【生成AI時代、ITエンジニア採用の「ものさし」はどう変わったか】採用担当者や経営者の84.4%が、生成AI時代に採用基準を「見直し済み・検討中」2割がジュニア・未経験者採用の必要性を「低下」と回答〜重視が高まったのは「要件定義・上流設計」（51.2%）、下がったのは「特定言語の習熟度」（50.2%）〜

最終更新日：2026.08.05

株式会社キッカケクリエイション（本社：東京都渋谷区、代表取締役：川島我生斗）は、2022年以前からITエンジニア採用に携わり、直近1年以内に採用活動を実施した企業の人事・採用担当者、エンジニア部門管理職、経営層211名を対象に、AIの普及によるITエンジニア採用基準の変化に関する企業実態調査2026を実施しましたので、お知らせいたします。

本調査の結果、生成AIの普及を踏まえてITエンジニアの採用基準を「見直し済み・検討中」とする企業が8割超に上り、AI普及以降に求める人材を採用・見極めることが「難しくなった」と実感する担当者も8割超に達することが判明しました。重視度が「高まった」要件の第1位は「要件定義や設計など、AIに任せにくい上流の力（51.2%）」、「低下した」要件の第1位は「特定の言語・フレームワークへの習熟度（50.2%）」であり、企業には、コードを書く速さや特定技術の習熟度で測る従来の“ものさし”を上流の設計力・課題定義力へと転換し、生成AIを前提とした選考手法そのものを再設計していく取り組みが強く求められています。

● 01｜人事・採用担当者の約8割が、生成AIを踏まえてITエンジニアの採用基準を「見直し済み・検討中」と回答

● 02｜重視度が高まった要件、「要件定義や設計など上流の力」が51.2%で最多

● 03｜約8割が、ITエンジニアの採用・見極めが「難しくなった」と実感

本調査のダウンロードはこちら：https://kikkakeagent.co.jp/column/report/10583

■調査概要

調査名称：AIの普及によるITエンジニア採用基準の変化に関する企業実態調査2026
調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
調査期間：2026年6月22日〜同年6月24日
有効回答：2022年以前からITエンジニア採用に携わり、直近1年以内に採用活動を実施した企業の人事・採用担当者、エンジニア部門管理職、経営層211名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

1　情報の出典元として「キッカケエージェント」の名前を明記してください。
2　ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。
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■8割以上が、生成AIを踏まえ採用基準を「見直し済み・検討中」と判明

「Q1. あなたのお勤め先では、生成AIの普及を踏まえて、ITエンジニアの採用基準・評価項目を見直しましたか。」（n=211）と質問したところ、「見直して、すでに運用に反映している」が38.4%、「見直しを進めている/検討している」が46.0%という回答となりました。

・見直して、すでに運用に反映している：38.4%

・見直しを進めている/検討している：46.0%

・見直す予定はあるが、まだ着手していない：9.5%

・見直す予定はない：4.7%

・わからない/答えられない：1.4%

■重視度が「高まった」と感じる要件、「要件定義や設計など上流の力」が51.2%でトップ

「Q2. あなたのお勤め先で、生成AIの普及前と比べて、ITエンジニア採用において重視する度合いが相対的に「高まった」と感じる要件を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=211）と質問したところ、「要件定義や設計など、AIに任せにくい上流の力」が51.2%、「何を作るべきか、自分で課題を見つけ定義する力」が35.5%、「チームや事業部門とうまく連携できる力」が35.5%という回答となりました。

・要件定義や設計など、AIに任せにくい上流の力：51.2%

・何を作るべきか、自分で課題を見つけ定義する力：35.5%

・チームや事業部門とうまく連携できる力：35.5%

・AIツールを使いこなして開発を進められる力：34.6%

・新しい技術を自分から学び続ける姿勢・伸びしろ：28.4%

・指示を待たず自分で動く自走力・主体性：10.4%

・開発だけでなく事業やビジネスを理解する力：10.0%

・その他：0.0%

・特に高まった要件はない：0.9%

・わからない/答えられない：0.5%

■重視度が「低下した」と感じる要件、「特定の言語・フレームワークへの習熟度」が50.2%で首位に

「Q3. 生成AIの普及前と比べて、ITエンジニア採用において重視する度合いが相対的に「低下した」と感じる要件を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=211）と質問したところ、「特定の言語・フレームワークへの習熟度」が50.2%、「定型的なコードを速く書く力」が39.8%、「文法やAPIなどの知識を多く覚えていること」が31.3%という回答となりました。

