ホールスタッフ（レストラン）
SランクAIの影響が最も小さい区分で、配膳や気配りといった身体的な接客は人が担い続けます。
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
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
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
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。
同じホールスタッフ（レストラン）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
食品・食器・リネンの管理
87.5%高在庫データの管理は定型処理向き
料金を受け取っておつりを返すか会計
81.3%高定型的な計算処理は自動化向き
注文を聞いて伝票に書くか端末に入力
79.2%高定型的なデータ入力は自動化向き
店舗設備の点検管理
64.6%高点検データの管理は定型処理向き
スタッフのシフト管理
52.1%高スケジュールデータの管理は定型処理向き
最も実施率が高いのは食品・食器・リネンの管理で87.5%。在庫の数量や状態を記録し発注につなげる作業は、判断の幅が狭く定型的な処理としてまとめやすいため、自動化されやすくなっています。
人の判断が求められやすい場面
お客に注文された食事や飲物を運ぶ
3.72丁寧さを要する接客の身体動作
オーダー対応や飲食終了時期の見きわめ
3.50お客の様子を見極める対面での気配り
退店時にお客に挨拶する
4.00お客に安心感を与える対面での対応
テーブルやカウンターの片付け・整え
3.75次のお客を迎える丁寧な準備
実施率が高いのは、料理や飲み物を運ぶ動作や退店時の挨拶など、対面でお客に接する場面です。丁寧さの加減をその場で調整する身体的な対応が共通しています。
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
配膳やオーダー対応で培った、お客の様子を一瞬で読み取る観察眼は、AIが出した提案や接客文面を鵜呑みにせず、その場の空気に合わせて調整する判断に生かせます。
この先に起きること
まず変わること
食品管理や会計、注文の入力、設備点検、シフト管理など、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
在庫管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
料理を運ぶ動作やお客への気配り、挨拶、テーブルの整えなど、接客の身体動作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2.41倍で、あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は371万円です。
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。
同じホールスタッフ（レストラン）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