【2026年版】生成AI時代のフリーランスエンジニア実態調査 〜AI活用/学習/今後のキャリア〜

この度、RelanceではITフリーランスエンジニア212名の方を対象に、生成AIに関するアンケート調査を実施いたしました。

「生成AIの台頭は自身のキャリアにとって脅威か、それとも機会か？」
「時給単価によって今後のキャリア戦略にどのような差が出ているのか？」
「AIを実務に導入したことで、実際にどのくらい作業時間が短縮されたのか？」
「学習時間を多く投資しているエンジニアが狙う『真の目的』とは？」 など

現在フリーランスとして活動されている方や、これから生成AIを武器にしていきたいエンジニアの方も気になる内容ではないでしょうか？

ぜひ、今回の調査結果と考察をご覧いただき、今後の活動に活かしていただければ幸いです。

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■調査概要
・調査期間：2026年4月10日(金)〜4月17日(金)
・調査対象者：20代〜50代のITフリーランスエンジニア
・調査人数：212人 ・調査手法：インターネット調査
・調査元：株式会社マーケティングアプリケーションズ (Surveroid)

■調査データの引用・転載に関して

本調査データを外部メディアなどに引用・転載される場合は下記の利用条件を守ってご利用ください。

≪利用条件≫
1.情報の出典元として、Relance（もしくはリランス）の名称を明記してください。
2.ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、本記事へのリンクを設置してください。
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調査サマリー

• エンジニアの約半数が生成AIを「脅威」と感じているものの、実際の案件獲得への影響は静観傾向
• 時給単価によってキャリア戦略に大きな「二極化」が発生。高単価層ほどAI実装や上流工程へのシフトに意欲的
• プロダクトコード生成では約6割が30%以上の時間短縮を実感。一方でデータ分析などでは「逆に時間が延びた」との声も
• 週6時間以上のヘビー学習層は、AIを「単価向上のための武器」と捉え、セキュリティやAI実装領域へ攻めの投資を行う

回答者属性

今回の調査は、「フロントエンドエンジニア」と「バックエンドエンジニア」が全体の約半数を占めております。 また、「ネットワークエンジニア」「データベースエンジニア」「インフラエンジニア」「セキュリティエンジニア」といった基盤・インフラ領域のエンジニアからも多くの回答が集まっており、幅広いレイヤーのエンジニアから回答を得ることができました。

フリーランスエンジニア歴に関しては、最も多い回答が「10年以上」、次いで「5〜10年」という結果になりました。長年フリーランスとして第一線で活躍してきたベテラン層が割合を多くを占めています。

生成AI時代のフリーランスエンジニア実態調査

Q.生成AIの台頭は、あなた自身のキャリアにとって「脅威」だと思いますか？

「非常に脅威に感じている」「やや脅威に感じている」を合わせると、約半数のエンジニアが自身のキャリアにおいて何らかの危機感を抱いていることがわかりました。技術の進化スピードが凄まじいからこそ、これまでのスキルが代替されるのではないかという不安が広がっているようです。

Q.生成AIの普及により、案件の獲得しやすさに変化はありますか？

案件の獲得のしやすさに関しては、「以前と変わらない」という回答が半数近くを占めました。変化があった層をみても、「獲得しやすくなった」と「獲得しにくくなった」が同数に分かれています。 先の設問でキャリアに対して「脅威」を感じている人が約半数にのぼった一方で、実際に案件獲得の現場で苦戦を強いられている層は2割以下に留まっています。
この結果から、AIによる直接的な実害というよりも、未知の技術変革に対する「漠然とした心理的不安」が先行している実態が浮き彫りになったと言えるのではないでしょうか。

Q.生成AIの台頭をきっかけに、今後のキャリアについてどのように考え、動いていますか？

「何かしらの影響はあると考えているが現状を維持している」が最多となり、次いで「AIの実装・開発案件に積極的に参画している/しようと考えている」「特にキャリアへの影響はないと考えている」が続きました。
現状を維持している層が約半数を占める一方で、AI関連案件への参画やスキルアップに向けて動いているアクティブな層も同じく約半数存在しており、キャリア形成に対する「二極化」の過渡期にあることが伺えます。

