機械設計技術者
Cランク計算や情報収集は効率化される一方、最終確認や顧客対応は人が担い続ける職業です。
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
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
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
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。
同じ機械設計技術者でも、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
製品の見積りを算出する
98.4%高見積計算は定型処理向き
法令・JIS・ISO等の規格確認
96.7%高基準照合による確認は自動化しやすい
工学知識や技術動向の情報収集
95.1%高情報収集は定型処理向き
コスト等の実現可能性シミュレーション
95.1%中計算処理はできても採否判断は人
製図ソフトでのシミュレーション
93.4%中下書きシミュレーションは自動化向き
量産化を前提とした設計図作成
91.8%中下書きはできても最終判断は人が担う
機械設計技術者で実施率が最も高いのは、製品の見積りを算出する業務で98.4%。決まった計算式に数値を当てはめる見積計算は定型処理向きで、AIが担いやすい構造です。
人の判断が求められやすい場面
設計図にミスがないかチェックする
3.85見落としを防ぐ専門的な確認
顧客の要望を確認する
3.88意図を汲み取る対面でのやり取り
不具合の原因を分析し対策する
3.77経験に基づく原因の見極め
他の技術者に設計技術を指導
3.26対面での知識継承
設計図にミスがないかチェックする場面は人の判断が求められやすいです。専門知識をもとに見落としを防ぐ、経験に裏打ちされた確認作業が共通しています。
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
設計図のチェックで培った見落としを防ぐ視点は、AIが作成する設計図面やシミュレーション結果を、実際の量産条件に合わせて点検する判断に活かせます。
この先に起きること
まず変わること
見積算出や規格確認、技術動向の情報収集など、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
シミュレーションや設計図の下書き作成が、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
設計図のチェックや顧客対応、不具合分析、技術指導など、専門的な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3.14倍は、あなたが働き手として職場を選べる側にいる数字です。平均年収は659.0万円という水準です。
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。
同じ機械設計技術者でも、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