AIで新卒エンジニアの給料・求人倍率は変わった？最新データで見る「狭まる未経験者の入口」

生成AIが指示ひとつでコードを書く時代になりました。これまで若手エンジニアが担ってきたコーディングやテストの一部も、AIで効率化できるようになっています。

「AIがコードを書くなら、企業はもう新卒エンジニアを育てなくていいのでは？」――エンジニアを目指す学生なら、一度はそう不安になったことがあるかもしれません。

実際、米国では新卒・初級エンジニアの採用が大きく減っています。では日本ではどうなのか。就職者数、求人倍率、初任給、採用要件の4つのデータから確かめました。

結論を先に

• 日本では、AIによって新卒エンジニアの採用が減ったとはいえない。採用を減らした企業のうち、AIを理由に挙げたのは6.4%にとどまる
• ただし伸びは止まりつつあり、初任給の上がり方は市場平均以下。一方で、入社時に求められるスキルは上がっている
• AIが先に奪うのは「雇用」ではなく、未経験者が仕事を通じて育つ「育成機会」

この記事でわかること

• 新卒エンジニアの就職者数・求人倍率・初任給の最新データ
• AIが業務の一部を代替しても、採用が減っていない理由
• 米国で先に起きた変化と、日本での表れ方
• 学生が今から準備しておくべきこと

1. 新卒エンジニアの採用は減っているのか：就職者数と求人倍率

就職者数は4年連続増加。ただし伸びは急減速

文部科学省「学校基本調査」をもとにしたヒューマンリソシアの集計［注1］によると、大学院・大学・短大・高専・専修学校を卒業し、ITエンジニアとして就職した人は、2021年卒の約5万1,000人から2023年卒には約6万人まで増えました。前年比の増加率は2022年卒が8.5%、2023年卒が8.9%です。

ところが、その後は伸びが急に鈍っています。2024年卒は前年比1.5%増、2025年卒は0.7%増で、いずれも約6万1,000人。四捨五入すると同じ人数ですが、実数ではわずかに増えており、4年連続の増加となっています。

つまり、新卒ITエンジニアの就職者数は「減っている」のではなく、「拡大が止まりつつある」状態です。

企業の採用計画：増やす・維持が9割、AIを理由に減らす企業は少数

企業側の計画を見ても、採用縮小が主流になったとはいえません。レバテック「IT人材白書2026」［注2］で、2026年卒の新卒エンジニアを採用する企業484社に聞いたところ、採用人数が前年度と比べて「増加した」が44.2%、「変化なし」が47.1%、「減少した」は8.3%でした。

さらに新しい2027年卒のデータもあります。マイナビが2026年7月に発表した調査［注3］では、全業種の企業3,590社のうち、2027年卒の採用予定数を「前年並み」とした企業が78.8%、「増やした」が11.9%、「減らした」は9.3%でした。

注目したいのは、減らした理由です。採用予定数を減らした企業（282社）に理由を聞くと、最も多かったのは「前年採用でき、充足してきたため」（53.9%）で、「AIによる業務代替・業務効率化が進んだため」は6.4%にとどまりました。全業種で見る限り、日本企業がAIを理由に新卒採用を絞っているとはいえません。

ただし、業界別に見ると気になる数字もあります。ソフトウエア・通信業界では、採用予定数を「減らした」企業の割合が12.4%と全体（9.3%）より高く、減らした企業（47社）のうち19.1%がAIによる業務代替を理由に挙げています。回答数が少ないため幅を持って見る必要がありますが、AIの影響がまず自社の開発現場でAIを使うIT業界から表れ始めている可能性を示す数字です。

求人倍率：大卒全体で1.62倍。売り手市場は続いている

リクルートワークス研究所［注4］によると、2027年卒の大卒求人倍率は1.62倍でした。2026年卒の1.66倍から2年連続で下がったものの、就職を希望する学生1人に対して1.6件以上の求人がある状態です。

なお、「新卒エンジニア職だけの求人倍率」を毎年公表している公的な統計はありません。求人倍率は大卒全体の数字として読んでください。

企業側から見ると、採用の難しさはむしろ増しています。マイナビの調査［注5］では、2026年卒の採用充足率（募集人数に対する内定者数の割合）は69.7%で、4年連続で下がり過去最低でした。企業は「採りたいのに採れない」状況にあり、AIで採用枠を減らす段階にはまだ来ていないことがわかります。

2. 給料：初任給は上がったが、IT業界の"優位"は縮小

マイナビの企業新卒採用活動調査［注6］によると、総合職・学卒生の平均初任給は、2025年卒の21万9,786円から2026年卒には22万8,280円へ、8,494円（3.86%）上がりました。

