| 分析対象件数 6,813件 | 分析期間 2025年1月〜2026年3月 | 平均単価 6.5%→13.5%（約2倍） | インフラ案件増加 +13.4pp（最大伸び幅） |
近年、ITエンジニア市場では案件数の増加が続いています。その要因としてよく挙げられるのが「AI案件の増加」です。
しかし、実際のデータを精査すると、増えているのはAI領域だけではありません。
インフラやテスト・QAといった周辺領域の案件も同時に増加しており、市場全体として構造的な変化が起きていることがデータ上で分かります。
本記事では、エンジニアファクトリーが保有する2025年1月〜2026年3月（15ヶ月間）の6,813件の案件データをもとに、AI案件の増加・インフラ/テスト領域の拡大・案件増加の本質的な要因・今後の市場構造変化を整理し、エンジニア市場の「今」と「これから」を読み解きます。
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AI案件の増加は市場変化の「一部」にすぎない
AI案件は確実に増加している—だが「それだけ」ではない
エンジニアファクトリーの案件データによれば、AI関連案件の全体構成比はQ1 2025（2025年1〜3月）の6.5%からQ1 2026（2026年1〜3月）には13.5%へと、わずか1年で約2倍に拡大しています。
2025年夏以降は12〜15%レンジで定着しており、これは一過性のブームではなく構造的な変化であることを示しています。
| 四半期 | AI案件数 | 全体件数 | AI構成比 | 前四半期比 |
| Q1 2025（1-3月） | 88件 | 1,363件 | 6.5% | — |
| Q2 2025（4-6月） | 117件 | 1,363件 | 8.6% | ▲ +2.1pp |
| Q3 2025（7-9月） | 169件 | 1,362件 | 12.4% | ▲ +3.8pp |
| Q4 2025（10-12月） | 178件 | 1,363件 | 13.1% | ▲ +0.7pp |
| Q1 2026（1-3月） | 184件 | 1,362件 | 13.5% | ▲ +0.4pp（安定） |
AI関連キーワードの変化—「機械学習」から「生成AI/エージェント」へ
AI案件の中身も大きく変化しています。
月別キーワードトレンドを見ると、従来型の「機械学習」は減少傾向にある一方、「生成AI」「LLM」「AIエージェント」「RAG」が急速に台頭しているのがわかります。
| キーワード | 2025年1月 | 2025年7月 | 2026年3月 | 動向 |
| 生成AI | 13件 | 12件 | 20件 | ▲ 増加・主流化 |
| LLM | 3件 | 3件 | 7件 | ▲ 増加 |
| AIエージェント | 0件 | 6件 | 10件 | ▲ 急成長 |
| RAG | 4件 | 4件 | 9件 | ▲ 急成長 |
| Copilot | 0件 | 4件 | 4件 | ▲ 定着 |
| 機械学習 | 7件 | 1件 | 1件 | ▼ 減少 |
| ChatGPT/GPT | 1件 | 3件 | 4件 | → 横ばい〜微増 |
このキーワードシフトは、AIの活用形態が「予測・分類モデルの構築」から「生成AIの実装・業務組み込み・自律エージェント開発」へと移行していることを意味します。
企業のAI活用が実験段階から実運用フェーズへ本格移行したことの反映です。
ただし、AI案件は「市場変化の一部」にすぎない
重要なのは、AI案件が増えた13.5%という数字の裏側にある「残り86.5%」の動きです。
非AI案件の多数を占めるインフラ・テスト/QA・上流工程系案件も、AI案件とは異なる要因で同時に増加しています。「AI案件が増えた＝エンジニア市場が変わった」という単純な理解では、市場の本質的な変化を見誤ることになります。
| 第1節のポイント ・AI関連案件はQ1 2025→Q1 2026で6.5%→13.5%に倍増（1年間の変化） ・「機械学習」から「生成AI/LLM/エージェント」へとキーワードがシフト ・ただしAI案件はあくまで全体の13.5%。市場変化の全体像はより広い |
インフラ・テスト領域も同時に拡大している
役割別構成比が示す「最大の変化」はインフラとテストの拡大
2025年前半（1〜6月）と後半（10月〜2026年3月）の役割別案件構成比を比較すると、AI案件の増加よりも大きなインパクトを持つ変化が見えてきます。
