IT業界での適職ガイド 2025

IT業界における職種を探求します。
いまは「AI前提のIT」。開発・運用・データ・セキュリティ・プロダクトの各職種がAIとクラウドを前提に再定義され、人材の“向き不向き”も変わりつつあります。本記事は、2025年の最新動向を踏まえつつ、あなたの適職を見つけるための地図とコンパスを提供します。

3つの要点（TL;DR）

• AI×クラウドの素養は多くの職種で“リテラシー”として必須に。求人票にもAI活用スキルを示す企業が増えています。
• 急伸領域はAIエンジニア／AIコンサル、プラットフォームエンジニア、セキュリティ、クラウド最適化（FinOps）など。
• 言語・ツール選びは“流行”より“目的”。とはいえPythonやJavaScriptなどの基礎は依然強く、AI・自動化との親和性も高いです。

IT職種マップ（2025年版）

つくる（Build）

• ソフトウェアエンジニア / フロントエンド / モバイル / ゲーム
• AIアプリケーションエンジニア（LLM活用・エージェント実装・評価運用）
• データエンジニア / MLOps / LLMOps（パイプライン・Feature/Prompt管理）

ささえる（Run）

• プラットフォームエンジニア / SRE（開発体験・IDP・自動化）
• クラウドエンジニア / インフラ（Kubernetes / IaC / ネットワーク）
• FinOps（コスト最適化・効率改善・ガバナンス）

まもる（Protect）

• セキュリティエンジニア / クラウドセキュリティ / セキュリティアナリスト
• プライバシー / AIガバナンス / セキュリティアーキテクト

とどける（Deliver）

• プロダクトマネージャー（GenAI機能の企画・価値検証）
• データアナリスト / BI / データプロダクトマネージャー
• DevRel / テクニカルライター / ソリューションアーキテクト

参考：日本の**共通キャリア／スキルフレームワーク（CCSF）**は、職種とスキルの棚卸しに有用です。

2025年「伸びる」領域と根拠

1. AIエンジニア／AIコンサル
   LinkedInの「Jobs on the Rise 2025」分析で、AI関連職が最上位。実務現場でもAI活用前提の職務設計が進展。

2. プラットフォームエンジニアリング（IDP）
   DORA 2024は、開発者体験を高める内製プラットフォームの効果と課題を整理。大規模組織を中心に浸透が進む。

3. クラウド＆Kubernetes基盤
   CNCF 2024調査ではKubernetes採用が企業で広範に普及。運用最適化やデータ管理の課題とともに専門職の需要が継続。

4. FinOps（クラウドコスト最適化）
   2024年は「無駄削減」や予約・コミットの管理が最優先テーマに。生成AI導入に伴うコスト管理の重要性も上昇。

5. セキュリティ／AIセキュリティ
   生成AI・自動化の普及で攻撃面が拡大、対策人材の需給ギャップが継続。

技術基盤の最新トレンド（短観）

• 言語人気の地殻変動：GitHub OctoverseではAI波によりPythonが存在感を強め、AI関連プロジェクトが急増。Stack OverflowでもJS/Pythonは依然主流。
• 開発のAI化：生成AIは“置き換え”ではなく生産性向上が中心。経営・現場の双方でAI活用が前提化。

自己診断：興味×強みのクイックマップ

• 抽象→具体が得意／仕組み化が好き：プラットフォームエンジニア、SRE、アーキテクト、MLOps/LLMOps
• ユーザー理解と価値検証が好き：プロダクトマネージャー、AIアプリケーションエンジニア、データアナリスト
• 守りと規律が得意：セキュリティ、クラウドセキュリティ、AIガバナンス、リスク管理
• 実装で価値を最短に出したい：フロントエンド／バックエンド、モバイル、ソリューションアーキテクト

代表職種のリアル（仕事像・向き・入口スキル・最初の90日）

AIアプリケーションエンジニア（LLM活用）

• 仕事像：既存業務やUIにLLM/エージェントを組み込み、品質（幻覚、セキュリティ、コスト）を運用で担保。
• 向き：実験→評価→改善の短サイクルが得意／ユーザー価値志向。
• 入口スキル：Python or JS/TS、API設計、プロンプト・評価（RAG、ガードレール、観測）。
• 最初の90日：
  • 0–30日：小さな社内業務を自動化（例：FAQ応答・レポート生成）。
  • 31–60日：コスト・品質メトリクス（回答率、検証工数、推論費用）を可視化。
  • 61–90日：評価基盤とA/Bを整備、PoC→運用に昇格。

