システムエンジニア(基盤システム)の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
基盤システムのSEが手がけるハードウェア診断やネットワーク設計の一部は、AIが自動で判定・提案できる領域です。ただし本番環境の障害対応時には「なぜ起きたのか」を人間が理解する力がいまだ重要で、AI提案を検証する責任が増えます。
システムエンジニア(基盤システム)とは
ITインフラ(情報システムのインフラ:基盤システム)を設計、開発する。
この職種のAI浸透度は34%。 20件の業務のうち6件でAIが活用され、14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、特に学歴や資格は必要とされないが、大卒、大学院卒が多く、高専卒もいる。理系が多いが文系もいる。 新卒で入社した場合、3ヵ月程度、研修を受け、配属される。仕事をしながらOJTで実践力や応用力を身につけていく。その後、定期的に集合研修を受けたり、リモートでの研修を受けたりする会社もある。開発での設計書を社内で相互にレビューし、お互いの技術をチェックすることもある。 中途入社の場合は、経験者が同業他社からの転入してくることが多い。システム開発等の経験を積み、ITインフラの開発を担当するようになる場合もある。 その後のキャリアパスとしては、プロジェクトマネージャから管理職となったり、特定分野のスペシャリストとなったりする。経験を積みIT分野のコンサルタントとなる場合もある。 関連資格として基本情報技術者、応用情報技術者、システムアーキテクト、ネットワークスペシャリスト、データベーススペシャリスト等があり、仕事をしながら受験する者もいる。 ITインフラの設計、構築、また、ネットワーク、サーバー等に関する知識とスキルが必要である。顧客から問題点やニーズを聞き出し、システム構築では様々なエンジニアとのチーム作業となるため、コミュニケーション能力も重要である。クラウドとして提供されるIaaS、PaaS、SaaSはサービスや機能が日々、発展している。これに伴いそれぞれの仕様も変化しており、この発展、変化をフォローしていくことも求められる。
AI時代に伸ばすべきポイント
- コンピュータネットワークおよびハードウェア・ソフトウェア等の関連環境を保守・管理する・データバックアップおよび災害復旧作業を実施するを極める — AIでは代替できない領域
- ハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの問題を診断・解決し、必要に応じて部品を交換するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- プログラミング・読解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
システムエンジニア(基盤システム)の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
システムエンジニア(基盤システム)の業務の66%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
システムエンジニア(基盤システム)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
人間が担っている業務
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」
66%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。
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: 傾聴力、説明力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
具体的な業務: 「その後のシステム開発等で疑問や問題が生じた場合は、それに対応する。」「運用開始後、開発したITインフラに不具合や改善点が生じた場合はそれに対応する。」
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、ミスの影響度、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。
求められる力: 合理的な意思決定
具体的な業務: 「設計書や構築作業の品質を管理する。」「プロジェクトの進捗を管理する。」「プロジェクトの予算と実績を管理する。」
実務経験を通じて身につく知識が活きる
この仕事の原動力: 達成感、自律性
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。
正解のない状況での判断力が求められる
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。
基本情報技術者、応用情報技術者、システムアーキテクトなどの関連資格があると有利
業界で変わるAIの影響
同じシステムエンジニア(基盤システム)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。
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」に基づくシステムエンジニア(基盤システム)の給与水準です。
業界で変わる年収
同じシステムエンジニア(基盤システム)でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
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。
人と関わり、助け、教え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
システムエンジニア(基盤システム)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
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
必要な学歴・資格
AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。
関連資格
- 基本情報技術者
- 応用情報技術者
- システムアーキテクト
- ネットワークスペシャリスト
- データベーススペシャリスト
近い職種のAI浸透度
システムエンジニア(基盤システム)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。
システムエンジニア(基盤システム)の将来性とAIの影響
「システムエンジニア(基盤システム)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: 34%
AI代替率は34%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
ハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの問題を診断・解決し、必要に応じて部品を交換する、コンピュータハードウェア・ネットワーク・OSソフトウェアを設計・構成・テストする、PBXやボイスメール等の音声通信サービス・機器の導入と技術サポートを行うなどは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
プログラミング・読解力・傾聴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
システムエンジニア(基盤システム)はAIでなくなりますか?
システムエンジニア(基盤システム)がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は34%で、14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。
システムエンジニア(基盤システム)はAIに代替される?
ハードウェア・ネットワーク診断という『型化できる』仕事の自動化は進みます。ただし本番環境の複雑な障害対応では、AIの判定を検証できるSEの知識がむしろ必要になります。
システムエンジニア(基盤システム)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34%、AI活用で伸ばせる部分が28%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が16%です。
システムエンジニア(基盤システム)の将来性は?
基盤SEは『AIの提案が妥当か判定する人』に進化します。複数のシステムが絡む障害ではAIの単一判定では足りず、SEの経験と総合判断力がより価値を持つようになります。
AI時代にシステムエンジニア(基盤システム)に必要なスキルは?
全社システムの構成を俯瞰できる力、複数障害パターンの組み合わせを推定する論理力、AIの提案を技術的に検証するスキルが不可欠です。
システムエンジニア(基盤システム)で生成AIをどう活用できる?
システムエンジニア(基盤システム)では6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はハードウェア・ソフトウェア・ネットワークの問題を診断・解決し、必要に応じて部品を交換する、コンピュータハードウェア・ネットワーク・OSソフトウェアを設計・構成・テストする、PBXやボイスメール等の音声通信サービス・機器の導入と技術サポートを行うなどです。
AI時代の職業ニュースを毎週お届け
541職種のAI浸透度データに基づく週間レポートを無料配信。あなたの職種に影響するAIニュースを見逃さない。
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