児童発達支援管理責任者
Aランク計画の下書きはAI化が進むが、発達状況を踏まえた最終判断は人が担う領域です。
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
高い
成果物の多くが文書やデータで、AIが扱いやすい形になっています。
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
非常に高い
仕事の中心が対面と現場にあり、機械に置き換えにくい領域です。
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。
同じ児童発達支援管理責任者でも、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。
あなたが活かせる経験
発達状況を踏まえた最終判断や変化への気づき、不安に寄り添う説明は、計画の下書きや記録入力をAIに任せた分、判断に注ぐ時間を増やせます。
この先に起きること
まず変わること
個別支援計画の下書き作成や記録の管理など、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
支援記録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
子どもの発達状況を見極めた支援計画の判断や保護者への説明は引き続き人が担っていきます。
同じ児童発達支援管理責任者でも、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