工場労務作業員
Bランク検査や日報作成といった定型系の一部はAIに置き換わりやすいが、設備点検や原材料加工といった現場技術は今も人が担っています。
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
非常に低い
成果物が画面の外にあり、生成AIが直接触れられる部分は限られます。
手順の決まりやすさ
高い
手順が決まっている作業の比重が大きく、AIに渡しやすい形です。
対人・現場の多さ
中程度
オンラインで完結する作業と、人や現場に向き合う作業が混在します。
判断の重さ
非常に低い
決まった基準に沿って進める場面が中心で、判断の範囲は狭めです。
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。
同じ工場労務作業員でも、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
製品を機械や目視で検査する
95.7%中基準照合はできても最終判断は人
緊急時に判断に困った場合の上司相談
93.6%中定型的な相談報告はできても判断は人
ゴミの分別・回収
91.5%高定型的な分別作業は自動化向き
作業日報の記載
80.9%高記録という定型のデータ作業
工場労務作業員で最も置き換えが進むのは製品を機械や目視で検査する作業です。実施率は95.7%で、基準に沿って良否を判定するだけの定型検査のため、判断の幅が狭く自動化しやすいです。
人の判断が求められやすい場面
機械や設備の点検管理・修理
3.05異常を見逃さない丁寧な点検
原材料を機械や手作業で加工する
3.05手先の感覚を要する加工技術
材料を機械に投入する
3.00正確さを要する丁寧な投入作業
排水処理施設を管理する
2.66厳格な管理を要する専門的な業務
機械や設備の点検管理・修理は、材料の投入や原材料の加工と同じく、機械の状態やわずかな異常をその場で見極める身体的な判断が求められます。
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
機械の異音や動きの違和感に気づいてきた経験は、AIが出す検査結果の見落としに気づく力として活きます。空いた時間を設備点検や原材料の加工に回しやすくなります。
この先に起きること
まず変わること
製品検査や上司への相談報告、ゴミの分別回収、作業日報の記載など、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
検査の一次判定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
設備の点検修理や原材料の加工、材料投入、排水処理管理など、現場技術は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
工場労務作業員の有効求人倍率は0.39倍で、求人が少なく、今の席を離れると次の求人を見つけにくい状況にあります。平均年収は353.6万円です。
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。
同じ工場労務作業員でも、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