「エンジニアが採れない」——採用担当者からこの言葉を聞かない日はありません。
しかし、「なぜ難しいのか」を市場データに基づいて構造的に理解している企業は多くありません。構造がわかれば、打ち手が変わります。「求人媒体を増やす」「スカウト文面を改善する」といった手法論の前に、まずこの市場がどれほど小さく、どれほど激しい競争環境にあるかを数字で把握するところから始めましょう。
本記事では、公開データの独自分析と約1,200名のITエンジニアへの独自調査から、「なぜ難しいのか」「今エンジニアは何を見ているのか」「何をすべきか」を整理します
この記事の要点(TL;DR)
- 市場規模: 自社サービス開発エンジニアの年間転職者数は推定500人前後。そもそも「採りたい層」が極めて少ない
- 2019→2026の構造変化: 生成AIの登場、リモートワーク普及、副業/フリーランス増加、SIer→自社開発への人材流動——7年間で採用競争の前提が変わった
- エンジニアが応募先を選ぶ基準が変わっている: 約1,200名への独自調査で、約3割が「企業の生成AI活用状況」を応募判断に考慮。特にAI/ML系・モバイル系エンジニアで顕著
- エンジニアが見ているのは「AIを使っているか」ではなく「どう使っているか」: 品質担保の仕組み、効率化した時間の活用文化、ガバナンス体制、現場の意見が尊重される風土
- 打ち手: 市場の構造を理解した上で、自社の開発環境・文化を「エンジニアが知りたい情報」として言語化し、採用プロセスに組み込む
エンジニア採用市場の全体像——「採りたい層」は何人いるのか?
エンジニア採用が難しいと感じている方にまず知っていただきたいのは、そもそもの市場規模です。
IT人材の全体像——数字を分解する
「IT人材」と一口に言っても、その中身は多様です。
IPA(独立行政法人情報処理推進機構)の「DX白書2023」によると、2020年国勢調査に基づくIT人材の総数は約125万人です。2015年の約104万人から5年間で約20万人増加しました。このうちIT提供側(SIer、ソフトウェア開発企業等)に所属するIT人材は約73.6%の約92万人、ユーザー企業側は約26.4%の約33万人と推定されています。
しかし、この「IT人材125万人」にはITコンサルタント、プロジェクトマネージャー、営業、運用保守担当者なども含まれています。実際にアプリケーションを開発するエンジニアは、IT提供側だけで見ても半数以下の約34万人程度です。さらに「自立して開発業務ができる層」に絞ると約15万人になります。
ここがまず最初のポイントです。「IT人材125万人」という数字を見て、その全員がエンジニアだと思ってはいけません。
自社サービス開発エンジニアは実際に何人いるのか
多くのスタートアップや事業会社が採りたいのは、「SIerで受託開発をしてきた人」ではなく「自社サービスの開発経験がある人」です。この層はどのくらい存在するのでしょうか。
総務省の国勢調査とe-Statのデータを用いて、自社サービス開発のボリュームゾーンを推定してみます。
自社サービスを開発するエンジニアが多く所属する業種は、総務省の産業分類でいえば「インターネット付随サービス業」と「ソフトウェア業」の一部(SaaS企業等)です。国勢調査(平成27年)のクロス集計で「インターネット付随サービス業」×「ソフトウェア作成者」を見ると、その数は約8,680人です。令和2年(2020年)の国勢調査ではIT人材全体が約20万人増加していることから、この数も若干増加していると推定されますが、1万人前後という規模感は変わりません。
SIerやSES企業に所属しながら自社サービス開発に近い業務を行っている人や、DX推進によりIT内製化を進める事業会社のエンジニアを加味しても、「自社サービス開発経験を持つエンジニア」の総数は数万人規模と推定されます。
年間の転職者数はどのくらいか
総務省「労働力調査(詳細集計)」(2024年平均)によれば、転職者数は331万人(前年比+3万人、3年連続増加)で、転職者比率は約4.9%です。
この転職率を自社サービス開発エンジニアの推定数に当てはめると、年間で実際に転職市場に出てくるのは500人前後という計算になります。
