公開日
2026/10/28AIの影響を受けやすいのは「エンジニア」という職種ではなく、AIが手伝いやすい作業だけを担当する働き方です。テックスペースの案件データでは、単価が高い案件ほど要件定義・顧客折衝・リードが業務内容に入り、実装やテストの割合はほとんど変わりませんでした。
この記事では、月91万円以上の募集中全493件と月61〜70万円の250件の工程比較、案件名で見た単価の差、工程ごとの「AIが手伝いやすい作業/人が責任を持つ作業」の表、3か月・1年の行動表を紹介します。
この記事の要点
- データはテックスペースの募集中案件7,364件(2026年10月21日取得)。単価の上限が月91万円以上の全493件と、月61〜70万円の250件を比べた
- 業務内容に「実装」が入る割合は、月91万円以上が21.5%、月61〜70万円が24.0%で、ほぼ同じ
- 差が大きいのは顧客折衝・関係者調整(33.9%と14.8%)、企画・提案(19.5%と7.2%)、チームのリード(21.1%と8.0%)
- メンバー案件でも、業務内容が下流工程(実装・テスト・運用保守)だけの案件は、月61〜70万円で47.5%、月91万円以上で29.1%
- 経済産業省は、生成AI時代のソフトウェアエンジニアに「AIツールを使いこなすスキル」「上流スキル」「対人スキル」を挙げている
AI時代のエンジニアの戦い方の全体像は、AI時代のエンジニアの戦い方|案件データで見る、仕事が残る人・単価が上がる人にまとめています。
AIに仕事を奪われるエンジニアはいる?
職種ごと消えると言える根拠は、案件データからは見つかりません。分かれるのは、担当する工程の範囲です。
この記事でいう「AIに仕事を奪われる」とは、AIで速くなる作業だけを担当していて、単価や案件数が伸びにくくなる状態のことです。
テックスペースには、AIツールを使って開発する案件も、生成AIを組み込む案件もあります。AIが入った現場でも、人の役割は残っています。変わったのは、人に求められる作業の中身です。
なお、海外の「◯%の仕事がなくなる」といった数字は、この記事では使っていません。調査ごとに対象の国・職業の分け方・「技術的に置き換えられる」か「実際に置き換わる」かの前提が違い、日本のフリーランス案件にそのまま当てはめられないためです。将来の予測も断定しません。
AIが手伝いやすい作業と、人が責任を持つ作業はどう分かれる?
同じ工程の中に、両方の作業が入っています。AIが下書きや確認を速くしても、何を作るかを決め、出力を確かめて責任を持つのは人です。
工程ごとに整理すると、次のとおりです。右の2列は、その工程の言葉が案件ページの「業務内容」欄に出てくる割合です(2026年10月21日取得)。
| 工程 | AIが手伝いやすい作業 | 人が責任を持つ作業 | 月91万円以上(493件) | 月61〜70万円(250件) |
|---|---|---|---|---|
| 企画・提案 | 他社事例の調査、比較表・提案書の下書き | 顧客の課題を聞き出し、何をやるかを決める | 19.5% | 7.2% |
| 要件定義 | 議事録の要約、要件一覧の整形、抜け漏れの洗い出し | 優先順位と範囲を顧客と合意する | 23.9% | 14.4% |
| 基本設計・方式設計 | 構成案の候補出し、設計書のひな形づくり | 技術を選び、性能・セキュリティ・費用の妥協点を決める | 15.6% | 21.2% |
| 詳細設計・実装 | 定型のコード、既存コードの解析・要約、リファクタリング案 | 仕様どおりか確かめ、マージしてよいか判断する | 6.7%・21.5% | 8.4%・24.0% |
| テスト | テストコード・テストケースの下書き、ログの要約 | 何をどこまで試せば十分かを決め、品質に責任を持つ | 26.0% | 33.2% |
| 運用・保守 | 手順書の下書き、障害ログの一次調査 | 本番での判断、障害時の顧客への説明 | 34.1% | 42.8% |
| 顧客折衝・調整 | 説明資料の下書き、論点の整理 | 関係者と合意をつくる、言いにくいことを伝える | 33.9% | 14.8% |
| リード・レビュー | レビュー観点の候補出し | メンバーの成果物とAIの出力を確かめて受け入れる | 21.1%・13.6% | 8.0%・8.0% |
※「詳細設計・実装」「リード・レビュー」は2つの言葉の割合を並べた。1件が複数の工程に入る。案件ページの言葉で判定した目安
表の右2列を見ると、下流の工程は月61〜70万円側にやや多く、上流と調整は月91万円以上側に多いことがわかります。人が判断して合意をつくる工程ほど、高単価の案件に多く出てきます。
公的な資料も、同じ方向を示しています。
- 経済産業省「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」(2024年6月28日)は、ソフトウェアエンジニアに求められるスキルとして、AIツールを使いこなすスキル、設計・技術面でビジネス側を引っぱる上流スキル、対人スキルを挙げている
- 同じ資料は、DXを進める人材に「問いを立てる力」「仮説を立て・検証する力」「評価する・選択する力」が求められるとしている
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」は、AIを使う事業者に、AIの出力の精度やリスクを理解・確認したうえで使うことを求めている
コスモくんポイントAIが速くするのは「下書き」と「確認の手間」だよ。何を作るか決めて、出力に責任を持つのは人の仕事なのがポイントだよ!
