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AI時代に未経験からエンジニアを目指す意味｜採る理由・1年目の変化・残る力
結論
AI時代でも、未経験からエンジニアを目指す意味はあります。AIが減らしたのは「書く時間」で、採る理由は変わっていません。AIが出したものを確かめ、直し、説明できる人が、以前より必要になっています。
この記事でわかること
- 未経験採用が続いている数字（採用中28.4%・検討中45.0%）
- 1年目の6つの工程で見る「減った仕事・残った仕事・増えた仕事」
- AI時代に残る3つの力と、研修でAIを入れる5段階の順番
生成AIを使う人は1年で急に増えました。それでも企業の7割超が未経験者を採用中・検討中で、理由の1位は「経験者が採れない」です。そしてAIの出力は「ほぼ正しいが、完全ではない」。だから、確かめる人が要ります。この記事は、未経験者を採り続けて入社時研修の最終段階でAIを使った開発を教えている会社の立場から、未経験採用が続いている数字、1年目の仕事がどう変わったか、採用基準はどう変わったか、研修でAIをどう教えるか、AI時代に残る3つの力、向いている人、そして RJC の場合までを書いたものです。
確認日：2026年10月7日（一部は10月6日）。企業の採用状況はレバテック「IT人材白書2026」、生成AIの利用率は総務省「令和8年版 情報通信白書」、人材の不足感は IPA「DX動向2026」、開発者のAI利用は Stack Overflow「2025 Developer Survey」と GitHub「Octoverse 2025」、求人倍率は doda、職業の記述は厚生労働省 jobtag、産業の売上は経済産業省「特定サービス産業動態統計調査」を、確認日に開いて引用しています。「1年目の仕事」「採用基準」の部分は、未経験者を採用して育てている経験をもとにした整理です。
本記事の内容は、ご自由にお使いください。
ご利用の際は、出典として本ページへのリンクを記載いただけますようお願いします。
（記載例）出典：株式会社RJC「AI時代に未経験からエンジニアを目指す意味｜採る理由・1年目の変化・残る力」
AI時代の未経験エンジニア 早見表
| 知りたいこと | 答え | 根拠 |
|---|---|---|
| 今から未経験でエンジニアになる意味はあるか | ある。未経験者を採用中の企業28.4%、検討中45.0%。理由の1位は「経験者採用が難しくなっているから」46.5%。AIで減ったのは「書く時間」で、採る理由は変わっていない | レバテック「IT人材白書2026」 |
| AIで仕事はなくなるか | コードを書く・単純なテストケースを作る・調べる時間は減った。要件を読む・出力を確かめる・設計する・説明する仕事は残り、増えている | 本文の「減った工程と残った工程」 |
| AIの出力はそのまま使えるか | 使えない。開発者の46%がAIの出力の正確さを信用しておらず、66%が「ほぼ正しいが完全ではない」ことを最大の不満に挙げる。確かめる人が要る | Stack Overflow 2025 |
| 採用基準は変わったか | 「知識の量」「作品」を見ないのは以前と同じ。「確かめる習慣」と「説明する力」の比重が上がった | 本文、採用する側の整理 |
| 研修でAIはどう教えられるか | 順番が大切。開発の基礎（言語・データベース・Web・設計とテスト）を固めてから、同じ工程をAIと回す。研修の期間と中身は会社で大きく違う | 本文の「研修でAIをどう教えるか」 |
| AI時代に残る力は | 3つ。要件を読む力、生成物を確かめる力、質問（指示）を設計する力。3つとも1年目の仕事で育つ | 本文の「残る3つの力」 |
| いつ応募するか | 今。AIを使った開発を研修で教える会社なら、学ぶのは入社後 | 本文 |
数字で見る「AI時代の未経験採用」
| 項目 | 数値 | 出典 |
|---|---|---|
| 未経験者の採用状況 | 採用している28.4%、採用を検討中45.0%、採用していない26.6% | レバテック「IT人材白書2026」（採用担当者1,000名、2025年11月） |
| 未経験者を採用する理由 | 経験者採用が難しくなっているから46.5%、ポテンシャルの高い人材が多い40.8%、成長意欲の高い人材が多い37.7% | 同上 |
| 転職求人倍率 | エンジニア（IT・通信）12.04倍（全体2.86倍、2026年8月） | doda「転職求人倍率レポート」 |
| DX人材の不足感 | 「やや不足」＋「大幅に不足」85.5%（日本企業1,799社、2025年度調査） | IPA「DX動向2026」 |
| 情報サービス業の売上（2024年） | 受注ソフトウェア 約11.0兆円（前年比107.8%）、うちシステムインテグレーション 約7.3兆円（109.7%） | 経済産業省「特定サービス産業動態統計調査」 |
| 生成AIの個人利用率 | 日本58.8%（2025年度調査、前年26.7%）。米国75.6%、ドイツ75.6%、中国93.6% | 総務省「令和8年版 情報通信白書」 |
| 企業の生成AI利用 | 何らかの業務で利用 日本86.4%（米国90.9%、ドイツ91.6%、中国98.1%）。活用方針を定めている企業68.9% | 同上 |
