転職市場予測 IT・通信（ITエンジニア）の転職市場動向 2026下半期

2026年下半期のITエンジニアの転職市場は引き続き好調と予想されます。インフラエンジニアとアプリエンジニア、それぞれの求人動向について解説します。

インフラエンジニアの求人動向

2026年下半期のインフラエンジニアの求人数は増加する見込みです。

その背景の一つに、国内のIT人材の不足があります。2030年には、日本のIT人材が最大で約79万人不足すると予測されており（経済産業省）、これによりDX（デジタルトランスフォーメーション）の遅延や企業の競争力低下を招き、経済全体への損失が懸念されています。こうした課題に対応するため、IT人材を確保しようと求人が増加する見込みです。

また、IT人材不足が深刻化する中で、単に人員数を補うだけでなく、AIの活用や業務の効率化を前提とした開発・運用体制への転換も進んでいます。具体的には、開発・運用・設計・問い合わせ対応など、さまざまな業務にAIの活用が広がっています。

このように、AIの活用によって定型的な作業の自動化が進み業務の進め方が変化することで、エンジニアに求められる役割も変化しつつあります。「コードを書く」「サーバを構築する」といった業務にとどまらず、コストや運用効率、サービス特性を踏まえてシステム全体を最適化し、ビジネスに貢献できるインフラエンジニアのニーズが高まっています。加えて、AIを活用できるインフラエンジニアのニーズはさらに高まる見込みです。

アプリエンジニアの求人動向

2026年下半期、アプリエンジニアの求人は増加する見込みです。

これまで、多くの企業でシステムの刷新やクラウド化が進められてきました。現在は、導入したシステムを活用し、AIを用いた業務効率化やデータ活用、セキュリティ強化など、より高度な運用・改善が求められるフェーズに移行しています。そのため、こうした分野に対応できるアプリエンジニアのニーズは引き続き高く、2026年下半期も採用は継続するとみられます。

こうした動きは、AI活用やセキュリティ強化といった領域のプロジェクトを多く手がける一部のコンサルティングファームでも見られます。プロジェクトに対応するため、第二新卒や未経験層のITコンサルタント・エンジニアの採用に加え、プロジェクトを牽引できるリーダー層の採用にも力を入れる動きがあります。

また、最近では、「FDE（Forward Deployed Engineer）」というポジションのニーズが高まりつつあります。FDEとはAIやSaaSなどの自社製品を用いて顧客の現場に入り込み、課題の特定から実装、解決まで一気通貫に行うポジションです。AIの浸透により、開発スキルだけでなく、「顧客や事業の課題を正しく捉え、技術を用いて解決までつなげられる力」が重視され始めています。

そのほか、既存の事業や技術とAIを掛け合わせることで新たな価値を創出しようとする動きが広がっています。例えば、ハードウェアとAIを組み合わせた産業領域での活用や、クラウドとAI、ソフトウェアとIoTといったように、複数の技術を組み合わせた取り組みが進められています。こうした背景から、単一のスキルに強みを持つだけでなく、複数のスキルを持ち、価値を生み出せるエンジニアの評価が高まっていく見込みです。

2026年下半期、ITエンジニア（インフラ・アプリ）の転職ではどんな資格や経験が評価されるのでしょうか。

インフラエンジニアの転職で評価されやすい資格・スキル・経験

インフラエンジニア未経験者や経験が浅い方は、CCNA、LPICやLinuCなどの資格があれば評価されやすくなります。ただし、これらの資格がなくてもインフラエンジニアに挑戦することは可能です。

学習意欲を評価されるケースもあるため、資格取得に向けて勉強している場合は、その旨を職務経歴書に記載し、インフラエンジニアへの就業意欲や覚悟をしっかりアピールしましょう。

すでに経験を積まれている方は、挑戦したい領域の中～高レベルの資格を取得するのがよいでしょう。例えば、クラウド領域ではAWS認定資格やAzure認定資格など中レベルの資格、セキュリティ領域では情報処理安全確保支援士やネットワークスペシャリストが高レベルの資格として挙げられます。

近年は、AWS・Azure・GCPなど複数のクラウドサービスを組み合わせる「マルチクラウド」や、オンプレミスとクラウドを併用する「ハイブリッドクラウド」環境を採用する企業も増加傾向にあります。そのため、オンプレミス中心の業務経験しかない方でも、クラウドに関する基礎知識を習得しておくことで、転職市場での評価が高まる可能性があります。

