航空整備士の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

4% AI浸透度（AI代替率）

航空整備士は、フライトレコーダーの数字、機体の微かな音や振動、手で触れた金属の温度から故障の兆候を読み取り、安全に飛ぶための部品交換・調整を行う専門家です。AI時代には、センサーデータの異常検知やメンテナンススケジュール最適化は自動化が進む一方で、現場で最終判断を下す技術者の責任と「この数字、実装置では何を意味するのか」という物理的直感がより重視されます。

航空整備士の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 4%

AIが関与するタスク 3件 / 60件

人間中心のタスク 57件

AIに代替困難な要素危機対応・対面対応・必須資格・免許

AI実装済み領域 4%

求められるスキル保守点検・傾聴力・読解力

航空整備士とは

航空機を構成する機体・エンジン・装備品が所定の強度や精度を保ち、正しく機能するように点検、保守する作業を行う。

この職種のAI浸透度は4%。 60件の業務のうち3件でAIが活用され、57件は人間が中心です。危機対応や対面対応などAIには代替できない要素も多く、将来性の高い職種です。

なるには

理工系大学、高等専門学校、航空機整備系専門学校を卒業後に航空会社に採用されるのが一般的である。入社後は、日常のライン整備、エンジン整備、装備（航法装置など）整備に配属される。航空法に定められた航空整備士の国家資格を取得する必要がある。二等航空整備士は入社前に取得することができるが、一等航空整備士は4年以上の実務経験が必要なため、入社後に取得することになる。一等航空整備士のうち社内制度として確認主任者が選任され、確認主任者は法的書類の記録である飛行日誌や航空機の整備の最終確認に関する公的書類にサインをする資格を有する。一方で、エンジン整備や装備品整備では、それぞれに特化したスキルが必要とされており、それぞれの分野を専門として活躍する整備士もいる。

AI時代に伸ばすべきポイント

手工具やゲージを用いて完成品を検査・試験・測定し、基準への適合を確認する・作業区域の巡視・工具点検を行い、従業員に安全教育を実施して危険状態や規則違反を防止・是正するを極める — AIでは代替できない領域
設備・システム・施設を調査し、必要な設置・保守・修理内容を判断するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
保守点検・傾聴力の重要性が今後さらに高まる

