電気技術者
Bランク書類や測定管理は自動化が進む一方、故障対応や現場指導は人の手に残る位置づけです。
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
中程度
画面で完結する作業と、そうでない作業が混在しています。
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
低い
自分で決める場面は限られ、多くは上位の承認のもとで進みます。
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。
同じ電気技術者でも、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
設備不具合の原因調査
88.9%中データに基づく調査はできても対策は人
測定データの管理・判定
79.6%高データの管理は定型処理向き
電気設備・機器の設計
75.9%中下書きはできても最終判断は人が担う
電気設備・機器の仕様書作成
68.5%高書式に沿った仕様書作成は定型処理向き
電気技術者で最も代替が進みやすいのは設備不具合の原因調査で、実施率は88.9%です。蓄積したデータを照合して候補を洗い出す工程はパターン化しやすく、機械的な絞り込みと相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
施設補修や設備・機械の故障対応
3.24現場での即応を要する対応力
建設現場で作業員に工程を指導
3.03対面での技術指導
老朽化した電気設備のリニューアル
3.05現状を見極める専門的な判断
顧客への予防保全の提案
3.03状況を踏まえた対面での提案
電気技術者で人の判断が求められやすいのは施設補修や設備・機械の故障対応といった場面です。実施率は83.3%で、現場の状況を見ながらその場で対応を組み立てる即応的な判断が欠かせません。
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
電気技術者として積んだ設備故障への対応経験は、AIが出す原因調査の候補や設計案を、現場の配線や機器の状態と照らして絞り込む場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
不具合の原因調査や測定データの管理、仕様書作成など、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
設備設計の下書き作成が、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
故障対応や現場での技術指導、設備のリニューアル、顧客への提案など、対面業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は2.43倍で、あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は703.9万円です。
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。
同じ電気技術者でも、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