「本当にそんなに少ないのか」と感じるかもしれません。実際、WantedlyやGreenといったプラットフォームには多くのエンジニアが登録しています。しかし、「登録している」ことと「実際に転職活動をしている」ことは大きく異なります。潜在層の中からアクティブに動く層を見ると、市場は想像以上に小さいのです。
需要側——スタートアップへの資金流入と採用競争の激化
一方、この小さな市場を奪い合う企業側はどうでしょうか。
スピーダ スタートアップ情報リサーチ(旧INITIAL / 旧ジャパンベンチャーリサーチ)のデータによれば、2024年の国内スタートアップ資金調達額(デット除く)は7,793億円(前年比+3%)、調達社数は2,869社(同+1%)です。2012年と比較すると、調達額は数倍の規模に成長しています。
調達した資金の多くは、エンジニア採用に投じられます。つまり、採りたい企業は増え続けているのに、採られる側のエンジニアの数はさほど変わっていない。これがエンジニア採用の構造的な難しさの正体です。
ただし、2025年には調達環境に変化の兆しも出ています。2025年の調達額は7,613億円とほぼ横ばいながら、調達社数は約2,700社と前年比約6%減少し、IPOによるEXITは31社と過去10年で最低でした。資金が「選別」される傾向が強まっており、すべてのスタートアップが潤沢に採用費を使える時代ではなくなりつつあります。
特に、企業規模31〜100名程度のシリーズA〜Bのスタートアップでは人材不足感が最も強い傾向があります。メガベンチャーはブランド力と待遇で人材を集められますが、知名度がまだ高くない成長フェーズの企業ほど、採用競争で不利な立場に置かれます。
需給ギャップの結論
ここまでのデータを整理すると、エンジニア採用の難しさは手法の問題ではなく、市場構造の問題であることがわかります。
- 供給: 自社サービス開発エンジニアの年間転職者数は推定500人前後
- 需要: 数千社のスタートアップ・事業会社がこの層を奪い合っている
この需給ギャップを理解した上で、「どうすればこの小さな市場の中から自社に合う人材にリーチできるか」を考える必要があります。求人広告を出して待つだけでは、構造的に成立しない市場なのです。
2019年→2026年で何が変わったか——4つの構造変化
エンジニア採用市場の需給ギャップは2019年時点でも存在していました。しかし、この7年間で市場の前提そのものが大きく変わっています。
1. 生成AIの登場——「必要なエンジニア像」が変わりつつある
2022年末のChatGPT登場以降、GitHub CopilotやCursorといったAIコーディングツールが急速に普及しました。これにより、エンジニアの生産性は大きく向上しています。
この変化は採用に2つの影響を与えています。
1つは、「コードを書ける」だけでは差別化できなくなりつつあるということです。定型的な実装はAIが支援できる時代において、企業がエンジニアに求めるのは、設計力、問題定義力、AIの出力を評価・修正できる判断力へとシフトしています。
もう1つは、エンジニア側も「この会社はAIをどう活用しているか」を見ているということです。これについては後述の独自調査で詳しく触れます。
2. リモートワークの普及——採用競合が全国・グローバルに
コロナ禍を経て、エンジニア職のリモートワークは定着しました。これは地方企業にとって朗報であると同時に、東京の企業にとっては競合の拡大を意味します。
フルリモートを掲げる企業が増えたことで、エンジニアは地理的制約なく就職先を選べるようになりました。逆に言えば、採用する企業側は全国——場合によっては海外の企業とも人材を奪い合う時代になっています。
「オフィス出社 or フルリモート」は、今やエンジニアが応募先を選ぶ際の最初のフィルターの一つです。
3. 副業・フリーランスの増加——「正社員転職」だけが選択肢ではなくなった
副業解禁の流れとフリーランスエージェントの台頭により、エンジニアの働き方の選択肢が広がりました。