単価が高い案件には何が多い?
要件定義・リーダー・顧客折衝の3つです。「必須スキル」欄で比べると、どれも月61〜70万円の案件の2.6〜4倍になります。
| 必須スキル欄・ポジション | 月91万円以上(493件) | 月61〜70万円(250件) | 差 |
|---|---|---|---|
| 必須スキル欄に「要件定義」 | 18.1% | 4.4% | 約4.1倍 |
| 必須スキル欄に「リーダー・マネジメント」 | 32.0% | 10.8% | 約3.0倍 |
| 必須スキル欄に「顧客折衝・調整」 | 26.6% | 10.4% | 約2.6倍 |
| ポジションがPM・PMO・PL | 35.9% | 13.2% | 約2.7倍 |
※2026年10月21日、テックスペースの募集中案件を全件取得し、単価の上限で分けた。月61〜70万円は該当2,058件から無作為に250件を抽出。ポジションはPM・PMO・PLの案件一覧に載っているかで判定
一方で、「業務内容」欄に出てくる工程を比べると、手を動かす作業の割合はあまり変わりません。
| 業務内容に出てくる工程 | 月91万円以上(493件) | 月61〜70万円(250件) |
|---|---|---|
| 製造・実装 | 21.5% | 24.0% |
| テスト | 26.0% | 33.2% |
| 運用・保守・監視 | 34.1% | 42.8% |
| ドキュメント・資料作成 | 15.0% | 15.2% |
| 顧客折衝・関係者調整 | 33.9% | 14.8% |
| 企画・提案・構想 | 19.5% | 7.2% |
| 進捗・課題・ベンダー管理 | 16.8% | 6.4% |
| チームのリード・指導 | 21.1% | 8.0% |
表から読み取れることは、次の3つです。
- 高単価の案件も実装をしている。製造・実装は21.5%と24.0%で、差は2.5ポイントだけ
- 差がつくのは「実装の前後」。顧客折衝は約2.3倍、企画・提案は約2.7倍、進捗管理は約2.6倍
- ドキュメント作成はどちらも15%前後。資料を作ること自体では単価は分かれない
高単価の案件に共通する条件(領域・スキル・経験年数・リモート)は、月100万円以上のフリーランス案件の条件でくわしく比べています。
メンバー案件はどの工程を任されている?
