AIのネットワークエンジニアへの影響は?生成AIの活用法や将来性を高めるためのスキルも解説

AI技術の急速な発展により、ネットワークエンジニアの仕事に対する不安を感じる方が増えています。
しかしAIはネットワークエンジニアの業務を代替する存在ではありません。効率化と価値向上を支援するパートナーとして機能します。
ガートナーの調査によると、2028年までに日常業務の意思決定の15%がエージェント型AIによって自律的に行われるようになると予測されています。
また、総務省の令和6年版情報通信白書ではネットワークインフラの重要性が継続的に高まることが明記されており、専門知識を持つエンジニアの需要は拡大傾向です。
本記事では、AIがネットワークエンジニアに与える具体的な影響と、AI時代の将来性向上のための実践的なスキルアップ方法などを解説します。
目次
ネットワークエンジニアの現在の需要
ネットワークエンジニアの市場需要は高い水準を維持しています。経済産業省のIT人材需給に関する調査報告書では、2030年までに79万人のIT人材不足が予想されています。
特に注目すべきは、クラウド環境への移行が進むなかでも、ネットワークエンジニアの需要は減少していない点です。需要拡大の主な要因は、以下のとおりです。
- 5G通信の本格展開
- IoTデバイスの急増
- リモートワークの定着
IoTデバイスは、全世界で2030年には2015年比で10倍の増加が予測され、ネットワークインフラの需要拡大が期待されています。
これらの要因により、ネットワークエンジニアは技術進歩を活用して専門性を向上させる機会に直面しています。求められるスキルセットは変化しており、クラウドネイティブなアーキテクチャ設計やセキュリティ統合、自動化技術の活用などが重視される傾向です。
AIが及ぼすIT業界への影響
AI技術は、IT業界全体に根本的な変革をもたらしています。AIの影響は主に3つの領域で顕在化しています。
業務の自動化や効率化が進む
AIによる業務自動化は、単純作業の削減を超えて意思決定を支援できるレベルまで到達しました。
具体的な効果として、ネットワーク監視の24時間365日自動化や、AIによる適切な設定パラメータの提案と適用です。ほかにも、トラフィック予測精度の向上、障害発生時の根本原因特定作業の大幅短縮などを実現しています。
ITエンジニアの役割が変わる
従来の作業実行者から戦略立案者への役割転換が加速しています。IPA(情報処理推進機構)のDX動向2024調査によると、DXを推進する企業で、上流工程の人材不足が深刻化しています。ネットワークエンジニアに求められる役割は、以下のとおりです。
- ビジネス要件とネットワーク設計の橋渡し
- セキュリティ統合設計
- マルチクラウド戦略の立案
- 技術的スキルと経営感覚の両立
いずれも技術仕様をビジネス価値に翻訳し、経営層に対して技術投資の効果を説明する能力が必要です。この変化により、技術的スキルと経営感覚を併せ持つエンジニアの市場価値が急速に向上しています。
AI関連の新しい仕事が増える
AI技術の普及に伴い、新たな専門職域が生まれています。総務省の情報通信白書では、AI関連サービス市場が年率30%以上の成長を続けており、関連する雇用機会も拡大していると報告されています。
ネットワーク分野では、AIネットワークアーキテクトや機械学習インフラエンジニア、エッジAIスペシャリストなどが新しい職種です。
生成AIによるネットワークエンジニアへの影響
生成AI技術は、ネットワークエンジニアの業務に直接的な変化をもたらしています。重要なのは、生成AIがネットワークエンジニアの仕事を奪うのではなく、専門性の向上に役立つツールとして機能していることです。実際の効果として、以下が報告されています。
- ドキュメント作成時間短縮
- 設計工数の削減
- 障害の予兆検知精度の向上
- スキルアップ時間短縮
経産省2024年報告書では、生成AI導入企業の6割以上が生産性向上を実感していると回答しています。一方で従業員のスキル向上は記述が限定的で、定量的な効果測定は今後の課題としています。
ネットワークエンジニア業務における生成AIの活用法
生成AIは、ネットワークエンジニアの実務で即座に効果を発揮する実践的なツールとして活用できます。ここでは、生成AIの活用法を詳しくみていきましょう。
ネットワーク自動化プロセスの効率化