| 役割 | 前半（2025年1〜6月） | 後半（2025年10月〜2026年3月） | 変化幅 | 方向性 |
| 開発（コーディング中心） | 24.8% | 13.5% | ▼ -11.2pp | 減少 |
| インフラ | 37.5% | 50.9% | ▲ +13.4pp | 最大増加 |
| テスト/QA | 33.8% | 42.8% | ▲ +9.0pp | 急増 |
| PMO | 6.6% | 8.1% | ▲ +1.6pp | 増加 |
| PM | 14.7% | 13.3% | ▼ -1.4pp | 微減 |
| データ | 7.1% | 7.9% | ▲ +0.8pp | 微増 |
| デザイン | 9.2% | 7.3% | ▼ -1.9pp | 減少 |
コーディング中心の開発案件が11.2ポイント減少する一方、インフラ案件が13.4ポイント、テスト/QA案件が9.0ポイント増加している。この変化幅はAI案件の構成比増加（約7ポイント）をはるかに上回ります。
インフラ拡大の実態：クラウド×AIが需要を牽引
インフラ案件の拡大を技術別に分解すると、AWSとAzureが突出して増加していることがわかります。特にAzureは前半4.3%から後半8.6%へとほぼ倍増した。これはAzure OpenAIを活用したエンタープライズAI導入の拡大と直結しています。
| クラウド/インフラ技術 | 前半 | 後半 | 変化 | 背景 |
| AWS | 17.1% | 23.7% | ▲ +6.6pp | AI含むクラウド全般 |
| Azure | 4.3% | 8.6% | ▲ +4.2pp（倍増） | Azure OpenAI連動 |
| Terraform | 2.9% | 4.4% | ▲ +1.5pp | IaC需要拡大 |
| Docker | 4.5% | 5.5% | ▲ +1.0pp | コンテナ標準化 |
| GCP | 4.1% | 4.5% | → | 横ばい |
| Kubernetes | 1.5% | 1.7% | → | 横ばい |
テスト/QA拡大の実態：AI時代の品質保証ニーズ
テスト/QA案件の増加は、AI導入が加速する時代の「品質保証コスト」の高まりを反映しています。案件要件の変化を見ると、テスト関連要件が前半29.4%から後半34.2%（+4.8pp）、保守/運用が40.6%から44.1%（+3.5pp）と増加しています。
生成AIを組み込んだシステムの動作は確率的で非決定論的であり、従来の「入力→期待値→テスト」というシンプルな検証では品質を担保できません。AI応答の評価基準設計や継続的な品質監視を担えるQAエンジニアは、今後さらに希少な存在となっていくでしょう。
| 第2節のポイント ・インフラ案件の構成比増加（+13.4pp）はAI案件の伸びを上回る最大変化 ・Azureがほぼ倍増（4.3%→8.6%）—Azure OpenAI連動の需要が主因 ・テスト/QA案件も+9.0ppの急増。AI品質保証ニーズが新たな需要源に ・開発（コーディング中心）案件は-11.2ppと最大の減少。構造変化の象徴 |
なぜエンジニア案件は全体的に増えているのか
「AIブームだから増えた」では説明できない
エンジニア案件の増加を「AI案件が増えたから」と説明するのは、木を見て森を見ない見方です。データが示す本質的な要因は、AIよりも広い「企業変革の加速」にあります。
要因①：DXの加速と業務デジタル化
企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進は、ここ数年で実装フェーズに入っています。かつては「DX戦略の策定」が課題だったが、今は「実際に動くシステムをどう作り、どう運用するか」が問われてきています。
業種別の動向を見ると、金融業界が前半12.9%から後半17.8%（+4.9pp）と最大の増加を示しており、金融DXの本格化が案件増加を牽引しています。製造業も安定した需要を維持しています。
| 業種 | 前半 | 後半 | 変化 | 特徴 |
| 金融 | 12.9% | 17.8% | ▲ +4.9pp | 金融DX・AI活用が加速 |
| 製造 | 13.6% | 14.3% | → | 安定需要 |
| SaaS | 7.9% | 8.1% | → | 継続的開発 |
| EC/小売 | 11.8% | 9.9% | ▼ -1.9pp | 一服感 |
| ゲーム | 2.6% | 0.7% | ▼ -1.9pp | 大幅減少 |
要因②：内製化トレンドの定着
