ソフトウェア開発（パッケージソフト）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）

パッケージソフト開発では、多数のユーザーシナリオを同時に満たす設計が求められる。AIは要件整理や仕様ドキュメント作成を加速させるが、インターフェース設計やパフォーマンス最適化の判断は、ユーザーと技術者の対話の中で生まれる。その対話の質が市場競争力を決める。

ソフトウェア開発（パッケージソフト）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%

求められるスキル読解力・プログラミング・文章力

ソフトウェア開発（パッケージソフト）とは

パソコンにインストールするパッケージソフト（既成品のソフトウェア）を企画・開発する。

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、専門学校、高専、大学等の卒業生が多い。新卒で就職する場合もあるが、20代～30代前半までは他業種からの中途採用者も多い。入職後は、実際の開発を通して経験を積んでいくことになるが、ソフトウェア開発者として一人前と認められるまでには4から5年かかるとされている。経験を積んでマネジメントの仕事をするようになったり、フリーランスになったり、独立する者もいる。開発環境や開発言語を使いこなせることが求められ、インターネットやストレージシステムといった関連知識やスキルの習得も求められる。ソフト開発はチームで行うことが多いため、自分の考えを過不足なく伝え、チーム内で協力し、開発を進めることができるコミュニケーション能力が重要である。新規商品の企画に関わる場合は、市場動向やユーザーのニーズを的確に把握して商品化できるマーケティングの知識も必要である。個人でシェアウェアとして開発し、ネット上で販売する者もいる。

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
読解力・プログラミング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

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。

AIが担う業務

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。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づくソフトウェア開発（パッケージソフト）の給与水準です。

業界で変わる年収

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。

I 研究的

3.5

R 現実的

3.3

E 企業的

3.2

S 社会的

3.0

C 慣習的

2.8

A 芸術的

2.6

物事の仕組みを調べ、データを分析するの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

ソフトウェア開発（パッケージソフト）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

読解力 4.9

プログラミング 4.9

文章力 4.6

要件分析（仕様作成） 4.4

カスタマイズと開発 4.4

知識

コンピュータと電子工学 2.9

事務処理 2.1

通信技術 2.0

数学 2.0

設計 2.0

働く環境と雇用形態

働く環境

座り作業ほぼ常に 89%

空調のきいた屋内作業ほぼ毎日 82%

電子メールほぼ毎日 82%

他者とのかかわりほぼ毎日 67%

対面での議論週に１度以上 53%

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） 49%

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） 47%

ミスの影響度多少は深刻な事態を引き起こす 40%

雇用形態

正規の職員、従業員

91.1%

派遣社員

22.2%

契約社員、期間従業員

22.2%

自営、フリーランス

17.8%

パートタイマー

8.9%

経営層（役員等）

6.7%

アルバイト（学生以外）

6.7%

アルバイト（学生）

4.4%

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。

AIがより浸透している職種

UX/UIデザイナー 36% プログラマー 75% ソフトウェア開発（スマホアプリ） 75%

ソフトウェア開発（パッケージソフト）の将来性とAIの影響

「ソフトウェア開発（パッケージソフト）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

読解力・プログラミング・文章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

ソフトウェア開発（パッケージソフト）はAIでなくなりますか？

ソフトウェア開発（パッケージソフト）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。

ソフトウェア開発（パッケージソフト）はAIに代替される？

パッケージソフト開発者はAIに代替される？基本的な仕様書作成やバグ修正の初期検出はAIが対応できます。しかし複数ユーザーの相反するニーズを満たす実装方針の判断は、開発者の経験と洞察が不可欠です。

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？

パッケージソフト開発の将来性は？プロダクト管理と技術仕様を同時に理解できる人材の需要が急増しています。AIに定型業務を任せられるため、戦略的な機能設計と顧客価値の創出に集中できる時代が始まっています。

AI時代にソフトウェア開発（パッケージソフト）に必要なスキルは？

AI時代に必要なスキルは？AIが生成した実装案をコード視点と事業視点の両面で評価し、品質と速度のトレードオフを判断できる力。顧客フィードバックをソフトウェア設計に素早く反映させるアジリティが重要です。

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。

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