運用・管理(IT)のAI浸透度

34% AI浸透度

運用・管理(IT)のAI浸透度は34%。AIが得意な領域と、人間にしかできない領域がはっきり分かれています。

AIはどこまで浸透しているか

運用・管理(IT)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%

運用・管理(IT)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

運用・管理(IT)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

具体的な業務: 「ユーザーやヘルプデスクからの問合せに対応する。」「リモートで対応できない場合、クライアントのところに行き、復旧作業等を行う。」

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

この仕事ではミスの影響度、意思決定の自由、結果・成果への責任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: 「クライアントの情報システムをリモートで運用・管理する。」「ユーザー権限を管理する。」「IT内部統制の管理業務を行う。」

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: 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 関連資格・学歴

基本情報技術者、応用情報技術者、ITサービスマネージャーなどの関連資格があると有利

業界で変わるAIの影響

同じ運用・管理(IT)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。

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
  • ITサービスマネージャー
  • ITILファンデーション
  • LPIC
  • CCNA
  • ITパスポート

近い職種のAI浸透度

運用・管理(IT)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。

よくある質問

運用・管理(IT)はAIに代替される?

運用・管理(IT)のAI浸透度は34%です。対面対応など、人間にしかできない要素が1件あり、完全なAI代替は困難です。

運用・管理(IT)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。

運用・管理(IT)の将来性は?

運用・管理(IT)には対面対応など人間にしかできない要素があり、完全なAI代替は困難です。ただし業界によってAIの影響度は異なります。

運用・管理(IT)はAI時代に転職すべき?

運用・管理(IT)のAI浸透度は34%で、人間の強みが活きる領域が多い職種です。対面対応など、AIでは代替が難しい要素があります。

運用・管理(IT)で生成AIをどう活用できる?

運用・管理(IT)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。

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