BIGDATA NAVI 案件分析レポート
2026年4〜6月期

主要ポジション別の案件数・シェア推移(データ・AI領域)

ポジション分布のハイライト 💡

一見すると、従来通り「AIエンジニア」が全体の3割を超えて最多ポジションとなっていますが、案件名が「AIエンジニア」であっても、そこに求められる実態(業務要件)は前期までとは全く異なるものへと変貌しています。

前期までは「AIモデルの検証・精度調整（PoC）」を行うデータサイエンス領域のスキルが中心でしたが、今期は「生成AIやLLMを商用Webサービス・社内システムへ組み込んで動かすソフトウェアエンジニアリング力」が主要要件となる案件が急増しています。

また、急拡大したのがERP（特にSAP導入）領域です。単なる現行システムの置き換えにとどまらず、標準機能を最大限に活かして柔軟性を保つ「クリーンコア化」の検討やアーキテクチャ設計など、最上流フェーズから参画できる高スキル人材の争奪戦が起きています。

単価ボリュームゾーンの変化(データ・AI領域)

エンジニア・アナリスト領域では、月額単価「50万円〜70万円台」の割合が33.6%に増加しボリュームゾーンとなりました。その一方で「120万円〜150万円以上」の高単価帯も15.6%を維持しています。

案件単価が「二極化」する2つの理由

AIプロジェクトの「単価標準化（相場適正化）」

「PoC・研究開発フェーズ」に対する超高単価バブルが一段落し、実際のシステム開発・実運用フェーズへ移行したことで、ソフトウェア開発水準の一般的な単価相場（50〜70万円台）へと適正化が進んでいます。

大手ファームへの最上流流出と役割の二極化

AI組み込みや基幹システム（ERP）刷新が全社規模の大型案件へと発展した結果、最上流の戦略・要件定義工程が大手コンサルファームや大手SIerへ直接発注されるケースが増加しています。これにより現場側では、「定常運用・保守を担う層」と「システム全体の設計・開発を牽引する高度アーキテクト／リード層」へ単価の二極化が進んでいます。

※なお、PMO・コンサル領域においては単価100万円以上の高単価案件が約71.2%を占めており、高い単価水準が継続しています。

🏢 AIプロジェクト成功のカギ

「単にAIに詳しい人材」ではなく、「事業とWebプロダクトを作れるリードエンジニア」を適正価格で獲得する

 AIのPoCで終わる企業と商用化で成功する企業の明暗を分けるのは、モデル構築力ではなく「商用環境で安全かつ高速に稼働させるエンジニアリング力」です。AIプロジェクトを推進する企業側は、従来のデータサイエンティスト枠ではなく「事業を作れるリードエンジニア」をターゲットに設定し、相応の報酬設計（100万円以上〜）を用意することがプロジェクト成功の肝となります。

生成AIは「PoC（検証）」から「0→1の商用プロダクト実装」へと移行してきています。

開発現場で起きている「実装テクノロジー」の変化

前期までは「既存システムへの簡易的なAI組み込み」や「チャットボット導入」が主流でしたが、今期はDifyやLangGraph等を駆使した「マルチエージェントシステムのゼロからの構築（0→1フェーズ）」や、特定の業界・社内ドメインに特化した「LLMのファインチューニング」に関する案件が急増しています。

これに伴い、データ基盤側でも単なるデータパイプライン構築にとどまらず、「AI（LLM）へのコンテキスト注入を前提としたデータ構造の整備（GraphRAG対応など）」といった高度なリファクタリング案件が増加しています。

「AI人材型SWE（ソフトウェアエンジニア）」の要件

従来のような「AIの数理モデルやアルゴリズムを構築するデータサイエンティスト」単体の需要から、「AIテクノロジーを組み込んだ商用SaaS・Webアプリケーションをゼロから作り上げられるエンジニア」へとニーズの中心軸がシフトしています。

ポジション名としては「AIエンジニア」と公募されつつも、現場で圧倒的に求められているのは「AIを駆使してソフトウェアやWebアプリケーションを構築できる人材(AI人材型SWE)」です。

業界別の詳細分析（情報通信業の突出と各業界の動向）

発注企業の業界分布を見ると、「情報通信業」がデータ・AI領域（31.5%）およびPMO領域（39.4%）の双方で圧倒的な案件数を誇っています。

出社とリモートを組み合わせた「ハイブリッド型（48.3%）」がトップへ

稼働形態において、これまで主流だったフルリモート案件の割合が減少し、「リモート・オンサイト併用（ハイブリッド型）」が48.3%（PMO領域では54.3%）でトップになりました。

• リモート・オンサイト併用 ： 48.3% ★主流化
• フルリモート ： 33.3%
• 常駐（オンサイト） ： 16.8%

ハイブリッド型が主流化した理由はAIの現場導入やERPの要件定義など、エンジニアが現場の事業部門に直接入り込み、非エンジニア（業務担当者）の曖昧な業務課題を構造化してシステムへ落とし込むプロセスの必要性が増したためと思われます。

これからのフリーランス・IT人材が市場価値を高め、高単価を維持・獲得するためには、単なる「受託型開発」から脱却し、技術力とビジネス課題解決力を掛け合わせた上位キャリアへシフトすることが求められます。

FDE（Forward Deployed Engineer：現場配置型エンジニア）の台頭

ハイブリッドワーク増加の背景にある通り、クライアントの現場に入り込み、非エンジニアの現場課題を直接吸い上げて仕様に落とし込み、AIシステムとして最速で実装・定着させる役割（FDE）の不可欠さが増しています。「高度な技術力×現場に入り込む伴走力」を持つ人材の価値が急高下しています。

DX戦略から「AI×PdM（プロダクトマネージャー）」への拡張

PMO・コンサル領域の案件数が約30%増加しました。その理由にはAI活用の「実行フェーズ」への本格参入があります。 前期までは「DXグランドデザイン」などの上流コンサル案件が中心でしたが、今期はAIエージェントやLLMを組み込んだSaaS・新規事業を実際に立ち上げる「PdM（プロダクトマネージャー）」や「開発PMO」を求める案件が急増しました。 ビジネス要件（ユーザー課題）と技術要件（AI/API/データ基盤）の板挟みの中で、アジャイルチームを力強く牽引できるPdM力を持つ人材は、高単価（100万円以上〜）で極めて高く評価されます。

また、セキュリティ領域においても制度策定から、ISMSやGDPR、国際規制（IACS等）に対応し、組織全体やグローバル拠点へ運用を定着させる「実務型ガバナンス」へと高度化が進んでいます。

今期の案件分析から見えてきたのは、「AIモデルを作る時代」から「AIを組み込んで事業プロダクトを創る時代」への決定的な転換です。

「AI人材型SWE」へのリスキリング

単なる数理モデル知識にとどまらず、Python/TypeScriptでのフルスタック開発力と、Cursor等のAIツールを組み合わせた生産性（AI駆動開発）が最大の武器になります。

「BizとTechを架橋する」キャリアパス(FDE / PdM)

現場の業務課題を構造化できるFDEや、アジャイルで開発を牽引するPdMの立ち位置を確立することが高単価・長期参画への近道です。

企業・採用担当者の方へ

「AIエンジニア」という曖昧な求人票ではなく、自社のフェーズに必要なのは「AI人材型SWE」なのか「FDE / PdM」なのかを定義し、適切な評価・単価設計を行うことが優秀なプロ人材獲得への第一歩です。