クリーニング師
AランクAIの影響がある一方、素材を見極める判断が強みとして残りやすい位置づけです。
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
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
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
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。
同じクリーニング師でも、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
衣類の回収数と納品数を確認する
95.7%中数量照合は基準通りの確認作業
クリーニングの代金を会計する
87.2%中計算処理はできても対人対応は人が担う
クリーニング工場での生産管理を行う
78.7%高生産データの管理は定型処理向き
受け取った物品に洗浄方法の印をつける
66.0%中分類の記録はできても最終判断は人
クリーニング師で実施率が最も高いのは衣類の回収数と納品数を確認する業務で95.7%。決まった基準で数を照合するだけの型的な作業で、判断の幅が狭いためAIに寄せやすいのです。
人の判断が求められやすい場面
クリーニングに伴うリスクを客に説明し了解を得る
4.10リスクを丁寧に伝える対面対応
ポケット等に何か入っていないか確認する
3.84見落とせない丁寧な現物確認
色や布、汚れ具合で洗浄方法を分類する
3.80素材や汚れを見極める専門的判断
デリケートな素材の品や毛皮を手洗いする
3.78素材を傷めない繊細な手作業
クリーニング師で人の判断が求められやすいのは「色や布、汚れ具合で洗浄方法を分類する」場面。一点ごとに違う素材の状態を、目と手で見極める専門的な判断が要るためです。
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
素材ごとの傷みやすさを見てきた経験は、AIが出す洗浄方法の候補と組み合わせることで、デリケートな品の扱いを最終判断する材料になります。
この先に起きること
まず変わること
回収・納品数の確認や会計処理、生産管理など、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
受付時の印付けや分類記録の一部が、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
リスク説明や素材の見極め、繊細な手洗いなど、専門的な判断を要する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3.22倍は、あなたが働き先を選べる側に立つ数字です。平均年収は298.3万円です。
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。
同じクリーニング師でも、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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