プラットフォームエンジニア（IDP）

• 仕事像：開発者が「自分で安全に素早く」デプロイできる足場を作る（テンプレ、CI/CD、権限、自動化）。
• 向き：開発者体験（DX）にこだわり、業務全体をデザインできる。
• 入口スキル：Kubernetes/IaC、CI/CD、観測、ポリシー、SLO。
• 最初の90日：バックログ整理→パスの標準化→セルフサービス化（テンプレート＆ガードレール）。

セキュリティエンジニア（クラウド/AI）

• 仕事像：クラウド権限、シークレット、データ流通、AIガバナンスを横断で管理。
• 向き：ルール設計と現実解のバランス感覚。
• 入口スキル：CSPM/CWPP、脆弱性診断、ログ分析、AIモデルのリスク評価。
• 最初の90日：重要資産の可視化→最小権限・鍵管理→ランブック化。

データエンジニア / MLOps・LLMOps

• 仕事像：データ収集→前処理→Feature/Prompt管理→デプロイ→監視のライフサイクルを整備。
• 向き：地道な品質改善と自動化が好き。
• 入口スキル：SQL、Python、パイプライン、評価・モニタリング、データ契約。
• 最初の90日：スキーマ・品質ルール→再現性（パイプライン）→本番監視。

FinOps（クラウドコスト最適化）

• 仕事像：コスト可視化、無駄削減、コミット管理、単価×効率の最適点を設計。
• 向き：数字に強く、交渉・合意形成が得意。
• 入口スキル：クラウド料金体系、タグ/アカウンティング、ダッシュボード、予約/セービングプラン。
• 最初の90日：タグ整備→高コストワークロードの是正→予算予測。

スキルの土台：何から始める？

• プログラミング：Python or JavaScript/TypeScriptのどちらか＋基本的なテスト・自動化。
• クラウド基礎：Linux・ネットワーク・HTTP・Git・CI/CD・IaC（Terraformなど）。
• AIリテラシー：生成AIツールの活用、プロンプト設計、出力検証の型化（ファクトチェック、評価指標）。求人側もAI活用をスキルとして重視。
• コミュニケーション：要件定義、ユーザーストーリー、ドキュメンテーション。

30-60-90日キャリア計画（転職/社内異動）

• 0–30日：市場リサーチ→狙う職種を1–2つに絞る（職務記述書から“Must/Good to have”を抽出）。
• 31–60日：実務の縮図を作る（小さなAI/クラウド案件・K8s環境・コスト改善・SLO導入など）。計測とふりかえりをセットに。
• 61–90日：成果物を公開可能なポートフォリオに整理（アーキ図、指標、意思決定理由）。面談では“Before/After”で語る。

ポートフォリオ課題アイデア（職種別）

• AIアプリ：RAG＋評価ダッシュボード（回答率・幻覚率・推論コスト）
• プラットフォーム：テンプレから本番までの“ゴールデンパス”をコード化（IaC＋CI/CD＋ポリシー）
• セキュリティ：最小権限設計＋誤設定検出の自動化（ツール比較も）
• データ/LLMOps：データ契約→Feature/Prompt管理→モデル監視までの一貫パイプライン
• FinOps：タグポリシー→可視化→予約管理→節約効果の定量化

学びの進め方（最短距離）

1. 求人票ドリブン：応募したい職種の10件をスクレイピングする気持ちで分析→共通キーワードを学習計画へ。
2. 実務の写経：業界の事例（DORA/CNCF/Octoverse）から“使われている技術”を真似して動かす。
3. 継続の仕組み化：毎週のふりかえり（何を作ったか→指標→次の改善）。

まとめ

• 適職は“役割×環境×伸びしろ”の交点にあります。AIとクラウドの時代、職種の境界は溶けつつも“価値を早く安全に届ける”という本質は不変。
• まずは小さく作って測る。その反復が、どの職種でも最大の差になります。

主要参考：Stack Overflow Developer Survey 2024、GitHub Octoverse 2024、DORA 2024、CNCF Annual Survey 2024、FinOps Foundation Insights、各種ニュース・調査（本文中に出典記載）。