産業用ロボットの保守・メンテナンス
Bランク在庫管理や報告書作成は自動化が進む一方、異常発生時の現場確認やマニュアル外の対応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
高い
成果物の多くが文書やデータで、AIが扱いやすい形になっています。
手順の決まりやすさ
高い
手順が決まっている作業の比重が大きく、AIに渡しやすい形です。
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
高い
自分の判断で決め、結果に責任を負う場面が多い仕事です。
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の保守・メンテナンスでも、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
必要な補修部品、資材等を手配し、在庫管理する
91.4%高在庫データに基づく発注は自動化向き
生産ラインの稼働状況等を記録する
85.7%高記録という定型のデータ作業
稼働状況を上司や企業に報告する
82.9%高報告書の作成は定型フォーマット中心
問題点や改善箇所を企業へ報告する
82.9%高報告書の作成は定型フォーマット中心
最も実施率が高いのは必要な補修部品、資材等を手配し在庫管理する業務で91.4%。在庫データに基づいて発注量を決める作業のため、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
異常発生時に現場で状況を確認する
3.85現場の状況を体で確かめる対応
ロボット量産前の耐久テストを行う
3.60限界性能を見極める専門的な検証
マニュアルに従い日常メンテナンスをする
3.59状態を確かめる丁寧な手作業
マニュアル外の問題に対応し補修する
3.54経験に基づく臨機応変な対応
人の判断が求められやすいのは異常発生時に現場で状況を確認する場面です。マニュアル外の対応も同水準の実施率で、想定外の事態に経験をもとに臨機応変に対処する場面は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
マニュアル外のトラブルに対応してきた経験は、AIが提示する対処候補が現場で本当に通用するか見極める判断に使えます。日常点検の経験は、AIの記録データから異常の兆候を読み取る目利きに活かせます。
この先に起きること
まず変わること
稼働状況の記録や報告、部品の在庫管理など、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
報告書作成の一部が、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
異常時の現場対応や耐久テスト、日常メンテナンスなど、経験を要す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
産業用ロボットの保守・メンテナンスの有効求人倍率は5.63倍。あなたが職場を選べる側にいる数字です。平均年収は571.2万円です。
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の保守・メンテナンスでも、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