SES案件の要件定義に「ChatGPT活用経験」や「LLMアプリ開発経験」という記載が入るようになったのは、いつ頃からでしょうか。気づけば2026年、SES市場のスキル要件と単価構造は、1年前と大きく変わっています。
AIスキルの有無が「単価差1.5倍」を生む時代
「AIができる人」と「AIを使わない人」の単価差が、案件市場で可視化されています。生成AIやLLMを活用した開発経験を持つエンジニアの月単価は、2024年と比較して平均1.3〜1.5倍に上昇しているという現場感が、複数の受注側企業から聞こえてきます。
一方で、従来型の「要員供給型」SES案件、特に単体テストや入力チェックのような定型作業は、AIツールに代替されつつあり、単価は横ばいか下落傾向です。
これは「AIに仕事を取られる」という話ではなく、「仕事の分解粒度が変わった」という構造変化です。
増えている案件、消えつつある案件
2026年現在、市場で需要が増している案件と減っている案件には、明確な傾向があります。
需要が増している案件
- プロンプトエンジニアリング・LLMアプリ開発
- RAGシステムの構築・チューニング
- AIエージェント実装（n8n、Dify等）
- EC向けレコメンドエンジンの改修・最適化
需要が減っている・横ばいの案件
- 単純なバッチ処理・スクリプト保守
- 手動データ集計・入力チェック業務
- 既存システムの単純テスト工程
EC領域でも同様の変化が起きています。チャットボット構築や在庫最適化案件は増加している一方、旧来型の運用保守案件は発注量が絞られています。
中小企業がSES調達で失敗しないための3つの判断軸
「同じ単価で採れていた人材が採れなくなった」「スキルシートだけでは判断できない」という声が増えています。AI時代のSES活用で押さえたいポイントが3つあります。
① スキル名よりも「AIとの協働経験」を問う
「ChatGPTを使ったことがある」と「LLMを組み込んだ機能を本番リリースした経験がある」は、まったく異なるスキルです。具体的にどんな課題を、どのツールで解決したかを確認しましょう。
② 「期間単位の契約」から「成果単位の設計」へ
月稼働単位ではなく、「○○の機能を実装するまで」「△△のデータ基盤を整備するまで」と成果を軸にした発注設計が、コストパフォーマンスを高めます。
③ 最初は3ヶ月のトライアルで見極める
新しい技術スタックへの対応力は、座学では測れません。初期フェーズは小さく始め、成果を確認してから関与を深める設計が現実的です。
さいごに
SES市場のAIシフトは、「スキルのある人だけが高単価を得る」という話にとどまりません。中小企業にとっては、「どんな仕事をAIと人に分解するか」を問い直すきっかけでもあります。
このトレンドを踏まえて自社のDX戦略や開発体制について相談したい方は、ぜひお気軽にご連絡ください。