| 開発者のAI利用 | 使っているか使う予定84%（前年76%）、毎日使う51%、出力の正確さを信用していない46%（前年31%）、「ほぼ正しいが完全ではない」が最大の不満66% | Stack Overflow「2025 Developer Survey」（回答49,000超） |
| 新しく開発を始めた人 | GitHub の新規開発者は年間3,600万人超（前年比23%増）。新規開発者の約80%が最初の1週間以内に Copilot を使用 | GitHub「Octoverse 2025」 |
読み方は3つです。
1AIを使う人は増えたが、エンジニアを採る理由は変わっていない
生成AIの利用率は1年で26.7%から58.8%に上がりました。それでも企業の7割超が未経験者を採用中・検討中で、理由の1位は「経験者が採れない」です。AIが人の代わりになったなら、この数字は下がっているはずです。
2人の不足は続いている
DX人材が不足していると答えた企業は85.5%、エンジニアの転職求人倍率は12.04倍です。AIが書ける量が増えるほど、それを確かめて動かす人の仕事が増えています。
3AIの出力は「ほぼ正しいが、完全ではない」
開発者の66%が最大の不満に挙げています。だから、AIを使う側に「確かめる力」が要ります。この力は知識の量ではなく習慣なので、未経験者が研修と1年目で身につけられるものです。
「AIで仕事がなくなる」の中身：減った工程と、残った・増えた工程
採用する側として、未経験者の1年目の仕事がこの数年でどう変わったかを、工程ごとに整理します。
| 1年目の工程 | 以前の1年目 | 今の1年目 |
|---|---|---|
| コードを書く | 設計書を読んで、一から書く | 雛形はAIが出す。人は設計書どおりかを確かめ、直す |
| テスト | ケースを自分で考えて書く | 単純なケースはAIが出す。人は「このケースで足りるか」を考え、動かして確かめる |
| 調べ物 | 検索して、資料を読む | AIに聞く。ただし答えが正しいかを動かして確かめる |
| 設計書を読む | 変わらない | 変わらない。読めないと、AIの出力が設計どおりか判断できない |
| 報告・相談 | 変わらない | 変わらない。「何を・なぜ」を人に伝える |
| AIへの指示と出力の確認 | なかった | 新しく増えた。何を作るかを言葉にし、出てきたものを読んで確かめる |
AIで減った時間
コードを一から書く
単純なテストケースを作る
検索して資料を読む調べ物
残った・増えた仕事
設計書を読む（残った）
「何を・なぜ」を人に伝える（残った）
AIに指示して、出力を動かして確かめる（増えた）
1年目の仕事は、なくなったのではなく、「書く人」から「確かめる人」へ寄りました。
採用基準はどう変わったか：採用する側の整理
| 見ているもの | 以前 | 今 |
|---|---|---|
| 知識の量・作ってきたもの | 見ていない | 見ていない（変わらず） |
| 分からないときにどうするか | 見ていた | 見ている（変わらず） |
| 手を動かして確かめる習慣 | 見ていた | 最も重視するようになった。AIの出力を「動かして確かめる」人かどうか |
| 人に説明できるか | 見ていた | 比重が上がった。AIへの指示も、人への報告も「何を・なぜ」の言葉にする力 |
| 道具への好奇心 | ― | 新しく見ている。新しい道具を触ってみる人か |
変わっていないのは「知識の量と作品は見ない」ことです。変わったのは、「確かめる習慣」と「説明する力」の比重が上がったことです。どちらも、入社前に何かを仕上げて証明するものではなく、面談でのやり取りから伝わるものです。
研修でAIをどう教えるか：順番が大切
AIを使った開発を研修に入れている会社が出てきましたが、教え方には順番があります。
言語の基礎：変数・条件・繰り返し、デバッグ
データベースと Web の仕組み：SQL、リクエストとレスポンス
フレームワーク：画面と処理をつなぐ
設計・実装・単体テストのサイクル：設計書を読み、作り、確かめる
AIを使った開発：指示を言葉にし、出力を確かめ、直し、説明する
順番が逆だと、AIの出力を確かめられない人になります。研修の期間と中身は会社で大きく違うので、求人票で「研修でAIをどう扱うか」「何か月・何を教えるか」を確かめ、書かれていなければ面談で聞くと分かります。
AI時代に残る3つの力：1年目で育つもの
要件を読む力
顧客の業務を理解して、何を作るかを決める。設計書を読んで「なぜこの構成か」を追う
1年目の育ち方：設計書を読んで実装し、分からない点を聞く
生成物を確かめる力
AIが出したコード・テスト・答えを、動かして確かめる。「ほぼ正しい」を「正しい」にする
1年目の育ち方：テストとレビューを毎日回す
質問（指示）を設計する力
何を作るかを、人にもAIにも伝わる言葉にする
1年目の育ち方：報告・相談と、AIへの指示を繰り返す
3つとも、プログラミングの知識ではなく習慣です。だから未経験者でも、研修と1年目で身につきます。採用する側が面談で見ているのも、この3つの芽です。
「AIエンジニア」になる話ではない
「AI時代」と聞くと「AIエンジニア」を思い浮かべる方も多いですが、この記事で書いているのは、AIを使って開発する開発職の話です。2つは入口が違います。
