RPA（Robotic Process Automation）エンジニアとして働いている方、またはRPA分野への転職を考えている方にとって、「RPAエンジニアの将来性はどうなのか」という疑問は切実な問題でしょう。AI技術の急速な発展や業務自動化のトレンド変化により、RPA市場も大きな転換点を迎えています。
現役RPAエンジニアとして5年間この業界に携わってきた経験から、RPA技術の現状と将来性、転職市場の動向について率直にお伝えします。RPA一辺倒の時代から、より幅広い自動化技術が求められる時代への変化を踏まえた、現実的なキャリア戦略をご提案します。
RPAエンジニアの現在の立ち位置
RPA市場の現状（2025年時点）
市場規模の推移：
– 2020年：約200億円
– 2023年：約350億円
– 2025年：約500億円（予測）
RPA市場は順調に成長していますが、従来の「単純作業の自動化」から「より高度な業務プロセス改善」へとニーズが変化しています。
RPAエンジニアの需要動向
高需要な分野：
– 金融機関の業務自動化（コンプライアンス対応、データ処理）
– 製造業の生産管理システム連携
– 人事・経理部門の定型業務自動化
– ECサイトの在庫管理・注文処理
需要が減少している分野：
– 単純なデータ入力作業の自動化
– Excel作業のマクロ化（ローコード・ノーコードツールに移行）
– 一時的なプロジェクトベースのRPA導入
現役RPAエンジニアが語る業界の実態
現役Aさん（RPAエンジニア歴5年）の証言
「RPA業界に入った当初は、どの企業でも『とりあえずRPAを導入したい』という状況でした。しかし、最近は『本当に効果のある自動化がしたい』という質の高い要求が増えています。単純にUiPathやWinActorを使えるだけでは通用しなくなり、業務分析やプロセス設計のスキルが重要になってきました。」
現役Bさん（RPAエンジニア歴3年）の証言
「ChatGPTやClaude等のAIツールが普及してから、『AIでできることをRPAでやる必要があるのか』という質問を受けることが増えました。RPAとAIの使い分けを提案できるエンジニアが重宝されています。また、Python等のプログラミングスキルがあると、より複雑な自動化案件を任せてもらえます。」
RPAエンジニアに求められるスキルの変化
従来求められていたスキル（2020-2022年）
技術的スキル：
– UiPath、WinActor、Automation Anywhereの操作
– 基本的なプログラミング概念の理解
– Excel VBA、SQL の基礎知識
– システム連携の基本理解
ビジネススキル：
– 現行業務の理解
– 簡単な効果測定
– 基本的なドキュメント作成
現在求められているスキル（2024-2025年）
技術的スキル：
– 複数RPAツールの深い理解と使い分け
– Python、C#等のプログラミング言語習得
– API連携とシステム統合
– クラウドサービス（Azure、AWS）の活用
– AI・機械学習の基礎理解
ビジネススキル：
– 業務プロセス分析・改善提案
– ROI計算とコスト効果分析
– プロジェクト管理（PMの経験）
– ステークホルダーとの交渉・調整
– 変革管理（チェンジマネジメント）
RPAエンジニアの将来性：3つのシナリオ分析
シナリオ1：楽観的な展望
前提条件：
– DXが順調に進展し、RPA需要が継続的に拡大
– AI技術との融合により、より高度な自動化が実現
– 日本の労働力不足がRPA需要を後押し
予想される状況：
– RPAエンジニアの需要は継続して高い
– 年収も現状維持または上昇傾向
– より専門性の高い領域でのニーズが拡大
実現可能性：40%
シナリオ2：現実的な展望
前提条件：
– RPA市場は成長するが、競争激化により価格圧力が発生
– AI技術の普及により、一部のRPA業務が代替される
– ローコード・ノーコードツールの普及で参入障壁が低下
予想される状況：
– RPAエンジニアは「デジタル業務改善エンジニア」に進化
– 年収は横ばいまたは微減
– より幅広いスキルセットが求められる
実現可能性：50%
シナリオ3：悲観的な展望
前提条件：
– AI技術の急激な進歩によりRPAの多くが不要になる
– 経済的な理由でDX投資が減少
– RPA市場の飽和と価格競争の激化
予想される状況：
– 純粋なRPAエンジニアの需要が大幅減少
– 年収の下落圧力が強い
– 他分野への転職が必要になる
