バーテンダー

Sランク

AIの影響が最も小さく、仕事の中心が人の手に残る位置づけです。価格計算や経理は先に移り、客の好みに合わせて一杯を仕上げる部分は残ります。

RESULT ANALYSIS

4つの指標で見る、あなたの結果

指標について
  • 画面で完結する度合い

    非常に低い

    成果物が画面の外にあり、生成AIが直接触れられる部分は限られます。

  • 手順の決まりやすさ

    非常に低い

    毎回考えて決める場面が多く、手順に落とし込みにくい仕事です。

  • 対人・現場の多さ

    中程度

    オンラインで完結する作業と、人や現場に向き合う作業が混在します。

  • 判断の重さ

    中程度

    自分で決める場面と、判断を仰ぐ場面が半々の状態です。

474職業の中での相対的な位置です。

ロボットや自動運転による影響は、この診断の対象外です。

同じバーテンダーでも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。

自分の結果を診断する

6軸で見る業務特性

定型性2.0
デジタル完結度12.2
対人36.7
身体性39.9
判断・責任36.7
既存自動化15.1

各軸は474職業の中での相対値です。

AIに任せやすい業務と、人に残りやすい業務

AIで支援できる業務

  • 商品の価格を計算する

    94.3%中

    価格計算はできても最終決定は人

  • 経理業務を行う

    90.6%高

    帳簿処理は規則に沿った定型作業

  • ボトルキープ等の顧客情報を管理する

    84.9%中

    データ管理はできても接客判断は人

バーテンダーで実施率が最も高いのは商品の価格を計算する業務で94.3%。価格表に沿って数値を当てはめるだけの型的な作業で、最終的な接客判断を伴わないためAIに寄せやすいのです。

人の判断が求められやすい場面

  • 必要な酒類や食材を仕入れる

    4.19

    品質を見極める目利きが核心

  • 氷や飲み物の材料を準備する

    4.13

    手際と状態を確かめる下準備

  • お客をもてなすために、会話や接客を行う

    4.08

    相手の雰囲気を汲み取る対面対応

  • お客の好みに応じて飲料の作り方を調整する

    3.69

    好みを汲み取る繊細な調整

バーテンダーで人の判断が求められやすいのは「必要な酒類や食材を仕入れる」場面。品質には個体差があり、目や香りで見極める専門的な判断が欠かせないためです。

実施率はjob tag(厚生労働省職業情報提供サイト)の調査値です。「AIの影響」は当サイトの独自評価で、公的機関による判定ではありません。重要度もjob tagの調査値で、その職業における業務の重要さを示すものです。AIに代替されにくいことを示す数字ではありません。

あなたが活かせる経験

素材の状態を見極めてきた目利きは、AIが出す仕入れや在庫の数字と組み合わせることで、仕入れ判断の精度を上げる材料になります。

この先に起きること

  1. まず変わること

    価格計算や経理業務、顧客情報の管理など、データに基づく作業からAI活用が広がっていきます。

  2. 次に変わること

    顧客データの整理業務の一部が、機械側に移っていくことが一般化していきます。

  3. その先で変わること

    カクテルづくりや接客、仕入れの目利きなど、五感と経験を要する業務は引き続き人が担っていきます。

労働市場データ

有効求人倍率0.57倍は、求人が少なく今の席を離れると次を見つけにくい数字です。平均年収は379.1万円です。

有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査。

同じバーテンダーでも、働き方によって結果は変わります。13の質問で、あなた自身の立ち位置を確認できます。

自分の結果を診断する

本診断はエンタメコンテンツです。出典:job tag(厚生労働省職業情報提供サイト)/ 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」「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9月にダウンロードして加工。有効求人倍率・求人賃金は令和7年度ハローワーク求人統計、年収は令和7年賃金構造基本統計調査、就業者数は令和2年国勢調査。ランクは2026年時点の生成AIによる業務影響を対象に当サイト独自の係数で算出したもので、公的機関が認定した代替率ではありません。ロボット・自動運転による影響は対象外です。

算出方法とデータの出典を見る