また、インフラ構成をコードで管理・自動化する「Infrastructure as Code（IaC）」の導入が進んでいます。あるケースでは、クラウド化に伴う大量の設定や管理に活用されており、IaCに関する知識や経験を持つ人材へのニーズが高まっています。ドキュメント管理では、工期圧縮を目的として生成AIが活用されることもあります。

生成AIの活用が広まりつつある中で、エンジニアの学習面でのハードルは確実に下がってきています。例えば、専門用語や不明点について即座に解説を得られる、自分のPC上で仮想サーバを構築する手順をその場で学べるなど、学習環境は大きく進化しています。実際に、スクリプト作成や自動化の補助に生成AIを活用するエンジニアも現場で見られるようになっています。

AIや機械学習のポジションに挑戦したい場合は、G検定やE検定などの資格や、自己研鑽してきたポートフォリオを提出して意欲をアピールするとよいでしょう。また、このポジションは現段階で対応できるエンジニアが希少なため、AIや機械学習に関する資格や実務経験がなくても、PythonやRでデータの加工や統計処理ができる、データエンジニアとして働いたことがある、データクレンジングを担当したことがあるといった関連分野の経験・経歴があれば評価されやすいでしょう。

ただし、現時点では生成AIの活用スキルよりも、まずはインフラエンジニアとしての基礎スキルと実務経験の習得が優先されます。生成AIの出力を適切に評価し、どこにどう活用するのが効果的かを判断するには、土台となる知識と経験が不可欠です。特定の領域の業界知識や業務の流れを深く理解している方は、業務の知見や課題解決力を活かせるポジションへ有利に転職活動を進められるでしょう。

その上で、生成AIの活用スキルは、あればより評価されやすい要素といえます。

アプリエンジニアの転職で評価されやすい資格・スキル・経験

アプリエンジニアの転職では、Oracle系の資格、Azureといったクラウド関連の資格、応用情報技術者、Java Silver、情報処理安全確保支援士などのIT系の資格が採用で評価される可能性があります。ほかにも、簿記などのビジネス力をアピールできる資格や倉庫管理主任者、QC検定、生産管理オペレーションなどアプリ開発で関わる業界の知識が身につくような資格はアピールにつながります。

また、生成AIの浸透により、コーディング力そのものというよりも、複数の技術知見に加えて「自分の仕事のどこからどこまでを切り出してAIに任せるか？」という業務設計スキルや、そもそものユーザー課題を正しく特定するためのコミュニケーション能力や関係構築力などが重視され始めています。顧客や事業のビジネス課題を解決してきた経験やコミュニケーション力、関係構築力に強みがあるという場合はぜひ職務経歴書でアピールしましょう。

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年代別、ITエンジニア経験者が評価されやすいポイント

若手層は仕事に対して熱意を持って前向きに取り組んでいるかが選考で見られやすいため、業務の中で工夫・改善したことなどを具体的に伝えられるようにしておきましょう。そのほかに、何か一つの言語・技術で仕様の策定からリリースまで行った経験があればアピールしましょう。また、ITエンジニア未経験者の場合は、資格取得以外に、自宅PC環境で仮想サーバやネットワークの環境構築をした経験や自己研鑽としてGithubで書いたソースコード、学習履歴なども伝えて、意欲をアピールすることをおすすめします。

ミドル層では、開発の一連の流れを理解していることや特定の言語・製品の3年以上の開発経験、開発力、少人数のチームでもいいのでリーダーをしていた経験、技術を用いた課題解決の経験などがアピールポイントとなります。経験が不足していると感じる場合は今後専門としたい領域のスキルを身につけるため、具体的に取り組んでいる自己研鑽の内容を伝えましょう。また、技術力によって事業課題の解決に取り組んだ経験が評価されるため、特定の技術スタックや言語にこだわりすぎず、ソリューションの引き出しを増やしていくことが重要です。

ベテラン層の場合は、特定の言語や製品、業務の知見、ドメイン知識、マネジメント力など特定の分野で培ったスキルが強みとなります。また、技術力に加えて業界知識や会計、SCM・CRMなどに関する知識があると評価されやすいでしょう。事業改善や事業の新規立ち上げをしたい企業では、ベテランを採用したいと考える企業が増えています。

ITエンジニアの収入・残業・休日は？

ITエンジニアの収入や休日の平均相場は以下のとおりです。

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