電気通信技術者
Bランク原因調査などデータ業務は自動化が進む一方、復旧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
高い
成果物の多くが文書やデータで、AIが扱いやすい形になっています。
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
高い
自分の判断で決め、結果に責任を負う場面が多い仕事です。
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。
同じ電気通信技術者でも、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
不具合の原因調査改善
91.8%中データ調査はできても対策決定は人
セキュリティに配慮した設計
82.0%中下書きはできても最終判断は人が担う
工事会社との請負契約締結
80.3%高契約書類の作成は定型手続き
電気通信技術者で最も代替が進みやすいのは不具合の原因調査改善で、実施率は91.8%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
障害や災害発生時の復旧対応
3.52緊急時の即断即決を要する対応
日常的なメンテナンス・アフターサービス
3.47現場での丁寧な対応力
施工管理（品質・安全・進捗等）
3.39現場条件を踏まえた総合的な管理
現場作業員への技術的な指導
3.21対面での知識継承
電気通信技術者で人の判断が求められやすいのは障害や災害発生時の復旧対応といった場面です。実施率は91.8%で、限られた時間の中で状況を見極め、その場で優先順位を決めて動く即断が必要です。
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
電気通信技術者として積んだ障害対応の経験は、AIが出す原因候補やセキュリティ設計案を、現場の回線状況と照らして優先順位を判断する場面で活かせます。
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セキュリティ設計の下書き、契約書類の作成など、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
原因調査の一次整理が、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
障害復旧やメンテナンス対応、施工管理、現場指導など、現場での対応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3.88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609.8万円です。
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。
同じ電気通信技術者でも、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