・特定の言語・フレームワークへの習熟度：50.2%

・定型的なコードを速く書く力：39.8%

・文法やAPIなどの知識を多く覚えていること：31.3%

・一人で黙々と作業をこなす力：26.5%

・ゼロからコードを書く実装スキル：23.2%

・保有している資格の数：10.0%

・その他：1.4%

・特に低下した要件はない：6.2%

・わからない/答えられない：0.9%

■変更したジュニア・未経験層の採用方針、「選考基準を高めた」が36.5%で最多

「Q4. あなたのお勤め先では、生成AIの普及前と比べて、ジュニア・未経験層のITエンジニアの採用方針をどのように変えましたか。」（n=211）と質問したところ、「採用枠を増やした」が19.0%、「採用枠は変えていないが、選考基準を高めた」が36.5%という回答となりました。

・採用枠を増やした：19.0%

・採用枠は変えていないが、選考基準を高めた：36.5%

・採用枠も選考基準も大きく変えていない：18.5%

・採用枠を減らした：13.3%

・採用を停止した：6.6%

・ジュニア・未経験層は採用していない：4.3%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：1.9%

■ジュニア・未経験層を採用する必要性、20%以上が「以前より低下」と回答に

「Q5. あなたは、生成AIの普及以降、ジュニア・未経験層のITエンジニアを採用する必要性について、どのように考えるようになりましたか。」（n=211）と質問したところ、「以前より低下した」が20.9%という回答となりました。

・以前より低下した：20.9%

・以前と変わらない：48.3%

・以前より高まった：26.5%

・もともと採用対象ではない：2.8%

・わからない/答えられない：1.4%

■84.8%が、生成AI以降の採用・見極めは「難しくなった」と実感

「Q6. あなたは、生成AIの普及以降、お勤め先が求めるITエンジニアを採用・見極めることが、以前より難しくなったと感じていますか。」（n=211）と質問したところ、「非常にそう思う」が24.6%、「ややそう思う」が60.2%という回答となりました。

・非常にそう思う：24.6%

・ややそう思う：60.2%

・あまりそう思わない：10.4%

・全くそう思わない：2.4%

・わからない/答えられない：2.4%

■採用・見極めが難しくなった理由、第1位「生成AIで作成されたポートフォリオや課題提出物が増えた」、第2位「AIを使えること自体を、どの程度評価すべきか判断しにくい」

「Q7. Q6で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。具体的にどのような点で、ITエンジニアの採用・見極めが難しくなったと感じますか。（複数回答）」（n=179）と質問したところ、「生成AIで作成されたポートフォリオや課題提出物が増えたこと」が52.5%、「AIを使えること自体を、どの程度評価すべきか判断しにくいこと」が43.6%、「AIの出力を確認・修正できる力を、面接や選考課題で測りにくいこと」が33.0%という回答となりました。

・生成AIで作成されたポートフォリオや課題提出物が増えたこと：52.5%

・AIを使えること自体を、どの程度評価すべきか判断しにくいこと：43.6%

・AIの出力を確認・修正できる力を、面接や選考課題で測りにくいこと：33.0%

・成果物が本人の実力か、AIの力か見分けにくいこと：29.6%

・短い面接で、ポテンシャルや人柄まで見極めきれないこと：24.0%

・何を基準に評価すべきか、社内でも定まっていないこと：21.8%

・経歴書のスキルが、実際どこまでできるか読めないこと：10.1%

・候補者の技術力を見極められる人が社内にいないこと：6.1%

・面接での評価と、入社後の活躍が結びつきにくいこと：4.5%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■「みんな同じようなスキルでレベルの比べ方が難しい」「本当に自分で考える力があるか」などの声も

