【インフラエンジニア100名緊急調査】 8割超が「Linux/OSの深い理解はAI時代も市場価値を高める」と回答しかし同じく8割が「基盤技術に触れる機会が減った」と実感

〜クラウド時代の「知っているけど触れない」ジレンマ、7割が業務支障を経験〜

LPI-Japan

2026年3月12日 11時00分

オープンテクノロジー技術者認定機関としてLinux技術者認定「LinuC（リナック）（https://linuc.org/ ）」などを提供する特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（以下：LPI-Japan、東京都千代田区、理事長鈴木敦夫）は、インフラエンジニア（サーバー構築・運用、ネットワーク管理、クラウド環境構築・運用などに携わる技術者）109名を対象に、AI時代におけるインフラエンジニアのスキル重要度に関する実態調査を実施しましたので、お知らせいたします。

01｜インフラエンジニアの約8割が、生成AI普及により業務内容や求められるスキルの変化を実感
02｜約7割がOS/基盤技術の理解不足で「業務に支障が出た経験あり」と回答、「パフォーマンス問題の根本原因把握」（60.5%）が最多の課題
03｜「Linux/OSの深い理解がAI時代も市場価値を高める」は85.3%も、クラウド普及で「基盤技術に触れる機会が減少」が76.2%という矛盾が顕在化

本調査のダウンロードはこちら：https://linuc.org/forms/survey_report_202603/

■調査概要

調査名称：AI時代におけるインフラエンジニアのスキル重要度に関する実態調査
調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
調査期間：2026年1月8日〜同年1月8日
有効回答：インフラエンジニア（サーバー構築・運用、ネットワーク管理、クラウド環境構築・運用などに携わる技術者）109名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

≪利用条件≫

1　情報の出典元として「特定非営利活動法人LPI-JAPAN」の名前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、下記リンクを設置してください。

URL：https://linuc.org/

■インフラエンジニアの約8割が、生成AI普及による業務やスキルの変化を実感

「Q1. あなたは、生成AI（ChatGPT等）の普及により、インフラエンジニアとしての業務内容や求められるスキルに変化があったと感じますか。」（n=109）と質問したところ、「非常に感じる」が35.8%、「やや感じる」が42.2%という回答となりました。

・非常に感じる：35.8%

・やや感じる：42.2%

・あまり感じない：15.6%

・全く感じない：4.6%

・わからない/答えられない：1.8%

■生成AI時代にインフラエンジニアが重視するのは「ネットワークの基礎知識」54.1%、「セキュリティ対策」49.5%が上位に

「Q2. あなたが、生成AIやクラウドサービスの普及後、インフラエンジニアとして重要度が増したと感じる技術領域を教えてください。（複数回答）」（n=109）と質問したところ、「ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）」が54.1%、「セキュリティ対策・脆弱性管理」が49.5%、「コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）」が35.8%という回答となりました。

・ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）：54.1%

・セキュリティ対策・脆弱性管理：49.5%

・コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）：35.8%

・障害対応・トラブルシューティング能力：30.3%

・生成AIを活用した業務効率化スキル：29.4%

・Linux/OSの深い理解（カーネル、プロセス管理、システム管理など）：27.5%

・Infrastructure as Code（Terraform、Ansibleなど）：26.6%

・システムアーキテクチャ設計：23.9%

・パフォーマンスチューニング：16.5%

・その他：0.0%

・特に重要度が増したと感じる技術領域はない：9.2%

・わからない/答えられない：2.8%

■約8割のインフラエンジニアが「クラウド普及でOS/基盤技術に触れる機会が減った」と実感

「Q3. あなたは、クラウドサービス（AWS、Azure、GCPなど）やマネージドサービスの利用により、OS/基盤技術に直接触れる機会が減ったと感じますか。」（n=109）と質問したところ、「非常に感じる」が31.2%、「やや感じる」が45.0%という回答となりました。

・非常に感じる：31.2%

・やや感じる：45.0%

・あまり感じない：17.4%

・全く感じない：3.7%

・わからない/答えられない：2.8%

■69.7%のインフラエンジニアが、OS/基盤技術の理解不足により「業務に支障が出た経験あり」と回答

「Q4. あなたは、OS/基盤技術の理解が不足していたことで、業務に支障が出た経験がありますか。」（n=109）と質問したところ、「ある」が69.7%、「ない」が27.5%という回答となりました。

