建築塗装工
Sランク見積書や工程管理は代替が進む一方、塗装の仕上げ技術は引き続き必要とされる職業です。
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
低い
画面の中で完結する作業は、一部にとどまります。
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
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。
同じ建築塗装工でも、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
工事の見積書を作成する
97.6%高見積書のひな形作成は定型処理向き
塗装工事の工程管理を行う
97.6%中日程表の管理は支援できても差配は人
素材を調べ塗料の種類や色を決め仕様書化
85.4%高仕様書の作成は定型フォーマット中心
施工前と完成予想を、カラーシュミレートする
82.9%高シミュレーションはデータ処理向き
工事の見積書を作成する作業は実施率97.6%と最も高く、決まったひな形に数値を当てはめる定型処理が中心のため、AIに置き換えやすい形をしています。
人の判断が求められやすい場面
塗料が飛び散らないよう飛散防止ネットをかける
4.21周囲の状況を見ながらの現場対応
塗料で汚さないよう覆ったりマスキングをする
4.17細部への配慮が問われる手作業
ブラシや吹き付け器、ローラーで表面を塗装する
3.88むらなく仕上げる職人の手さばき
充填材でひびや継ぎ目を塞ぎ下地を作る
3.85仕上がりを左右する下地づくりの技
マスキングや充填材での下地づくり、ブラシや吹き付けでの塗装など、細部への配慮を手さばきで確かめながら仕上げる場面では、人の判断が求められやすくなっています。
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
むらのない仕上がりを見極めてきた経験は、AIが作る見積書や工程表の下書きを、実際の現場の下地状態に合わせて調整する判断として活かせます。
この先に起きること
まず変わること
見積書やカラーシミュレーション、仕様書の作成など、データ化しやすい作業からAI活用が広がっていきます。
次に変わること
工程管理の下書きや日程調整の一部が、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
塗装面の仕上げやマスキングなど、手の感覚と配慮が問われる工程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3.72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497.7万円です。
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。
同じ建築塗装工でも、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。
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