林業作業
Sランク計画作成や書類作成は一部自動化が進む一方、下刈りや間伐など現場での身体作業が大部分残る位置づけです。
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
非常に高い
仕事の中心が対面と現場にあり、機械に置き換えにくい領域です。
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。
同じ林業作業でも、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
伐採や植栽の計画を作成する
75.0%中叩き台は作れても最終判断は人が担う
作業コストを見積もり、交渉する
72.9%中概算はできても交渉は人が担う
伝票や証明書など、各種書類を作成する
70.8%高書式に沿った書類作成は定型処理向き
災害時には山林の被害状況を調査する
64.6%中調査データの整理はできても評価は人
荒廃森林の状況を調査する
64.6%中調査データの整理はできても評価は人
出力が定型的な計画の下書きに収まる作業から先に移ります。この職業では伐採や植栽の計画を作成する業務（実施率75%）がそれにあたり、地形や樹種のデータをもとにした下書きのためAIでも同じ結論に達しやすい業務です。
人の判断が求められやすい場面
間伐を行う
3.61森林の状態を見極める専門的な判断
雑木や雑草の下刈りをする
3.61現場での身体を使う継続的な作業
植林計画に基づき苗木を植え付ける
3.38土地の状態を見極める丁寧な作業
伐採原木を集積地まで搬出する
3.28険しい現場での身体的な作業
人の判断が求められやすいのは雑木や雑草の下刈りをする場面です。間伐も同水準の実施率で、傾斜地など険しい現場で身体を使い続ける継続的な作業は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
森林の状態を見極めてきた経験は、AIが示す伐採計画を実際の地形や樹木の状態に合わせて修正する判断に使えます。険しい現場での作業経験は、AIには代われない安全確認の勘所に直接活かせます。
この先に起きること
まず変わること
伐採計画やコスト見積り、書類作成など、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
被害状況調査の一次整理が、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
間伐や下刈り、苗木の植え付けなど、森林の状態を見極める現場作業は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
林業作業の有効求人倍率は4.36倍。あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は360.8万円です。
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。
同じ林業作業でも、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