株式会社renue
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「IT業界にはどんな仕事があるのか」「自分にはどの職種が向いているのか」「年収はどう違うのか」「2026年AI時代に需要が伸びる職種はどれか」――この4つは、IT業界を目指す未経験者・現役エンジニア・キャリアチェンジ検討者の全員が必ず抱く疑問です。本記事では、IT業界の主要15職種を整理し、職種別の公表年収レンジ・年収例、AI時代の採用需要と業務内容の変化、未経験から目指すべき入口の選び方を、実装現場の視点から解説します。
IT業界の全体像――5つの企業分類
IT業界の企業は、大きく次の5タイプに分かれます。所属する企業タイプによって、職種の内容も年収レンジも大きく変わります。
- ハードウェア・メーカー系：富士通・日立・NEC・SONY等。インフラ・組込み・自社製品開発が中心
- ソフトウェア・SaaS系：自社プロダクトを提供。スタートアップから大企業まで幅広い
- SIer・受託開発系：顧客企業向けにシステムを請負開発。元請け・1次請け・2次請けの階層構造
- Web・インターネットサービス系：自社Webサービス・アプリ・EC運営。スタートアップ多数
- 外資系IT・コンサル系：アクセンチュア・デロイト・Microsoft等。高単価案件・グローバル基準
年収は、企業タイプだけで一律に順位付けできず、職種・経験・勤務地・報酬に含む項目をそろえて比較する必要があります。以下では、Robert Walters「Salary Survey 2026」などの公表値を、調査対象や求人例を明記して紹介します。
IT業界の主要15職種と公表年収レンジ・年収例
RWはRobert Waltersの2026年版・東日本Tech & Transformationの常用雇用向け基本年収レンジで、原則として賞与・福利厚生を含みません（66〜68ページ）。General表内には同名職種の複数行があり、その職務区分は明記されていないため、該当する公表レンジとページを併記します。求人例は2026年9月16日の確認時点の募集条件で、市場全体の相場ではありません。平均・基本年収・賞与込みの想定年収を混同せず比較してください。
開発・実装系
| 職種 | 公表レンジ・年収例 | 役割 |
|---|---|---|
| Webエンジニア（フロントエンド） | 700〜1,400万円（RW：Front-End Developer、p67） | UI/UX実装、React/Next.js/TypeScript |
| Webエンジニア（バックエンド） | 700〜1,400万円（RW：Back-End Developer、p66） | API・DB・ロジック、Python/Go/Node.js |
| モバイルエンジニア | 800〜1,400万円（RW：Mobile Developer、p67） | iOS/Android アプリ開発 |
| ゲームエンジニア | 年収例600万円（28歳）・650万円（31歳）・800万円（39歳）。所定の時間外・深夜手当込み、別途業績インセンティブ（Cygamesのコンシューマー向け東京求人） | ゲームクライアント・サーバー開発 |
| 組込みエンジニア | 平均469万円（doda・2025年「制御系ソフトウェア開発」） | 家電・自動車・IoTのファームウェア |
AI・データ系（AI時代に採用需要が注目される領域）
| 職種 | 公表レンジ・年収例 | 役割 |
|---|---|---|
| AIエンジニア | 800〜1,400万円（p67）／700〜1,600万円（p68）（RW：Machine Learning Engineerの各掲載行。機械学習職の参考値） | 機械学習モデル構築、LLM活用、RAG実装 |
| データサイエンティスト | 900〜1,500万円（p66）／800〜1,400万円（p67）／800〜1,600万円（p68）（RW：Data Scientistの各掲載行） | データ分析、統計モデリング、ビジネス示唆 |
| データエンジニア | 想定550〜800万円（サイボウズ「データエンジニア／アナリスト」。フルタイム正社員、賞与2か月想定・固定残業40時間分込み） | データ基盤・ETL・分析環境構築 |
| MLOpsエンジニア | 想定800〜1,600万円（LINEヤフー「AI Infra領域」。MLOps基盤を含む開発・運用職、固定残業35時間分込み） | 機械学習モデルの本番運用 |
インフラ・運用系
| 職種 | 公表レンジ・年収例 | 役割 |
|---|---|---|
| インフラエンジニア | 700〜1,200万円（RW：Infrastructure Engineer、p66） | サーバー・ネットワーク構築運用 |
| クラウドエンジニア | 想定650〜800万円（ミドル）・800〜950万円（シニア）（クラスメソッドテクノロジーズ配属求人） | AWS/Azure/GCPの設計運用 |
