システムエンジニア(組込みの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

29% AI浸透度(AI代替率)

ハードウェア仕様の制約条件下で、ユーザーのニーズをコンピュータシステム設計に変換する。バグ修正から新デバイス対応まで、組込みソフトの要件分析と実装判断はAIが自動化できない領域。チーム間の技術検討と最適化判断の重要性が増す。

システムエンジニア(組込みの要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 29%
AIが関与するタスク 5件 / 17件
人間中心のタスク 12件
AIに代替困難な要素 対面対応
AI実装済み領域 29%
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(組込みとは

各種の製品や装置に組み込まれた、制御のための小型コンピュータ(マイコン: microcontroller)のソフトウェアを開発したり、製品や装置を含めシステム全体の設計や開発をする。

この職種のAI浸透度は29%。 17件の業務のうち5件でAIが活用され、12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、 将来性の高い職種です。

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、大学・大学院卒、高専卒が多い。新卒採用に場合は、電気、電子、情報等を履修している者が多い。中途採用の場合は、学部学科よりも、どのような開発をしてきたかという経験が重視される。 開発では最新の情報も必要になるが、大学・大学院、高専等で開発手法や各種部品の基礎知識を身につけておくことが重要である。なお、このエンジニアに求められる詳細なスキルとしては情報処理推進機構(IPA)の「組込みスキル標準」が参考になる。 入職後、仕事をしながら経験を積み、技術やスキルを身につけていく。複数の開発を経験し、顧客の要件を聞き取り、実際の開発までを過不足なくできるようになれば、一人前のエンジニアと見なされる。一つの領域を深めるだけでなく、機械的な部分、通信など複数のジャンルにわたって幅広く経験することも重要である。開発実績を積み、プロジェクトマネージャー等となっていく。 転職する場合は、同業他社に移ったり、技術が生かせる周辺分野の他社に移ることがある。しかし、この分野のエンジニアは、他社に移動することが比較的少ない。経験を積み、人脈を広げ、独立して自分の会社を始める人もいる。 製品や装置の小型コンピュータのプログラム開発では、プログラミング言語の選択肢は概ね決まっていることが多く、C言語系などが使われ、OS(オペレーティングシステム)はLinuxやITRONが多い。サーバー側のプログラム開発では言語はC言語系、PHP、Javaなどが使われる。また、サーバー側の開発ではOSはLinux、データベースはMySQL等が使われる。今日ではセキュリティに関する知識も重要になっている。 開発で必要となる情報は日本語のものもあるが、英語のものも多い。海外メーカーの部品やソフトウェアを利用することも多く、それらを不自由なく読める英語力が必要となる。 開発は共同作業となることから、チームワークが重要であり、人柄も重視される。言われたことを実現するだけでなく、新たな仕組みを提案するような能動的な姿勢も求められる。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • データ処理担当者やプロジェクト管理者と協議し、処理能力や制約に関する情報を得る・システムアナリスト・技術者・プログラマー等と協議し、システム設計や要件・制約の情報を収集するを極める — AIでは代替できない領域
  • ユーザーニーズとソフトウェア要件を分析し、時間・コスト制約内での設計可能性を判断するの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(組込みの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 29% 人間 71%

システムエンジニア(組込みの業務の71%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(組込みの業務を、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。

5
AIが担う業務
12
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

91% ユーザーニーズとソフトウェア要件を分析し、時間・コスト制約内での設計可能性を判断する
AI+人間
86% 情報を分析し、コンピュータや周辺機器の配置・変更を計画・提案する
AI主導
80% プロジェクトの仕様・活動・進捗に関する報告書や文書を作成する
AI+人間
72% 既存ソフトウェアのバグ修正・新ハードウェアへの対応・インターフェース改善・性能向上のための修正を行う
65% 顧客や他部門とプロジェクト状況・提案・ソフトウェア設計等の技術課題を協議する
人間主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

