フードデリバリー（料理配達員）
Aランク配達完了の報告や会計処理などの定型作業は代替が進みますが、商品の受取や配達など実際に体を動かす業務は残ります。
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
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
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。
同じフードデリバリー（料理配達員）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
専用アプリ等での配達完了の報告
74.6%高定型的な報告作業は自動化向き
代金等の会計処理
65.5%高定型的な計算処理は自動化向き
フードデリバリーで最も置き換えが進むのは専用アプリ等での配達完了の報告で、実施率は74.6%です。決まった操作で報告するだけの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
バイクや自転車で注文主に商品を配達する
4.34安全を見極める丁寧な配達技術
商品をピックアップして所定の運搬容器に入れる
3.84正確さを要する丁寧な受取作業
店舗や待機場所等で配達のオーダーを受ける
3.52状況を見極める現場での対応
空き時間の注文受付や店内清掃、洗いもの
2.63効率よく進める現場対応力
「商品をピックアップして所定の運搬容器に入れる」のように、実際に手を動かして正確さと安全を確かめる場面は、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
日々の配達で培った道や店舗の勘は、AIが示す配達ルートの提案を実際の交通状況に照らして選び直す場面で活きます。
この先に起きること
まず変わること
アプリでの配達完了報告や会計処理など、一部のデータ業務からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
会計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。
その先で変わること
配達そのものやピックアップ、オーダー受付、店内での対応など、現場での丁寧さ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1.41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406.5万円です。
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。
同じフードデリバリー（料理配達員）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。
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