| SRE | 800〜1,500万円（RW：Site Reliability Engineer、p67） | サイト信頼性・自動化・モニタリング |
| セキュリティエンジニア | 800〜2,000万円（RW：Security Engineer、p68） | サイバーセキュリティ・脆弱性対応 |
マネジメント・上流系
| 職種 | 公表レンジ・年収例 | 役割 |
|---|---|---|
| プロジェクトマネージャー | 700〜1,500万円（p66）／900〜1,400万円（p67）／1,000〜1,600万円（p68）（RW：Project Managerの各掲載行） | プロジェクト統括・進捗管理・調整 |
| ITコンサルタント | 900〜2,000万円（RW：IT Consultant、p68） | 戦略立案・要件定義・改善提案 |
2026年AI時代に採用需要と業務内容が変わる職種
WEF「Future of Jobs Report 2025」では、世界の雇用主が2030年に向けてAI・機械学習、ビッグデータ、ソフトウェア開発などの成長を予測しています。日本についてはRobert Waltersの2026年東日本採用動向がAI、クラウド、サイバーセキュリティなどの需要を報告しています。以下の自動化の影響は業務単位で考え、職種全体の雇用減少や年収変化が確定したと解釈しないでください。
採用需要が注目される職種
- AIエンジニア／LLM実装エンジニア：AI・機械学習人材の需要が報告されており、RAG・エージェント・MCP実装経験は求人ごとの要件を確認
- データエンジニア／MLOps：AI基盤を支える層。データエンジニアの採用需要と、MLOpsを含む公開求人を確認できる
- クラウド・SREエンジニア：AIワークロードを支えるクラウド運用が役割。公開採用動向ではクラウド分野への需要が示される
- セキュリティエンジニア：AI活用とセキュリティリスクの両立が急務
- ITコンサルタント（AI特化）：戦略立案と実装の橋渡しが役割。AI・データ分野の技術専門人材への採用需要が報告される
定型業務の自動化で役割が変わり得る職種
- 定型コーディング中心のプログラマー：CursorやClaude Code等で定型コードの生成を支援できる一方、設計や検証は引き続き必要
- テスター・QA（手動操作中心）：自動テスト・AI支援テストへ移せる作業がある一方、テスト設計や結果の判断が必要
- SIer下層の保守要員：定型的な保守作業は自動化の検討対象となる一方、障害対応や変更の判断が必要
- ヘルプデスク（一次対応）：チャットボット・LLMで定型質問への応答を支援できる一方、例外対応とエスカレーションが必要
定型業務を自動化できても、職種そのものが消えるとは限りません。上流工程や設計・検証へ担当範囲を広げることはキャリアの選択肢ですが、それだけで年収の二極化が決まるわけではありません。
未経験から目指す職種の選び方
入りやすい職種（未経験OK枠が多い）
- SIer・受託のプログラマー（2次請け以下）
- テスター・QA
- ヘルプデスク・運用監視
- Webエンジニア（中小自社開発・スタートアップ）
未経験から狙うべき職種（年収+将来性のバランス）
- Webエンジニア：自社開発企業を狙う。AI機能組み込みのスキル必須化
- クラウドエンジニア：AWS/Azure資格+運用経験で参入可能
- データエンジニア：SQL・Python・データ基盤の基礎で参入可能
- AI関連エンジニア：技術ハードルは高いが、AI×業務知識の組み合わせで未経験から参入できるルートあり
職種選定の判断軸4選
- 業務との相性：手を動かすのが好きか、人と話すのが好きか、設計が好きか
- 業界知識との掛け算：前職の業界経験を活かせる職種を選ぶ
- 将来性とAI耐性：5年後・10年後に伸びる領域を選ぶ
- 働き方：リモート可否・残業傾向・客先常駐の有無
renueから見たIT職種の市場実情
私たちrenueは、AI/図面/広告/社内DX実装の現場で複数職種のメンバーと協働してきました。実装現場の知見から見える3つのポイントは次の通りです。
- 「職種名」より「実装スキル+業務翻訳力」が市場価値を決める：肩書きはWebエンジニアでも、AI連携・データ設計・上流提案ができる人は別職種扱いの単価で評価される
- AI関連スキルは「全職種の共通言語」になりつつある：インフラ・SRE・セキュリティ職でも、LLM活用・エージェント運用の知識が必須化している
- 業界知見との掛け算が高単価のレバー：金融×AI、建設×AI、医療×AIなどクロスオーバー人材が圧倒的に評価される
IT業界に向いている人・向いていない人
向いている人
- 論理的思考が好き
- 新しい技術を継続的に学ぶ意欲がある
- 動くものを作るのが楽しい
- 変化の速い環境を許容できる
向いていない可能性が高い人
- 変化を嫌う・安定だけを求める
- 学習を継続したくない
- 論理的整理が苦手
- チームでのコミュニケーションを避けたい