【時給単価別】今後のキャリアについてどのように考え、動いていますか？

時給単価別にクロス集計を行うと、高単価層と中低単価層の間で圧倒的な意識の差が判明しました。 時給6,000円以上の高単価層では、半数以上が「AI実装・開発案件への積極参画」や「上流工程・ビジネス設計へのシフト」といった攻めの動きを見せています。自らAIを作る側へ回るか、あるいはAIに代替されにくい領域へ進出することで、自身の市場価値をさらに高めようとする姿勢が顕著です。
一方、時給6,000円未満の層では「現状維持」が半数を占めており、現在の単価（＝市場価値）によって、AIに対する危機感と行動力に大きな違いが出ていると考えられます。

Q.正社員に戻りたいと考えたことがある方は、それがどんなタイミングだったか教えてください。（最大2つ）

「正社員に戻るつもりは今のところない」が最も多く、独立して働き続ける強い意志を持つエンジニアが多いことがわかります。 一方で、戻りたいと感じたタイミングとしては、「生成AIの台頭で今後の先行きが漠然と不安」「新しい技術を身に着けたいと思ったとき」「案件が決まらず苦戦した時」などが挙がりました。
AI時代の不透明さに加え、フリーランスでは手の届きにくい「技術成長の限界」や「プロダクト深部へのコミット」が、正社員回帰を考えるきっかけになっているようです。

Ｑ.主にどの業務でAI活用していますか？

「ドキュメントの作成・要点整理」と「コード生成」がツートップとなり、日常的な実務へのAI浸透が進んでいることがわかります。ドキュメンテーションやコーディングといった、定型化しやすい作業で特に重宝されているようです。

Q.AIツールを導入・活用したことで、同じ品質の成果物を出すまでの作業時間はどのくらい変化しましたか？

業務別の時間変化を掘り下げると、領域に応じた明暗がはっきりと見えてきました。 「コード生成」では、約6割のエンジニアが30％以上の時間短縮を達成したと回答しており、開発効率化が完全に定着しているようです。また、「アーキテクチャ・設計案の検討」では、利用者の約3割が作業時間を半分以下にできたと回答し、これからの活用が期待される領域であることが読み取れます。
しかし、「データ分析・クエリ作成補助」に注目すると、約21％が「逆に時間が延びた（むしろ時間がかかる）」と回答しています。複雑な構造に起因する修正工数の増大などが原因とみられ、AIの得意・不得意に応じた使い分けが不可欠であると言えそうです。

Q.AIツールが生成したコードを、どの程度「そのまま」採用していますか？

「70％程度（ロジックの確認は必ず行う）」が最多となり、何らかの形で確認・調整を入れて利用している層が大半を占めました。 一方で、「ほぼ100％そのまま採用する」層はわずか4.7％に留まっています。
この結果から、多くのエンジニアがAIの出力を鵜呑みにせず、「最終的な品質責任は人間が負う」という姿勢を徹底しているようです。

Q.今後身に着けるべき領域はなんだと思いますか？（最大2つ）

全体では、「AIの実装・データ活用」と「現在の専門領域の深化」が同率で首位となりました。次いで「高度なセキュリティ・信頼性」が続いており、既存スキルのアップデートとAI技術の習得の間で、エンジニアの意識が分かれています。

【時給単価別】今後のキャリアについてどのように考え、動いていますか？

高単価層（6,000円以上）に関しては、AIエージェントやLLMといった次世代のコア技術を自ら実装するスキルや、それに伴って需要が増えるセキュリティガバナンスといった「より技術的難易度の高い固有領域」に目を向けているようです。また、～中単価層に関しては、いきなりAI開発そのものへシフトするのではなく、既存の武器にAIツールを掛け合わせることで、手堅く生産性や専門性を高めようとする傾向が見られます。

さいごに

今回の調査では、生成AI時代におけるフリーランスエンジニアのリアルな意識や行動の実態を見てきました。 AIツールの導入は「コード生成」や「設計案の検討」において大きな生産性向上をもたらしている一方で、複雑な「データ分析」などでは逆に工数が増えるといった逆転現象も起きており、領域に応じた正しい使い分けが求められています。

変化の激しいAI時代だからこそ、特定の組織に依存せず、主体的にスキルをアップデートし続けられるフリーランスこそが、正社員以上の安定と自由を両立させていく鍵になるのではないでしょうか。今回の調査結果を、今後のキャリア戦略やスキルアップの参考にしていただければ幸いです。

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