調理補助
Sランク賞味期限確認や発注といった事務系の多くはAIに置き換わりやすいが、盛り付けや味付けといった調理の核心部分は今も人の手によります。
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
低い
決まった手順どおりに進む作業は、少なめです。
対人・現場の多さ
低い
対面や現場での作業は限られ、多くはオンライン上で完結します。
判断の重さ
非常に低い
決まった基準に沿って進める場面が中心で、判断の範囲は狭めです。
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。
同じ調理補助でも、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
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
食品の賞味期限を確認する
96.2%高基準照合による確認は自動化しやすい
食材を発注する
82.7%高在庫データに基づく発注は自動化向き
会計処理（代金の受け取り）
51.9%高定型的な計算処理は自動化向き
調理補助で最も置き換えが進むのは食品の賞味期限を確認する作業。実施率は96.2%で、表示された日付と基準を照合するだけの定型確認のため、判断の幅が狭く自動化しやすいです。
人の判断が求められやすい場面
食材の洗浄と切込みをする
3.48手先の感覚を要する丁寧な下処理
食材の仕込みや下ごしらえをする
3.48経験に基づく丁寧な準備
料理の味付けをする
3.49味覚を見極める専門的な調整
料理の盛り付けをする
3.47見た目を見極める丁寧な仕上げ
料理の盛り付けをする場面は、食材の洗浄や仕込み、味付けと同じく、見た目や味のバランスをその場で見極めて仕上げる感覚的な判断が求められます。
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
食材の状態や味の加減を見極めてきた経験は、AIが出す発注量や賞味期限管理の妥当性を点検する力に活きます。空いた時間を仕込みや盛り付けの精度向上に充てやすくなります。
この先に起きること
まず変わること
賞味期限の確認や食材の発注、会計処理など、データに基づく作業からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
発注業務の一部がさらに機械側に移っていくことが一般化していきます。
その先で変わること
食材の下処理や仕込み、味付け、盛り付けなど、感覚と経験を要する調理技術は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
調理補助の有効求人倍率は1.0倍で、求人数と求職者数がほぼ拮抗している水準です。平均年収は379.1万円です。
令和7年度 ハローワーク求人統計
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。
同じ調理補助でも、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