ハウスクリーニング
Sランク準備や請求といった事務系の多くはAIに置き換わりやすいが、汚れを見極めて仕上げる現場技術は今も人の手が中心を占めています。
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
中程度
オンラインで完結する作業と、人や現場に向き合う作業が混在します。
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。
同じハウスクリーニングでも、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
クリーニングに必要な道具・機具・洗剤の準備
83.0%高定型的な準備作業は自動化向き
費用等の請求・代金の徴収
70.2%高定型計算による処理は自動化しやすい
客の要望と下見結果からの見積もり作成
63.8%中下書きはできても最終確認は人
ハウスクリーニングで最も置き換えが進むのはクリーニングに必要な道具・機具・洗剤の準備です。実施率は83.0%で、決まった手順で道具をそろえ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
専用の道具・洗剤等を使用した家屋のクリーニング
3.70汚れの状態を見極める丁寧な技術
専用の道具・洗剤等を使用した設備機器のクリーニング
3.63専門知識を要する丁寧な作業
クリーニング箇所等に不備がないかの現場点検
3.71仕上がりを見極める専門的な確認
クリーニングの内容・日程等の調整決定
3.42意図を汲み取る対面での調整
クリーニング箇所等に不備がないかの現場点検は、家屋や設備機器のクリーニング作業と同じく、汚れの残り方や素材の状態をその場で見極める専門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
素材ごとの汚れの落ち方や薬剤の相性を見極めてきた経験は、AIが出す見積もりや日程調整案の妥当性を点検する力に活きます。空いた時間を現場点検や仕上げ作業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
道具の準備や費用請求・代金徴収、見積もりの下書き作成など、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
見積もりの下書き作成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
家屋や設備機器のクリーニング技術、現場点検、日程調整など、専門技術と対面対応は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
ハウスクリーニングの有効求人倍率は2.92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。
同じハウスクリーニングでも、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