ごみ収集作業員
Sランク車両清掃やリサイクル分別といった一部業務はAIに置き換わりやすいが、収集や運転そのものは今も人の身体的な技術が支えています。
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
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。
同じごみ収集作業員でも、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
ごみ収集車の清掃・管理
79.1%高点検記録の管理は定型処理向き
ゴミのリサイクルをする
76.7%中分別基準の照合はできても最終判断は人
分別やごみ減量の指導・啓発
74.4%中下書き資料はできても対面指導は人
ごみ収集作業員で最も置き換えが進むのはごみ収集車の清掃・管理。実施率は79.1%で、決まった点検項目を記録するだけの定型作業のため、判断の幅が狭く自動化しやすいです。
人の判断が求められやすい場面
ごみ収集車を運転して集積所を回る
4.04安全を見極める運転技術
集積所でごみを収集車に投入する
4.00効率よく進める現場作業力
収集したごみを所定の場所まで運搬する
3.95正確さを要する丁寧な運搬作業
収集できないものを見分ける
3.94基準を踏まえた現場での判断
収集したごみを所定の場所まで運搬する場面は、収集車への投入や収集できないものの見分けと同じく、ごみの重さや道路状況をその場で見極める身体的な判断が求められます。
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
収集ルートや分別基準を体で覚えてきた経験は、AIが出す分別案や啓発資料の下書きを点検する力に活きます。空いた時間を収集作業や現場での見分けに充てやすくなります。
この先に起きること
まず変わること
収集車の清掃管理やリサイクルの分別、啓発資料の作成など、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
リサイクル分別の一次判定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
収集車の運転やごみの投入、運搬、収集可否の判別など、現場での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
ごみ収集作業員の有効求人倍率は3.91倍で、働き手が職場を選べる側にいる数字です。平均年収は398.6万円です。
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。
同じごみ収集作業員でも、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