株式会社BREXA Technology(https://technology.brexa.com/)(所在地:東京都千代田区、代表取締役:山﨑 高之)は、製造業企業において、技術職(設計・開発・生産技術・品質・制御・組込など)の採用・配置・外部委託判断に関与する、①技術部門責任者/②開発・設計マネージャー/③AI・DX推進に関与する担当者を対象に「AI時代における製造業の人材需要」に関する調査を行いました。

AI技術の進化により、各業界で業務の効率化や自動化が進んでいます。

製造業でもAIの活用は今後さらに広がることが予想されますが、その一方で、人にしか担えない役割や、これまで以上に価値が高まる専門性も存在すると考えられます。

では、AI活用が広く普及した社会を見据えたとき、製造業ではどのような人材が求められ、企業はどのような人材戦略を描いていく必要があるのでしょうか。

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調査概要:「AI時代における製造業の人材需要」に関する調査

【調査期間】2026年7月27日(月)~2026年7月28日(火)

【調査方法】PRIZMA(https://www.prizma-link.com/press)によるインターネット調査

【調査人数】1,002人

【調査対象】調査回答時に製造業企業において、技術職(設計・開発・生産技術・品質・制御・組込など)の採用・配置・外部委託判断に関与する、①技術部門責任者/②開発・設計マネージャー/③AI・DX推進に関与する担当者と回答したモニター

【調査元】株式会社BREXA Technology(https://technology.brexa.com/)

【モニター提供元】サクリサ

AI社会で高まる技術者の価値、最も期待される役割は「高度専門領域の探究」

はじめに、「AI活用が広く普及した社会を見据えたとき、製造業では技術者に求められる役割はどのように変化すると思うか」と尋ねたところ、『AI代替不可な高度専門領域の探究(41.6%)』と回答した方が最も多く、『現場改善のリード(36.6%)』『AIの評価と最終判断(36.1%)』と続きました。

技術者には、「AIに置き換えられない高度な専門性」や、「AIの出力を評価・判断する役割」が期待されていることが明らかになりました。

また、「自ら現場の改善を牽引する」など、人間ならではの実行力や意思決定がより重視される傾向にあると考えられます。

では、具体的にどのような業務において、人間の専門性がより力を発揮するのでしょうか。

「今後、製造業において『人の経験や専門性』がより重要になると思う業務」について尋ねたところ、『難易度の高い品質トラブル対応(31.4%)』と回答した方が最も多く、『新製品・新技術の企画・開発(31.2%)』『複雑な工程改善・歩留まり向上(30.2%)』と続きました。

要因が複雑に絡むトラブルへの対応や、新たな価値を生み出す開発・改善業務など、マニュアル化や定型化が難しい領域において、引き続き人間の知見が重視される傾向にあるようです。

では、企業はどのような経験を持つ人材を求めているのでしょうか。

「今後、製造業において企業が確保したいと思う技術人材はどのような経験を持つ人材だと思うか」と尋ねたところ、『品質改善・品質保証の実務経験者(37.2%)』と回答した方が最も多く、『工程改善・生産性向上の実務経験者(33.2%)』『機械・電気など複数分野の横断的な知見・経験者(31.5%)』と続きました。

前問で重要性が示された「品質対応」や「工程改善」の実務経験者が、そのまま確保したい人材の上位に挙がっていることから、企業が現場の課題解決を直接担える即戦力を求めていることが示されました。

また、複数分野を横断する知見が求められている背景には、製品や生産ラインのシステムがさらに高度化・複雑化し、単一の専門性だけでは対応しきれなくなっていくとの見方が強まっていることも推察されます。

「今後、製造業において市場価値が高まると思う技術者の能力・特徴」について尋ねたところ、『関係者を巻き込むプロジェクト推進力(29.9%)』と回答した方が最も多く、『全体最適視点での工程設計・俯瞰力(29.4%)』『特定分野の高度な専門技術・知識(28.2%)』と続きました。

「特定分野の専門技術」にとどまらず、周囲を巻き込んでプロジェクトを進める力や、工程全体を俯瞰して最適化する視点が、今後の技術者の市場価値を左右する要素になると考えられます。

専門人材を確保する上での最大の壁、第1位は「経験者・即戦力人材の市場不足」だった

続いて、「今後、製造業で確保が難しくなる(人材不足が深刻化する)と思う技術領域」について尋ねたところ、『工程の最適化を担う生産技術領域(33.8%)』と回答した方が最も多く、『機械・電気・電子などの設計開発領域(32.6%)』『品質管理・品質保証領域(32.4%)』と続きました。

