自動運転開発エンジニア（自動車）

どんな仕事か

一般公道を走る自動車の自動運転に関する設計、開発、評価等を行う。自動運転車を開発する場合、最初の設計から最後のテスト走行まで仕事は多岐にわたる。自動車開発全体のプロジェクト責任者のもと、自動運転開発エンジニアは自動運転に関する設計、開発、評価等を担当する。

自動車産業は完成車メーカーと直接取引する１次サプライヤー（ティア１サプライヤー:tier 1 supplier）、その下のサプライヤー（tier 2 supplier）、またその下のサプライヤー、等々とピラミッド構造になっているが、自動運転開発エンジニアは完成車メーカーとティア１サプライヤーで自動運転の開発を行っている。

自動運転では周辺の状況を「認知」し、それに基づきどのような運転をするか「判断」し、実際に車を「操作」するという流れになるが、この中で、「認知」ではGPS、カメラ、ライダー（Lidar）等からの情報で周囲の状況や車の位置を認識し、「判断」では車の加速、減速、方向調整を決め、「操作」では実際に車の加速、減速、方向調整を行う。例えば、高速道路の走行において、カメラで車線を認識し（「認知」）、中央を走行するよう（「判断」）、方向調整を行う（「操作」）。車線は光の当たり方、車からみた角度等々、カメラでとらえた映像は実際には非常に様々となる。そのためAI（人工知能）の深層学習(deep learning)の技術を使い、様々な映像から正しく車線が認識できるよう学習させる。このように自動運転開発エンジニアは「認知」、「判断」、「操作」に関する開発を行うが、AI技術が大きな役割を果たしている。

自動運転開発エンジニアのバックグラウンドは「メカ」（エンジン、操舵等の機械）、電子、電気の「エレクトロニクス」、AIを含めたDX技術の「ソフトウェア」が多く、共同して開発にあたる。大きな完成車メーカーの自動運転開発では、会社全体では数千名のエンジニアが開発に関わる。「メカ」、「エレクトロニクス」、「ソフトウェア」の中で最近の開発では「ソフトウェア」の比重が高まっている。

開発では仕様の検討、基本設計、詳細設計と進める。既存の部品を組み合わせたり、新たな部品から装置を試作し、試作した装置が仕様を満たしているかテストする。試作した装置を品質、性能の面から入念に確認し、車に取り付けテストコース、公道でのテストを行う。なお、近年、実際の道路走行ではなく、道路や走行環境をコンピュータ内に再現し、その中でテストを行うことが多くなっている。このような様々なテストにおいて必要であれば設計を見直し、装置を作り直す。開発した装置と車両に問題が無くなり、量産体制に入る。

車の事故は人命にかかわることから、２重化、３重化（「認知」、「判断」を同時に２系統、３系統で行い確実性を確保）の安全対策を行い、どこかに故障が生じても事故に至らないよう信頼性を高めている。また、自動運転の車の「認知」、「判断」、「操作」の過程はログが残されており、事故や不具合の際、どこに原因があったかわかるようにされている。自動運転がレベル３（条件付き自動運転。この条件以外は人間が操作）、レベル4（高速道路、限定地域等特定条件下における完全自動運転）となると、自動運転中の事故の責任は運転者ではなく車側が負うことになり、このログは重要である。自動運転開発エンジニアは万が一の事故や不具合が起こった場合は何が原因か究明し対応策を検討する。

よく使う道具・機材・情報技術

2021年度時点の情報job tagの解説はこの年度から更新されていません。現在とは異なる場合があります。

コンピュータ・シミュレーション、プログラミング言語、AI開発ソフトウェア、３D-CAD、データロガー、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、パソコン、スマートフォン

主なタスク

job tagの就業者調査で重要度が高いとされたもの。実施率は、そのタスクを行っていると答えた人の割合です。

労働条件の特徴

勤務先は自動車完成車メーカーかティア１サプライヤーであり、就業する地域は自動車メーカーが集中する関東、中部に多い。開発拠点が複数ある場合は転勤もある。スタートアップ企業が自動運転の社会実証実験を行っている場合もある。

就業者数はどこまでを自動運転開発エンジニアとするかにもより、就業者人数の統計調査等もないが、大きな完成車メーカーでは1社で数千名規模のエンジニアがおり、ティア１サプライヤーにもそれぞれ数百名規模のエンジニアが居る。現状では男性の割合が多い。

就業者は30代から50代が中心であるが、年齢層は幅広い。雇用形態は多くは正社員であるが、派遣の技術者や協力会社の技術者が出向し、開発に参加することもある。賃金は社内規定による月給制が多い。通常の朝から夕方までの勤務であるが、多くはフレックスタイム制や裁量労働制をとっている。休日は週休2日制が徹底されているが、開発の完成間近、また、開発に遅れが生じたり、問題点が見つかった場合など、残業が多くなることもある。長期連続休暇の制度を持つ会社もある。