AIエンジニア（jobtag）
「ディープラーニング（深層学習）などの手法により、AIによる処理を実現するエンジニア」
「大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める」
AIを使って開発するエンジニア
AIを使って設計・実装・テストを進める開発職
未経験から目指す入口。研修に組み込まれ始めている
向いている人
当てはまるものに印を付けてみてください。「はい」の項目は、そのまま1年目の仕事で生きる場面につながります。
確かめて分かったこと（2026年10月7日の公開データ）
| 項目 | 数値・記述 | 出典 |
|---|---|---|
| 未経験者の採用状況 | 採用中28.4%、検討中45.0%。理由：経験者採用が難しい46.5%、ポテンシャル40.8%、成長意欲37.7% | レバテック「IT人材白書2026」 |
| 転職求人倍率 | エンジニア（IT・通信）12.04倍（2026年8月） | doda |
| DX人材の不足感 | 85.5%（2025年度調査） | IPA「DX動向2026」 |
| 生成AIの個人利用率 | 日本58.8%（2025年度）、26.7%（2024年度）、9.1%（2023年度） | 総務省「令和8年版 情報通信白書」 |
| 企業の生成AI利用 | 日本86.4%、活用方針あり68.9%（大企業74.0%、中小企業58.1%） | 同上 |
| 開発者のAI利用 | 84%が使用または使用予定、51%が毎日使用、46%が正確さを信用せず、66%が「ほぼ正しいが完全ではない」を最大の不満に | Stack Overflow 2025 Developer Survey |
| 新規開発者 | 年間3,600万人超（前年比23%増）、約80%が初週に Copilot を使用 | GitHub Octoverse 2025 |
| 受注ソフトウェアの売上 | 約11.0兆円（107.8%）、システムインテグレーション 約7.3兆円（109.7%）（2024年） | 経済産業省「特定サービス産業動態統計調査」 |
| jobtag AIエンジニア | 「修士か博士号取得者が多くを占める」。平均年収609.8万円、有効求人倍率1.96 | 厚生労働省 jobtag |
| jobtag SE（受託開発） | 「3年目頃には一人で詳細設計を書けるようになる」「理系のイメージが強いが文系も多い」 | 同上 |
| IPA デジタルスキル標準 ver.2.0 | 「AI実装・運用やAIガバナンスに関するスキルを拡充」（2026年4月） | IPA |
よくある質問
AIが進化しているのに、今から未経験でエンジニアになれますか
なれます。未経験者を採用中の企業は28.4%、検討中は45.0%で、理由の1位は「経験者採用が難しくなっているから」です。AIが減らしたのはコードを書く時間で、要件を読む・確かめる・説明する仕事は残っています。
AIで未経験エンジニアの仕事はなくなりますか
1年目の仕事は「書く人」から「確かめる人」へ寄りました。雛形はAIが出しますが、設計どおりかを確かめ、テストし、直し、報告する仕事は人が行います。開発者の66%が「AIの出力はほぼ正しいが完全ではない」ことを最大の不満に挙げており、確かめる人は以前より必要です。
AIが書くなら、プログラミングを学ばなくてもいいですか
学ぶ意味はあります。自分で書けない人は、AIの出力を読めず、確かめられません。研修では、言語の基礎・データベース・Web・設計とテストを固めてから、同じ工程をAIと回します。順番が逆だと確かめられない人になります。
未経験でAIエンジニアを目指すべきですか
この記事で書いているのは「AIを使って開発するエンジニア」で、「AIエンジニア（モデルを研究・開発する）」ではありません。後者は jobtag に「修士か博士号取得者が多くを占める」とあります。未経験の入口は、AIを使って設計・実装・テストを進める開発職です。
採用する側はAI時代に何を見ていますか
以前と同じく、知識の量と作品は見ていません。比重が上がったのは「動かして確かめる習慣」と「人に説明する力」で、面談でのやり取りから伝わります。
文系でもエンジニアになれますか
なれます。jobtag はシステムエンジニアについて「理系のイメージが強いが文系も多い」としています。AI時代に残る3つの力（要件を読む・確かめる・言葉にする）は、専攻と関係ありません。
研修でAIを使った開発を教える会社はどう見分けますか
求人票に「研修でAIをどう扱うか」「何か月・何を教えるか」が書かれているかで見分けられます。研修の期間と中身は会社で大きく違います。書かれていなければ、面談で聞くと分かります。
学習を終えてから応募したほうがいいですか
いいえ。AIを使った開発を研修で教える会社なら、学ぶのは入社後です。応募は、学習の進み具合と関係なくできます。
20代後半からでも間に合いますか
間に合います。企業が未経験者を採る理由は「ポテンシャル」「成長意欲」で、採用する側が見ているのは確かめる習慣と説明する力です。
AI時代のエンジニアの将来性はありますか
あります。DX人材が不足している企業は85.5%、受注ソフトウェアの売上は前年比107.8%で伸びています。AIが書ける量が増えるほど、確かめて動かす人の仕事が増えています。