かつては「転職する=正社員として別の会社に移る」が前提でしたが、今は「本業を続けながら副業で別の会社に関わる」「フリーランスとして複数の案件を掛け持ちする」という選択も一般化しています。
これは採用側にとって、転職率だけでは市場の動きを測れなくなったことを意味します。「正社員として転職する人」が仮に年間500人程度だとしても、副業やフリーランスとして関わる意思のある人を含めれば、アプローチ可能な層はもう少し広がります。
副業人材の活用も含めた採用チャネル設計が、これからのエンジニア獲得戦略には必要です。
4. SIer→自社開発への人材流動——DX需要が加速させた構造変化
この7年間で最も大きな人材の動きの一つが、SIer(受託開発企業)から自社サービス開発企業への人材流動です。
DX推進により、事業会社がIT組織を内製化する動きが加速しました。それに伴い、SIerで経験を積んだエンジニアが事業会社やスタートアップに転職するケースが増えています。
ただし、注意すべき点があります。SIer出身者と自社サービス開発経験者では、求められるスキルセットや働き方が異なります。ウォーターフォール型の開発プロセスに慣れたエンジニアが、アジャイル型の自社開発チームにすぐフィットするとは限りません。
SIerからの転職者を戦力化するためには、受け入れ体制(オンボーディング)の設計も採用戦略の一部として考える必要があります。
エンジニアは企業の何を見ているか——独自調査の示唆
ここまで、市場の構造と変化を見てきました。では、当のエンジニアたちは転職先をどのような基準で選んでいるのでしょうか。
ある採用支援会社が約1,200名のITエンジニアを対象に実施した調査(2025年)では、興味深い結果が出ています。
約3割が「企業の生成AI活用状況」を応募判断に考慮
求人企業が生成AIを用いた開発プロセスを持っているかどうかが応募判断に影響するかを尋ねたところ、「影響がある」「強く影響がある」と回答したエンジニアは合わせて約3割にのぼりました。
一方で「どちらとも言えない」が約半数を占めており、生成AI活用の有無が応募基準として全エンジニアに定着しているわけではありません。ただし、この「約3割」という数字は、前節で見たように市場が極めて小さいことを考えると無視できません。年間500人程度しか動かない市場で、そのうちの3割が「AIの活用状況を見ている」ならば、自社のAI活用方針を発信しない企業は、候補者プールをさらに狭めている可能性があります。
職種によって感度が大きく異なる
この傾向は、職種によって大きな差があります。
「影響がある」「強く影響がある」を合わせた割合が特に高かったのは、AI/MLエンジニア(約5割)、モバイルアプリエンジニア(約4.5割)、データエンジニア(約4割)といった職種です。
一方、SRE(約1.5割)や運用・保守系(約1.5割)の職種では、相対的に影響を受けにくい傾向が見られました。
これは重要な示唆です。「全エンジニアに同じ訴求をする」のではなく、採用したい職種に合わせてメッセージを変える必要があるということです。AI/ML系やモバイル系のエンジニアを採りたいなら、自社のAI活用方針は求人票やスカウト文面で積極的に発信すべきです。
エンジニアが見ているのは「ツール導入」ではなく「仕組みと文化」
では、生成AIの活用状況が応募判断に影響すると答えたエンジニアは、具体的に何を見ているのでしょうか。
同調査で最も多く選ばれた回答は、「AIが生成したコードや設計案に対する品質担保の仕組みが確立されていること」(約2割)でした。
続いて、「効率化された時間を創造的な業務や新技術の習得、ワークライフバランスの向上に充てることが推奨される文化があること」がほぼ同率で選ばれています。
さらに「セキュリティ・倫理ガイドラインが明確であること」「AIツールの導入において現場エンジニアの意見が尊重されること」が上位に並びました。
ここから読み取れるのは、エンジニアが見ているのは「最新のAIツールを導入しているかどうか」という表面的な事実ではなく、「品質担保の仕組み」「時間の使い方の文化」「ガバナンス体制」「現場の意見が通る風通し」という、もっと深い部分だということです。
