7割のエンジニアが「AIを学びたい」と回答──一方で4人に1人が挫折を経験

― 学習意欲と参入障壁のギャップが明らかに ―

MARKEDELIC株式会社は、エンジニア／プログラマー500名を対象に、スキル習得に関する意向調査としてインターネットアンケートを実施しました。

【エンジニア/プログラマー】AI時代の学習トレンド・プログラミング言語とスキル意向調査

【調査の背景とサマリー】

生成AIの進展やセキュリティ分野の高度化、Web3など新興技術の台頭を背景に、エンジニアに求められるスキルは刻々と変化しています。こうした技術トレンドの移り変わりのなかで、エンジニアはどの分野に挑戦し、どのような課題に直面しているのでしょうか。

本調査の結果、73％のエンジニアが「AI・機械学習分野を学びたい」と興味を示す一方で、24％が「AI分野の学習で挫折を経験したことがある」と回答。AIは最も関心の高い成長分野である一方で、実際の学習過程においては一定の障壁が存在している実態が明らかになりました。

AI・機械学習分野への関心が突出

「新しく習得したい、または興味がある技術分野」を問う設問では、AI関連分野が最多回答となり、全体の73％が学習意欲を示しました。

AI・機械学習（データサイエンス、AI開発、機械学習モデルの構築など）	73%
クラウド（AWS、Azure、GCPなどのインフラ構築・運用）	37%
Web開発（フロントエンド、バックエンドなど）	28%
モバイルアプリ開発（iOS、Androidなど）	27%
セキュリティ（サイバーセキュリティ、脆弱性診断など）	19%
データエンジニアリング（データベース設計、ビッグデータ処理など）	15%
DevOps（CI/CD、コンテナ技術など）	6%
組み込み・IoT（組み込みシステム開発、IoTデバイス連携など）	6%
ブロックチェーン（スマートコントラクト、分散型アプリケーション開発など）	6%

生成AIの普及や企業のAI投資拡大を背景に、機械学習分野は将来性の高いトレンド領域として広く認識されています。多くのエンジニアにおいても、キャリア形成における重要分野としてAIが位置づけられていることが確認されました。

4人に1人が挫折を経験 

その一方で、「学んでみたものの挫折した技術分野」を問う設問においても、AI・機械学習はトップになっており、それは約4人に1人の水準に達しています。

AI・機械学習（データサイエンス、AI開発、機械学習モデルの構築など）	24%
クラウド（AWS、Azure、GCPなどのインフラ構築・運用）	14%
Web開発（フロントエンド、バックエンドなど）	9%
モバイルアプリ開発（iOS、Androidなど）	12%
セキュリティ（サイバーセキュリティ、脆弱性診断など）	10%
データエンジニアリング（データベース設計、ビッグデータ処理など）	6%
DevOps（CI/CD、コンテナ技術など）	3%
組み込み・IoT（組み込みシステム開発、IoTデバイス連携など）	7%
ブロックチェーン（スマートコントラクト、分散型アプリケーション開発など）	10%

なお、挫折に至った理由には次のような声が上がっています。

• 数学・統計など前提知識の難易度

• 情報量の多さ

•  業務との関連が薄い時期の継続学習の難しさ

 AIは次の本命技術として広く認識されつつも、参入障壁の高さも明らかになっていることが示されました。ブロックチェーンなどWeb3分野もその代表格であり、「習得したい」を「挫折した」の割合が上回る逆転現象も起きています。

学習動機としての「興味」は相対的に低位

学習の前提となる、エンジニアの「技術習得の目的」については、年収アップや市場価値の維持、転職・キャリアチェンジの備えといった、実利的な動機が上位に挙がりました。

MARKEDELIC株式会社による調査

一方、興味関心や趣味としての学習動機の優先度は相対的に低めとなっています。学習意欲そのものがキャリア設計と密接であることから、学習が「義務」「プレッシャー」に感じられてしまう。そんな心理的な負担も、エンジニアの技術習得基準の背景に潜んでいることがうかがえます。

週7時間が現実的な学習レンジ

 日常的な学習時間については、「週1〜3時間」が最多回答となり、「学んでいない」の回答も含めると、6割以上のエンジニアの週あたり学習時間は3時間以下に甘んじます。多くのエンジニアが業務と並行しながら学習に取り組んでいる一方で、十分な時間を確保することが難しい現実も見えてきました。

MARKEDELIC株式会社による調査

8時間以上コンスタントに確保できている層はごく少数派です。学習の必要性は認識されているものの、時間的制約は大きな障壁となっていると考えられます。

学習意欲と参入障壁の構造が示すもの

本調査結果は、AI分野がエンジニアにとって最も関心の高い学習領域である一方で、少なくない参入障壁や時間的制約が存在していることを示しています。

その技術的な難易度が「時間」と「継続」の負債として跳ね返ってくる構造が、学習意欲の高さと実行可能性との間にギャップを生じさせており、その差分をどのように埋めるかが今後の課題となると考えられます。

なお、本調査は「特定職種における意識傾向を可視化する」ことを目的としており、特定の働き方や職種を優劣づけるものではありません。MARKEDELIC株式会社は、今後も職種特性に応じたリアルなキャリア観を可視化する意識調査を継続し、社会的な議論や制度設計の素材として、客観的なデータを提供してまいります。

（MARKEDELIC株式会社　マーケティング事業部　久我 航真）

調査概要

• 調査名：エンジニア/プログラマー対象・AI時代の学習トレンド/スキル意向調査

• 実施主体：MARKEDELIC株式会社

• 実施時期：2025年11月

• 調査対象：エンジニア・プログラマー（全国の男女・雇用形態不問）

• 調査方法：インターネットアンケート

• 有効回答数：500

※回答者の年齢分布は20代（46%）、30代（37%）の現役エンジニアが中心で、実務経験を積んだ層が多数を占めています

会社概要

• 会社名：MARKEDELIC株式会社

• 所在地：茨城県龍ケ崎市

• 事業内容：デジタルマーケティング支援、SEO・コンテンツ制作、調査・PR支援

• URL：https://markedelic.co.jp/

• 広報担当：マーケティング事業部　久我 航真