稲作農業者
Sランク資材購入や出荷手続きといった事務系の多くはAIに置き換わりやすいが、生育の見極めや収穫判断といった栽培技術は今も人が担います。
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
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。
同じ稲作農業者でも、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
種子・肥料・農作機械・農機具などを選択購入
100.0%高発注データの処理は定型処理向き
米の販売先を確保する
96.6%中情報整理はできても交渉は人が担う
収穫した米を出荷・販売する
94.8%高定型的な出荷処理は自動化向き
収穫した籾を倉庫に保管し定温管理する
79.3%高データ管理は定型処理向き
稲作農業者で最も置き換えが進むのは種子・肥料・農作機械・農機具などを選択購入する作業。実施率は100%で、発注データを処理す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
収穫まで稲の生育を監視し除草や水の管理
4.24稲の状態を見極める丁寧な観察
苗を育てる
4.18生育状態を見極める専門的な管理
作物の成熟度と天候を考慮し収穫時期を決める
3.88天候と成熟度を見極める専門的な判断
トラクターを運転し水田を掘り起こして耕す
4.14土の状態を見極める熟練の操作技術
収穫まで稲の生育を監視し除草や水の管理をする場面は、収穫時期の決定や田を耕す作業と同じく、稲の状態や天候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
稲の色づきや水量の加減を見極めてきた経験は、AIが出す販売先情報や出荷データの妥当性を点検する力に活きます。空いた時間を生育監視や収穫時期の見極め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
種子肥料の購入や倉庫の定温管理、米の出荷処理など、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
販売先確保の一次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
稲の生育監視や苗の育成、収穫時期の判断、田の耕起など、熟練の栽培技術は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
稲作農業者の有効求人倍率は1.39倍で、求人数と求職者数がほぼ拮抗している水準です。平均年収は360.8万円です。
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。
同じ稲作農業者でも、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