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

34% AI浸透度(AI代替率)

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)の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 34%
AIが関与するタスク 6件 / 20件
人間中心のタスク 14件
AIに代替困難な要素 対面対応
AI実装済み領域 34%
求められるスキル プログラミング・読解力・傾聴力

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。

AI 34% 人間 66%

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。

6
AIが担う業務
14
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

94% 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
人間主導
91% 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
90% 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 補助
人間主導
83% データ・ソフトウェア・ハードウェアを保護するネットワークセキュリティ対策を計画・実施する
AI+人間
72% 設備の稼働記録を分析し、修理・交換の必要性を判断する
70% システム・ネットワーク構成の改善策を提案し必要なハード・ソフトを特定する
人間主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

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
メールアプリケーションやウイルス対策ソフトの設定・監視・保守を行う
マスターコンソールを操作してコンピュータシステムとネットワークの稼働状況を監視し、ネットワークアクセスを管理する
ネットワーク性能を監視し、調整や将来の変更の必要性を判断する
既存システムの問題解決についてネットワーク利用者と協議する
ネットワークの起動・停止手順を実行し、管理記録を維持する
テープやディスクを装填し、ソフトウェアや用紙をセットする
コンピュータシステムの使用方法を指導する
ネットワーク機能のログと保守・修理記録を管理する
顧客ニーズに関するデータを収集しシステム・ネットワーク要件を評価する
取引先および社内担当者と連携し、購買業務を円滑に進める
緊急修理用の部品在庫を管理する 補助
セミナー参加や業界誌の購読等で新技術を調査し、導入または導入提案を行う 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」

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。

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: 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。」

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、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。」

AIは補助まで 暗黙知

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。

変化の兆し 曖昧な判断

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。

変化の兆し 関連資格・学歴

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。

情報通信業
AI化 34% 潜在 +44%
金融・保険業
AI化 34% 潜在 +44%
製造業
AI化 34% 潜在 +32%
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。

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。

S 社会的
3.5
R 現実的
3.4
E 企業的
3.4
I 研究的
3.3
C 慣習的
3.1
A 芸術的
2.8

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

1
プログラミング 4.2
2
読解力 4.2
3
傾聴力 4.2
4
要件分析(仕様作成) 4.1
5
他者との調整 4.0

知識

1
通信技術 3.3
2
コンピュータと電子工学 3.0
3
設計 2.5
4
事務処理 2.1
5
コミュニケーションとメディア 1.8

働く環境と雇用形態

働く環境

電子メール ほぼ毎日 86%
座り作業 ほぼ常に 84%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 82%
他者とのかかわり ほぼ毎日 75%
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) 55%
対面での議論 週に1度以上 52%
反復作業 就業時間の半分未満 50%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 50%

雇用形態

正規の職員、従業員
90.9%
契約社員、期間従業員
13.6%
派遣社員
11.4%
自営、フリーランス
11.4%
経営層(役員等)
6.8%
パートタイマー
2.3%
アルバイト(学生以外)
2.3%
アルバイト(学生)
2.3%

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

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。

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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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