沿岸漁業従事者

Sランク

定型的な情報収集は代替が進みますが、操船や漁法など経験がものを言う業務の大半は人に委ねられたままです。

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

    高い

    人と直接向き合う場面や現場での作業が多く、AIが届きにくい部分です。

  • 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。

同じ沿岸漁業従事者でも、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

定型性6.6
デジタル完結度10.6
対人18.1
身体性70.5
判断・責任31.1
既存自動化29.8

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

  • 漁に出る前に気象予報を聞き天候の変化を予測

    100.0%高

    情報収集は定型処理向き

  • 帰港後に漁獲物を陸に揚げて市場に卸す

    94.1%中

    定型的な卸処理はできても取引判断は人

沿岸漁業従事者で最も置き換えが進むのは漁に出る前に気象予報を聞き天候の変化を予測するで、実施率は100%です。情報を集めて整理する作業は判断の幅が狭く、AIに任せやすくなります。

人の判断が求められやすい場面

  • 漁場まで船を操船して移動する

    4.36

    海況を見極める高度な操船技術

  • 漁具や餌を準備する

    4.30

    経験に基づく丁寧な準備作業

  • 漁の目的や地域によって様々な漁法で漁をする

    3.83

    漁場の状況を見極める専門的な技術

  • 漁船や漁具の清掃・点検・修理

    4.13

    経験に基づく丁寧な整備技術

漁具や餌を準備するなど、長年の経験で身につけた手順や勘所が求められる場面は、人の判断が求められやすいままです。

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

長年培った海況の読み方は、AIが示す気象予報や潮流データを実際の海の状態と照らし合わせて判断する場面で活きます。

この先に起きること

  1. まず変わること

    気象予報の確認や市場への卸処理など、一部のデータ業務からAI活用が広がっていきます。

  2. 次に変わること

    市場への卸処理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。

  3. その先で変わること

    操船や漁具の準備、漁法を用いた漁、漁船の整備など、海況を見極める専門技術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1.33倍は、求人と求職者がほぼ拮抗している水準です。平均年収は360.8万円です。

求人賃金の推移(令和7年7月〜令和8年6月・万円)

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。

同じ沿岸漁業従事者でも、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