IT 人材は本当に足りないのか：「最大79万人不足」の前提と、2040年の新しい推計から読む

「IT の人が足りないから、システムの話が進まない」。業務システムの相談を受けていると、こうした声をよく聞きます。そのとき、根拠として挙がるのが「IT 人材は2030年に最大79万人足りなくなる」という数字です。

この数字は、どこから出てきたのでしょうか。そして、今も同じように考えてよいのでしょうか。答えるために、公的な推計と調査を読み直しました。

結論を先に書くと、次の3つです。

• 「最大79万人不足」は、3つの場合の一番上の数字。 2019年に公表された経済産業省の推計では、2030年の不足は約16万人から約79万人まで幅があります。違いは、IT の市場がどれだけ伸びるかの置き方から生まれています。生産性が年3.54%上がれば、不足はなくなるとも書かれています。
• 新しい推計は「全体は足りる、職種で偏る」。 経済産業省が2026年3月に改訂版を示した2040年の推計では、全体で大きな不足は生じないとしたうえで、AI・ロボットなどの利活用を担う人材が約339万人足りず、事務職が約437万人余る可能性を示しています。
• 企業の「足りない」という感覚は、まだ強い。 DX に取り組む企業の85.5%が、DX を推進する人材の量が足りないと答えています。ただ、中小企業では「わからない」という回答も少なくありません。

この記事では、まず数字ごとに何を数えているかを整理し、次に2019年の推計の前提、2040年の推計、今の数字の順に見ていきます。最後に、中小企業が自社の不足をどう数えるかをまとめます。

読んだ資料

今回読んだのは、次の資料です。どれも官公庁と独立行政法人が公表したものです。

2019年の推計は7年前のものです。この記事では今の実態としては使わず、「よく引かれる数字が、どんな前提から出たか」を確かめるために読みます。

数字ごとに、数えているものが違う

最初に押さえておきたいのは、「IT 人材」「デジタル人材」「DX 人材」と呼ばれるものが、資料ごとに違うものを数えていることです。

同じ「不足」でも、2019年の推計と2040年の推計では数える範囲が倍以上違います。IPA の調査は人数ですらありません。数字を比べるときは、まず何を数えているかをそろえる必要があります。

「最大79万人不足」の前提

3つの場合の、一番上の数字

2019年の経済産業省の推計では、2030年の IT 人材の不足を3つの場合に分けて示しています。

供給はどの場合も113万人で、違いは需要の伸びの置き方だけ。労働生産性が年0.7%上がる場合。出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」表2・表3。表の値は四捨五入のため、差が1万人ずれることがあります。

※労働生産性が年0.7%上がる場合。需要と供給の数字は、推計の表2・表3から引用。

供給はどの場合も同じ113万人です。違うのは需要の置き方だけです。つまり、16万人と79万人の差は、「IT の市場がどれだけ伸びるか」の見込みの差から生まれています。

需要の伸びは、何から置いたか

推計は、IT の人材の需要は IT 関連の市場と同じ割合で伸びる、と置いています。そのうえで、伸び方を次のように決めています。

• 高位（約4.4%）：2018年10月に、IT 企業とユーザー企業 各3,000社に行ったアンケートの結果。回答は2,173社
• 低位（約1%）：民間の市場予測など
• 中位（約2.7%）：高位と低位の中間

一番大きな79万人は、企業が答えた「これくらい伸びるだろう」という見込みを、そのまま需要の伸びにした場合の数字です。よく引かれるのはこの数字ですが、推計の本文で「需給ギャップ」として表に載っているのは、中位の45万人です。

生産性が上がれば、不足はなくなる

推計では、生産性の置き方も2通り試しています。アンケートは将来の生産性の伸びを前提にしていないためです。

• 年0.7%：2010年代の、日本の情報通信業の労働生産性の伸び
• 年2.4%：1995年以降の伸び

そして、中位の場合でも「年3.54%の労働生産性の上昇を実現した場合には、2030年の需要と供給は均衡する」と書いています。参考として、米国の情報通信業の生産性の伸びは、2010年代で年2.2%、1995年以降で年5.4%と示されています。

