AX（AIトランスフォーメーション）とは？今後のエンジニアの役割を解説

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、企業の業務改革は従来のDXから、新たなフェーズであるAX（AIトランスフォーメーション）へと急速に移行しています。

本記事では、この大きな変化の中で30代を中心としたフリーランスエンジニアがどのように適応し、新たなキャリアと市場価値を築いていくとよいかについて解説します。

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AX（AIトランスフォーメーション）の定義とは？

AX（AIトランスフォーメーション）とは、生成AIの活用によって、これまで人間だけが可能だと考えられていた思考や判断業務などを自動化し、高度化することで、ビジネスのあり方そのものを変革することです。

例えば、これまでは人間が数日かけて行っていた市場調査データの分析や、それを元にした企画書の骨子作成を、適切なプロンプトエンジニアリングとモデル活用によって、AIが瞬時に実行することが期待されています。

つまり、AXは単なる作業の代替ではなく、知能の拡張をビジネスにもたらす変革と言えるでしょう。

このように、DXでは成し遂げられなかった非定型業務の自動化を実現し、企業の競争力を根底から高める取り組みこそが、AXの本質です。

AXがなぜ注目されているのか？日本企業がAI実装を急ぐ社会的背景

ここからはAXがなぜ注目されているのかに加えて、AIが求められる背景を詳しく解説します。

労働力の減少と生産性向上への期待

日本企業がAXを急ぐ最大の要因は、少子高齢化に伴う深刻な労働力不足と、それに伴う生産性向上への強いニーズがあるためでしょう。

物理的にはたらき手が減少する日本において、現状の労働人口だけで経済規模を維持することは困難であると予想されます。

そのため、日本銀行の調査などでも示唆されている通り、AI導入による一人当たりの生産性向上が、この構造的課題を解決する切り札として期待されています。

もはやAI活用は効率化の手段ではなく、企業の存続をかけた必須条件となりつつあります。

企業における生成AIの導入状況と内製化の動き

現在、多くの企業が生成AIの導入と開発の内製化を同時に加速させています。

各種調査によると、国内企業の半数以上が生成AIの導入、あるいは導入検討を進めている状況です。

注目される点としては、大企業の多くがソフトウェア開発の内製化に舵を切っていることが挙げられます。

外部ベンダーに依存せず、自社で迅速にAIを実装し、改善できる体制を整えることで、変化の激しい市場で競争優位性を確保しようという戦略的判断が働いています。

AXがもたらすビジネスモデルの変化

AXは、単なるコスト削減ツールではなく、ビジネスモデルそのものを進化させる原動力として注目されています。

従来では人間が担っていた顧客対応やコンサルティング業務の一部をAIが代替することで、企業はより高付加価値なサービスの開発や、全く新しい事業領域へリソースを集中させることが可能になるでしょう。

労働力不足や効率化への圧力を背景にしつつも、多くの企業はAXを通じて、コスト削減だけでなく、売上を伸ばす成長戦略を描こうとしているのです。

AX時代にフリーランスエンジニアに求められる新しい役割やスキル

AX時代において、エンジニアには単にコードを書く「実装力」だけでなく、AIを活用してビジネスをどう変えるかという「設計・推進役」へのシフトが求められるでしょう。

ここでは、フリーランスエンジニアが習得しておくとよい具体的なスキルセットを解説します。

単なる実装力から設計・推進役へのシフト

これからのエンジニアには、AIを前提としたシステム全体のグランドデザインを描く力が求められるでしょう。

AIの進化により、コーディング自体の工数は削減傾向にあります。 そのため、エンジニアの価値は「どう作るか」から「何を作るか」や「どう業務に落とし込むか」へ移行していきます。

クライアントの課題に対し、AIで解決できる領域を見極め、実装から運用定着までをリードする推進役としての立ち回りが、フリーランスとしての市場価値を左右することになるでしょう。