自動運転に関する法律やガイドラインの整備が国の内外で進められており、その展開に合わせ、また、それよりも先をいく技術開発が行われている。自動車は輸出、現地生産の比重が高いため、国際的な、あるいは各国の法律やガイドラインの整備が開発に影響する。

自動運転はレベル1（運転支援。自動ブレーキ、車線からはみ出さない等）、レベル2（特定条件下での自動運転。車線を維持し前の車に追従等）、レベル3（条件付き自動運転。この条件以外は人間が操作）、レベル4（高速道路、限定地域等特定条件下における完全自動運転）、レベル5（完全自動運転）に分けられるが、現在、レベル２までは多く一般市販車で可能であり、レベル３の自動運転を実現した車の販売も始まっている。自動運転の技術は交通の安全性も高めることから、より安全でよりレベルの高い自動運転を巡って、世界各国の自動車メーカー、サプライヤーが競い合っており、開発の成否が各社の販売シェアを大きく左右し、さらには各国の自動車産業の盛衰にも繋がる。

働く環境の特徴

job tag の就業者調査で、この職業の人が答えた「仕事の性質」です。全職業の平均と比べて、特に高い項目と低い項目を並べています。

全職業の平均より高い

• 電子メール4.7(平均 3.5)
• ビジネスレターやメモの作成4.1(平均 3.1)
• 座り作業4.1(平均 3.2)
• 競争水準2.8(平均 2.1)
• 対面での議論4.0(平均 3.3)
• 他者と調整し、リードする3.7(平均 3.0)

全職業の平均より低い:立ち作業、反復作業、病気、感染症のリスク

勤務のスケジュール:規則的 43%、不規則 50%、季節的 7%

一般的な就業形態

• 正規の職員、従業員93%
• パートタイマー7%
• 派遣社員7%
• 契約社員、期間従業員7%
• 経営層（役員等）3%
• アルバイト（学生）3%

この職業の一般的な就業形態として、job tag の就業者調査で選ばれた割合です。複数回答のため、合計は100%を超えます。回答した人の数が少ない職業もあるため、目安として見てください。

禄高(給与)

より広い職種の数値統計に「自動運転開発エンジニア（自動車）」だけの区分がないため、「輸送用機器技術者」全体の数値を表示しています。

年収の推移

年齢別の年収

白抜きの点と破線は、推計労働者数が1,000人未満の区分です。 人数が少なく平均がぶれやすいため、参考値として見てください。 薄い棒(右の目盛り)は、賃金の統計の推計労働者数です。企業規模10人以上の会社などに雇われて働く人の数で、自営業の人や小さな会社で働く人を含まないため、下の「年齢別の就業者数」(国勢調査)とは対象が違います。

需要と将来性

より広い職種の数値求人倍率は「製造技術者（開発）」全体の数値です。

有効求人倍率の推移

ハローワークを通じた求人・求職の数から計算した値で、民間の求人サイトの求人は含みません(パートタイムを含む常用)。

就業者数の推移

より広い職種の数値就業者数は「輸送用機器技術者」全体の数値です。

国勢調査は5年ごとの調査です。会社員だけでなく、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。 そのため、給与の統計(企業規模10人以上の会社などで働く人)とは対象が違います。

年齢別の就業者数(2020年)

国勢調査の就業者数で、雇われて働く人のほか、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。70歳以上はまとめています。

働き方の内訳(2020年)

必要なスキル・知識

全職業の平均と比べて特に求められるスキルは、科学的素養、プログラミング、要件分析（仕様作成）です。 知識では設計、工学、物理学が特徴的です。

水準はスキルが0〜7程度、知識が0〜5程度で、数字が大きいほどその仕事で高いレベルが求められることを表します。

なり方・学び方

入職にあたって特に学歴や資格は必要とされないが、新卒で入職する場合、工学、理学等を専攻していた大学院修士課程修了者が多い。中途採用の場合は自社にない技術を持っている家電メーカーや通信会社からが多く、同業の自動車メーカー、ティア1サプライヤーからの転職者も居る。

新卒の場合、完成車メーカー、ティア1サプライヤーの開発エンジニアとして採用され、数ヶ月から半年程度の研修があり、同期入社のエンジニアの中から自動運転の開発部門に配属される。中途採用の場合は即戦力が求められる。経験を重ねより大きな開発が任されるようになり、一つの開発プロジェクトを任されるようになる。