ソフトウエア・通信業界も22万2,541円から22万9,834円へ上がっています。ただし上昇額は7,293円、上昇率は3.28%で、市場全体を0.58ポイント下回りました。

給料そのものが下がったわけではありません。2026年卒でも、ソフトウエア・通信業界の初任給は市場平均を1,554円上回っています。しかし、その差は前年の2,755円から縮みました。名目上は上がっていても、他業界と比べたIT業界の給料の高さは小さくなったのです。

同じ期間、官公庁・公社・団体は7.33%、金融は5.25%、小売は5.03%上がっています。初任給の上昇はIT業界が引っ張ったものではなく、全業界で進んだ賃上げの一部と見るのが自然です。

最新の2027年卒調査［注3］でも、総合職・学卒生の初任給を引き上げた企業は89.1%、平均支給額は23万7,903円と、全業界での上昇は続いています。

新卒エンジニアに絞った数字としては、レバテック「IT人材白書2026」［注2］があります。2026年卒の新卒エンジニアを採用する企業484社に初任給（年収・額面）を聞くと、最も多かったのは「400万〜450万円未満」（24.2%）で、500万円以上と答えた企業も2割を超えました。前年度から初任給を引き上げた企業は81.8%です。一部の企業は高い初任給で優秀な学生を取りに行っており、同じ「新卒エンジニア」でも企業による差は大きいといえます。

※新卒エンジニアだけを同じ基準で毎年比べられる公的な統計がないため、上の推移はソフトウエア・通信業界の総合職・学卒生を近い値として使っています。業界内の非エンジニア職が含まれ、他業界で採用されるエンジニアは含まれない点に注意してください。

3. 採用要件：AI活用力とプログラミング力の"両方"が求められる

採用数は横ばいでも、企業が新卒に求めるものは変わっています。

まず、AIを使いこなす力への需要が高まっています。レバテック「IT人材白書2026」［注2］によると、IT人材の採用担当者1,000人のうち50.1%が「AIの出現前と比べて、エンジニアに求められるスキルが変化した」と回答しました（前年の白書では43.9%）。変化したと答えた501人に、より重要になったスキルを聞くと、最も多かったのは「プロンプトのスキル」（44.5%）でした。

一方で、プログラミング力が不要になったわけではありません。「IT人材白書2026」［注2］では、2026年卒の新卒エンジニアを採用する企業484社のうち73.8%が、選考にプログラミングスキルを含めています。

さらに、そのうち357社の77.6%が「求めるプログラミングの水準を過去3年以内に引き上げた」と答えました。

AIはコードを出力できますが、そのコードが要件を満たしているか、バグやセキュリティ上の問題がないかまでは保証しません。AIの出力を読み解き、直し、実際のシステムに組み込むには、プログラミングの基礎力が欠かせません。

AI活用力がプログラミング力に置き換わったのではなく、両方が求められるようになった。新卒エンジニアの採用要件は、以前より「複合化」しています。

4. AIが業務の一部を代替しても、なぜ採用は減っていないのか

AIで効率化できる業務があるのに、採用が減っていないのはなぜか。考えられる理由は4つです。

AIが代わるのは「職業」ではなく「一部の作業」

コードのたたき台、単体テスト、定型的なバグ修正、ドキュメント作成は、AIで効率化しやすい作業です。一方で、顧客の要望の整理、システム設計、既存システムとの連携、品質やセキュリティの判断は、簡単には自動化できません。AIが代わるのはエンジニアという職業全体ではなく、その中の一部の作業です。

浮いた時間は、たまっている開発案件に回っている

日本企業には、基幹システムの刷新、クラウド移行、データ基盤の整備、セキュリティ強化、AI導入など、手が回っていない開発案件が多く残っています。AIで作業時間が減っても、その分は別の案件や新機能の開発に回ります。

少し前の事例ですが、LINEヤフーは2023年10月、約7,000人のエンジニアにGitHub Copilotを導入すると発表しました［注8］。約550人でのテスト導入では、1人あたり1日約1〜2時間のコーディング時間が減ったといいます。同社はリリースの中で、浮いた時間を新たなサービスの創造に充てることを目指すとしています。削減した時間を人員の削減ではなく、新しい開発に振り向けるという考え方です。

最新の調査でも同じ傾向が見えます。レバテック「IT人材白書2026」［注2］で、AIを導入してIT人材の増減を検討している企業に方向性を聞くと、「増加予定」が68.6%で、「減少予定」の5.8%を大きく上回りました。増やす理由の上位は、セキュリティ対策の強化、AIを活用した新しいサービス・システムの開発、AIの導入・運用を担う人材の確保です。

