AI時代のCCNA資格の価値｜むしろ需要が増える3つの理由

「AIの時代にCCNAなんて取っても意味ないでしょ」——ネットにはそういう意見もあります。

でも、データを見ると真逆のことが起きてます。

AIが進化するほどデータセンターが増え、ネットワークを設計・構築・運用できる人材が圧倒的に足りなくなっている。つまりCCNAの価値は下がるどころか、むしろ上がってるんです。

この記事では、「CCNAはもう意味ない」と言われる理由を一つずつ潰しながら、AI時代にこそCCNAが武器になる根拠をお話しします。

→ CCNAの全体像はこちら：CCNAとは？未経験者が知っておくべき全知識｜難易度・費用・勉強法まで

CCNAが「意味ない」と言われる3つの理由とその反論

まず、ネットで見かける「CCNAは意味ない」という声。よく読むと、だいたい3パターンに分かれます。全部、表面的な話なんですよ。現場を知ってる人はこう言わない。

① 「ネットワークは自動化されるから不要」

たしかに、ネットワーク機器の設定を手作業でひとつずつやる時代は終わりつつあります。今はIaC（コードでインフラを管理する手法）やAnsible（自動化ツール）を使って、まとめて設定するのが主流になりつつある。

でも考えてみてください。自動化する側にネットワーク知識がいらないわけがない。「このルーターにこの設定を入れて」と指示するには、ルーティングやスイッチングの基礎がわかっていないと書けない。自動化ツールは便利な道具ですが、道具を使うには知識がいる。CCNAはその知識の土台です。

② 「クラウドの時代にオンプレの知識なんて」

これもよく聞く話。「今はもう全部クラウドだから、物理的なネットワーク機器を触る知識は古い」と。

でも、クラウドもネットワークです。AWSやAzureを使うとき、VPC（仮想ネットワーク）を設計して、サブネットを切って、ルーティングを設定する。これ、CCNAで学ぶ内容そのものなんです。画面が物理機器からブラウザに変わっただけで、考え方は同じ。

むしろクラウド環境のほうが、ネットワーク設計のミスが致命的になりやすい。設定をミスると、セキュリティグループ（通信の許可・拒否ルール）の穴からデータが漏れる。基礎がわかってないと怖い世界です。

③ 「AIがコンフィグを書いてくれる」

最近は、AIに「こういうネットワーク構成で設定ファイルを作って」と頼めば、それっぽいものが出てきます。じゃあ人間は不要かというと、全然そんなことはない。

AIが出してきた設定をレビューする、テストする、障害が起きたときに対応する。これは人間の仕事です。特にマルチベンダー環境（複数メーカーの機器が混在する現場）では、AIの自動化はまだまだ限定的。Cisco、Juniper、Arista、それぞれクセが違う。現場で機器の前に立って、ログを読んで、原因を切り分けるのは人間にしかできません。

→ 「CCNAは意味ない？」をさらに深掘り：CCNAは意味ない？は本当か｜資格の価値を正直に検証

CCNAの需要がむしろ増える3つの理由

「意味なくはないのはわかった。でも、わざわざ今から取る価値あるの？」と思うかもしれません。あります。しかも、これから加速する。

理由1：データセンターが爆増している

AIを動かすには、大量のサーバーとそれをつなぐネットワークが必要です。世界のデータセンター市場は2025年時点で約2,700億ドル。2030年には処理能力が今の3倍になると予測されています。

日本でも千葉県印西市や大阪にデータセンターがどんどん建っています。建物ができれば、中のネットワーク機器を設計して、配線して、設定する人が必要になる。AIが進化するほど、ネットワークインフラの仕事が増えるという構造です。

理由2：IT人材が圧倒的に足りない

経済産業省の推計では、2030年にIT人材が最大79万人不足するとされています。特にインフラ領域は慢性的な人手不足。プログラマーになりたい人は多いけど、ネットワークやサーバーをやりたいという人は相対的に少ない。

つまり、競争が少ないのに需要は多い。CCNAを持っているだけで「この人はネットワークの基礎がわかる」という証明になる。未経験からの転職で、これはかなり大きい。

理由3：クラウドとネットワークのハイブリッド需要

今の企業は「全部クラウド」か「全部オンプレミス（自社サーバー）」ではなく、両方を組み合わせて使っています。AWS、Azure、GCP——どのクラウドを使うにしても、ネットワーク知識は必須です。

クラウドの資格を取ろうとしても、ネットワークの基礎がないと理解できない。結局CCNAレベルの知識に戻ってくるんです。遠回りに見えて、一番の近道。

→ AIエンジニアとインフラエンジニア、どっちを目指すか迷っている方：AIエンジニアとインフラエンジニアの違い｜未経験からどっちを目指すべき？

CCNAは「入口」であり「土台」

正直に言います。CCNAだけでキャリアが完結するわけではない。CCNA=ゴールじゃなくてスタートラインです。でもスタートラインに立たないと何も始まらない。

CCNAを取った先には、こういうキャリアパスがあります。

• CCNA → CCNP（上位資格）で、設計・構築ができるエンジニアへ
• CCNA → クラウド認定（AWS SAA、Azure Fundamentalsなど）で、クラウドエンジニアへ
• CCNA → セキュリティ系資格で、セキュリティエンジニアへ
• CCNA → AI基盤インフラで、AIを支えるインフラエンジニアへ

どの道に進むにしても、CCNAで学ぶネットワークの基礎が前提知識になる。建物でいう基礎工事みたいなものです。基礎がしっかりしていれば、上に何を建てても大丈夫。

CareerHubのカリキュラムでは、まずCCNAを1.5ヶ月で取得してもらい、そこから実務経験を積みながら上位資格に進むルートを用意しています。最初の一歩を早く踏み出すことが、何より大事。

→ CCNAとCCNPの違いを知りたい方：CCNAとCCNPの違い｜どっちを先に取るべき？

まとめ：AI時代だからこそ、CCNAの価値は上がっている

• 「ネットワークは自動化される」→ 自動化する側にネットワーク知識が必要
• 「クラウドの時代にオンプレの知識は古い」→ クラウドもネットワーク。VPCやサブネットはCCNAの知識そのもの
• 「AIがコンフィグを書く」→ レビュー・テスト・障害対応は人間の仕事
• データセンター爆増、IT人材不足、ハイブリッド需要で、CCNAホルダーの需要は右肩上がり
• CCNAはゴールではなくスタートライン。でも最初の一歩がなければ何も始まらない

「AIに仕事を奪われるかも」と不安になる気持ちはわかります。でもデータを見れば、ネットワーク人材の需要は増える一方。不安を感じている今が、一番いいタイミングです。

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村上悠司（むらかみ ゆうじ）

株式会社キャリアハブ 代表取締役。外資系IT企業でのセールス経験約10年を経て、未経験エンジニアの育成・派遣に特化したSES企業を設立。