製造業の根幹である「生産技術」「設計開発」「品質管理」といったコア領域において、人材確保の難しさが意識されていることが明らかになりました。

これらの領域は経験やノウハウの蓄積が求められ、人材育成に時間がかかることも、確保が懸念される背景にあると推察されます。

前問で『特にない』と回答した方以外に、「前問で回答した領域の人材を確保するうえで、課題になると思うこと」について尋ねたところ、『経験者・即戦力人材の市場不足(36.9%)』と回答した方が最も多く、『求める専門技術の高度化・複雑化(35.5%)』『社内育成の時間・リソース不足(33.7%)』と続きました。

即戦力となる経験者の不足に加え、社内での育成リソースも足りないことから、今後は採用と育成の両面で課題が深刻化する懸念がうかがえます。

求められる専門技術の高度化や複雑化が、人材確保のハードルを押し上げていると考えられます。

製造業の外部人材活用、「工程改善」での即戦力を期待。評価軸は「実務経験と実績」がトップに

自社での人材確保が懸念されますが、外部人材の活用はどのように捉えられているのでしょうか。

「今後、製造業では外部の専門人材(フリーランス・業務委託・外部パートナーなど)の活用が有効だと思う業務・領域」について尋ねたところ、『工程改善・生産性向上(34.1%)』と回答した方が最も多く、『品質管理・トラブル対応(29.1%)』『新製品の設計・開発(27.9%)』と続きました。

今後人材不足が深刻化するとされた「生産技術」や「品質管理」「設計開発」の領域が、そのまま外部人材の活用領域としても上位に挙がっています。

社内での人材確保が難しいコア業務において、外部の専門人材を活用してリソースを補完しようとする意向が示唆されました。

では、実際に外部人材を受け入れる際、企業は何を評価基準としているのでしょうか。

前問で『特にない』と回答した方以外に、「外部の専門人材(フリーランス・業務委託・外部パートナーなど)を活用する場合、重視するポイント」について尋ねたところ、『製造業での実務経験・実績(35.8%)』と回答した方が最も多く、『高度な専門技術・スキル(34.9%)』『課題の把握と解決能力(28.8%)』と続きました。

「専門的なスキル」だけでなく、「製造業の実務」を理解し、現場の課題解決に直接結びつけられる実践力が求められていることが明らかになりました。

自社の抱える課題を素早く把握し、即戦力として対応できるかどうかが、外部人材を評価する重要な基準になっていると考えられます。

長期的な視点で見たとき、専門人材はどのように確保していくべきと考えられているのでしょうか。

「今後の製造業において、専門人材をどのように確保していくことが望ましいと思うか」と尋ねたところ、『中途採用による経験者の確保(36.7%)』と回答した方が最も多く、『社内での長期的な人材育成(35.6%)』『新卒・ポテンシャル層の採用と育成(31.9%)』と続きました。

即戦力となる「中途採用」への期待が最も高いものの、「社内での長期的な育成」や「新卒採用」といった、自社での人材開発も同程度に重視されていることがわかります。

外部からの経験者の確保と、中長期的な視点に立った社内育成の両面から、人材不足に対応しようとする姿勢がうかがえます。

最後に、「今後、製造業がAI時代において競争力を維持・向上していくために、重要になる人材戦略の取り組み」について尋ねたところ、『高度専門人材(AI・最新技術など)の採用・確保(30.0%)』と回答した方が最も多く、『デジタルスキルやAI活用を評価する人事制度の構築(26.3%)』『社内人材と外部専門人材の最適配置・活用(25.6%)』と続きました。

「高度な専門人材の獲得」に加え、「デジタルスキルを適正に評価する人事制度の構築」や、「社内外のリソースを組み合わせた人員配置」が上位に挙がっています。

最新技術を持つ人材をただ採用するだけでなく、彼らが活躍できる評価基準の整備や外部人材との連携など、受け入れ側の人事・組織体制のアップデートが求められていることが示されました。