AIを「使いこなす人」が足りない

IPA「DX動向2026」［注9］によると、AIを導入済み、または試験利用中の日本企業は58.0%に上ります（情報通信業では導入済みだけで約7割）。しかし、「効率化・自動化が見込まれる既存業務の把握」に着手している企業は19.0%にとどまります。DXに取り組む企業のうち、DXを進める人材の量が足りない企業は85.5%、質が足りない企業は88.8%でした。

多くの企業はまだ「AIで誰を減らすか」を考える段階ではなく、「誰がAIを導入し、既存システムとつないで運用するのか」という問題に直面しています。

新卒採用は「将来の技術の中核」を確保するため

目の前の開発案件は、中途採用やフリーランスでも補えます。しかし、自社の事業やシステムを深く理解し、将来の設計や技術選定を担う人材は、社内で時間をかけて育てる必要があります。新卒採用には、今の作業量を補うだけでなく、将来の中核を確保する意味があるため、定型業務がAIに置き換わっても、すぐに採用を減らすことにはなりにくいのです。

ただし、「採用が減っていないのはDX需要のおかげ」という因果関係が直接証明されているわけではありません。正確には、AI・DX投資のうち実装や運用にあたる部分がエンジニア需要を支え、AIによる省力化の効果を打ち消している、と考えるのが妥当でしょう。

5. 米国で先に起きたこと、日本で遅れて起きること

米国で先に細ったのは「新卒・未経験者の入口」

米国で起きているのは、エンジニア需要の消滅ではなく、経験者中心の少人数チームへの移行です。

ベンチャーキャピタルのSignalFireの調査［注10］によると、2019年と比べた新卒・初級人材の採用は、大手テック企業で約65%、アーリーステージのスタートアップで約76%減りました。一方で、縮小した大手テック企業の採用全体に占めるソフトウェアエンジニアの割合は、46%から55%に上がっています。

エンジニアが採用されなくなったのではなく、少数の経験豊富なエンジニアに需要が集中しているのです。なお、米国の採用減には、AIだけでなく、コロナ禍の過剰採用の反動や金利上昇も影響しています。

日本では「採用枠を増やさない」形で、遅れて表れる

日本には、たまっているDX・システム刷新の需要、新卒一括採用、長期雇用、人月型の開発契約、多重下請け構造があります。こうした仕組みは、AIによる生産性向上をすぐには採用削減に結びつけません。

ただしこれは、日本が影響を受けない理由ではなく、影響が米国より遅れて表れる理由です。企業がAIを前提に業務を組み直し、少人数で開発できる体制を整えれば、日本でも新卒採用を増やさない企業が増えていくでしょう。日本では大規模な解雇よりも、採用枠の縮小や欠員の不補充という静かな形で進むと考えられます。

6. これからの新卒エンジニア市場と、学生が今からできること

採用総数より先に「未経験者向けの仕事」が減る

AIで減りやすいのは、定型的なコーディング、単体テスト、資料作成、簡単な保守など、これまで新卒・若手が担当してきた仕事です。新卒エンジニアは、こうした比較的やさしい仕事をこなしながら、システムの仕組みや開発の流れを学んできました。

その仕事をAIが担うようになれば、採用総数が急に減らなくても、完全未経験者向け求人の縮小、インターン経験や個人開発の重視、入社前に求められる技術水準の上昇が進む可能性があります。

新卒市場は一律に縮むのではなく、二極化する

AIを前提に若手の仕事や育成の仕組みを作り直せる企業は、新卒採用を続けるでしょう。ただし、入社後にゼロから教えるのではなく、「AIを使いながら設計や実装を進められる」といった、より実務に近い力を学生に求めるようになります。

一方、育成の仕組みを作り直せない企業は、新卒・未経験者の採用を絞り、即戦力の経験者採用に集中する可能性があります。

ここに難しい問題があります。企業は経験者を求めているのに、未経験者が経験を積むための仕事は減っていくのです。

学生が今から準備しておくべき3つのこと

この変化を踏まえると、エンジニアを目指す学生が在学中にやっておく価値が高いのは次の3つです。

1. プログラミングの基礎を自分の手で固める：AIが書いたコードの誤りに気づき、直せる力は、選考でも実務でも前提になります。
2. AIを使って「動くもの」を作り切る経験を積む：個人開発でも構いません。AIに任せる部分と自分で判断する部分を分け、最後まで完成させた経験は、面接で語れる実績になります。
3. 実務の現場に早く入る：要件の整理、設計の判断、品質への責任といった「AIに任せられない仕事」は、実際の開発現場でしか身につきにくいものです。長期インターンは、企業から減りつつある「育成機会」を学生のうちに得る手段になります。

