AIに代替されにくいIT職種はどれ？未経験からでも将来性のある仕事の選び方【2026年版】
※本記事はプロモーションを含みます。
はじめに｜「AIに仕事を奪われる」より先に考えたいこと
生成AIの進化にともない、「この仕事はAIに奪われるのでは」という不安を感じながら転職・キャリアを考える人が増えています。特にこれからIT/Web業界を目指す人にとっては、「せっかく未経験から学んでも、数年後にAIに代替されてしまわないか」という懸念は無視できません。
筆者自身はいずれの職種の実務経験もない個人事業主ですが、AIエージェント（Claude Code等）を実際に使って複数の事業を運営している立場から、「AIが得意なこと・苦手なこと」の輪郭には日常的に触れています。この記事は特定職種の実体験を語るものではなく、AI関連メディア・転職エージェント・IT業界メディアなど公開情報を横断的に整理し、IT/Web職種を「AIに代替されにくさ」という軸で比較したものです。
この記事で分かること:
AIに代替されにくいとされる仕事の共通点
IT/Web系の主要職種を「代替されにくさ」の観点で整理した傾向
未経験からAI時代を見据えて職種を選ぶ際に意識したいポイント
AIに代替されにくい仕事の共通点
複数の情報源に共通して挙げられているのは、次の3つの要素です。
クリエイティブな意思決定：正解が一つに定まらない状況で、複数の選択肢から判断を下す仕事は、AIの補助を受けつつも人間の意思決定が中心であり続けるとされます。
高度なコミュニケーション：クライアントとの要件のすり合わせ、チーム内の調整など、文脈や感情を読み取りながら進める対人的な仕事は代替が難しいとされます。
複雑な身体スキル・現場対応：物理的な作業や、想定外の状況への臨機応変な対応が必要な仕事も、当面は人間の関与が前提になりやすいとされます。
また、多くの記事で共通して指摘されているのは、「AIが仕事を丸ごと奪う」よりも「仕事の内容・求められるスキルが変化する」ケースが大半だという見方です。同じ職種名でも、数年前と現在とでは日常業務の中身が大きく変わっている、という指摘は複数のメディアで一致していました。
IT/Web職種を「代替されにくさ」で整理する
上記の共通点を踏まえ、本カテゴリの既存記事（職種診断・年収相場・リモート実現度）と同じ8職種を軸に、AI時代の傾向を整理しました。
傾向A（AIを「使う側」に回りやすく、当面は需要が伸びるとされる）
①AIエンジニア／データサイエンティスト
AIモデルの設計・運用・評価そのものを担う職種のため、AIの進化がそのまま自分の専門領域の需要拡大に直結しやすいとされます。AIエージェント設計・AI活用の導入支援といった新しい役割も、この領域から派生する形で生まれてきているという指摘があります。
②セキュリティエンジニア
AIを悪用したサイバー攻撃が高度化する一方で、それを防御する側の専門性はむしろ重要性を増しているとされます。機密性の高い判断・リスク評価を伴う業務は、当面は人間の専門知識が前提になりやすい領域です。
傾向B（定型業務はAI化が進む一方、設計・上流工程の専門性は残るとされる）
③インフラエンジニア
サーバー構築・監視といった定型作業の自動化は進む一方、システム全体の設計・障害時の判断・セキュリティ確保といった上流の専門性が高い仕事はむしろ増加するという見方があります。クラウド・セキュリティ領域の専門性を掛け合わせることで、市場価値を維持しやすいとされます。
④Webエンジニア
コーディング作業自体はAIによる支援（コード生成・自動テスト等）が急速に浸透していますが、要件定義・設計・仕様のすり合わせといった上流工程や、複数のAI生成コードを統合・レビューする役割は当面残るとされます。「AIにコードを書かせて終わり」ではなく、AIの出力を評価・統合できる人材の価値が上がっているという指摘も複数の情報源で見られました。
傾向C（業務内容の変化が大きく、AIとの協働スキルが特に問われるとされる）
⑤Webデザイナー
画像生成AI・デザイン生成AIの発展により、単純なデザイン作成作業はAI化が進みやすいとされる一方、クライアントの意図を汲み取ったコンセプト設計や、ブランド全体の一貫性を保つ判断は人間の役割として残るという見方があります。
⑥Webディレクター
プロジェクト管理・進行の一部はAIツールによる効率化が進む一方、クライアントとの関係構築・チームメンバーの調整といった対人的な役割は代替されにくいとされます。むしろAIツールをチームにどう導入・活用するかを采配する役割として、重要性が増しているという指摘もあります。
⑦QAエンジニア
定型的なテストケースの実行・回帰テストはAIによる自動化が進みやすい領域とされますが、「何をテストすべきか」を設計する上流の判断は当面残るとされます。テスト自動化の設計・運用スキルを身につけることで、AI化の波を追い風にできる可能性があるという見方もあります。
未経験からAI時代を見据えて職種を選ぶ際のポイント
未経験から転職を考える段階で「AIに代替されない職種」だけを基準に選ぶのは現実的ではない、という指摘も複数の情報源で共通しています。理由は、AI技術の進化スピード自体が速く、数年後にどの職種がどう変化しているかを正確に予測すること自体が難しいためです。代わりに、以下のような視点が繰り返し挙げられていました。
「AIを使いこなす側」に回る意識を持つ：どの職種を選ぶにせよ、AIツールを日常的に活用し、その出力を評価・改善できるスキルは今後ますます重要になるとされます。未経験からの学習段階でAIツールの活用に慣れておくこと自体が、将来的な強みになり得ます。
上流工程・設計への関心を持ち続ける：定型作業がAI化されやすい一方、要件定義・設計・意思決定といった上流の仕事は残りやすい傾向があります。未経験のうちから「なぜこの設計にするのか」を考える習慣を持つと、キャリアの伸びしろにつながりやすいとされます。
学び続ける姿勢を前提にする：世界経済フォーラムの調査では、労働者に求められる主要スキルの4割近くが2030年までに変化すると予測されており、一度身につけたスキルに安住せず学習を継続する姿勢が、職種を問わず重要だという指摘があります。
まとめ｜職種選びは「AIに奪われないか」より「AIとどう付き合うか」
今回整理した傾向を改めて整理すると、次のようになります。
傾向A（当面は需要拡大が見込まれる）：AIエンジニア／データサイエンティスト、セキュリティエンジニア
傾向B（上流の専門性は残るとされる）：インフラエンジニア、Webエンジニア
傾向C（業務内容の変化が大きく、AIとの協働スキルが問われる）：Webデザイナー、Webディレクター、QAエンジニア
ただし、どの職種にも共通して言えるのは、「AIに仕事を奪われるかどうか」を心配するより、「AIをどう使いこなすか」という視点でキャリアを考えたほうが建設的だという点です。むしろAIツールを使いこなす経験自体が、これからのIT/Web業界で評価されるスキルの先取りになるとも言えます。どの職種が自分に向いているか迷っている方は、本カテゴリの別記事「IT/Web業界の職種一覧｜向いている仕事が分かるチェックリスト診断」もあわせて参考にしてみてください。
転職活動を具体的に進める段階になったら、複数の転職エージェントに登録し、希望条件を伝えたうえで求人を紹介してもらうのが効率的です。詳しい比較は「【2026年最新】未経験からIT/Web業界に強い転職エージェント比較5選」をご覧ください。
※本記事はプロモーションを含みます。掲載しているAI代替可能性の傾向は2026年8月時点の公開情報に基づく目安であり、将来の技術進化・市場動向によって変化する可能性があります。特定の職種・技術を保証するものではありません。
