精密機器技術者
Dランク設計図面の作成など多くの業務が自動化の対象に入りやすく、大きな変化に備えたいランクです。
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
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
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。
同じ精密機器技術者でも、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
詳細設計図面の作成
82.0%中下書きはできても最終判断は人が担う
CADソフトでの設計図作成
80.0%中設計データの作図は定型処理向き
3Dプリンターでの試作モデル作成
64.0%高モデル生成は自動化しやすい
精密機器技術者で最も代替が進みやすいのは詳細設計図面の作成で、実施率は82%です。既存の仕様や規格に沿って図面を組み立てる工程のため、形式が決まっており自動生成の下書きと相性が良い領域です。
人の判断が求められやすい場面
生産工程で不具合が発生した際の原因調査対策
3.67経験に基づく原因の見極め
プロトタイプの動作確認等の設計検証
3.40総合的に見極める専門的な検証
量産可能な生産工程設計
3.40コストと性能を両立させる判断
仕入先との部品調達打合せ
3.14信頼関係を築く対面での打合せ
精密機器技術者で人の判断が求められやすいのは生産工程で不具合が発生した際の原因調査対策といった場面です。実施率は92%で、複数の要因が絡む不具合の中から真因を絞り込む、経験に基づく見極めが必要です。
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
精密機器技術者として培った不具合の原因を切り分ける経験は、AIが出す設計案や検証データを、実際の生産工程の制約と照らして検証する場面で活かせます。
この先に起きること
まず変わること
CADでの作図や試作モデルの生成など、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
詳細設計図面の下書き作成が、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
不具合の原因調査や設計検証、生産工程設計、仕入先との打合せなど、専門業務は引き続き人が担っていきます。
労働市場データ
有効求人倍率は3.14倍で、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。
同じ精密機器技術者でも、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