まとめ：AIが先に奪うのは「雇用」ではなく「育成機会」

現時点で、日本の新卒エンジニア採用がAIによって急減したとはいえません。就職者数は頭打ちですが減ってはおらず、大卒求人倍率は1.62倍の売り手市場が続き、採用を減らした企業のうちAIを理由に挙げたのは全業種で6.4%にとどまります。ただしソフトウエア・通信業界ではその割合が19.1%で、変化の兆しはIT業界から表れ始めています。

しかし、採用数が減っていないことだけを見て「AIの影響は限定的だ」と結論づけることもできません。AIはすでに、新卒に任せられる仕事、入社時に求められる力、新人が経験者に育つまでの道のりを変え始めています。

日本で最初に起きるのは、エンジニアの大量失業ではないでしょう。未経験者向け求人の縮小、採用基準の上昇、経験者への需要集中、そして育成できる企業とできない企業の二極化です。

AIが最初に奪うのは、新卒エンジニアの雇用そのものではありません。未経験者が仕事を任され、その経験を通じてエンジニアになっていく機会なのです。

よくある質問

Q. 新卒エンジニアの初任給はいくらですか？ レバテックの調査では、2026年卒の新卒エンジニアの初任給（年収・額面）は「400万〜450万円未満」が最も多く、500万円以上の企業も2割を超えました。月額では、マイナビの調査でソフトウエア・通信業界の総合職・学卒生の平均が22万9,834円（2026年卒）で、全業界平均より1,554円高いものの、その差は前年より縮んでいます。

Q. 新卒エンジニアの求人倍率はどのくらいですか？ エンジニア職だけの求人倍率は公表されていません。大卒全体では、2027年卒の求人倍率が1.62倍（リクルートワークス研究所）で、就職希望者1人に1.6件以上の求人がある売り手市場です。

Q. AIで新卒エンジニアの仕事はなくなりますか？ 現時点の日本では、AIを理由に新卒採用を減らす企業は少数です（全業種で、採用を減らした企業のうち6.4%）。ただしソフトウエア・通信業界では19.1%と高めです。ただし、定型的なコーディングやテストなど、新人が経験を積んできた仕事はAIに置き換わりやすく、入社時に求められる水準は上がっています。

Q. AI時代に新卒エンジニアに求められるスキルは？ AIを使いこなす力と、AIの出力を検証・修正できるプログラミングの基礎力の両方です。採用担当者の半数（50.1%）がAIの出現で求めるスキルが変わったと答える一方、新卒エンジニアを採用する企業の73.8%が選考にプログラミングを含め、そのうち77.6%が過去3年以内に要求水準を上げています。

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出典

［注1］ヒューマンリソシア「新卒ITエンジニアの就職者数」関連調査（文部科学省「学校基本調査」をもとに集計）https://www.athuman.com/news/2026/26334/

［注2］レバテック「IT人材白書2026」（2026年1月発行）p.17（採用人数）、p.19–20（プログラミングスキル）、p.21–22（初任給）、p.24（AI導入後の人員計画）、p.27–28（求められるスキルの変化） https://levtech.jp/files/doc/levtech_research_2026.pdf

［注3］マイナビ「2027年卒 企業新卒採用活動調査」（2026年7月22日発表）https://career-research.mynavi.jp/reserch/20260722_112587/（業界別の減らした理由はPDF p.44）

［注4］リクルートワークス研究所「第43回 ワークス大卒求人倍率調査（2027年卒）」（2026年4月23日発表）https://www.works-i.com/surveys/item/260423_recruitment_saiyo_ratio.pdf

［注5］マイナビ「2026年卒 企業新卒内定状況調査」（マイナビキャリアリサーチLab コラム「AI普及で変わった、学生・企業の価値観」経由）https://career-research.mynavi.jp/column/20260226_108144/

［注6］マイナビ「2025年卒企業新卒採用活動調査」p.164 https://career-research.mynavi.jp/wp-content/uploads/2024/07/s-kigyokatsudou-25-001.pdf ／「2026年卒企業新卒採用活動調査」p.138 https://career-research.mynavi.jp/wp-content/uploads/2025/07/2026-saiyojyokatsudo.pdf

［注7］（v2で削除。白書2026［注2］に統合）

［注8］LINEヤフー プレスリリース「LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー『GitHub Copilot for Business』の導入を開始」（2023年10月） https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/000862/ ［注9］IPA「DX動向2026」（2026年7月30日公開）p.25（AI導入状況）、p.26（業種別）、p.54・56（人材の量・質）、p.64（AIの影響を踏まえた人材対応） https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/rcu1hd0000017uk8-att/dx-trend-2026.pdf［注10］SignalFire「State of Tech Talent Report 2026」https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2026