フラワーショップ店員
Aランク価格計算や在庫確認は代替が進む一方、花の仕入れや接客など目利きの技術は引き続き必要な職業です。
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
低い
画面の中で完結する作業は、一部にとどまります。
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
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
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。
同じフラワーショップ店員でも、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
商品の販売価格を計算して決定する
98.2%中価格計算はできても最終決定は人
在庫を確認する
98.2%中在庫データの確認は自動化しやすい
売上伝票や販売契約書を作成する
96.4%高伝票・契約書の作成は定型処理向き
リボンや包装紙などの消耗品の発注をする
96.4%高発注データの処理は自動化しやすい
現金での販売、またはクレジット取引の手続きをする
94.6%中計算処理はできても対人対応は人が担う
売上金を計算し、記録する
94.6%高計算と記録は規則に沿った処理
商品の販売価格を計算して決定する作業は実施率98.2%と最も高く、決まった計算式に数値を当てはめるだけの定型処理のため、AIに置き換えやすい形をしています。
人の判断が求められやすい場面
仕入れた花を水あげ作業する
4.29鮮度を見極める経験と手間
市場で生花や植物を仕入れる
4.06品質を見極める目利きが核心
接客をする
4.00相手の雰囲気を汲み取る対面対応
お客の好みや予算に応じて花束やアレンジメントを作る
3.98感性を生かした創造的な組み合わせ
仕入れた花の水あげ作業や、お客の好みに合わせた花束・アレンジメントづくり、接客での対応など、花の状態や相手の雰囲気を見極めながら手を動かす場面では、人の判断が求められやすくなっています。
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
花の鮮度や品質を見極めてきた経験は、AIが出す在庫データや価格計算を、実際に仕入れた花の状態に合わせて調整する判断として活かせます。
この先に起きること
まず変わること
価格計算や在庫確認、伝票の作成など、データ処理が中心の作業からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
発注業務や売上記録の一部が、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
花の仕入れやアレンジメント制作など、目利きと感性を要する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5.64倍は、あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は384.8万円です。
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。
同じフラワーショップ店員でも、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