産業用ロボット開発技術者
Bランク資料作成や情報収集は自動化が進む一方、プログラム開発や設計の発想など創造的な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
非常に高い
ほぼ画面の中で完結するため、AIの射程に入りやすい業務です。
手順の決まりやすさ
非常に低い
毎回考えて決める場面が多く、手順に落とし込みにくい仕事です。
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
中程度
自分で決める場面と、判断を仰ぐ場面が半々の状態です。
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。
同じ産業用ロボット開発技術者でも、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
説明資料を作成し研究資金を調達する
100.0%高説明資料の作成は定型処理向き
新しい技術を特許として出願する
97.3%高出願書類の作成は定型処理向き
関連する国内外の技術動向の情報収集を行う
91.9%高情報収集は定型処理向き
技術開発を報告書や論文にまとめる
81.1%高報告書・論文の作成は定型処理向き
最も実施率が高いのは説明資料を作成し研究資金を調達する業務で100%。決まった構成に沿って資料をまとめる作業のため、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
ロボットを制御するプログラムを開発する
3.91独自のアイデアを要するプログラム設計
精度や信頼性を高める改良調整をする
3.72試行錯誤を要する専門的な調整
チームメンバーと研究開発の意見交換
3.51対話から発想を広げる協働作業
ロボットのコンセプト、基本設計を考える
3.43着想を形にする創造的な発想力
人の判断が求められやすいのはチームメンバーと研究開発の意見交換をする場面です。改良調整も同水準の実施率で、対話から新しい発想を広げたり試行錯誤を重ねたりする協働作業は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
試行錯誤を重ねてきた調整経験は、AIが出した改良案の実現可能性を現場の制約に照らして判断する目利きに使えます。チームでの意見交換の経験は、AIの提案を議論のたたき台として活用する進行に活かせます。
この先に起きること
まず変わること
資金調達資料や特許出願、技術動向の情報収集など、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
報告書や論文の下書き作成が、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
制御プログラムの設計や精度向上の調整、コンセプト発案など、創造的な業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
産業用ロボット開発技術者の有効求人倍率は3.14倍。あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は659.0万円です。
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。
同じ産業用ロボット開発技術者でも、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