実現可能性：10%
RPAエンジニアの転職市場分析
年収水準の推移
2022年の年収レンジ：
– 初級（経験1-2年）：400-550万円
– 中級（経験3-5年）：550-750万円
– 上級（経験5年以上）：750-1000万円
2025年の年収レンジ：
– 初級（経験1-2年）：350-500万円
– 中級（経験3-5年）：500-700万円
– 上級（経験5年以上）：700-900万円
全体的に50-100万円程度の下落傾向が見られます。
転職市場での評価ポイント
高く評価される経験・スキル：
– 大規模RPA導入プロジェクトのPM経験
– ROIを意識した効果測定・改善提案経験
– AI・機械学習技術との連携経験
– 複数業界での業務自動化経験
– プログラミング言語（Python、C#等）の実務経験
市場価値が下がっている経験：
– 単一RPAツールのみの操作経験
– 小規模・短期間のプロジェクト経験のみ
– 技術的な深堀りがない表面的な経験
– 業務理解が浅い技術特化型の経験
RPAエンジニアのキャリア戦略
短期戦略（1-2年）：スキルの幅を拡げる
技術スキルの強化：
1. プログラミング言語の習得
– Python：データ分析、AI連携で必須
– JavaScript：Web系自動化で重要
– SQL：データベース操作の基本
- クラウドサービスの活用
- Microsoft Power Platform
- Google Apps Script
- AWS/Azure の自動化サービス
ビジネススキルの向上：
– プロジェクト管理資格（PMP、情報処理安全確保支援士）
– 業務改善コンサルティング手法の学習
– データ分析スキル（統計、BI ツール）
中期戦略（3-5年）：専門領域の確立
キャリアパス選択肢：
1. DX コンサルタント
– RPA を含む包括的なデジタル変革の提案
– 業界特化型の専門知識を蓄積
– 年収レンジ：600-1200万円
2. プロセス改善スペシャリスト
– 業務プロセス分析・設計の専門家
– リーン・シックスシグマ等の手法も習得
– 年収レンジ：550-900万円
3. AI・データサイエンス エンジニア
– RPAからAI・機械学習分野へのシフト
– データ分析・予測モデル構築を担当
– 年収レンジ：650-1100万円
長期戦略（5年以上）：マネジメント層への移行
目指すべき役職：
– デジタル変革部門のマネージャー・部長
– 外部コンサルティング会社のパートナー
– 独立してDXコンサルタントとして活動
– スタートアップでCTOとして技術統括
転職活動での注意点とアドバイス
履歴書・職務経歴書での差別化ポイント
強調すべき実績：
– 自動化による時間削減・コスト削減の具体的な数値
– プロジェクト規模（予算、期間、関係者数）
– 導入したRPAツールの継続運用率
– 業務改善提案による追加効果
避けるべき表現：
– 「RPAツールが使える」だけの技術アピール
– 曖昧な効果測定（「業務効率化に貢献」等）
– 単発プロジェクトの羅列
– 業務理解の浅さが伺える内容
面接での効果的な自己PR
技術的な深度のアピール：
「UiPathを使った自動化だけでなく、PowerBI を使ったダッシュボード作成により、自動化の効果を継続的に監視・改善できる仕組みを構築しました。これにより、導入後6ヶ月で追加の20%効率改善を実現しています。」
ビジネス価値のアピール：
「単純な作業自動化ではなく、業務プロセス全体を見直し、不要な承認フローの削除と自動化を組み合わせることで、従来の30%の時間でタスクを完了できるよう改善提案しました。」
まとめ：RPAエンジニアから「デジタル業務改善のプロ」へ
RPAエンジニアの将来性は、「純粋なRPAスキルのみ」に依存している限り、決して楽観視できるものではありません。しかし、RPAを基盤として、AI技術、プログラミング、業務改善コンサルティングなどの幅広いスキルを身につけることで、「デジタル業務改善のプロフェッショナル」として長期的に活躍することは十分可能です。
重要なのは、技術トレンドの変化を敏感に察知し、常にスキルをアップデートし続ける姿勢です。RPAという入り口から始まったキャリアを、より広い視野でのデジタル変革の専門家としてステップアップさせていきましょう。
現在RPAエンジニアとして働いている方も、これから目指す方も、「RPA＋α」のスキル習得に積極的に取り組むことが、将来の安定したキャリア形成につながるはずです。