医学研究者
Cランク情報収集は進みますが、手を動かす実験技術がランクを支えています。
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
高い
手順が決まっている作業の比重が大きく、AIに渡しやすい形です。
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
非常に高い
意思決定と責任が仕事の中心にあり、人が引き受け続ける部分です。
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。
同じ医学研究者でも、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
研究テーマ関連の最新文献・資料収集
98.1%高情報収集は定型処理向き
研究に必要な資金・スタッフの確保
96.2%中手続き書類はできても交渉判断は人
他機関の研究者との情報交換
96.2%中定型的な情報共有は自動化向き
成果を論文や報告書にまとめる
94.3%高書式に沿った文書作成は定型処理向き
情報を集めて整理し、判断より網羅性が問われる作業から自動化が先に進みます。この職業では研究テーマ関連の最新文献・資料収集（実施率98.1%）がそれにあたります。
人の判断が求められやすい場面
仮説実証のための実験・データ取得
4.02試行錯誤を要する専門的な実験
学会・講演会での成果発表
3.94質疑に応じる対面での発表
実験のための材料・機材準備
3.80正確さを要する丁寧な準備作業
解剖・細胞培養などの手作業
3.52熟練を要する精密な手技
仮説実証のための実験・データ取得、学会・講演会での成果発表など、人の判断が求められやすい場面が並びます。試行錯誤しながら仮説を検証するという判断が共通しています。
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
実験で試行錯誤しながらデータを取得してきた経験は、AIがまとめた文献レビューをもとに、どの仮説を実験で検証すべきか優先順位を判断する作業に活かせます。
この先に起きること
まず変わること
文献収集や資金・スタッフの確保、研究者間の情報交換、論文まとめなど、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
情報交換の記録整理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
実験によるデータ取得や成果発表、実験準備、手作業を伴う実験技術は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
求人倍率0.32倍は、求人が少なく今の席を失うと次を見つけにくい水準です。平均年収は802.0万円です。
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。
同じ医学研究者でも、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