設定の自動化によって効率化を実感しやすいでしょう。主な活用場面は、以下のとおりです。
- 設定ファイルの自動生成
- ネットワーク図の自動作成
- 変更手順書の自動作成
- テストシナリオの自動設計
国内通信事業者の自動化ツール導入事例では、設定変更作業の月間工数を約50%削減し、ヒューマンエラーを抑えた効果が示されています。
AIを活用したトラフィック解析と予測
従来は専門的な統計知識が必要だった高度な分析が、自然言語での指示だけで実行が可能です。
国内の独立系調査会社の分析では、AIOps(運用自動化)市場は2024から2029年にかけて年平均20%以上の成長が予測されています。
生成AIによるセキュリティ監視の強化
セキュリティとネットワークの融合領域で、生成AIの効果は顕著です。総務省のICTサイバーセキュリティ政策の中期重点方針でも、AI活用による脅威の対応の重要性が強調されています。
実践的な活用として、ログ分析の自動化やインシデント対応手順の自動生成があります。また、脆弱性影響度の自動評価や、セキュリティレポートの自動作成も可能です。数万件のログから脅威の兆候を抽出し、脅威の種類に応じた初動対応の手順を即座に提示できます。
これらの活用により、ネットワークエンジニアは単純作業から解放され、戦略的思考や創造的問題解決に専念できるでしょう。
テクニケーションでは、AI技術を活用したプロジェクトへの参画機会を豊富に用意しています。生成AIを実務で活用しながらスキルアップできる案件を通じて、AI時代に求められるネットワークエンジニアとしての専門性を高められます。
AI時代に向けてネットワークエンジニアが進出したい分野
AI技術の普及により、ネットワークエンジニアにとって新たな成長の機会が数多く誕生しています。経済産業省のIT人材需給に関する調査では、特定の技術領域で専門性を持つエンジニアの需要が急増中です。
ここでは、AI時代に向けてネットワークエンジニアが進出したい分野について解説します。
クラウド型ネットワーク構築
クラウドファーストの時代で需要が高い分野です。国内市場調査によれば、パブリッククラウドサービス市場は前年比22%前後の高成長が続いています。技術領域は、以下のとおりです。
- 主要クラウドプロバイダーのネットワークサービス(VPCやExpressRoute、Cloud Interconnect)の設計や構築
- マルチクラウド接続
- 従来のWANをソフトウェア制御で適切化
- クラウドネイティブセキュリティの実装
実際の市場データでは、クラウドネットワークエンジニアの平均年収は従来のネットワークエンジニアよりおおむね1,000,000〜2,500,000円高い水準です。
オンラインゲームの運用と保守
エンターテインメント業界の急成長により、高度なネットワーク技術が求められる分野です。特にリアルタイム通信や低遅延、高可用性が重要視されます。専門技術として、以下が挙げられます。
- CDN効率化
- リアルタイム通信技術
- 大規模負荷の分散
- DDoS対策
オンラインゲーム業界のネットワークエンジニアは、技術的チャレンジが大きく、成長機会も豊富な魅力的な分野として注目されています。
ここでの技術的チャレンジとは、数百万人の同時接続を支える大規模インフラの構築や、1ミリ秒以下の応答速度を実現する超低遅延通信の技術などを指します。
IoTのネットワーク管理
IoT市場の急拡大により、専門知識を持つエンジニアへの需要が急増しています。経済産業省の試算では、2030年までにIoTデバイス数が現在の10倍に増加する予測です。
IoT領域ではエッジコンピューティングやLPWA(低消費電力広域通信)、大量デバイス管理、プライバシー保護などの技術が重視されます。特に産業IoT分野での需要は爆発的で、製造業や農業、物流などの幅広い業界でネットワークの専門家が求められます。
M2M通信
Machine-to-Machine通信は、IoTの基盤技術として重要性が高まっています。特に産業分野での自動化と効率化で中核的な役割を担います。重要な技術は、以下のとおりです。
- 産業用プロトコル
- リアルタイム制御
- 耐障害性設計
- 産業制御システム特有のセキュリティ対策
M2M通信の専門家は製造業のDX推進で不可欠であり、高い専門性と安定した需要が期待できます。
5G