AIはどこまで浸透しているか

航空整備士の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 4% 人間 96%

航空整備士の業務の96%は、まだ人間が担っています。AIの影響を受けにくい職種です。

業務ごとのAI浸透度

航空整備士の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。

AIが担う業務

人間が担う業務

AIが担う業務浸透度 50%以上

100% 設備・システム・施設を調査し、必要な設置・保守・修理内容を判断する

AI主導

93% 電子保守プログラムやコンピュータ情報管理システムを開発・導入する補助

AI主導

72% 従業員の業務上の問題について相談に応じ、職務スキルの不足改善を支援する

人間が担っている業務浸透度 50%未満

手工具やゲージを用いて完成品を検査・試験・測定し、基準への適合を確認する

作業区域の巡視・工具点検を行い、従業員に安全教育を実施して危険状態や規則違反を防止・是正する

仕様書・図面・作業指示書を解釈し、テンプレート作成と基準点の設定を行う

従業員の業務量と業績を監視・評価する

手工具、電動工具、油圧プレス、溶接機等を使用して専門的な修理・保守作業を行う

材料費・人件費・外注費などの見積額と実績額を算出する

工具・部品の在庫と作業場の状態・保守を監視し、適切な作業環境を確保する

工具・機器・交換部品などの資材を請求する

業務調整や従業員の苦情処理のため管理職・技術者・品質管理・顧客・労組代表と協議する

作業優先度・設備数・人員スキルに基づき作業スケジュール・順序・担当を決定する

採用・昇進・異動・解雇・懲戒などの人事措置を発議する

事故や負傷を調査し、調査結果の報告書を作成する

安全・修理・保守技術、操作手順、機器の使用方法に関する作業者訓練を実施または手配する

保守に関する方針と手順を策定・実施・評価する

修理に使用する製品について業者やサプライヤーと打ち合わせを行う

予算の編成・管理に参加し、購買・文書管理の調整や部門支出の監視を行う補助

請負業者の入札を審査・評価・承認し、工事完了まで調整する補助

勤怠・生産・在庫・保守・検査結果等の業務記録を作成する補助

人員のニーズに合わせた機器構成を設計する補助

着陸装置・油圧系統・除氷装置などの航空機部品を検査し、亀裂・破損・漏れを発見する

法令に基づく定期検査および特別検査を実施する

整備完了後の作業を検査し、航空機の運航準備状態を確認する

整備マニュアルやサービス通報を読み解き、故障・損傷部品の修理・交換の可否と方法を判断する

航空機の予防・是正整備をすべて修理記録に文書化する

図面・回路図・技術指示書に従い、航空機・宇宙機の構造やシステム・部品を改修する

機体の摩耗やその他の欠陥を点検する

精密測定器を使用して部品の摩耗度を測定する

燃料・オイルのサンプルを採取し汚染の有無を検査する

翼・胴体・油圧装置・燃料系統等の航空機構造や部品を保守・修理・再構築する

手工具・ゲージ・検査機器を使用して摩耗・不良・破損部品の交換・修理を行う

パイロットの不具合報告を読み解き、原因を診断する

点火分析器・圧縮検査器・電流計等を用いてエンジンや各システムの動作を検査する

操縦ケーブルの張力を測定する

補修箇所にプラスチックフィルムを敷き、周囲への損傷を防ぐ

ホイストやフォークリフトを使い、航空機エンジンの取り外し・取り付けを行う

電気・配管・機械・油圧・構造部品を工具で組み立て設置する

テンプレートやけがき工具を使い、不良品や交換部品に寸法・基準線を記入する

金属加工機械やのこぎり等を用いて欠陥部分の部品を製作する

修理・点検後のエンジンを再組立てし、航空機に再搭載する

クランクケース洗浄やフィルター清掃など航空機の整備・保守を行う

ラインサービス航空機の清掃・給油・オイル交換を行う

交換用車体パネルを所定の寸法に整形し接着剤や工具で固定する

航空機に同乗し、飛行中の調整・修正を行う

ドリルやポンチを使い、欠陥部を除去・穿孔して内部の損傷にアクセスする

クランプやレンチを用いて修理・交換部品を取り付け・位置合わせし、リベットや溶接に備える

消耗品・部品・資材・機器の在庫管理と請求・発注を行う

接着準備として構造面や素材の洗浄・剥離・下塗り・研磨を行う

重量部品の取付・位置合わせや修理部品の加工を円滑に進めるため他の作業員と連絡調整する

はしごや足場から専用開口部を通じてエンジンを点検し、必要に応じクレーンで取り外す補助

X線・磁気検査装置を用いて機体、翼、尾翼の腐食・変形・微細亀裂を検査する補助

エンジンを分解し、精密計測器・X線・磁気検査装置でタービンブレードやシリンダー等の腐食・摩耗・変形・亀裂・漏れを検査する補助

可搬式または据置式の硬化装置を使用して接着構造物を硬化させる補助

稼働中のエンジン音を聞き、バルブの固着や焼損などの不具合を診断する補助

エンジン・沈殿槽・スクリーン・キャブレターを洗浄し、フロートレベルを調整する補助

エンジン高温部品の修理限界値を判定する補助

空中給油装置および外部燃料タンクの取り外し・点検・修理・取り付けを行う補助

航空機の表面を下地処理し塗装する補助

AIの使われ方: AI直接指示やり取り改善フィードバック学習検証

この分析の見方

各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。

※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。

AIが担う業務: 情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
人間が担っている業務: AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。

カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:

AI直接指示（赤系）: AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
やり取り改善（青系）: 人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
フィードバック（紫系）: AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
学習（緑系）: AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
検証（黄系）: AIの出力を人間が確認・検証する利用。

なぜAIが入り込めないのか

🧑 AIの浸透を阻む「人間の強み」

96%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。

AIにできない 危機対応

予期しない事態への即座の対応が必要

この仕事では厳密さ、正確さ、ミスの影響度、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

AIにできない 対面対応

高い対面でのやりとりが求められる仕事

この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 傾聴力、説明力

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

AIにできない 必須資格・免許

一等航空整備士、二等航空整備士など、法令で定められた資格・免許が必要

この仕事では結果・成果への責任といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

AIにできない 身体作業

現場での身体作業が含まれ、完全な自動化は困難

この仕事では屋外作業、立ち作業といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

必要な知識: 機械

AIは補助まで 責任判断

非常に高い責任を伴う判断が求められる

この仕事ではミスの影響度、結果・成果への責任、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 合理的な意思決定

AIは補助まで 倫理判断

高い倫理的な判断力が必要

この仕事では厳密さ、正確さ、結果・成果への責任、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

AIは補助まで 指導・育成

後輩や部下への指導・育成が大きな役割の一つ

この仕事では他者とのかかわりといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

求められる力: 説明力、指導

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

AIは補助まで 暗黙知

経験から培われる暗黙知やカンが重要

この仕事の原動力: 達成感、自律性

⚡ AIが追いつきつつある領域

ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。

変化の兆し 曖昧な判断

正解のない状況での判断力が求められる

この仕事では意思決定の自由、優先順位や目標の自己設定、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

業界で変わるAIの影響

同じ航空整備士でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

運輸・物流業

AI化 4% 潜在 +6%

すでにAI化 AI活用で伸びる組織のAI導入で恩恵人間のみ

この分析の見方

すでにAI化: AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
AI活用で伸びる: AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
組織のAI導入で恩恵: 会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
人間のみ: 身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。