まとめ:AI時代の製造業人材戦略:実務経験者の不足と多様な人材活用の広がり

今回の調査で、品質トラブル対応や新製品の企画・開発といった「人ならではの経験や専門性」が問われる非定型業務が、AI時代により重要になることが明らかになりました。

単独での専門知識だけでなく、関係者を巻き込むプロジェクト推進力や全体最適の視点が、今後の製造業において市場価値が高まると認識されていることが示されました。

しかし、生産技術や設計開発、品質管理といったモノづくりのコア領域では、今後は即戦力となる経験者の不足が懸念されています。人材を確保するうえでも、技術の高度化に加え、社内での育成リソース不足や市場での経験者不足が課題になると見られています。

このような背景から、外部の専門人材の活用が有効であるとの認識が広がっており、受け入れにあたっては実務経験や専門技術、課題解決力が重視されると考えられます。

AI時代において製造業が競争力を維持・向上していくためには、多様な専門人材を最適に配置し、デジタルスキルなどを適正に評価する人事制度の構築が求められます。社内外の人材が柔軟に連携し、活躍できる組織体制づくりを進めることが、今後の企業成長を支える鍵になるのではないでしょうか。

即戦力エンジニアの紹介に特化した総合人材ソリューション「エンベスト」

今回、「AI時代における製造業の人材需要」に関する調査を行った株式会社BREXA Technologyが提供する「エンベスト」は、即戦力エンジニアの紹介に特化した総合人材ソリューションサービスです。

IT分野から機械・電気・電子といった機電分野まで、幅広い技術領域に対応しており、ソフトウェア・ハードウェア双方の人材ニーズに対してワンストップでご支援いたします。

フロントエンド、バックエンド、AI、データサイエンス、PM・PMOといったIT領域はもちろん、機械設計や回路設計、CAE解析、化学分析などの専門性の高い機電領域まで、多様なスキルを持つエンジニアが登録しています。

また、週1日から週5日までの柔軟な稼働調整が可能で、副業・フリーランス・フルコミットなど、貴社のニーズに応じた最適な働き方でのアサインを実現します。必要なリソースを必要な分だけ確保できるため、コスト最適化にも貢献いたします。

要件定義や基本設計といった上流工程から、実装・保守運用といった下流工程まで幅広く対応しており、個別人材のご提案にとどまらず、開発体制全体の構築支援も可能です。

エンベストは、SES事業において20年以上の実績を持つBREXA Techグループが運営しており、これまで約5,000社以上との取引実績を有しています。大手企業からスタートアップまで、規模やフェーズに応じた最適な人材提案が可能です。

さらに、日本全国に50拠点以上のネットワークを有しており、都心部はもちろん地方においても現地エンジニアのご提案が可能です。

ご依頼から最短即日での人材提案にも対応しており、ヒアリングからご提案、面談、稼働開始までスピーディに進行いたします。

専任のコンサルタントが伴走し、エンジニアの選定や活用方法、開発体制の構築まで幅広くサポートいたしますので、副業人材やフリーランスの活用に不安をお持ちの企業様でも安心してご利用いただけます。

売上や開発効率の向上に直結する人材確保から、柔軟な開発体制の構築まで、幅広くご支援いたします。エンジニア不足や開発リソースにお悩みの際は、ぜひお気軽にご相談ください。

エンベストについて:https://enbest.jp/client/

今回の調査レポートのダウンロードはこちらから:https://enbest.jp/client/download/research-release03/

BREXAグループについて〈https://www.brexa.com〉

主要指標 — KEY FIGURES

30.0パーセント
高度専門人材(AI・最新技術など)の採用・確保
26.3パーセント
デジタルスキルやAI活用を評価する人事制度の構築
25.6パーセント
社内人材と外部専門人材の最適配置・活用

BREXAグループは、1997年の創業以来、製造やIT関連を中心とする人材サービス企業として成長を続け、2025年時点で国内外203社約11万7千名の従業員が所属する人材成長プラットフォーム企業です。若年層・未経験者・外国人の育成や、中堅層のリスキリングを国内外20ヶ所の研修施設・500以上の豊富な研修内容で実現しています。2025年に株式会社アウトソーシングから現ブランド「BREXA」へグループ社名を変更。就職やキャリア形成における境界をなくし、働く人々の新たな可能性を拡大するグローバル企業として事業拡大を進めてまいります。売上約8,366億円、人材サービス業界において売上高:国内3位。

株式会社BREXA Technology

【問い合わせ先】 株式会社BREXA Technology 広報担当 Email :[email protected]

FACT BOX ・ 要点整理

  • 出典:PR TIMES
  • 分類:調査結果
  • 関連組織:PRIZMA / サクリサ