AIエンジニア
Dランクデータ確認やツール準備の多くがAIに移りやすく、開発の方向性検討や設計判断は人に残る職業です。
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
非常に高い
ほぼ画面の中で完結するため、AIの射程に入りやすい業務です。
手順の決まりやすさ
中程度
手順が決まった作業と、都度考える作業が半々の状態です。
対人・現場の多さ
非常に低い
人と直接やり取りする場面や現場での作業は、ほとんどありません。
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AIエンジニアでも、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
AIの全体的な動き・データの流れ確認
97.1%高データフローの確認は定型処理向き
効率良くデータ入力する管理画面ツール準備
97.1%高ツール準備は定型処理向き
教師データを投入しAIに学習させる
94.3%高定型的な学習処理は自動化向き
関係するシステムのAPI調査
94.3%高情報収集は定型処理向き
市場動向の調査
94.3%高情報収集は定型処理向き
チーム内ミーティングでの情報共有
94.3%高共有記録の作成は定型処理向き
「AIの全体的な動き・データの流れ確認」は実施率97.1%で、この職業で最も実施率が高い業務です。決まった手順での確認作業のため、判断の幅が狭く、AIに引き受けられやすい構造です。
人の判断が求められやすい場面
データに合ったAI開発の方向性検討
3.73データ特性を踏まえた専門的な判断
学習結果の検証を踏まえた修正
3.61試行錯誤を要する専門的な調整
システムを設計し関係者に提示
3.53独自の発想を要する創造的な設計
AIに流し込むデータの管理・加工方法設計
3.54専門知識に基づく独自の設計
人の判断が求められやすいのは「データに合ったAI開発の方向性検討」のような場面です。データの特性を踏まえた専門的な判断が必要で、単純な処理では完結しません。
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
教師データの投入や学習結果の検証を重ねてきた経験は、AIが出した学習結果のどこに修正が必要かを見極める材料として使えます。
この先に起きること
まず変わること
データフロー確認やツール準備、学習処理、情報収集など、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
情報共有の記録業務が、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
開発方向性の検討や学習結果の調整、システム設計など、専門的な判断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1.96倍で、求人と求職者がほぼ拮抗している状況です。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AIエンジニアでも、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