この職種の年収

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく航空整備士の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ航空整備士でも、働く業界によって年収は大きく異なります。

電気・ガス・熱供給・水道業 570万円

鉱業，採石業，砂利採取業 523万円

運輸業，郵便業 504万円

学術研究，専門・技術サービス業 485万円

建設業 473万円

卸売業，小売業 463万円

製造業 439万円

情報通信業 436万円

出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)

この職種に向いている人

ホランドの職業興味理論（RIASEC）に基づく適性タイプです。

R 現実的

4.1

C 慣習的

3.4

S 社会的

3.4

I 研究的

3.3

E 企業的

3.0

A 芸術的

2.6

手を動かし、具体的なモノを作ることが好きなタイプが向いています。

求められるスキルと知識

航空整備士に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。

スキル

保守点検 5.3

傾聴力 5.1

読解力 5.0

修理 4.9

計器監視 4.6

知識

機械 3.5

外国語の語彙・文法 3.0

工学 2.9

物理学 2.4

教育訓練 2.3

働く環境と雇用形態

働く環境

他者とのかかわりほぼ毎日 85%

厳密さ、正確さきわめて重要である 65%

屋外作業ほぼ毎日 58%

ミスの影響度きわめて深刻な事態を引き起こす 58%

電子メールほぼ毎日 58%

意思決定の自由自由は限定されている 54%

時間的切迫ほぼ毎日 50%

不規則（天候、生産需要、契約期間などで変わる）不規則（天候、生産需要、契約期間などで変わる） 50%

雇用形態

正規の職員、従業員

84.6%

契約社員、期間従業員

23.1%

パートタイマー

7.7%

派遣社員

7.7%

必要な学歴・資格

AIでは代替できない専門性の証明。資格保持はAI時代の差別化要因になります。

近い職種のAI浸透度

航空整備士とキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。

AIがより浸透している職種

家電修理 11%

AI浸透度が低い職種

産業用ロボットの保守・メンテナンス 2% 物流設備管理・保全 2% 紡織設備管理・保全 1% 自動車整備士 0% 太陽光発電のメンテナンス 0%

航空整備士の将来性とAIの影響

「航空整備士はAIに代替されるのか？」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。

AI代替率: 4%

AI代替率は4%と低く、将来性のある職種です。危機対応・対面対応・必須資格・免許・身体作業など、AIには難しい要素が業務の中心にあります。

AIが変える業務

設備・システム・施設を調査し、必要な設置・保守・修理内容を判断する、電子保守プログラムやコンピュータ情報管理システムを開発・導入する、従業員の業務上の問題について相談に応じ、職務スキルの不足改善を支援するなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。

AI時代に求められるスキル

保守点検・傾聴力・読解力といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。

よくある質問

航空整備士はAIでなくなりますか？

航空整備士はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか4%で、危機対応・対面対応・必須資格・免許・身体作業など人間の強みが活きる仕事です。

航空整備士はAIに代替される？

センサー監視、リスク予測、メンテナンス計画の策定はAIが大幅に支援するようになります。しかし「このアラート信号は、実機の整備士ならどう見る？」と複数の情報を統合し、安全飛行の最終責任を判断する技術者の裁量は、民間航空の安全性重視という原則の下で、絶対に人間にしか任せられません。

航空整備士でAIはどう活用される？

業種により異なりますが、AI総合活用度は10%です。すでにAI化されている部分が4%、AI活用で伸ばせる部分が5%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が2%です。

航空整備士の将来性は？

航空業界のAI/自動化推進は確実ですが、飛行安全という使命領域では、かえって「信頼できる技術者の判断」への期待が高まる傾向にあります。データを読める整備士、AIの提案を批評的に検証できる整備士といった、テクノロジーとの協働スキルを持つ人材は、キャリアとしてのステータスが上昇します。

AI時代に航空整備士に必要なスキルは？

従来の機械知識・検査技能は必須です。加えて、AIが出したメンテナンス提案の根拠を理解し、実装置の状態との乖離を見抜く「批評的思考力」、多くの情報源から統合判断を下すデータリテラシー、そして「安全」という使命を社内外に説明するコミュニケーション力が求められます。

航空整備士で生成AIをどう活用できる？

航空整備士では3件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は設備・システム・施設を調査し、必要な設置・保守・修理内容を判断する、電子保守プログラムやコンピュータ情報管理システムを開発・導入する、従業員の業務上の問題について相談に応じ、職務スキルの不足改善を支援するなどです。

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