つまりこの推計は、「このまま何も変わらなければ、これくらい足りなくなる」という見込みです。一人あたりでこなせる仕事が増えれば、不足は小さくなります。

推計は、出るたびに変わってきた

推計そのものも、改訂のたびに数字が変わっています。2016年の前回の推計では、2030年の不足は59万人（需要の伸び1.5〜2.5%の場合）、供給は86万人と見込まれていました。2019年の推計では、供給の見込みが113万人に上がり、不足は45万人に下がりました。教育機関から IT の仕事に就く人が増えていたことを反映したものです。

「何十万人」という数字は、そのときの前提で計算した見込みです。固定された事実ではありません。

2040年の新しい推計：全体は足りるが、職種で偏る

推計の中身

経済産業省は、2040年の就業構造の推計を出しています。2025年に最初の版を出し、2026年3月の産業構造審議会の部会で改訂版を示しました。改訂版の概要は次のとおりです。

• 就業者は、2022年の約6,700万人から2040年に約6,300万人へ減る
• それでも、AI・ロボットなどの利活用や労働の質の向上（約200万人分に相当）で、「全体で大きな不足は生じない」
• 一方で、職種・学歴・地域の間で、需要と供給がずれるリスクがある

職種ごとの2040年のずれは、次のとおりです（マイナスが不足）。

十分な国内投資や産業構造の転換が進んだ場合の需要と、今の流れが続いた場合の供給の差。専門職の数字は、AI・ロボット等の利活用を担う人材を含みます。出典：経済産業省「2040年の就業構造推計（改訂版）の概要」。

学歴では、大卒・院卒の理系が約124万人足りず、文系が約76万人余るとしています。

この推計の前提

この推計も、前提を知って読む必要があります。

• 政策の目標が進んだ場合の需要。 改訂版は、2025年6月の部会の「第4次中間整理」にある2040年の産業構造の推計（新機軸ケース）を前提にしています。最初の版の資料では、国内投資が名目で年4%伸びて2040年度に200兆円になる、という官民の目標を置いたケースとして説明されています。
• 供給は、今の流れが続いた場合。 需要は目標が実現した姿、供給は今の傾向のまま、と置いて、その差を「ずれ」としています。
• 言い方は「リスク」「可能性」。 資料は、ずれが「生じるリスク」「不足する可能性」と書いています。

最初の版では、AI・ロボット等の利活用人材の不足は約300万人でした。改訂版では、基準の年を2021年から2022年に、元にした統計を変えて、約339万人になっています。ここでも、推計の数字は改訂で動いています。

2019年の推計との違い

2019年の推計は「IT の仕事をする人が足りなくなる」という見方でした。2040年の推計は「人の数は全体ではおおむね足りるが、事務の仕事は余り、AI やデジタルを使う仕事の人が足りなくなる」という見方です。

業務システムに関わる立場から見ると、この変化は大事です。足りないのは、システムを作る専門の技術者だけではありません。事務の仕事を AI やシステムに置き換え、それを使いこなす側の人も、数えられ始めています。

今の数字：企業は「足りない」と感じ続けている

DX に取り組む企業の85.5%が「量が足りない」

IPA の DX動向2026 は、2026年4〜6月に日本企業1,799社から回答を得た調査です。DX に取り組む企業に、DX を推進する人材の過不足を聞いています。

IPA は、「大幅に不足」が減ったことから、人材の不足には「一服感がみられる」と書いています。それでも、9割近い企業が足りないと答えている状態は続いています。

前の年度の DX動向2025 では、米国とドイツとも比べています。人材の量について「過不足はない」「やや過剰」と答えた企業は、米国で73.6%、ドイツで52.5%でした。日本では85.1%が不足と答えていました。

従業員100人以下では、「わからない」が15%

企業規模別の結果も見ます。DX に取り組む従業員100人以下の企業（240社）の「量」の答えは、次のとおりでした。

DX に取り組んでいる企業だけが対象。1,001人以上の「過不足はない」は5.8%、「わからない」は2.4%。出典：IPA「DX動向2026」図表4-2。

不足と答えたのは合わせて67.6%で、大きな企業より低めです。ただ、「わからない」が15.0%あります。「質」についても、100人以下の企業の「わからない」は15.3%でした。