「AIを使っています」は差別化になりません。どう使い、その結果エンジニアの働き方がどう変わるかを具体的に示せるかどうかが、候補者を惹きつけるかどうかの分かれ目です。
職種ごとに「刺さるポイント」が違う
同調査を職種カテゴリ別にさらに分析すると、各カテゴリのエンジニアが企業に求めるものは明確に異なっています。
職種カテゴリ | 最も重視するポイント | 2番目 | 3番目 |
データ活用関連(AI/ML、データエンジニア等) | キャリアパス・成長機会(約27%) | 独自モデル・RAGの研究開発(約25%) | — |
開発エンジニア(バックエンド、フロントエンド等) | 品質担保の仕組み(約25%) | 創造的な時間の活用文化(約17%) | 現場の意見が尊重される風土(約17%) |
インフラ・クラウド | 経営層のリーダーシップ(約19%) | ガバナンス体制(約19%) | — |
マネジメント・管理系 | 学習支援(約23%) | 経営層のリーダーシップ(約20%) | ノウハウ共有の仕組み(約18%) |
データ活用系のエンジニアは「次のキャリアにつながる挑戦」を、開発エンジニアは「現場の品質と文化」を、インフラ系は「経営のガバナンス」を、マネジメント層は「組織としての学習体制」を重視しています。
「全職種共通の求人票」「全候補者に同じスカウト文面」では、このニーズの違いに応えられません。
では何をすべきか——エンジニア採用の5つの打ち手
市場の構造、7年間の変化、エンジニアの選好——ここまでの分析を踏まえ、具体的な打ち手を5つ整理します。
打ち手1: 自社の開発環境・文化を「エンジニアが知りたい形」で言語化する
前節の調査結果が示すように、エンジニアが応募前に知りたい情報は「使用技術」だけではありません。以下のような情報を、求人票・採用ページ・スカウト文面に含めることを推奨します。
- 生成AIの活用方針と具体的な導入状況
- AIが生成したコードに対する品質担保の仕組み(コードレビュー体制等)
- 効率化した時間の活用方針(学習時間の確保、新技術の検証等)
- セキュリティ・倫理に関するガイドライン
- 技術選定やツール導入における意思決定プロセス(トップダウン or ボトムアップ)
- キャリアパスの具体像
これらを「書いている企業」と「書いていない企業」では、同じ待遇でもスカウトの返信率に差が出ます。
打ち手2: 職種別にアプローチを変える
調査が示すように、職種によってAI活用への感度は大きく異なります。
- AI/ML系・データ系を採りたいなら、AIの活用実態と技術的チャレンジを前面に
- モバイル系を採りたいなら、AIとの協働による開発効率化の具体例を
- SRE・インフラ系を採りたいなら、AIよりもシステムのスケーラビリティや信頼性に関する技術課題を訴求
「全職種共通の求人票」「全候補者に同じスカウト文面」を送っていませんか?同じエンジニアでも、職種によって刺さるポイントは違います。
打ち手3: 市場の構造を前提にした採用チャネル設計
年間500人程度しか動かない市場で、「求人広告を出して待つ」だけでは構造的に成立しません。この市場では、ダイレクトリクルーティング(スカウト)が採用チャネルの中心にならざるを得ません。
スカウトでアプローチすべき対象は「転職活動中の人」だけではありません。「今すぐ転職する気はないが、良い話があれば聞きたい」という潜在層にもリーチできるのがダイレクトリクルーティングの強みです。
副業・フリーランスの選択肢も広がっている今、「正社員での入社」以外のエントリーポイント——業務委託からのスタートや、副業での関わりから始める「お試し転職」的なアプローチも選択肢に含めるべきです。
打ち手4: 採用プロセスそのものをエンジニア体験として設計する
エンジニアは面接で企業を「選んでいる」側でもあります。選考プロセスの質が、そのまま候補者の入社意欲に影響します。
スピード: 書類選考から面接設定まで1週間以上かかると、その間に他社から内定が出ます。エンジニア採用では特に、選考のリードタイムが短い企業が有利です。