企業が外部ベンダーへの委託依存から脱却し、社内エンジニアによる内製化を進めるトレンドが定着しています。この動きは、単純な開発案件（コーディング）よりも、設計・アーキテクチャ・導入支援・PMOといった「自社のIT能力を高める」案件を増加させています。
案件要件の変化を見ると、PjM/リーダー/テックリード（+4.6pp）・導入支援（+3.4pp）・PMO（+1.6pp）の増加が顕著です。企業が「外から作ってもらう」から「内で作れるようにする」フェーズへ移行していることの証左といえるでしょう。
要因③：品質要求の高度化とリリース後の継続改善
デジタルサービスの競争環境が激化するにつれ、「動くシステム」から「品質の高いシステム」へ、さらに「継続的に改善されるシステム」へと要求水準が上がっています。
これがインフラ（可用性・スケーラビリティ）とテスト/QA（品質担保・自動化）の需要を押し上げています。
案件要件で「保守/運用」が40.6%→44.1%（+3.5pp）と増加していることも、この流れを反映しています。リリースして終わりではなく、継続的に改善・維持できる体制を持つエンジニアへの需要が増しています。
| 第3節のポイント ・案件増加の本質はAIではなく「企業変革の加速（DX・内製化・品質高度化）」 ・金融業界が最大の増加（+4.9pp）—金融DXが案件需要を牽引 ・内製化トレンドにより、設計・PMO・導入支援系案件が軒並み増加 ・「リリースして終わり」から「継続改善・品質維持」へのシフトがインフラ/QA需要を創出 |
開発→インフラ→テストの「分業進化」が進んでいる
「エンジニア＝コードを書く人」という時代の終わり
かつてのソフトウェア開発は、「開発者がコードを書く」ことが中心で、インフラはインフラチームが別途担当し、テストは開発の後工程として位置づけられていました。
しかし現在のデータが示す変化は、この従来構造が根本から変わりつつあることを示唆しています。
| 時期 | 開発（コーディング）中心 | インフラ | テスト/QA | 解釈 |
| 前半（2025年1〜6月） | 43.0% | 37.5% | 33.8% | 開発が最多 |
| 後半（2025年後半〜） | 40.2% | 50.9% | 42.8% | インフラが最多に逆転 |
| 変化幅 | ▼ -2.8pp | ▲ +13.4pp | ▲ +9.0pp | インフラ・テスト主役へ |
※「開発（コーディング）中心」は案件複雑度分類、インフラ・テスト/QAは役割構成比
分業化が進む3つの理由
理由①：技術の専門化
クラウドインフラひとつをとっても、AWS・Azure・GCPのアーキテクチャ設計、Terraform等のIaC、Kubernetes運用、コスト最適化、セキュリティ設計と、専門知識の範囲が急速に拡大しています。「何でもできるエンジニア」が一人でカバーできる範囲を超え、専門家が役割を分担する構造が現実的になっています。
理由②：システムの複雑化
マイクロサービス化・クラウドネイティブ化が進むと、サービス間の依存関係が複雑になり、一人のエンジニアが全体を把握することが困難になります。自動テスト・監視・障害対応・CI/CDパイプラインの整備は、専門のインフラエンジニアやQAエンジニアが担う領域として確立してきました。
理由③：スピードと品質の両立要求
「早くリリースすること」と「品質を担保すること」を同時に実現するには、開発・インフラ・テストが密接に連携しながらも専門的に深化する必要があります。DevOps・SREというコンセプトが浸透するほど、それぞれの役割の専門性と重要性は増していくでしょう。
「手を動かす」から「チームを率いる」への要求変化
案件要件の変化を見ると、この分業化の進展に対応する別の変化も確認できます。「手を動かす」コーディング中心の要件が減少し、「チームを率いる」スキルへの需要が増しています。
| 要件 | 前半 | 後半 | 変化 | 方向性 |
| PjM/リーダー/テックリード | 22.4% | 27.0% | ▲ +4.6pp | 増加 |
| テスト | 29.4% | 34.2% | ▲ +4.8pp | 増加 |
| 保守/運用 | 40.6% | 44.1% | ▲ +3.5pp | 増加 |
| 導入支援 | 2.2% | 5.6% | ▲ +3.4pp | 急増 |
| 上流工程経験 | 7.7% | 11.0% | ▲ +3.2pp | 増加 |
| 設計 | 23.4% | 25.1% | ▲ +1.7pp | 増加 |