設計ソフト、シミュレーション・ソフト、AI開発ソフト等を使いこなすことが求められるが、これらのスキルは入社後、研修と実際の仕事の中で身につける。海外サプライヤーとの共同作業も多く、英語を読む、話すといった力が必要となる。中国語やドイツ語のドキュメントが開発に必要になることもある。

報告書、マニュアル、設計基準、規格、法規等を読みこなし、理解できることが求められる。ミスは開発の遅れや事故に繋がることから、ミスが起きない開発体制がとられているが、本人にも注意深さが必要である。開発は数名から数十名のチームで行い、サプライヤーとの連携もあることから、何よりもまずコミュニケーション能力が求められる。必要な知識やスキルは後でも身に着けられる。自動車運転に関する研究開発は世界各国で盛んに行われており、最新情報の収集、新しい技術や装置に強い関心を持つことも重要である。

関連団体

• 一般財団法人　日本自動車研究所
• 公益財団法人　自動車技術会
• 国土交通省　自動車局
• 経済産業省　製造産業局

スキルが近い職業

スキル・知識の傾向が似ている職業です。必要なスキルの重なりが大きいほど、転職のときに経験を活かしやすいと考えられます。

• 自動車技術者年収の目安 725万円自動運転開発エンジニア（自動車）とくらべる →
• 半導体技術者年収の目安 704万円自動運転開発エンジニア（自動車）とくらべる →
• 機械設計技術者年収の目安 659万円自動運転開発エンジニア（自動車）とくらべる →
• 精密機器技術者年収の目安 659万円自動運転開発エンジニア（自動車）とくらべる →
• 電子機器技術者年収の目安 704万円自動運転開発エンジニア（自動車）とくらべる →

出典と注意

• 職業情報提供サイト(job tag)「仕事内容、タスク、スキル・知識、関連資格」数値系 ver.7.00・解説系 ver.7.01
• 賃金構造基本統計調査「一般労働者 職種 第1表・第5表(e-Stat)」2025年(推移は2023〜2025年)
• 国勢調査「職業(小分類)別就業者数(e-Stat)」2020年(推移は2010〜2020年)
• 職業安定業務統計(一般職業紹介状況)「長期時系列表_21_職業別労働市場関係指標（実数）（令和4年4月～）(e-Stat)」2023〜2025年

使っている統計について

賃金構造基本統計調査(e-Stat)

厚生労働省が毎年行う基幹統計(統計法で特に重要と定められた統計)です。 事業所が、働いている人ごとの給与を記入する調査で、職種・年齢・企業規模などの区分ごとの給与がわかる国の代表的な賃金統計です。 このサイトの数値の範囲は一般労働者(短時間労働者を除く)、企業規模10人以上です。

職業安定業務統計(一般職業紹介状況)(e-Stat)

厚生労働省が、全国のハローワークで受け付けた求人と求職の数を集計した業務統計です。 民間の求人サイトや人材紹介会社の求人は含みません。

国勢調査(e-Stat)

「国勢調査は、日本に住んでいるすべての人及び世帯を対象とする国の最も重要な統計調査で、国内の人口や世帯の実態を明らかにするため、5年ごとに行われます。」 (総務省統計局「令和2年国勢調査に関するQ&A」問1-1) 職業別の就業者数は、調査票の一部を抽出して集計した推計値です(抽出詳細集計)。 範囲は15歳以上の就業者(雇用者のほか、自営業主・家族従業者などを含む)です。

厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)(ダウンロードページ)

厚生労働省の職業情報サイトです。スキル・知識・タスクの数値は、独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)がその職業に就いている人へのアンケートで集めたものです。

データの対応関係

• 賃金:「輸送用機器技術者」の数値(より広い職種)
• 求人倍率:「製造技術者（開発）」の数値(より広い職種)
• 就業者数:「輸送用機器技術者」の数値(より広い職種)
• 年収と就業者数は、統計の「輸送用機器技術者」の数値です。

数字の見方

• 年収の目安:きまって支給する現金給与額 × 12 + 年間賞与その他特別給与額(いずれも平均。一般労働者、企業規模10人以上)。平均値なので、一部の高い人に引っ張られて実感より高く出ることがあります。
• 給与の対象は労働基準法第9条の労働者(雇われて働く人)。事業主は含まず、役員も原則含まない。パート・アルバイトなどの短時間労働者は含みません。
• 月々の給与は、調査した年の6月分の給与です。基本給のほか残業代・通勤手当・家族手当などを含み、税金・社会保険料を差し引く前の額です。
• 賞与は、調査した年の前年1年間(原則1月〜12月)に支払われた額です。
• 用語の定義は厚生労働省の用語の説明と調査の概要によります。

数字の計算方法や読み方は「統計の読み方」にまとめています。

独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成『職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)、『職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成