自動車技術者
Bランク書類・共有業務は自動化が進む一方、試作や品質確認の多くは人の手に残る位置づけです。
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
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
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
中程度
自分で決める場面と、判断を仰ぐ場面が半々の状態です。
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。
同じ自動車技術者でも、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
開発チーム内の進捗情報共有
84.9%高情報共有の記録作業は定型処理向き
特許の出願
81.1%高出願書類の作成は定型手続き
シミュレーションによる設計チェック
75.5%中計算チェックはできても最終判断は人
消防に必要な申請
60.4%高申請書類の作成は定型手続き
自動車技術者で最も代替が進みやすいのは開発チーム内の進捗情報共有で、実施率は84.9%です。決まった項目を定型フォーマットで共有するだけの作業のため、判断の幅が狭く自動処理と相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
製造工程の問題原因を発見し解決
3.88経験に基づく原因の見極め
部品や機構の試作・開発・性能試験
3.64試行錯誤を要する開発技術
試作車の品質・性能を確認
3.68総合的に見極める専門的な確認
製造従事者の技術的な指導
3.25対面での知識継承
自動車技術者で人の判断が求められやすいのは部品や機構の試作・開発・性能試験といった場面です。実施率は83%で、想定通りに動かない結果を踏まえて条件を組み替える試行錯誤の判断が欠かせません。
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
自動車技術者として積んだ試作評価の経験は、AIが出すシミュレーション結果や設計チェックを、実機の挙動と照らして妥当性を見極める場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
進捗情報の共有や特許出願、消防申請の書類作成など、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
設計チェックの一次シミュレーションが、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
問題原因の解決や部品の試作開発、試作車の確認、技術指導など、専門業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は2.23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725.4万円です。
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。
同じ自動車技術者でも、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