ソフトウェア開発(パッケージソフト)のAI浸透度

29% AI浸透度

ソフトウェア開発(パッケージソフト)のAI浸透度は29%。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

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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%

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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

ある程度求められる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: 説明力、傾聴力

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

具体的な業務: 「ユーザーからの問合せに対応する。」

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、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を管理する。」「サポートWebサイトの維持・管理をする。」

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: 「バージョンアップの企画を検討する。」

変化の兆し 創造性

創造性やオリジナリティが求められる

求められる力: 独創性

この仕事の原動力: 達成感、自律性

具体的な業務: 「パッケージソフトの企画をする。」「バージョンアップの企画を検討する。」「顧客に新規事業を提案する。」

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

同じソフトウェア開発(パッケージソフト)でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

情報通信業
AI化 29% 潜在 +48%
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。

近い職種のAI浸透度

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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

ソフトウェア開発(パッケージソフト)はAIに代替される?

ソフトウェア開発(パッケージソフト)のAI浸透度は29%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。

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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。

ソフトウェア開発(パッケージソフト)の将来性は?

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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。

ソフトウェア開発(パッケージソフト)はAI時代に転職すべき?

ソフトウェア開発(パッケージソフト)のAI浸透度は29%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。

ソフトウェア開発(パッケージソフト)で生成AIをどう活用できる?

ソフトウェア開発(パッケージソフト)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。

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