・ある：69.7%

・ない：27.5%

・わからない/答えられない：2.8%

■OS/基盤技術の理解不足による具体的な支障、「パフォーマンス問題の根本原因を把握できなかった」が60.5%でトップ

「Q5. Q4で「ある」と回答した方にお聞きします。OS/基盤技術の理解不足により業務に支障が出た具体的な場面を教えてください。（複数回答）」（n=76）と質問したところ、「パフォーマンス問題の根本原因を把握できなかった」が60.5%、「セキュリティインシデント対応で適切な判断ができなかった」が44.7%、「クラウドサービスの障害時に代替対応ができなかった」が44.7%という回答となりました。

・パフォーマンス問題の根本原因を把握できなかった：60.5%

・セキュリティインシデント対応で適切な判断ができなかった：44.7%

・クラウドサービスの障害時に代替対応ができなかった：44.7%

・サーバー障害の原因特定に時間がかかった：42.1%

・ログ解析やデバッグ作業が進まなかった：36.8%

・設計レビューで適切な指摘・判断ができなかった：32.9%

・後輩や部下への技術指導ができなかった：26.3%

・ベンダーやサポートとの技術的な会話についていけなかった：15.8%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■AI時代にインフラエンジニアが市場価値を高めるために重要な技術、「セキュリティ対策」が52.3%で最多

「Q6. あなたが、AI時代においてインフラエンジニアとして市場価値を高めるために最も重要だと思う技術領域を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=109）と質問したところ、「セキュリティ対策・脆弱性管理」が52.3%、「ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）」が45.0%、「Linux/OSの深い理解（カーネル、プロセス管理、システム管理など）」が29.4%という回答となりました。

・セキュリティ対策・脆弱性管理：52.3%

・ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）：45.0%

・Linux/OSの深い理解（カーネル、プロセス管理、システム管理など）：29.4%

・障害対応・トラブルシューティング能力：28.4%

・コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）：19.3%

・生成AIを活用した業務効率化スキル：16.5%

・Infrastructure as Code（Terraform、Ansibleなど）：14.7%

・システムアーキテクチャ設計：12.8%

・パフォーマンスチューニング：11.0%

・その他：0.9%

・わからない/答えられない：4.6%

■インフラエンジニアの85.3%が「Linux/OSの深い理解はAI時代も市場価値を高める」と回答

「Q7. あなたは、Linux/OSの深い理解は、AI時代においてもインフラエンジニアの市場価値を高めると思いますか。」（n=109）と質問したところ、「非常にそう思う」が33.9%、「ややそう思う」が51.4%という回答となりました。

・非常にそう思う：33.9%

・ややそう思う：51.4%

・あまりそう思わない：9.2%

・全くそう思わない：1.8%

・わからない/答えられない：3.7%

■Linux理解がAI時代も価値を持つ理由、「障害対応・トラブルシューティングに不可欠」が57.0%で最多

「Q8. Q7で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。Linux/OSの深い理解がAI時代においても市場価値を高めると思う理由を教えてください。（複数回答）」（n=93）と質問したところ、「障害対応やトラブルシューティングに不可欠だから」が57.0%、「表層的な操作だけではシステム全体を理解できないから」が51.6%、「セキュリティ対策には低レイヤーの知識が必要だから」が48.4%という回答となりました。

・障害対応やトラブルシューティングに不可欠だから：57.0%

・表層的な操作だけではシステム全体を理解できないから：51.6%

・セキュリティ対策には低レイヤーの知識が必要だから：48.4%

・アーキテクチャ設計には基盤の理解が前提となるから：38.7%

・AIやクラウドの基盤はLinuxで動いているから：37.6%

・生成AIを使いこなすにも基礎知識が必要だから：36.6%

・他のエンジニアとの差別化につながるから：23.7%

・長期的なキャリア形成に有利だから：15.1%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：1.1%

■インフラエンジニアが今後学びたい技術領域、「セキュリティ対策・脆弱性管理」が50.5%でトップ

「Q9. あなたが、今後1～2年以内に重点的に学習したいと考えている技術領域を教えてください。（複数回答）」（n=109）と質問したところ、「セキュリティ対策・脆弱性管理」が50.5%、「ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）」が40.4%、「コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）」が33.9%という回答となりました。