AI補助によるコーディングの効率化が進むほど、「何を作るか」を決めるPM/PMOやテックリード、「どう動かすか」を担うインフラエンジニア、「本当に動いているか」を保証するQAエンジニアの価値は相対的に高まってきています。
これは「AIに仕事を奪われる」という話ではなく、「エンジニアの役割が高度化・分業化する」という市場の必然的な進化だと言えます。
| 第4節のポイント ・後半にインフラ案件が50.9%と最多になり、開発（コーディング中心）を逆転 ・分業化の原因は技術の専門化・システムの複雑化・スピードと品質の両立要求 ・「手を動かす」より「チームを率いる/品質を守る」への需要シフトが鮮明 ・AIによるコーディング補助が進むほど、この分業化はさらに加速する構造 |
AI時代のエンジニア市場はどう変わるのか
単価の二極化：「100万円超」が急増する構造
市場構造の変化は、単価分布にも如実に表れています。全体の平均単価は2025年1月の72.1万円から2026年3月の76.4万円へと上昇していますが、注目すべきは100万円超の高単価案件の急増です。
| 単価帯 | 前半 | 後半 | 変化 | 意味 |
| 100万円以上 | 8.8% | 12.7% | ▲ +3.9pp | 高度専門人材の市場価値上昇 |
| 80〜100万円 | 19.9% | 17.4% | ▼ -2.5pp | 中間層の流動化 |
| 60〜70万円 | 28.0% | 27.1% | → | ボリュームゾーン安定 |
| 50万円未満 | 6.0% | 5.0% | ▼ -1.0pp | 低単価帯の縮小 |
100万円超の高単価案件が3.9ポイント増加する一方、80〜100万円の中間層が減少しています。
これは「普通にできる人」の価値が相対的に下がり、「特定の専門性と複合スキルを持つ人」の価値が急上昇するという市場の選別が進んでいることを示しています。
「フルスタック」vs「専門特化」の二極化
今後のエンジニア市場で評価される人材像は、大きく2つの方向性に集約されます。
| フルスタック型 | AI・クラウド・開発の複合スキルを持ち、上流から実装まで一気通貫で担える人材。案件の「つなぎ役」として機能し、特にスタートアップや内製化推進企業での需要が高い。単価の天井が高く、100万円超も現実的。 |
| 専門特化型 | クラウドアーキテクチャ・AI実装・QA設計など、特定領域で他の追随を許さない深さを持つ人材。難易度の高い案件で不可欠な存在となり、希少性が単価を押し上げる。AI案件の単価プレミアム（+6〜8万円/月）はこの構造を反映している。 |
「つなぐ人材」の価値が上昇する
分業化が進むほど、「領域をつなぐ人材」の価値が増してきています。
具体的には以下のような複合スキルを持つポジションです。
- 開発×インフラ（DevOps/SRE）：コードも書けてインフラも設計できる人材。
CI/CDパイプライン構築から本番運用まで担えるSREの需要は急増。 - AI×ビジネス（AI導入コンサル・PM）：技術的な実現可能性とビジネス要件を橋渡しできる人材。
AIの実装だけでなく「何をAIにやらせるか」を定義できる存在。 - データ×インフラ（データエンジニア）：データパイプライン設計とインフラ知識の両方を持つ人材。
AI活用の「前工程」を担う役割として需要が拡大中。
インフラ・QAの重要性はさらに上がる
生成AIの活用が広がるほど、「AIを動かし続けるインフラ」と「AIの品質を保証するQA」の重要性は増してきています。
AIモデルの更新・バージョン管理・コスト監視・セキュリティ対応を担うMLOpsエンジニアは、今後最も需要が高まる職種の一つです。
また、AIが生成するコード・コンテンツ・意思決定の品質を継続的に評価・改善するQAエンジニアも、従来の「テスト実行担当」を超えた新しい役割を担う専門職として確立されていくと推察されます。
| 第5節のポイント ・100万円超案件が8.8%→12.7%と急増。専門性の高い人材への報酬が上昇中 ・「フルスタック型」と「専門特化型」の二方向で市場は評価を高める ・分業化が進むほど「領域をつなぐ人材（DevOps/AI×PM/データエンジニア）」の希少性が増す ・AIを支えるインフラ・QAの専門職化が加速—MLOpsが次の有望領域 |
この構造変化の中でエンジニアはどう動くべきか
構造を理解した上でポジションを選ぶ
市場の構造変化を踏まえると、エンジニアが取るべき戦略は「AIを学ぶかどうか」という二者択一ではなく、変化する市場構造の中で自分がどのポジションを担うかを意識的に選ぶことです。
戦略①：AI領域に挑戦する（ハイリスク・ハイリターン）