次世代通信インフラの中核技術として、将来性の高い分野の一つです。政府計画では2023 年度末に95%到達を掲げ、2025年度に97%と段階的に引き上げています。
5G特有の技術として、ネットワークスライシングがあります。これは、一つの物理的な5Gネットワークを複数の仮想的なネットワークに分割し、それぞれ異なる用途や要件に応じてカスタマイズする技術です。
また、URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)では、1ミリ秒以下の超低遅延通信が求められています。
Massive IoT対応では、1平方キロメートルあたり100万デバイスの接続が必要です。さらに、企業専用5Gネットワークの設計や構築を行うプライベート5Gも注目されています。
5G関連のネットワークエンジニアは、通信キャリアやシステムインテグレーター、企業の情報システム部門など幅広い就職先があります。
ネットワークエンジニアが将来性を高めるために獲得したいスキル
AI時代で市場価値を持続的に向上させるためには、戦略的なスキル獲得が重要です。ここでは、ネットワークエンジニアが将来性を高めるために獲得したいスキルを解説します。
ネットワークの上級スキル
従来の基礎技術を深化させ、設計と運用の両面で高度な判断ができる専門性が求められています。習得すべき上級技術は、以下のとおりです。
- ネットワーク設計手法の体系化
- ボトルネック分析から根本的解決までのアプローチ
- 運用自動化の設計
- 高度なトラブルシューティング
これらのスキルにより、プロジェクトリーダーやアーキテクト職への昇進が可能になり、年収も大幅に向上します。
セキュリティスキル
ネットワークとセキュリティの融合領域は、需要が高く将来性のある分野です。総務省のICTサイバーセキュリティ政策の中期重点方針でも、この分野の人材育成が国家的課題として位置づけられています。
重点的に学ぶべき領域として、ゼロトラストアーキテクチャがあります。信頼しない、常に検証する原則に基づくネットワーク設計が重要です。
また、ネットワークセキュリティ自動化では、SOAR(Security Orchestration, Automation and Response)の実装が求められています。
SOARは、複数のセキュリティツールを連携させ、脅威の検知から対応まで一連のセキュリティ業務を自動化するプラットフォームです。これにより、セキュリティインシデントへの対応時間の短縮や人的ミスを削減できます。
脅威ハンティングによる高度な攻撃の早期発見と対処や、サイバー攻撃発生時の迅速で効果的なインシデント対応も重要なスキルです。
厚生労働省JobTag公開データでは、セキュリティエンジニア平均年収は6,000,000円前後で、ネットワークエンジニア平均の4,370,000円より約1,500,000円高い傾向があります。
クラウドの知識とスキル
現代のIT環境で必須級の基盤技術です。経済産業省のデータでは、クラウド移行は今後さらに加速し、関連スキルを持つエンジニアの需要は継続的に拡大すると予測されています。
マスターすべきクラウド技術として、主要クラウドプラットフォームがあります。AWSやMicrosoft Azure、Google Cloud Platformの深い理解が必要です。また、ハイブリッドクラウド設計では、オンプレミスとクラウドの適した組み合わせが求められています。
Kubernetes環境でのネットワーク構築と運用を行うコンテナネットワーキングや、パフォーマンスとコストのバランス調整を行うクラウドコスト効率化も重要です。
クラウドスキルを持つネットワークエンジニアは、リモートワークの選択肢も豊富で、ワークライフバランスの向上も期待できます。
ネットワーク構成の自動化スキル
効率性と品質の両立を実現する重要な技術分野です。AI時代で、手動作業に依存しない高度な自動化技術は、エンジニアの市場価値を大幅に向上させます。習得が推奨される自動化技術は、以下のとおりです。
- TerraformやAnsibleなどによるネットワーク構成管理
- ネットワーク設定変更の継続的インテグレーション
- プログラマブルネットワークの設計と実装
- 監視の自動化
自動化スキルを持つエンジニアは、生産性が向上し、より戦略的な業務に集中できるようになります。
幅広いプログラミングスキル
ネットワーク運用の効率化とカスタマイゼーションで、プログラミング能力は必須です。実務で活用されるプログラミング領域は以下のとおりです。
