農業技術者
Aランク生産計画の立案は自動化が進む一方、現場指導や研究開発など専門知識を要する判断は人が担う場面として残る位置づけです。
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
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
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
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。
同じ農業技術者でも、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
生産計画の立案と指導をする
77.6%中計画案はできても現場指導は人が担う
病害虫の発生を調査・予測し指導する
71.4%中データ予測はできても指導は人が担う
先に置き換えが進むのは生産計画の立案と指導をする業務です。データに基づく計画の下書きは定型処理向きのため、AIでも同じ結論に達しやすい業務で、実施率は77.6%です。
人の判断が求められやすい場面
病害虫予防の開発や品種改良をする
3.36専門知識に基づく独自の研究開発
機械や手作業で、農地の除草をする
3.36現場の状態を見極める実作業
営農相談に乗り経営方法を指導する
3.17個別事情を踏まえた対面での指導
作物の新品種や栽培法などの新しい技術を開発する
3.17着想を形にする創造的な研究
人の判断が求められやすいのは機械や手作業で農地の除草をする場面です。品種改良の開発も高い実施率で、現場の土や作物の状態を見極めながら手を動かす作業はAIに委ねにくい性質があります。
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
農地の状態を見極めてきた経験は、AIが示す生産計画を実際の土壌や気候に合わせて修正する判断に使えます。営農相談の経験は、AIの提案を個別の農家の事情に合わせて伝える言葉選びに活かせます。
この先に起きること
まず変わること
生産計画の立案や病害虫発生の予測など、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
予測資料の下書き作成が、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
品種改良の研究や農家への現場指導など、専門知識と対面対応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
農業技術者の有効求人倍率は1.17倍。求人と求職者がほぼ拮抗している数字です。平均年収は611.9万円です。
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。
同じ農業技術者でも、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