靴製造
Bランク検品や材料調達は自動化が進む一方、デザインや縫製の多くは人の手に残る位置づけです。
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
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
非常に高い
作業の多くに決まった型があり、置き換えの対象になりやすい状態です。
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
低い
自分で決める場面は限られ、多くは上位の承認のもとで進みます。
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。
同じ靴製造でも、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
完成した靴の検品
86.4%高基準照合による検査は自動化しやすい
仕様書への適合性確認
81.8%中基準照合はできても最終判断は人
必要な材料の調達
81.8%高発注データの処理は定型処理向き
自動装置の運転監視
72.7%中データ監視はできても異常判断は人
靴製造で最も代替が進みやすいのは完成した靴の検品で、実施率は86.4%です。決まった基準に沿って傷や仕上がりを照合するだけの作業のため、判断の幅が狭く自動判定と相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
靴のデザイン・設計
4.11独自の発想を要する創造的な設計
手足を使う機械縫製
3.82手足を使う繊細な操作技術
生産過程での靴の汚れ取り
3.70仕上がりを見極める丁寧な作業
釣込機での接着・ミシン縫い
3.81手先の感覚を要する精密な作業
靴製造で人の判断が求められやすいのは生産過程での靴の汚れ取りといった場面です。実施率は90.9%で、素材ごとに異なる汚れの状態を見極めながら力加減を調整する、丁寧な判断が欠かせません。
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
靴製造として積んだ仕上がりを見極める経験は、AIが出す仕様書への適合性確認や自動装置の監視結果を、実際の製品の状態と照らして判断する場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
検品や仕様適合性の確認、材料調達、自動装置の監視など、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
仕様適合性確認の一次照合が、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
デザイン設計や機械縫製、仕上げ作業など、感覚と経験を要する作業は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は1.45倍で、求人と求職者がほぼ拮抗している水準です。平均年収は410.6万円です。
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。
同じ靴製造でも、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