フリーランスエンジニアに求められる主なAIに関するスキルセット

ここではフリーランスエンジニアに求められるAIに関連するスキルセットを解説します。

プロンプト設計・エンジニアリング

生成AIから的確な回答や成果物を引き出すための、高度な指示設計スキルです。

単にチャットで質問するだけでなく、自然言語で複雑な処理意図を論理的に構成する能力や、ライブラリやフレームワークを活用してシステムに組み込む技術が必要となります。

AIの回答精度はプロンプトの質に依存するため、このスキルはAX開発における基礎的かつ重要な能力と言えるでしょう。

LLMとのAPI連携・開発

OpenAIのAPIなどを活用し、自社システムにLLMを統合するバックエンド開発スキルです。

PythonやNode.js等を用いてAPIを呼び出し、社内データを参照させるRAG（検索拡張生成）の構築や、業務特化型のチャットボットを開発します。

既存システムとLLMをスムーズに連携させ、実用的なアプリケーションとして昇華させるインテグレーション能力が強く求められています。

業務プロセス設計・再構築

現状の業務フローを分析し、AIの導入によって最適化された新しいプロセスを設計するスキルです。

エンジニアであっても、ビジネスサイドの視点を持ち、「どこをAI化すれば最大の効果が出るか」を見極める必要があります。

RPAツールやデータ分析の知見も組み合わせながら、AI導入後の業務フローを具体的に描くことで、クライアントにとって納得感のある提案が可能になるでしょう。

AI倫理・ガバナンスへの対応

AIの導入に伴うリスク管理、特にデータプライバシー保護やバイアス対策に関するスキルです。

生成AIが誤情報（ハルシネーション）を出力するリスクへの対策や、個人情報保護法に準拠したデータ取り扱いの仕組みづくりが必須です。

企業が安心してAIを導入できるよう、セキュリティと倫理の両面からガバナンスを効かせたシステム設計ができる人材は重宝されます。

内製化の推進や支援

クライアント企業内でAI開発チームを立ち上げ、自走できる組織作りを支援するスキルです。

フリーランスとして外部から参画しつつも、社内エンジニアへの技術継承や教育、AIプロジェクトのマネジメントを行う役割が増えています。

単に納品して終わりではなく、企業のAI開発力そのものを高めるパートナーとしての動きが、長期的な信頼関係につながっていくでしょう。

AI案件の広がりとフリーランスの市場価値

AI、機械学習案件の急増と高まる市場のニーズ

HiPro Tech経由でもAI・機械学習関連の案件数は近年急速に増加しており、AI人材の市場価値は高騰傾向にあります。

これは、生成AIの社会実装が一気に進み、企業のフェーズが「PoC（概念実証）」から、実際の業務に組み込む「実装・運用フェーズ」へと進化したためです。

HiPro Techでは、パーソルキャリアの業界網と独自のデータベースを活かし、単なる開発だけでなく、AX/DX領域の業務変革を伴うハイクラスなAI案件を数多く取り扱っています。

HiPro Techが支援するAI案件の急増

直近の約2年（※）でHiPro Techに掲載されたAI案件の案件数は446%まで成長しています。　

HiPro Tech調べ 実際のAIの案件例としては、医療業界での音声認識AIによる入力自動化や、社内ナレッジを活用した専用GPTボットの構築などがあります。

HiPro Techでは、こうした最先端の生成AIや業務AI化プロジェクトなどの案件を保有。

多様な案件の中からマッチする案件をご紹介します。

フリーランスのAIエンジニアの平均月額単価や具体的な案件例

HiPro Tecが実施したフリーランスエンジニアの月額の案件単の調査では、機械学習・AIエンジニアの平均月額単価は104.6万円に達しており、他の職種と比較しても非常に高い水準にあります。

多くの企業が成長戦略としてAIに投資している背景がうかがえます。

具体的な事例としては、医療業界での音声認識AIによる入力自動化や、社内ナレッジを活用した専用GPTボットの構築などがあります。

※出典：ITフリーランスエンジニアの平均月額単価ランキング～2024年の市場動向と2025年の展望～

AX時代はフリーランスにとってもキャリア拡大の好機となる

AXの到来は、フリーランスエンジニアにとって脅威ではなく、キャリアを大きく飛躍させる好機とも捉えることができます。

これまで培ったシステム開発の知見に、最新のAIスキルを掛け合わせることで、代替不可能な人材になれる可能性があるからです。

選ばれる立場になるためには、技術力に加え、変化への柔軟性が重要でしょう。

HiPro Techは、AI時代に即した案件のご紹介と、安心して活躍いただくためのサポートをしています。

AXに関するよくある質問

最後にAXに関するよくある質問について紹介します。

DXとAXの違いは何ですか？

DX（デジタルトランスフォーメーション）は、デジタル技術を用いて業務効率化や既存プロセスの変革を行うことを指します。

対して、AX（AIトランスフォーメーション）は、DXの基盤の上に「AI」を組み込み、従来は人間しか行えなかった判断や創造的業務までを自動化し、高度化させる、より進化した変革を指します。

AX化とは何ですか？

AX化とは、AI技術（特に生成AIや機械学習）をビジネスの中核に実装し、業務プロセスやサービス、企業文化そのものを変革していく一連のプロセスです。

単にツールを導入するだけでなく、AIを前提とした業務フローの再構築や、新たな価値創出の仕組みを作り上げることを意味します。

AIができない仕事は何ですか？

現在のAIは論理的処理に長けていますが、「人の感情に寄り添う共感」「倫理的な最終責任の判断」「前例のない全く新しい概念の0から1の創造」などは苦手としています。

そのため、エンジニアにはAIを活用しつつも、最終的な品質管理や、人間にしかできない対人コミュニケーション領域を補う役割が求められます。