月61〜70万円のメンバー案件は、約半分が下流工程だけの業務内容でした。月91万円以上のメンバー案件では、半分以上に上流や調整の言葉が入ります。
PM・PMO・PLのポジションではない「メンバー」の案件だけで比べました。
| 業務内容の範囲 | 月91万円以上のメンバー(316件) | 月61〜70万円のメンバー(217件) |
|---|---|---|
| 上流・調整の言葉を含む | 56.3% | 31.3% |
| 下流の言葉だけ(実装・テスト・運用保守など) | 29.1% | 47.5% |
| どちらの言葉もない | 14.6% | 21.2% |
| うち「要件定義」 | 21.2% | 12.0% |
| うち「顧客折衝・関係者調整」 | 25.3% | 13.4% |
| うち「製造・実装」 | 23.7% | 24.9% |
| うち「テスト」 | 25.0% | 33.6% |
| うち「生成AI・AIツール」の言及 | 17.4% | 9.7% |
※上流・調整=要件定義・企画・提案・折衝・調整・ヒアリング・進捗管理・リードなど、下流=製造・実装・テスト・運用・保守・監視・詳細設計など。言葉で判定した目安
肩書きはメンバーでも、月91万円以上の案件は「要件定義から」「ヒアリングから」と書かれていることが多くなります。
実際の案件ページの業務内容を、要点だけにすると次のとおりです。
| 単価(上限) | 業務内容の要点 | 入っている工程 |
|---|---|---|
| 月60〜65万円 | 製造装置の開発で、基本設計以降の工程をC#で担当し、コードレビューも行う | 基本設計以降 |
| 月65万円 | 設計・開発が終わったデータ連携基盤の結合テスト・総合テストと、本番移行の支援 | テスト・移行 |
| 月60〜70万円 | 生成AIを使ったWebアプリ開発・業務の自動化、OCRの精度比較、プロンプトの調整 | 実装・検証 |
| 〜月95万円 | COBOLの生産管理システムを.NETに刷新。AI駆動開発で、技術検証・要件定義から設計・実装・テスト・導入まで一貫して担当 | 要件定義〜導入 |
| 月100万円 | CRM(顧客管理)の導入・刷新。業務フローの見える化と顧客へのヒアリング・要件定義から、実装まで主導 | ヒアリング〜実装 |
| 月70〜100万円 | 基幹システムのフルスタック開発(Java・React・AWS)。要件定義から結合テストまで一貫して担当 | 要件定義〜結合テスト |
月61〜70万円の例には、生成AIを使う案件も入っています。月95万円の例もAI駆動開発です。AIを使うかどうかより、どの工程から任されるかで単価の帯が分かれています。
生成AI・AIツールの言及がある案件に絞ると、業務内容に上流・調整の言葉が入る割合は、月91万円以上で56.3%(71件中40件)、月61〜70万円で26.1%(23件中6件)でした。月61〜70万円側は件数が少ないため、目安として見てください。
コスモくん注意AI案件でも、実装と検証だけだと月60万円台のこともあるよ。AIスキルだけで単価が上がるとは限らないから気をつけてね。
案件名で見ると、どの仕事の単価が高い?
案件名に「テスト」「運用・保守」が入る案件は、単価の上限の中央値が月60万円です。「要件定義」「リーダー」は月70万円台、「アーキテクト」「コンサル」は月90万円以上でした。
募集中の7,364件すべてを、案件名に入っている言葉で分けました。
| 案件名に入っている言葉 | 件数 | 単価上限の中央値 | 月71万円以上 | 月91万円以上 | フルリモート |
|---|---|---|---|---|---|
| テスト・検証・QA | 542件 | 60万円 | 16.9% | 6.2% | 8.3% |
| 運用・保守・監視・ヘルプデスク | 1,922件 | 60万円 | 15.5% | 3.4% | 6.9% |
| 開発・実装・製造 | 3,125件 | 65万円 | 20.0% | 5.7% | 12.2% |
| 設計・構築 | 1,688件 | 67万円 | 28.6% | 7.8% | 7.9% |
| 要件定義・上流・企画・構想・戦略 | 335件 | 70万円 | 42.9% | 18.5% | 7.2% |
| リーダー・PL・PM・マネージャー | 598件 | 72万円 | 53.2% | 21.3% | 10.5% |
| PMO | 180件 | 70万円 | 47.4% | 26.3% | 4.4% |
| アーキテクト | 66件 | 90万円 | 81.6% | 38.8% | 19.7% |
| コンサル | 95件 | 110万円 | 90.3% | 65.3% | 15.8% |
| 生成AI・LLM・RAG・AIエージェント | 213件 | 75万円 | 53.8% | 18.3% | 15.5% |
| AIツール・AI駆動開発(Claude Code・Cursor・Copilotなど) | 141件 | 70万円 | 38.8% | 9.1% | 28.4% |
| 案件全体 | 7,364件 | 65万円 | 24.7% | 8.4% | 9.8% |
※2026年10月21日、募集中の案件一覧を全737ページ取得して集計。単価の割合と中央値は、金額が書かれた案件(全体で5,891件)が分母。フルリモートは件数が分母。1件が複数の行に入る
- テスト・運用保守は、月91万円以上が3〜6%。案件数は多いが、単価の上限は伸びにくい
- 「アーキテクト」は66件と少ないが、月71万円以上が8割。上流に行かず、技術を深める道もある
- AIツールを使う開発は、月71万円以上が38.8%で開発・実装(20.0%)の約2倍。ただし月91万円以上は9.1%で、要件定義・上流(18.5%)の約半分。フルリモートは28.4%と高い
AIツールを使う開発の案件が、ツールごとにどう求められているかは、AIコーディングツールを使う案件の単価と求められ方で紹介しています。生成AIを組み込む案件の単価はAI・LLM案件の単価相場と必要スキルにまとめています。
「残るエンジニア」に共通することは?