「Q8. Q7で「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。Q7で回答した以外に、ITエンジニアの採用・見極めが難しくなったと感じる点があれば、自由に教えてください。」（n=179）と質問したところ、70の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

・みんな同じようなスキルを持っていて、レベルの比べ方が非常に難しいと感じた。

・本当に自分で考える力があるか。

・人が行うべき業務量が増えるのか、減るのか、あまり変わらないのかが見極められず、採用数をどうするべきかが悩ましい。

・AIで面接資料を作成してくる。

・机上の知識がOJT上で判断できない点。

・自社のニーズと応募者の実力が一致しているかいないかの見極め。

■約9割が、ITエンジニア採用で「人材紹介エージェント」を活用

「Q9. あなたのお勤め先では、ITエンジニアの採用にあたり、人材紹介エージェント（転職エージェント）を利用していますか。」（n=211）と質問したところ、「積極的に利用している」が30.3%、「必要に応じて利用している」が56.9%という回答となりました。

・積極的に利用している：30.3%

・必要に応じて利用している：56.9%

・過去に利用したが、現在は利用していない：8.1%

・利用したことはない：2.8%

・わからない/答えられない：1.9%

■エージェントを利用する理由、「どんな人を採るべきか、プロに相談して整理できるから」が58.2%に上る

「Q10. Q9で「積極的に利用している」「必要に応じて利用している」と回答した方にお聞きします。ITエンジニア採用で人材紹介エージェントを利用している理由を教えてください。（複数回答）」（n=184）と質問したところ、「どんな人を採るべきか、プロに相談して整理できるから」が58.2%、「候補者の実力の見極めを、目利きのプロに任せたいから」が37.0%、「今の年収相場やスキルの市場価値が自社では掴めないから」が35.3%という回答となりました。

・どんな人を採るべきか、プロに相談して整理できるから：58.2%

・候補者の実力の見極めを、目利きのプロに任せたいから：37.0%

・今の年収相場やスキルの市場価値が自社では掴めないから：35.3%

・自社の求人だけでは、ほしい人材に出会えないから：28.8%

・採用にかける人手や時間が、社内に足りていないから：20.7%

・自社の知名度だけでは、そもそも応募が集まらないから：8.2%

・その他：1.1%

・わからない/答えられない：0.5%

■まとめ

今回は、2022年以前からITエンジニア採用に携わり、直近1年以内に採用活動を実施した企業の人事・採用担当者、エンジニア部門管理職、経営層211名を対象に、AIの普及によるITエンジニア採用基準の変化に関する企業実態調査2026を実施しました。その結果、約8割が生成AIを踏まえて採用基準を「見直し済み・検討中」と回答し、同じく約8割が採用・見極めの難化を実感していることが明らかになりました。

まず、生成AIを踏まえた採用基準の見直しは「すでに運用に反映」（38.4%）と「見直しを進めている/検討中」（46.0%）を合わせて84.4%に上りました。また、重視度が高まった要件は「要件定義や設計など上流の力」（51.2%）、低下した要件は「特定の言語・フレームワークへの習熟度」（50.2%）が最も多く挙がりました。ジュニア・未経験層では「選考基準を高めた」（36.5%）が最多で、「採用枠の縮小」「停止」を合わせて約2割が縮小に動いています。さらに、採用・見極めの難化を感じる担当者は84.8%に達し、人材紹介エージェントの利用も「積極的」「必要に応じて」を合わせ87.2%に上りました。

本調査から、生成AIの普及がITエンジニア採用の「ものさし」そのものを転換させている実態がうかがえます。特定言語の習熟度やコーディング速度といった手を動かすスキルより、上流の設計力や課題を定義する力が重視される一方、生成AIによって候補者の実力を見極めにくくなり、評価基準の再設計と選考手法の刷新という二重の課題に直面している様子も浮かび上がりました。AIを前提とした新たな選考のかたちをどう築いていくかが、今後の採用競争力を左右する論点となるのではないでしょうか。

本調査のダウンロードはこちら：https://kikkakeagent.co.jp/column/report/10583