- ネットワーク自動化スクリプト
- API活用
- データ分析プログラム
- 監視や運用のツール開発
プログラミングスキルを持つネットワークエンジニアは、DevOpsエンジニアやSREへの転身も可能で、キャリアの選択肢が大幅に広がるでしょう。
ドキュメント作成力
技術的専門性を非技術者に効果的に伝える能力は、上級エンジニアに不可欠なスキルです。経営層への技術提案や、チーム間での情報共有で、重要性は年々高まっています。
向上させるべきスキルとして、技術仕様書の体系的作成があります。第三者が理解および実装可能な詳細度での文書化が重要です。また、経営層向け提案書作成では、技術的メリットをビジネス価値に翻訳する能力が求められます。
再発防止と組織学習を促進するトラブル対応報告書や、チーム全体の技術レベル向上を支援するナレッジベース構築も重要なスキルです。優れたドキュメント作成能力により、テクニカルリーダーやプロジェクトマネージャーへの昇進機会が大幅に拡大し、年収向上にも直結します。
私たちテクニケーションでは、これらのスキル獲得を支援する案件選択制を導入しており、エンジニア一人ひとりの成長目標に合わせた案件をご紹介できます。案件選択制は、自由に条件を選べるため、目指したいキャリアにあわせて成長が可能です。
AI時代に生き残るためにネットワークエンジニアが取得したい資格
資格取得は客観的な専門性の証明として、転職や昇進で重要です。経済産業省のIT人材白書では、高度な資格を持つエンジニアの年収が無資格者より高い傾向が報告されています。
AI時代に特に価値の高い資格として、優先して取得すべきものがあります。求人データでは、AWS認定ソリューションアーキテクト保持者の想定年収レンジが高水準で設定される例がほとんどです。
同年代ITエンジニア平均を上回る傾向が目立ちます。ただし給与は経験と役割で大きく変動し、資格だけで自動的に上がるわけではありません。
情報処理安全確保支援士は、セキュリティ分野での需要が急増している国家資格です。これらの資格は投資対効果が高いとされています。
中長期的な価値向上に有効な資格として、Google Cloud Professional Cloud ArchitectやAzure Solutions Architect Expertがあります。マルチクラウド環境での差別化やMicrosoft環境での専門性証明として重要です。また、Certified Kubernetes Administratorは、コンテナ時代の基盤技術として注目されています。
新興技術領域の先行投資として、CISSPやPMP、TOGAF 9 Certifiedがあります。国際的なセキュリティ専門性、上流工程進出のための必須スキル、エンタープライズアーキテクチャの標準的なフレームワークです。
転職市場の情報を総合すると、ネットワーク+クラウド+セキュリティを横断する複合スキルは評価ポイントとして注目度が高まっているとされています。
ただし提示される年収や条件は企業規模や担当領域によって大きく変動し、一概に一定のプレミアムが一律に上乗せされるとは限りません。
テクニケーションでは、スキル獲得を支援する案件選択制を導入しており、エンジニア一人ひとりの成長目標に合わせた案件を紹介しています。
AI時代に生き残るためのネットワークエンジニアの戦略
変化の激しいAI時代では、戦略的なキャリア構築が成功の鍵です。IPA(情報処理推進機構)の調査でも、計画的にスキルを磨くエンジニアとそうではないエンジニアの年収格差が年々拡大しています。
ここでは、AI時代に生き残るためのネットワークエンジニアの戦略について解説します。
AIを活用するスキルを身につける
AI技術をツールとして使いこなす能力は、現代のネットワークエンジニアにとって必須スキルです。具体的な習得アプローチは、以下のとおりです。
- ChatGPTやGitHub Copilotなどを日常業務で積極活用
- プロンプトエンジニアリングの習得
- AI支援ツールの導入および活用
- 機械学習の基礎理解
重要なのは、AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使って価値を創出する側に回ることです。この転換により、エンジニアとしての競争優位性を示せるでしょう。
プロジェクト管理やマネジメント力を高める
