非鉄金属製錬技術者
Bランクデータ分析や資料作成は効率化が進む一方、現場の品質管理や技術開発は人に委ねられる職業です。
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
中程度
画面で完結する作業と、そうでない作業が混在しています。
手順の決まりやすさ
中程度
手順が決まった作業と、都度考える作業が半々の状態です。
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
低い
自分で決める場面は限られ、多くは上位の承認のもとで進みます。
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。
同じ非鉄金属製錬技術者でも、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
実証データに基づく報告書作成
87.8%高報告書の作成は定型フォーマット中心
各種データの取得と分析・解析
85.7%高データの集計分析は定型処理向き
投資計画のための資料データ作成
83.7%高資料の下書き作成は定型処理向き
精錬技術に関する特許・文献調査
77.6%高文献の情報収集は定型処理向き
非鉄金属製錬技術者で実施率が最も高いのは、実証データに基づく報告書作成業務で87.8%。決まったフォーマットに数値を当てはめる報告書作成は、AIの出力形式と相性が良い構造です。
人の判断が求められやすい場面
機械の点検・メンテナンスをする
3.52異常を見逃さない現場での点検
品質の管理をする
3.25基準と現物を見極める専門的な目
生産現場の監督・管理・指導
2.79経験に基づく対面での指導
精錬技術の開発・改良をする
2.79独自の知見を要する研究開発
品質の管理をする場面は人の判断が求められやすいです。基準となる数値と現物を照らし合わせ、専門知識をもとに合否を判断する、経験に基づく見極めが共通しています。
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
品質管理や現場監督で培った基準と現物を照らし合わせる目は、AIが集計したデータ分析の結果を、実際の製錬工程の状態に合わせて検証する判断に活かせます。
この先に起きること
まず変わること
報告書作成やデータの分析・解析、文献調査など、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
投資計画資料の下書き作成が、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
機械の点検や品質管理、現場での指導、技術開発など、専門知識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1.39倍は、求人と求職者の数がほぼ拮抗していることを示す数字です。平均年収は606.9万円という水準です。
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。
同じ非鉄金属製錬技術者でも、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。
算出方法とデータの出典を見る