データ処理担当者やプロジェクト管理者と協議し、処理能力や制約に関する情報を得る
システムアナリスト・技術者・プログラマー等と協議し、システム設計や要件・制約の情報を収集する
ソフトウェアシステムの導入作業を調整する
科学的分析と数理モデルを用いてソフトウェアシステムを設計・開発・改修する
システムの性能基準を策定する
ソフトウェアシステムのテスト・検証手順、プログラミング、文書化を開発・指揮する
機器の稼働状況を監視し、仕様どおりの動作を確認する
帳票形式・コスト・セキュリティ要件などの情報を取得・評価し、ハードウェア構成を決定する
電源供給の要件と構成を仕様化する
プログラマー・設計者・技術者等に業務を割り当て監督する
プログラマー、技術者、テクニシャン、その他の工学・科学スタッフの業務を監督する
新規または改修された機器の使用方法をユーザーに指導する
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」

71%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

AIは補助まで 責任判断

ある程度求められる責任を伴う判断が求められる

この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、ミスの影響度、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: 「プロジェクトの進捗やリソースを管理する。」

AIは補助まで 暗黙知

経験から培われる暗黙知やカンが重要

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特に求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、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。

具体的な業務: 「関係者と開発について検討する。」

変化の兆し 関連資格・学歴

高い学歴が求められる傾向がある

業界で変わるAIの影響

同じシステムエンジニア(組込みでも、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 29% 潜在 +48%
製造業
AI化 29% 潜在 +35%
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(組込みの給与水準です。

業界で変わる年収

同じシステムエンジニア(組込みでも、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。

R 現実的
3.7
I 研究的
3.7
S 社会的
3.4
E 企業的
3.1
C 慣習的
3.0
A 芸術的
2.9

手を動かし、具体的なモノを作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(組込み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 5.0
2
読解力 4.7
3
傾聴力 4.6
4
要件分析(仕様作成) 4.5
5
文章力 4.5

知識

1
コンピュータと電子工学 4.2
2
設計 3.5
3
工学 3.2
4
通信技術 3.1
5
数学 2.7

働く環境と雇用形態

働く環境

空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 98%
座り作業 ほぼ常に 86%
電子メール ほぼ毎日 86%
他者とのかかわり ほぼ毎日 76%
不規則(天候、生産需要、契約期間などで変わる) 不規則(天候、生産需要、契約期間などで変わる) 54%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 52%
対面での議論 週に1度以上 44%
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) 42%

雇用形態

正規の職員、従業員
84.9%
契約社員、期間従業員
7.5%
自営、フリーランス
7.5%
派遣社員
5.7%
パートタイマー
3.8%
経営層(役員等)
3.8%

近い職種のAI浸透度

システムエンジニア(組込み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(組込みの将来性とAIの影響

「システムエンジニア(組込みは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: 29%

AI代替率は29%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

ユーザーニーズとソフトウェア要件を分析し、時間・コスト制約内での設計可能性を判断する、情報を分析し、コンピュータや周辺機器の配置・変更を計画・提案する、プロジェクトの仕様・活動・進捗に関する報告書や文書を作成するなどは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(組込みはAIでなくなりますか?

システムエンジニア(組込みがAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は29%で、12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(組込みはAIに代替される?

組込みSEはAIに代替される?AIはバグ修正や報告書作成を支援しますが、時間・コスト制約下での設計の意思決定はエンジニアの判断に依存します。むしろハードウェアの多様化に伴い、デバイス対応判断の複雑性が高まっています。

システムエンジニア(組込みで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77%です。すでにAI化されている部分が29%、AI活用で伸ばせる部分が31%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が17%です。

システムエンジニア(組込みの将来性は?

組込みSEの将来性は?IoTやエッジコンピューティングの拡大により、システム間の連携設計や新技術への対応機会が増えています。AIに要件分析を任せられる分、より高度な最適化設計に専念できる環境が整いつつあります。

AI時代にシステムエンジニア(組込みに必要なスキルは?

AI時代に必要なスキルは?従来の設計スキルに加え、生成AIが生成した設計案を評価・修正する能力が重要になります。複数のハードウェアプラットフォームを理解し、チーム内での技術判断をリードする力が差別化要因です。

システムエンジニア(組込みで生成AIをどう活用できる?

システムエンジニア(組込みでは5件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はユーザーニーズとソフトウェア要件を分析し、時間・コスト制約内での設計可能性を判断する、情報を分析し、コンピュータや周辺機器の配置・変更を計画・提案する、プロジェクトの仕様・活動・進捗に関する報告書や文書を作成するなどです。

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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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