生成AI/LLM実装・AIエージェント開発・RAG構築といったAI専門領域は、現時点で単価プレミアムが最も高い（非AI案件比+6〜8万円/月）。ただし技術変化のスピードが速く、継続的なキャッチアップが求められます。
- 推奨アクション：Python×Azure/AWSを基礎に、LLMのAPI実装経験を1〜2件積むことが現実的な参入路。
- 注意点：AIエージェントやRAGは技術の成熟度が低く、案件要件も流動的。上流設計力と組み合わせることで安定的に高単価を維持できます。
戦略②：周辺領域（インフラ・QA）で価値を上げる（安定・成長）
案件数の増加幅が最大（インフラ+13.4pp、テスト+9.0pp）であるにもかかわらず、供給側のエンジニア数はまだ追いついていない。この需給ギャップが高単価を生んでいます。
- インフラ路線：AWS/Azure認定資格の取得＋Terraform（IaC）の実装経験を積むことで、設計レイヤーへの参入が可能に。
- QA路線：自動化ツール（Playwright・k6等）の習得＋テスト設計・品質基準の策定経験が、単純テスト実行を超えた付加価値を生んでいます。
戦略③：分業構造の中でポジションを取る（長期安定）
分業化が進む市場で最も安定したポジションを取るには、特定領域の専門性を持ちながら「上流工程」や「横断スキル」を加えることが有効です。
- 上流工程シフト：設計・要件定義・アーキテクチャレビューに関与できるエンジニアへの需要は+3〜5pp増加中。コーディング実力を持つエンジニアが上流に踏み込む価値は大きい。
- 横断スキル習得：開発×インフラ（SRE）、AI×PM（導入コンサル）など、複数領域をつなげる人材は供給が希少で単価の上限が高い。
| 戦略 | 方向性 | リターン | 推奨スキル |
| ①AI専門 | ハイリスク・ハイリターン | 最高単価（+6〜8万円/月） | Python、LLM API、Azure/AWS |
| ②インフラ特化 | 安定成長 | 高単価（75万円〜） | AWS/Azure、Terraform、SRE |
| ②QA特化 | ニッチ×高需要 | 上昇傾向（65〜80万円） | テスト設計、Playwright、自動化基盤 |
| ③上流シフト | 長期安定 | 確実な単価向上 | 要件定義、設計、PM/テックリード |
| ③横断スキル | 中長期・差別化 | 上限高（100万円超も） | 開発×インフラ or AI×PM |
| 第6節のポイント ・「AIかそれ以外か」という選択ではなく、市場構造の中の「ポジション選択」として考える ・インフラ・QAは需給ギャップが大きく、今が参入好機 ・上流工程×専門スキルの組み合わせが長期的に最も安定した価値を生む |
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まとめ：市場構造変化の全体像
本記事で明らかにしたエンジニア市場の構造変化を整理すると、以下の通りです。
| テーマ | 事実（データ） | 本質的な意味 |
| AI案件の増加 | 6.5%→13.5%（1年で倍増） | 企業のAI活用が実験→実運用フェーズへ移行 |
| インフラ拡大 | +13.4pp（全領域最大） | AI運用基盤＋DX・クラウド化の進展が牽引 |
| テスト/QA拡大 | +9.0pp（急増） | システム複雑化×AI品質保証ニーズの高まり |
| 開発（コーディング）減少 | -11.2pp | AI補助によるコモディティ化と上流シフトが原因 |
| 単価の二極化 | 100万円超が+3.9pp | 専門性×上流関与の人材への報酬集中が加速 |
| 案件増加の本質 | DX・内製化・品質高度化 | AIブームとは独立した構造的需要の拡大 |
「AI案件が増えているから市場が変わった」という見方は、変化の表面しか捉えられていません。本質は、企業のDX加速・内製化推進・品質要求の高度化という複合的な力が、エンジニアの役割構造そのものを変えていることにあります。
AIはその変化を加速させる一つの要因であって、変化の全てではない。インフラ・テスト/QA・上流工程の重要性が同時に高まっていることを理解した上で、自分がどの役割を担うのかを戦略的に選ぶことが、これからのエンジニアに求められる視点です。
出典：エンジニアファクトリー保有案件データ（PA案件2025.csv、6,813件）/ 分析日：2026年4月5日
注：月別推移は推定月割当を使用しており、誤差を含む可能性があります。本記事は情報提供を目的としており、個別の投資・キャリア判断を推奨するものではありません。