技術者からリーダーへの転身は、AI時代の価値向上の重要な戦略になります。マネジメント経験を持つ技術者の平均年収は、一般的なITエンジニアの平均より2,000,000円程度高い水準にあります。重点的に開発すべきマネジメントスキルは、以下のとおりです。
- プロジェクト統括能力
- リスク管理
- チームビルディング
- 予算管理
これらのスキルにより、プロジェクトマネージャーやアーキテクト職への昇進が可能になり、年収も飛躍的に向上します。
企画立案などの付加価値をつける
ビジネス視点を備えた技術者への需要は急速に拡大しています。DX推進が企業の重要課題となるなか、技術的実装力とビジネス企画力を併せ持つ人材は希少です。
企画力向上のためのアプローチとして、ビジネス課題の理解があります。現場の業務フローとシステム要件の関係性把握が重要です。また、技術投資の効果を定量的に算出と提案するROI計算能力も求められています。
他社の技術動向とベンチマークの継続的調査を行う競合分析や、新技術を活用した革新的ソリューションの企画を行うイノベーション創出も重要です。
こうした企画力により、コンサルタントやCTOなどの経営に近いポジションへの道が開けます。
下流工程から早めに脱出して上流工程を目指す
付加価値の高い上流工程への早期転換が、持続的なキャリア成長のポイントです。上流工程で求められる能力は、以下のとおりです。
- 要件定義能力
- アーキテクチャ設計
- ステークホルダーとの調整
- 中長期的な技術ロードマップの策定
上流工程への転換により、年収10,000,000円以上の高収入と、AIに代替されない持続可能なキャリアを同時に実現できるでしょう。
テクニケーションでは、高還元SES企業として、これらの戦略的キャリア構築を全面的にサポートしています。単価給与連動制により成長が報酬に直結し、案件選択制により目標にあった経験を積むことができます。
AI時代におけるネットワークエンジニアの将来性
ネットワークエンジニアの将来性は明るいというのが、各種調査から導かれる結論です。総務省の令和6年版情報通信白書では、ネットワークインフラの重要性は今後さらに増大し、専門人材への需要は継続的に拡大すると明記されています。
国内ネットワーク関連市場の2024〜2029年の年平均成長率(CAGR)は約6%と予測されています。2029年時点の市場規模は2024年比で約1.35倍の見込みです。市場拡大の要因は以下のとおりです。
- 5G全国展開
- IoT普及の加速
- 企業のクラウドファースト戦略
- リモートワークの定着
重要なのは、AIがネットワークエンジニアを代替するのではなく、能力を拡張するパートナーとして機能している点です。
経済産業省のIT人材需給に関する調査では、2030年までに79万人のIT人材不足が予想されており、ネットワーク分野の専門家は不足が深刻とされています。
世の中の変化に対応し続けられるエンジニアとして、適応し続ける姿勢が大切です。AI時代でも、基礎的なネットワーク原理の理解や新技術の積極的な学習、ビジネス価値の創出に貢献できるエンジニアの市場価値は今後さらに高まります。
AI時代でも生き残れるネットワークエンジニアを目指すなら
AI技術の発展は、ネットワークエンジニアにとって脅威ではなく成長の機会です。成功のための重要ポイントは、以下のとおりです。
- 基礎技術の深化とAI活用スキルの両立
- 市場価値が高い技術分野への投資
- 上流工程への早期転換
- 継続的な学習と適応
変化の時代だからこそ生まれる大きなチャンスを活かし、AI時代に対応した新しいスキルセットで理想のキャリアを実現しましょう。
テクニケーションは、戦略的キャリア構築を全面的にサポートする高還元SES企業です。案件選択制により、あなたのキャリア目標に合わせてスキルアップにつながる案件を自由に選択できます。
チーム制により経験豊富なエンジニアと連携し、実践的な技術の効率的な習得が可能です。また、単価給与連動制により、あなたの成長とスキル向上が直接的に報酬アップに反映される透明性の高い評価制度を取り入れています。
AI時代でも生き残るどころか、さらに活躍するネットワークエンジニアを目指すなら、まずはカジュアル面談でお話しください。あなたの現在のスキルレベルと目標をお聞かせいただければ、具体的なキャリアプランと年収向上の道筋を一緒に設計いたします。