パイロットの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

0% AI浸透度(AI代替率)

悪天候下での計器飛行、エンジン制御、緊急時の咄嗟の判断——パイロットの責任ある操縦行為は、計器とAIシステムの支援を受けても、最終的な飛行安全の決断は人間にしか担えません。

パイロットの要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 0%
人間中心のタスク 46件
AIに代替困難な要素 危機対応・対面対応・必須資格・免許
平均年収 1908万円
求められるスキル 操作と制御・傾聴力・計器監視
就業者数 約5,170人

パイロットとは

乗客や貨物を運ぶ国内・国際路線の航空機を操縦したり、写真撮影、遊覧飛行、航空測量などを行う小型飛行機やヘリコプターを操縦する。

この職種のAI浸透度は0%。 46件の業務のうち0件でAIが活用され、46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

旅客機を運航するには定期運送用操縦士の資格が必要となる。通常、自家用操縦士の資格取得後、事業用操縦士、定期運送用操縦士の順に資格を取得していく。旅客機のパイロットとして働くには、国土交通大臣による航空従事者技能証明を受けなければならない。 資格取得のためには、航空会社に入社して養成訓練を受ける方法と航空大学校に入学する方法がある。航空会社では筆記試験や面接、パイロットとしての適性検査を経て採用される。航空大学校の入学試験には学力検査、身体検査、心理検査、口述試験、操縦適性検査等がある。この他、一部の大学でも航空操縦学科が設けられている。一定期間海外に留学し、操縦免許を取得し、日本の操縦免許に書き換えるコースを受ける場合もある。 航空会社に入社後しばらくは地上勤務などに就き、航空会社社員としての経験を積む。所定の訓練を受けて、20代後半から副操縦士として飛行経験を積み、30代後半から40代前半にかけて機長に昇格するのが一般的である。 パイロットはどんな事態にも落ち着いて対応できるよう、情緒の安定と冷静な判断力が必要となる。管制機関との交信は英語で行われるため、英語力も必要になる。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 視界不良時に計器を使用して飛行を誘導する・エンジンを始動し操縦装置を操作して、飛行計画・規則に従い旅客・郵便・貨物を輸送するを極める — AIでは代替できない領域
  • 操作と制御・傾聴力の重要性が今後さらに高まる

業務ごとのAI浸透度

パイロットの業務を、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。

0
AIが担う業務
46
人間が担う業務

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

視界不良時に計器を使用して飛行を誘導する
エンジンを始動し操縦装置を操作して、飛行計画・規則に従い旅客・郵便・貨物を輸送する
離着陸時を中心に、他の乗務員とフライトチームとして協働する
飛行中の緊急事態や機器故障に対応し報告する
飛行前チェックリストに基づき航空機の欠陥や不具合を点検する
無線で管制塔に連絡し、離陸許可や到着指示などの情報を取得する
飛行中のエンジン稼働状況・燃料消費・航空機システムの動作を監視する
計器・警告装置・制御パネルで航空機の性能とエンジン回転数を監視する
自動操縦装置や飛行管理コンピュータを使用して計画航路に沿って航空機を操縦する
旅客・貨物の配分と燃料量を確認し、重量・重心バランス基準を満たす
運航管理者や気象予報士と連絡を取り、飛行条件の最新情報を把握する
飛行安全のため燃料・積載・経路・スケジュールの変更を指示する
目的地や任務などのフライト詳細について乗務員にブリーフィングを行う
最速・最安全・最快適な飛行のため航路・高度・速度を選定する
飛行中の航空機乗務員の活動を指揮する
飛行時間・飛行距離・燃料消費量等をログブックに記録する
他のパイロットや訓練生に航空機の操縦を教育する
館内放送設備を使用してフライトに関するアナウンスを行う
地上スタッフや管制塔と飛行活動を調整し、乗務員に飛行・試験手順を伝達する 補助
指定高度・全天候条件下で飛行中の機器・システムの性能試験を実施する 補助
計器飛行計画を航空管制に提出し、他の航空交通との調整を確保する 補助
軽微な保守作業を行い、大規模修繕を手配する 補助
他のパイロットや操縦士免許申請者の技量を審査する 補助
小型航空機に荷物を積み込み、手荷物の取り扱いや給油の監督を行う 補助
新型航空機の性能を試験・評価する 補助
飛行活動・試験スケジュールを策定し、飛行評価報告書を作成する 補助
視界不良時に計器飛行で航空機を操縦する
エンジンを始動し、飛行計画・規則を遵守して旅客・貨物を航空輸送する
飛行前にエンジン、操縦装置、計器類などの正常動作を確認する
空港標高、外気温、機体重量、風速・風向を考慮し離陸速度を算出する
積載重量・燃料・気象条件・運航スケジュール等を確認し、飛行計画を策定する
航空管制に計器飛行計画を提出し、他の航空交通との安全な調整を確保する
手荷物や貨物が正しく積載されているか確認する
航空図や航法計器を用い、法規に基づくフライトプランを作成する
航空機の副操縦士を務め、必要に応じて機長業務を代行する
地上クルーや航空管制と飛行活動を調整し、乗員に飛行・試験手順を伝達する
状況に応じて高度や飛行ルートの変更を要請する
飛行時間、飛行高度、燃料消費量などの所定情報を飛行記録に記入する
他の乗組員を監督する
他のパイロットや操縦免許取得者と同乗飛行し、技量を評価する
負傷者を救助し安全な場所へ搬送する 補助
他のパイロットや訓練生に航空機の操縦を指導する 補助
他のパイロットに社内規程や手順を教育する 補助
航空機の軽整備・修理を行い、大規模整備を手配する 補助
農地上空を低空飛行し、肥料・殺菌剤・農薬を空中散布する 補助
新型機および実験機の飛行性能を確認する 補助
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」

