の特定と解決を行う・プロジェクト関係者やサプライヤーと資材調達について交渉するを極める — AIでは代替できない領域
プロジェクト要員の活動を指揮・調整するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
読解力・説明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

情報工学研究者の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 31% 人間 69%

情報工学研究者の業務の69%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

情報工学研究者の業務を、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。

AIが担う業務

人間が担う業務

AIが担う業務浸透度 50%以上

98% プロジェクト要員の活動を指揮・調整する

96% プロジェクトのマイルストーンと成果物の進捗を管理する

91% 情報・傾向を収集・分析・要約しプロジェクト状況報告書を作成する

AI主導

90% プロジェクトに適したベンダーやコンサルタントを選定・評価する

84% IT プロジェクトの計画書（目標・技術・スケジュール・予算・体制等）を策定・更新する

AI+人間

74% 費用対効果やROI分析を含む実施計画を策定する

AI+人間

人間が担っている業務浸透度 50%未満

プロジェクト関係者と協議し、問題の特定と解決を行う

プロジェクト関係者やサプライヤーと資材調達について交渉する

予算・スケジュール・スコープの遵守を確保するためプロジェクト遂行を管理する

品質基準への準拠を確認し、プロジェクト成果物を提出する

顧客との直接対話やアンケート等により、現在・将来の顧客ニーズを把握する

プロジェクト計画の変更を起案・審査・承認する

IT プロジェクト関連の会議を設定・進行する

プロジェクトの初期または追加リソースの必要性を判断する

対応戦略を策定するためのリスク評価を実施する

ITプロジェクトの年間予算を策定・管理する

プロジェクトのコミュニケーション計画を策定・実行する

ITプロジェクトのWBS（作業分解構成図）を作成・管理する

プロジェクトメンバーの業績を監視し、評価フィードバックを記録・提供する

プロジェクト要員の採用・選定を調整する

プロジェクト要員に職務・責任・権限範囲を割り当てる

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」

69%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

ある程度求められる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

AIは補助まで 責任判断

ある程度求められる責任を伴う判断が求められる

この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、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: 「研究設備を維持管理する。」

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

この仕事では意思決定の自由、優先順位や目標の自己設定、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。

変化の兆し 創造性

高い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

同じ情報工学研究者でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

情報通信業

AI化 31% 潜在 +47%

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」に基づく情報工学研究者の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ情報工学研究者でも、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。

I 研究的

4.3

R 現実的

3.6

E 企業的

3.3

S 社会的

2.9

A 芸術的

2.8

C 慣習的

2.4

物事の仕組みを調べ、データを分析するの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

情報工学研究者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

読解力 5.9

説明力 5.7

文章力 5.7

論理と推論（批判的思考） 5.5

新しい情報の応用力 5.5

知識

コンピュータと電子工学 3.7

数学 3.2

工学 3.1

コミュニケーションとメディア 3.0

日本語の語彙・文法 2.9

働く環境と雇用形態

働く環境

空調のきいた屋内作業ほぼ毎日 79%

電子メールほぼ毎日 79%

他者とのかかわりほぼ毎日 64%

座り作業ほぼ常に 60%

意思決定の自由ある程度は自由がある 60%

規則的（ルーチンやスケジュールが決まっている）規則的（ルーチンやスケジュールが決まっている） 60%

ミスの影響度多少は深刻な事態を引き起こす 57%

立ち作業就業時間の半分未満 55%

雇用形態

正規の職員、従業員

73.8%

契約社員、期間従業員

19.0%

パートタイマー

7.1%

その他

7.1%

派遣社員

4.8%

アルバイト（学生）

4.8%

自営、フリーランス

2.4%

経営層（役員等）

2.4%

近い職種のAI浸透度

情報工学研究者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。

AIがより浸透している職種

科学捜査研究所鑑定技術職員 33%

AI浸透度が低い職種

薬学研究者 6% バイオテクノロジー研究者 6% 医学研究者 4% 土木・建築工学研究者 1%

情報工学研究者の将来性とAIの影響

「情報工学研究者は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: 31%

AI代替率は31%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応が求められる領域は引き続き人間が中心です。

AIが変える業務

プロジェクト要員の活動を指揮・調整する、プロジェクトのマイルストーンと成果物の進捗を管理する、情報・傾向を収集・分析・要約しプロジェクト状況報告書を作成するなどは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・説明力・文章力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

情報工学研究者はAIでなくなりますか？

情報工学研究者がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は31%で、15件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。

情報工学研究者はAIに代替される？

研究者の約1/3の業務（プロジェクト進捗管理、データ整理・分析、報告書作成）はAIが支援できます。しかし、新しい理論や技術の発想、複雑な技術課題に対する創造的な解決、論文執筆や学会での発表・議論など、研究の本質的な活動は、人間の研究者にしかできません。

情報工学研究者で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78%です。すでにAI化されている部分が31%、AI活用で伸ばせる部分が31%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が17%です。

情報工学研究者の将来性は？

AI時代の研究者の価値は、「AI活用による効率化」と「創造的研究」の両立にあります。AIに行政作業やデータ処理を任せ、その時間を真の研究・理論構築・新技術開発に充てられる研究者が、より多くの成果を生み出せます。

AI時代に情報工学研究者に必要なスキルは？

深い理論的知識と最新技術トレンドの把握、複数分野の知識統合能力（融合研究）、チーム管理と対外的なコミュニケーション、AIツール（検索、分析、コード補助）を使いこなして効率化を図る実行力です。

情報工学研究者で生成AIをどう活用できる？

情報工学研究者では6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はプロジェクト要員の活動を指揮・調整する、プロジェクトのマイルストーンと成果物の進捗を管理する、情報・傾向を収集・分析・要約しプロジェクト状況報告書を作成するなどです。

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