半導体技術者
Dランク設計・検証など多くの業務が自動化の対象に入りやすく、大きな変化に備えたいランクです。
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
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
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
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。
同じ半導体技術者でも、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
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
テスト・タイミング設計
92.9%中下書き設計はできても最終判断は人
書類・レポートの審査
89.3%高基準照合による審査は自動化しやすい
製品の品質管理
85.7%中データ照合はできても最終判断は人が担う
装置設備の仕様作成
75.0%高書式に沿った仕様書作成は定型処理向き
半導体技術者で最も代替が進みやすいのはテスト・タイミング設計で、実施率は92.9%です。設計条件を数値やルールに沿って組み立てる工程のため、パターン化しやすく機械的な下書き生成と相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
製品製造工程の新技術研究開発
3.81独自の知見を要する研究開発
製造設備のメンテナンス
3.42異常を見逃さない現場での対応
他の技術者や学生の指導
3.02対面での知識継承
LSI（大規模集積回路）の設計
3.28専門知識に基づく回路設計
半導体技術者で人の判断が求められやすいのはLSI（大規模集積回路）の設計といった場面です。実施率は94.6%で、専門知識をもとに複数の制約を同時に満たす設計判断を重ねる必要があり、単純な基準当てはめでは済みません。
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
半導体技術者として培った回路設計の制約整理力は、AIが出す設計案や検証結果の妥当性を、電気的特性や製造条件と照らして見極める場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
テスト設計の下書きや書類審査、品質管理の照合など、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
仕様書作成の一部が、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
新技術の研究開発や設備メンテナンス、LSI設計、技術指導など、専門業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は1.07倍で、求人と求職者がほぼ拮抗している水準です。平均年収は703.9万円です。
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。
同じ半導体技術者でも、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。
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