専門学校教員
Bランク添削や報告書作成の負担は軽くなる可能性がある一方、実地研修の指導や進路支援は人が担い続けます。
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
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
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。
同じ専門学校教員でも、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
課題について添削、評価、コメントをする
94.9%中下書き添削はできても最終評価は人
出席簿や成績表を保管し報告書を作成
94.9%高報告書の作成は定型フォーマット中心
生徒募集のための広報活動をする
84.8%高広報文の作成は定型処理向き
専門学校教員で最も自動化が進みやすいのは「課題について添削、評価、コメントをする」で、実施率は94.9%です。決まった観点に沿って下書きを整える作業のため、判断の幅が狭く型にはめやすい性質があります。
人の判断が求められやすい場面
学生の進学や進路について、指導や支援を行う
3.88個別事情を踏まえた対面での支援
実地研修で理論や技術、手順を示す
3.66体で示す実践的な指導
学習内容を観察評価し改善を提案する
3.62一人ひとりを見極める専門的評価
試験を行い学習効果を評価する
3.59総合的に見極める専門的判断
人の判断が求められやすい場面の代表例は「学習内容を観察評価し改善を提案する」場面です。学生一人ひとりの理解度や技能の伸びをその場で見極める専門的な判断が伴うため、定型処理に置き換え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
専門学校教員としての実地研修での指導経験は、AIが出した添削コメントの妥当性を判断する目として活かせます。学生の技能の伸びを見極めてきた経験は評価の場面に直接活かせます。
この先に起きること
まず変わること
課題の添削や報告書の作成、生徒募集の広報など、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
添削の下書き作成が、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
進路指導や実地研修、学習評価など、対人と専門的な見極め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
専門学校教員の有効求人倍率は1.55倍で、求人と求職者がほぼ拮抗している数字です。平均年収は502.6万円です。
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。
同じ専門学校教員でも、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