AIを使わないことではありません。AIを使ったうえで、作業の目的・判断・結果の説明まで引き受けていることです。
単価が伸びにくい働き方と、伸びやすい働き方を、同じ作業で比べると次のとおりです。
| 場面 | 単価が伸びにくい働き方 | 単価が伸びやすい働き方 |
|---|---|---|
| 実装 | 指示された機能だけを書く | 何のための機能かを確認し、仕様の矛盾を先に指摘する |
| AIの出力 | 生成したコードをそのまま出す | テスト・レビューで確かめ、採用した理由を説明できる |
| テスト | 渡されたテストケースを流す | どこまで試せば十分かを決め、テスト方針を書く |
| 顧客との接点 | 窓口は上司やリーダーに任せる | 定例で進み具合と課題を自分で説明する |
| チーム | 自分の担当だけを終わらせる | AIツールの使い方やレビューの観点をチームにそろえる |
| 職務経歴書 | 「Java・AWSで開発」と技術名を並べる | 担当した工程・規模・判断したことを書く |
右の列のどれも、肩書きがなくても今の現場で始められます。案件の「必須スキル」欄でも、月91万円以上の案件は「一人称で対応」「上流から」といった任された範囲を問う書き方が多くなります。
AIの出力を確かめて納めるのは、受けた側の責任です。準委任の契約では、専門家として通常求められる注意を払う義務(善管注意義務)を負います。契約の基本は委任と委託の違いで説明しています。
今日からできる行動は?(3か月・1年)
3か月で「AIを使った実績」と「上流に一歩入った実績」を1つずつ作り、1年で「要件定義から任された案件」に応募できる経歴にします。
| 期間 | やること | 職務経歴書に書ける形 | 確認の目安 |
|---|---|---|---|
| 今週 | LLMや自分の言語ページで、月91万円以上の案件の必須スキル欄を10件読む | — | 足りない条件を3つ書き出せた |
| 3か月 | 今の現場で、AIツールを使ってテストコードやドキュメントの作業を速くする。現場のルールで許される範囲で行う | 「AIツールでテストコード作成の手順を整え、作成時間を短縮」 | 短縮した時間や件数を数字で言える |
| 3か月 | 定例や仕様の確認で、顧客や関係者と直接話す役を1つ引き受ける | 「顧客との仕様調整を担当」 | 自分の名前で議事録や課題表を出した |
| 3か月 | AIの出力のレビュー観点をまとめ、チームに共有する | 「AI生成コードのレビュー観点表を作成し、チームで運用」 | チームで使われている |
| 1年 | 要件定義か基本設計の工程に、担当として入る | 「要件定義〜結合テストを担当(体制◯名)」 | 工程の名前と体制の人数を書ける |
| 1年 | 小さなチームのリード役(サブリーダー、レビュー担当)を経験する | 「メンバー◯名のレビュー・進捗管理を担当」 | 案件の「リーダー経験」の条件を満たせる |
| 1年 | 技術を深める方向なら、設計の判断を任される役(アーキテクト)を狙う | 「方式設計・技術選定を担当」 | 選んだ理由と比べた案を説明できる |
数字の例(◯名、時間など)は、自分の実績に置きかえて書いてください。
- 上流の経験の積み方や、PM・PMO案件の必須スキルはフリーランスのPM・PMO案件の単価相場で紹介しています
- AIを使った経験の書き方は、職務経歴書・スキルシートに「AIを使った経験」をどう書くかにまとめています
- 職務経歴書の全体の書き方は、職務経歴書の書き方とテンプレートを見てください
生成AIを現場で使う前に、使ってよいツールと入力してよい情報をクライアントに確認しておきます。注意点はAI・LLM案件の記事の「契約・情報管理の注意」にまとめています。
コスモくんポイントまずは3か月で「AIを使った実績」と「顧客と話した実績」を1つずつ作ろう。工程の名前で書けると、応募できる案件が広がるよ!