IPA の同じ調査では、DX に必要なスキルを把握できている企業とできていない企業で、「質」が「大幅に不足」と答えた割合に差がありました。把握できている企業は40.6%、把握できていない企業は64.0%です。DX の人材を評価する基準が「ない」企業も76.1%ありました。

どんな人が何人いればよいかが決まっていないと、足りているのか足りないのかも答えにくい、と考えられます。

日本の企業は、デジタル化の一番の課題に「人材不足」を挙げる

総務省の情報通信白書 令和8年版では、日本・米国・ドイツ・中国の企業に、デジタル化の課題を聞いています。日本企業で一番多かったのは「人材不足」で39.4%でした。米国は18.4%、ドイツは28.5%、中国は36.6%です。

専門の人材が「在籍している」という回答では、AI・データ解析の専門家が日本企業で26.4%、他の国の企業では75%程度でした。UI・UX のデザイナーは、日本で23.7%、他の国では約7割でした。

ハローワークの求人倍率は1.33倍

厚生労働省の一般職業紹介状況（2026年9月分）では、「情報処理・通信技術者」の有効求人倍率は1.33倍（パートを含む）でした。職業全体の1.08倍より高く、求職者1人に対して求人が1.33件ある状態です。前の年の同じ月より0.08ポイント下がっています。

ただし、これはハローワークを通した求人と求職だけの数字です。IT の仕事の採用は民間の転職サイトや紹介会社を通すことが多いため、採用市場の全体を表すものではありません。

政府の育成目標は、前倒しで達成した

政府は、2022年度から2026年度末までにデジタル人材を230万人育てる目標を置いていました。デジタル庁の資料では、2025年度までの累計で244万人となり、1年前倒しで達成したとされています。

この230万人は、推計から出た数字ではありません。デジタル社会に最低限必要な人数を「大胆な仮説」で330万人と置き、当時の情報処理・通信技術者 約100万人を引いたものです。実績も、情報処理技術者試験の合格者や職業訓練の受講者、大学の数理・データサイエンス・AI 教育の定員などを足したものです。

2026年9月の検討会では、大臣から、育成した人材がどんな成果を生んでいるかの「質的な評価については十分に検証されているとはいえない」という発言がありました。目標を達成したことと、企業が足りないと感じていることは、同時に起きています。どちらがどちらの原因かは、資料からは言えません。

業務システムを作る側から見た、この数字の読み方

ここからは、業務システムの開発に関わる立場から、数字をどう読むかを書きます。

足りないのは「作る人」だけではない

2040年の推計で足りないとされたのは、AI・ロボットなどの利活用を担う人材です。業務システムでいえば、プログラムを書く人だけでなく、どの業務をどう変えるかを決める人、できたものを現場で使いこなす人も、ここに当たると考えられます。

システムを作る作業は、外の開発会社に頼めます。一方で、業務のどこが困っているか、何を優先するか、できたものを現場でどう使うかは、社内の人にしか決められません。その役割の人がいないと、外に頼んでも話が進みません。社内のツールを外の開発チームに任せるときの分け方は、「本業の開発で手一杯なとき、社内の管理ツールを外の開発チームに任せる」で書きました。

AI で、一人あたりの仕事量は変わり始めている

2019年の推計は、生産性が年3.54%上がれば不足はなくなるとしていました。生成 AI は、この生産性の前提を変えうるものです。ただし、使っている会社が増えても、仕事の進め方まで変えた会社はまだ少ないことが、情報通信白書から読み取れます（「生成AIを使う会社は86%か、35%か」）。

AI で減る時間は、業務ごとに見積もれます。確認や手直しの時間を引いて数えるのがこつです。数え方は「AI で減る時間は、確認と手直しを引いて見積もる」にまとめました。

事務の仕事が余る、の意味

2040年の推計では、事務職が約437万人余るとされています。これは、事務の仕事をしている人が要らなくなる、という意味ではありません。今の事務の仕事のやり方のままでは、その仕事の量が減っていく、という見込みです。

業務を一番よく知っているのは、今その事務の仕事をしている人です。その人たちが、業務の流れを整理し、システムや AI に任せる部分を決める側に回れれば、推計の「余る人」と「足りない人」の差は、社内で埋まる部分もあると考えられます。

