産業用ロボットの設置・設定
Bランク設計やドキュメント作成は自動化が進む一方、ロボットの選定や現場での修正調整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
中程度
画面で完結する作業と、そうでない作業が混在しています。
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
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
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設置・設定でも、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
生産ラインの基本的な設計を行う
86.4%中叩き台は作れても最終判断は人が担う
生産ラインを制御するソフトウェアを選択する
86.4%中候補提示はできても最終選定は人
設計・試験結果等のドキュメント作成
81.8%高ドキュメントの作成は定型処理向き
問題点や改善箇所を開発部門に報告
72.7%高報告書の作成は定型処理向き
先に置き換えが進むのは生産ラインの基本的な設計を行う業務です。過去の設計パターンを組み合わせて叩き台を作る作業のため、AIでも同じ結論に達しやすく、実施率は86.4%です。
人の判断が求められやすい場面
既存のロボット等を選択する
3.35仕様を踏まえた専門的な選定
問題があればロボット等を修正調整
3.16試行錯誤を要する現場での調整
必要な場合、ロボットのハード、ソフトを修正、調整する
3.00現場条件に応じた技術的な調整
設計通りの性能かラインをテストする
2.95現物を確認する丁寧な検証
人の判断が求められやすいのは問題があればロボット等を修正調整する場面です。ハードやソフトの修正も同水準の実施率で、現場で起きた不具合の原因を試行錯誤しながら突き止める作業は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
現場での不具合対応を重ねてきた経験は、AIが提示する修正案を実際の機械の挙動に照らして検証する判断に使えます。設計の経験は、AIが出した設計案を現場の制約条件に合わせて調整する判断に活かせます。
この先に起きること
まず変わること
ドキュメント作成や開発部門への報告など、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
基本設計やソフトウェア選定の下書き作成が、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
ロボットの選定や現場での調整、性能テストなど、専門的な判断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
産業用ロボットの設置・設定の有効求人倍率は1.66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522.5万円です。
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設置・設定でも、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