自動運転開発エンジニア（自動車）
Bランク記録や情報共有、AI学習用データ投入などの定型業務は代替が進みますが、試作車での検証や仕様検討は人に委ねられます。
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
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
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
高い
自分の判断で決め、結果に責任を負う場面が多い仕事です。
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。
同じ自動運転開発エンジニア（自動車）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
開発の各段階での社内評価方針決定の記録
91.4%高定型的な記録作業は自動化向き
開発チーム内での電子的な情報共有
91.4%高定型的な共有作業は自動化向き
車両に問題が生じた場合の原因究明・解決策検討
91.4%中データ分析はできても対策決定は人
関連する論文や記事を読む
85.7%高情報収集は定型処理向き
教師データを投入しAIに学習させる
82.9%高定型的な学習処理は自動化向き
自動運転開発エンジニアで最も置き換えが進むのは開発の各段階での社内評価方針決定の記録で、実施率は91.4%です。決まった形式で記録する作業は判断の幅が狭く、AIに任せやすくなります。
人の判断が求められやすい場面
テストコースで試作車を動かし動作を確認する
3.67現場での総合的な検証技術
開発チーム内でミーティングを行う
3.55対話から発想を広げる協働作業
実現する自動運転装置の仕様を検討する
3.48独自の発想を要する専門的な設計
装置に問題が見つかった場合の原因究明・解決策検討
3.60経験に基づく原因の見極め
「開発チーム内でミーティングを行う」のように、対話の中からアイデアを広げ方向性をすり合わせる場面は、人の判断が求められやすいままです。
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
試作車を動かして検証してきた経験は、AIに学習させた結果や解決策の提案を、実車の挙動と照らして妥当性を見極める場面で活きます。
この先に起きること
まず変わること
評価方針の記録や情報共有、原因究明の分析データ整理、論文の情報収集、学習処理など、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
解決策検討の一次分析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
テストコースでの検証やチームミーティング、装置の仕様検討、原因の見極めなど、専門的な判断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2.23倍は、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。
同じ自動運転開発エンジニア（自動車）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