RJC が AI時代も未経験者を採り続けている理由
最後に、この記事を書いている RJC（株式会社RJC）の場合を、公開中の採用情報と入社時研修の内容から書いておきます。RJC は SES事業と SI事業の両方を行う会社です。
| 項目 | RJC の場合 |
|---|---|
| 入社時研修 | 4か月・12段階。Java の基礎から、オブジェクト指向、データベースと SQL、Web の基礎、Spring Boot、JavaScript・React・Next.js と進み、設計・実装・単体テストのサイクルを手で回す |
| 研修の最終段階 | 同じサイクルを AI と一緒に回す AI駆動開発 |
| AI駆動開発の技術記事 | 進め方と事例を技術記事で公開：AI駆動開発の7ステージ（2026年9月版）、AI駆動開発の事例（40時間→1時間） |
| 応募 | エントリーフォームの希望職種「プログラマ（未経験者）」から。学ぶのは入社後の研修 |
AIが書ける量が増えた分、確かめて動かす人が要ります。その人を未経験から育てる研修があるので、RJC は AI時代も未経験者を採り続けています。
参考・出典
- レバテック「IT人材白書2026」 https://levtech.jp/files/doc/levtech_research_2026.pdf （2026-10-06 確認）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書」個人の生成AI利用 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111110.html 、国別比較 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111120.html 、企業の生成AI活用方針 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html 、企業の業務利用 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html （2026-10-07 確認）
- IPA「DX動向2026」プレスリリース https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/rcu1hd0000016yh4-att/press20260716.pdf 、「DX動向2026」 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2026.html （2026-10-07 確認）
- Stack Overflow「2025 Developer Survey」AI https://survey.stackoverflow.co/2025/ai 、プレスリリース https://stackoverflow.co/company/press/archive/stack-overflow-2025-developer-survey/ （2026-10-07 確認）
- GitHub「Octoverse 2025」 https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/ （2026-10-07 確認）
- doda「転職求人倍率レポート（2026年8月）」 https://doda.jp/guide/kyujin_bairitsu/ （2026-10-06 確認）
- 厚生労働省 職業情報提供サイト（jobtag）「AIエンジニア」 https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/325 、「システムエンジニア（受託開発）」 https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/312 （2026-10-07 確認）
- 経済産業省「特定サービス産業動態統計調査」情報サービス業 2024年年計（JISA 掲載） https://www.jisa.or.jp/Portals/0/resource/statistics/dotai2024.pdf （2026-10-06 確認）
- IPA「デジタルスキル標準 ver.2.0」 https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2026/press20260416.html （2026-10-07 確認）
- 株式会社RJC「採用情報」 https://www.r-jc.jp/recruitment/ （2026-10-07 確認）
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（記載例）出典：株式会社RJC「AI時代に未経験からエンジニアを目指す意味｜採る理由・1年目の変化・残る力」
株式会社RJC ― SI事業・SES事業・AI駆動開発。RJCは一緒に成長を楽しめる会社です。
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