自社の「足りない」を数える

全国の推計は、自社の答えにはなりません。中小企業が自社の不足を考えるときは、次の順に数えると、採用・委託・育成のどれで埋めるかを決めやすくなります。

1. 業務を書き出す。 どの業務に、誰が、どれくらいの時間を使っているかを一覧にします。進め方は「業務の棚卸しの進め方」に書きました。
2. 足りない役割を分ける。 「業務の変え方を決める」「システムを作る」「システムを動かし続ける」「AI やシステムを日々使う」のどれが足りないのかを分けます。
3. 一人に頼っている業務を見つける。 システムのことを一人しか知らない状態は、人数が足りていても危ういものです。「業務の属人化を解消する」で見分け方を書きました。
4. 埋め方を決める。 社内でしか決められない役割は育成か採用で、作る作業は外部への委託で、と分けて考えます。
5. 1年後に見直す。 AI の使い方が変われば、必要な人数も変わります。

IPA の調査でも、必要なスキルを把握している企業ほど、「大幅に不足」と答える割合が低い結果でした。まず、自社に「どんな人が、何人分」要るのかを言葉にすることが、最初の一歩になります。

数字を社内の説明に使うときは

人材の数字を社内の会議や稟議で使うときは、次の点に気をつけると、誤解を減らせます。

• 出典と公表年を書く。 「79万人」は2019年の推計の高位の場合です。使うなら「2019年の推計で、高位の場合」と書きます。
• 何を数えた数字かを書く。 IT 人材、AI・ロボット等の利活用人材、DX を推進する人材は、それぞれ別のものです。
• 推計は見込みだと書く。 前提が変われば数字も変わり、改訂のたびに動いてきました。
• 自社の数字と並べる。 全国の数字より、自社の業務で何時間、誰が足りないかのほうが、判断の役に立ちます。

資料を読むときの注意

• 2019年の推計は7年前の資料です。生成 AI が広がる前の前提で計算されています。
• 2040年の推計は、政策の目標が実現した場合の需要を前提にしています。目標どおりに進まなければ、需要も変わります。
• IPA の数字は DX に取り組んでいる企業だけを対象にしています。取り組んでいない企業は含まれません。
• 求人倍率は、ハローワークを通した求人と求職だけの数字です。
• 2019年の推計で、生産性を年2.4%と置いた場合の結果は、報告書の本体に載っていますが、今回は確かめられなかったので書いていません。

おわりに

「IT 人材が何十万人足りない」という数字は、前提しだいで大きく変わります。新しい推計が示しているのは、人の数そのものより、仕事の中身が変わることへの備えです。

業務を知る人が、どの業務をどう変えるかを決め、作る作業は外の力も借りる。そうした分け方ができると、「人が足りないから進まない」という状態から抜け出しやすくなります。自社でどこから手を付けるか迷ったときは、ご相談ください。業務の整理から一緒に考えます。

出典（2026年11月14日に確認）

• 経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」（https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf ）（2019年4月）
• 経済産業省「産業人材育成について」資料1（https://www.mhlw.go.jp/content/11801000/001765482.pdf ）（2026年11月）
• 経済産業省「経済産業省の産業人材育成に関する取組について」資料7−2（https://www.mhlw.go.jp/content/11801000/001570223.pdf ）（2025年9月）
• IPA「DX動向2026」（https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2026.html ）（2026年7月）
• IPA「DX動向2025」（https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf ）（2025年6月）
• 総務省「情報通信白書 令和8年版」第Ⅱ部 第1章 第11節（https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/n21b0000.pdf ）（2026年7月）
• 厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）」（https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_76960.html ）（2026年10月30日）
• 総務省統計局「労働力調査（基本集計）2025年平均結果の要約」（https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/youyaku.pdf ）（2026年1月30日）
• デジタル庁「これまでのデジタル人材育成の目標について」・議事概要（デジタル人材育成政策に関する検討会 第1回）（https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/ff566760-278e-47da-8454-b25c40912fcb/c1b8c86e/20260909_council_digital-talent-development-policy_documents_02.pdf ）（2026年9月9日）