技術面接の質: エンジニアは面接を通じて、その企業の技術力やエンジニアリング文化を見ています。技術的に深い議論ができる面接官が対応できるかどうかは、候補者の志望度を大きく左右します。
カジュアル面談の活用: いきなり「応募→選考」ではなく、カジュアル面談で相互理解を深めるプロセスを設けることで、応募のハードルを下げられます。特に潜在層へのアプローチでは効果的です。
打ち手5: 自社だけで回せないなら、仕組みで解決する
エンジニア採用のスカウト業務は、想像以上に工数がかかります。
1名を採用するために数百通のスカウトを送る必要があるケースは珍しくありません。1通ごとに候補者の経歴を読み込み、職種に合わせた文面を作成し、返信対応を行う——この工数を試算すると、月に100時間を超えることもあります。
さらに、エンジニア採用特有の難しさがあります。候補者のスキルセットを評価するには、技術に関する一定の理解が必要です。採用担当者がエンジニアリングに詳しくない場合、スクリーニングの精度が落ち、面接の設定にも支障が出ます。
こうした課題に対して、エンジニア採用に特化した採用代行(RPO)を活用するという選択肢があります。スカウトの実行、候補者対応、面接調整といったオペレーション業務を専門チームに委託し、社内のリソースは戦略設計やクロージングに集中する——という役割分担です。
RPO(採用代行)の基本や費用相場、導入パターンについては、RPO(採用代行)完全ガイドで詳しく解説しています。
まとめ
エンジニア採用の難しさは、スカウト文面や求人媒体の問題ではありません。年間500人前後の転職市場を、数千社が奪い合っているという構造的な問題です。
その構造を理解した上で、今この瞬間にエンジニアが「企業に何を求めているか」を把握し、自社の開発環境と文化を正しく言語化して届ける。市場が小さいからこそ、一つひとつのアプローチの質が結果を左右します。
まずは自社の求人票を見直すところから始めてみてはいかがでしょうか。
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著者について
宮前 貴史(株式会社プロリク )
大学卒業後、個人事業主として約5年半にわたり、BtoC・BtoB領域で営業から企画・運営までを一気通貫で経験。その後、ベンチャー企業にて採用担当として制度設計に従事し、さらにRPOサービスの立ち上げ責任者として、スカウト業務の仕組み化から実践までを牽引。プロリク参画後は、その豊富な実務経験を活かし、ITエンジニアのスカウト業務を中心に複数クライアントの採用成功を支援している
よくある質問
Q: エンジニア採用にはどのくらいの期間がかかりますか?
A: 職種や要件によりますが、一般的には3〜6ヶ月が目安です。特に経験者採用では、候補者の転職活動ペースに左右されるため、短期間での採用は難易度が上がります。「来月までに1名」ではなく、「3ヶ月かけて良い人を見つける」という時間軸で計画することを推奨します。
Q: 未経験エンジニアの採用は選択肢になりますか?
A: なりえます。ただし、「未経験者を採用して育てる」には教育体制と時間が必要です。即戦力が必要な場合は経験者採用が中心になりますが、中長期的な視点で育成コストを投資と捉えられる企業にとっては、未経験者の採用はポテンシャル層へのアプローチを広げる有効な手段です。
Q: SIer出身者を自社開発チームに迎えるときの注意点は?
A: 最も重要なのはオンボーディングの設計です。SIerと自社開発では、開発プロセス(ウォーターフォール vs アジャイル)、意思決定のスピード、ドキュメンテーション文化などに違いがあります。「入社すればすぐ活躍できる」と期待するのではなく、最初の3ヶ月間のキャッチアップ期間を計画に組み込んでください。メンター制度の導入も効果的です。
Q: エンジニア向けの求人票で必ず書くべき項目は?
A: 使用技術(言語・フレームワーク・インフラ)、開発チームの規模と構成、開発プロセス(スクラム等)、リモートワークの可否、技術選定への関与度合い、学習支援の有無は必須です。加えて本記事で触れたように、生成AIの活用方針やキャリアパスの具体像を記載することで、他社の求人票との差別化が図れます。