タイヤ製造
Cランク検査や試験記録は自動化が進む一方、成形や配合の勘所は人の熟練に委ねられる職業です。
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
高い
人と直接向き合う場面や現場での作業が多く、AIが届きにくい部分です。
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。
同じタイヤ製造でも、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
異変気付時の機械停止連絡
93.6%中定型的な通報作業は自動化向き
性能試験・分解試験
89.4%中試験データの記録は定型処理向き
キズ・歪み・寸法の検査
87.2%高基準照合による検査は自動化しやすい
最も実施率が高いのは「異変気付時の機械停止連絡」で93.6%。決まった手順で通報するだけの定型作業のため、判断の幅が狭くAIに置き換えやすい領域です。
人の判断が求められやすい場面
安全確保のため同僚と声を掛け合う
3.98仲間の安全を守る対面での連携
生タイヤの組立機械操作
3.85精密さを要する熟練の操作技術
加圧・加熱による成形
3.68温度と圧力を見極める専門技術
配合ゴムの練り合わせ機械操作
3.75配合の状態を見極める操作技術
人の判断が求められやすいのは「安全確保のため同僚と声を掛け合う」場面です。対面での連携と即座の状況共有が欠かせず、機械の状態だけでなく人の安全を守る責任が絡みます。
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
生タイヤの組立や加圧・加熱の微妙な調整を体で覚えてきた経験は、AIが示す標準条件からのズレをいち早く察知する感覚として活きます。
この先に起きること
まず変わること
機械停止の連絡や性能試験の記録、キズ・寸法の検査など、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
検査の一次判定が、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
同僚との声掛けや組立機械操作、加圧加熱成形など、熟練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
有効求人倍率5.66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458.2万円です。
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。
同じタイヤ製造でも、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