・セキュリティ対策・脆弱性管理：50.5%

・ネットワークの基礎知識（TCP/IP、DNS、ルーティングなど）：40.4%

・コンテナ技術（Docker、Kubernetesなど）：33.9%

・Linux/OSの深い理解（カーネル、プロセス管理、システム管理など）：28.4%

・障害対応・トラブルシューティング能力：28.4%

・システムアーキテクチャ設計：26.6%

・生成AIを活用した業務効率化スキル：23.9%

・Infrastructure as Code（Terraform、Ansibleなど）：22.0%

・パフォーマンスチューニング：16.5%

・その他：0.0%

・特に学習したい技術領域はない：7.3%

・わからない/答えられない：3.7%

■AI時代のインフラエンジニアに必要なスキルとして、「AIを使いこなすスキル」「仕組みを理解すること」が重要などの声も

「Q10. Q9で「わからない/答えられない」「特に学習したい技術領域はない」以外を回答した方にお聞きします。Q9で回答した以外に、今後学習したい技術領域や、AI時代のインフラエンジニアに必要だと思うスキルがあれば、自由に教えてください。」（n=97）と質問したところ、主な回答として、48件の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

・学習内容についてはもうちょっと様子見。トラブルシューティングでもとりあえずAIのチカラを借りて解決させることができている。

・AIをどのように取り込み効率化していくかというスキル。

・使う技術より仕組みを理解すること。

・Aiを使いこなすスキルや社員のコミュニケーション能力はとても重要だと思いました。

・セキュリティの専門知識。

■まとめ

本調査では、インフラエンジニア109名を対象に、AI時代におけるスキル重要度の実態を調査しました。

調査の結果、AI時代のインフラエンジニアにとって特に重要度が増している技術領域は「セキュリティ対策」（52.3%）と「障害対応・トラブルシューティング」（28.4%）であることが明らかになりました。そして、これらのスキルを支える土台となるのがOS/基盤技術の理解です。実際、Linux/OSの理解が市場価値を高める理由として、「障害対応やトラブルシューティングに不可欠」（57.0%）、「セキュリティ対策には低レイヤーの知識が必要」（48.4%）が上位に挙げられています。

一方で、「重要だと分かっているのに学べない」というジレンマも浮き彫りになりました。85.3%のエンジニアが「Linux/OSの深い理解はAI時代も市場価値を高める」と考えている一方、76.2%が「クラウド普及で基盤技術に触れる機会が減った」と感じています。そして実際に、約7割が基盤技術の理解不足で業務に支障が出た経験を持ち、「パフォーマンス問題の根本原因を把握できなかった」（60.5%）など、現場の品質に影響が出ています。

クラウドやマネージドサービスが当たり前になった今、業務の中で自然と基盤技術に触れる機会は減少しています。このギャップを埋めるには、組織も個人も、意識的に学習機会をつくることが重要です。具体的には、Linux技術者認定などの資格取得を通じた体系的な学習、仮想環境やコンテナを活用した自己学習環境の構築、あるいは社内でのハンズオン研修の実施など、実際に手を動かして基盤技術に触れる場を設けることが、AI時代を生き抜くインフラエンジニアの競争力につながると考えられます。

本調査のダウンロードはこちら：https://linuc.org/forms/survey_report_202603/

■技術力ならLinux｜実践スキルをステップを踏んで習得できる技術者認定

「LinuC（リナック）」は、IT技術者を成長に導くLinux技術者認定のデファクトスタンダードです。実務に即した知識とスキルを段階的に習得できるよう、4つのレベルで体系的に試験が構成されています。

「LinuC」は、200を超える企業・教育機関とのパートナーシップ、そして技術者コミュニティに所属する1,500名以上のエンジニアによって支えられています。

これらの協働により、「LinuC」は常に最新の技術動向と現場のニーズを反映し、

IT人材の育成とオープンソース技術の発展に貢献しています。

LinuCの3つの特徴

01｜4つのレベルで段階的にステップアップできる

02｜実務に即したスキルと知識を体系的に学べる

03｜現場で求められる最新技術を反映

詳しくはこちら：https://linuc.org/

■LPI-Japan について

LPI-Japanは、日本での Linuxの普及とLinux技術者の育成のためにLinux技術者認定試験を実施する団体として2000年7月に設立され、現在はLinuxに加え、 OSSを中心とするデータベース技術、クラウド基盤技術、Web技術などのIT技術者が成長していくために重要な主要IT技術の認定試験を実施する特定非営利活動法人（NPO）です。

LPI-Japanは、オープンテクノロジーの分野でITプロフェッショナルの技術力の認定制度を中立公正な立場で公平かつ厳正に運営することを通じて、ITプロフェッショナルの成長と活躍、さらにはオープンテクノロジーに関連するビジネスの促進に寄与する活動を展開しています。