100%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

緊急時の判断が求められ、AIに任せにくい場面が多い

この仕事ではミスの影響度、厳密さ、正確さ、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。

具体的な業務: 「機器やエンジンの故障、ハイジャックなどの緊急事態には、所定の手順に従い緊急着陸など乗客の安全を守るための措置をとる。」

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

定期運送用操縦士、事業用操縦士(飛行機)、自家用操縦士(飛行機)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

具体的な業務: 「乗務前に運行管理者と飛行コース・時間・燃料積載量などの飛行計画を作成し、提出する。」「作成されたフライトプランを確認し、承認する。」「運行管理者に航路の気象状態を後続の便のために伝達する。」

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

具体的な業務: 「他のパイロットの教育・育成を行う。」

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は補助まで 信頼構築

相手との信頼関係が特に重要な仕事

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: 傾聴力

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

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特に求められる

この仕事では優先順位や目標の自己設定、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。

業界で変わるAIの影響

同じパイロットでも、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 0% 潜在 +13%
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」に基づくパイロットの給与水準です。

平均年収 1908万円
月給 1380.5千円
賞与 2516.4千円
平均年齢 43.8歳
勤続年数 14.8年

業界で変わる年収

同じパイロットでも、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 649万円
情報通信業 621万円
不動産業,物品賃貸業 534万円
学術研究,専門・技術サービス業 495万円
建設業 486万円
運輸業,郵便業 470万円
鉱業,採石業,砂利採取業 448万円
製造業 445万円

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
3.9
S 社会的
3.6
C 慣習的
3.6
I 研究的
3.4
E 企業的
3.1
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

パイロット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

1
操作と制御 5.1
2
傾聴力 4.9
3
計器監視 4.9
4
読解力 4.5
5
説明力 4.3

知識

1
輸送 3.4
2
通信技術 2.9
3
地理学 2.8
4
教育訓練 2.7
5
物理学 2.6

働く環境と雇用形態

働く環境

ミスの影響度 きわめて深刻な事態を引き起こす 78%
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) 78%
厳密さ、正確さ きわめて重要である 73%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 66%
立ち作業 就業時間の半分未満 66%
グループやチームでの仕事 きわめて重要である 59%
他者とのかかわり ほぼ毎日 58%
座り作業 ほぼ常に 56%

雇用形態

正規の職員、従業員
83.7%
契約社員、期間従業員
11.6%
パートタイマー
7.0%
経営層(役員等)
4.7%
派遣社員
2.3%
自営、フリーランス
2.3%

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。

関連資格

  • 定期運送用操縦士
  • 事業用操縦士(飛行機)
  • 自家用操縦士(飛行機)

パイロットの将来性とAIの影響

「パイロットは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: 0%

AI代替率は0%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

現時点でAIに代替される業務はありません。人間の判断や対面対応が中心の職種です。

AI時代に求められるスキル

操作と制御・傾聴力・計器監視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

パイロットはAIでなくなりますか?

パイロットはAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか0%で、危機対応・対面対応・必須資格・免許など人間の強みが活きる仕事です。

パイロットはAIに代替される?

飛行計画の最適化やシステム監視ではAIが補助できますが、悪天候での計器飛行判断、エンジン故障時の緊急対応、乗客の安全に関わる最終判断は、パイロットの専門知識と責任ある行為が不可欠です。

パイロットで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13%です。すでにAI化されている部分が0%、AI活用で伸ばせる部分が10%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が3%です。

パイロットの将来性は?

航空輸送需要が増加する一方、パイロット不足は世界的課題です。自動着陸などのAI技術は、むしろパイロットの負担を減らし、専門性をより高度な判断に集中させる方向に進化しています。

AI時代にパイロットに必要なスキルは?

従来の操縦技術に加え、AI・自動化システムとの協働スキル、気象判断の深化、チーム内コミュニケーション、そして異常判断の意思決定能力がさらに重要になります。

パイロットで生成AIをどう活用できる?

現時点ではパイロットの業務へのAI浸透は限定的ですが、今後の技術進歩により活用の幅が広がる可能性があります。

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最終更新: 2026/03/24

AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値(CC-BY)に基づく。業種別分析は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」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細

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