今の案件を見直すチェックリスト
- 今の業務内容を工程の名前(要件定義・基本設計・実装・テスト・運用保守)で言える
- 実装・テスト以外の工程に、少しでも関わっている
- 顧客や他チームと、直接やりとりする場面がある
- AIツールの利用ルールを、クライアントに確認した
- AIの出力をどう確かめたかを、説明できる
- 職務経歴書に、技術名だけでなく担当工程と規模を書いている
よくある質問
AIでエンジニアの仕事はなくなりますか?
職種ごとなくなると言える根拠は、テックスペースの案件データにはありません。AIツールを使う開発の案件や、生成AIを組み込む案件が募集されています。変わりつつあるのは、人に任される作業の中身です。
「◯%の仕事がなくなる」という調査は信じていいですか?
まず、どの国の、どの職業分類で、何を前提にした数字かを確認してください。「技術的に置き換えられる」と「実際に置き換わる」は別の話です。この記事では、前提を確認できない数字は使っていません。
メンバー案件しか経験がないと不利ですか?
不利とは限りません。月91万円以上の案件の64.1%は、ポジションがメンバーでした。ただし、そのうち56.3%は業務内容に要件定義・調整・リードなどの言葉が入っています。
AIツールが使えれば単価は上がりますか?
AIツールを使う開発の案件は、月71万円以上が38.8%で、開発・実装の案件全体(20.0%)より高めです。一方、月91万円以上は9.1%で、要件定義・上流の案件(18.5%)の約半分でした。ツールに加えて、担当できる工程の広さが効きます。
要件定義の経験は、どうやって作ればいいですか?
いきなり要件定義の担当になるより、仕様の確認や顧客との定例など、近い作業から引き受けるのが現実的です。議事録・課題表を自分の名前で出すと、職務経歴書に書ける実績になります。
上流に行かないと、この先は厳しいですか?
上流だけが道ではありません。案件名に「アーキテクト」が入る案件は66件と少ないものの、月71万円以上が81.6%でした。技術を深めて設計の判断を任される道もあります。
テストや運用保守の仕事は、もう選ばないほうがいいですか?
案件数は多く、テスト・検証は542件、運用・保守・監視は1,922件ありました。ただし単価の上限は伸びにくいため、テスト方針づくりや運用の改善提案など、判断を含む役割へ広げると次の案件につながりやすくなります。
まとめ
- AIで変わるのは職種ではなく、任される作業の中身。将来の割合を断定する数字は使わなかった
- 高単価の案件も実装はしている(21.5%と24.0%でほぼ同じ)。差は顧客折衝・企画提案・リードなど実装の前後
- 月61〜70万円のメンバー案件は、47.5%が下流工程だけの業務内容。月91万円以上のメンバー案件は56.3%に上流・調整が入る
- 案件名で見ると、テスト・運用保守の単価上限の中央値は月60万円、アーキテクトは月90万円、コンサルは月110万円
- 3か月で「AIを使った実績」と「顧客と話した実績」、1年で「要件定義から任される経歴」を作る
AI時代のエンジニアの戦い方の記事一覧
- AI時代のエンジニアの戦い方|案件データで見る、仕事が残る人・単価が上がる人
- AI・LLM案件の単価相場と必要スキル
- AIコーディングツール(Claude Code・Cursor・GitHub Copilot など)を使う案件の単価と求められ方
- RAG・AIエージェント開発の案件とは?必要スキルと単価
- 月100万円以上のフリーランス案件の条件|高単価案件に共通するスキル・役割・経験年数
- フリーランスのPM・PMO案件の単価相場|必須スキルとなり方
- Pythonのフリーランス案件|単価相場と分野別(Web・データ基盤・AI/LLM)の違い
- 職務経歴書・スキルシートに「AIを使った経験」をどう書くか
- 生成AIを仕事で使うときの情報漏えい・契約の注意(フリーランス向け)
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2026/10/28
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