調教師の将来性 — 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）

調教師の仕事は指示と観察です。養殖作業員に給餌・治療の割り当てをする判断、安全規則を監視して違反者に即座に対応する目利き、魚介類の収穫数を把握する経験則。これらはAIがデータ化できても、現場での瞬時の判断は人間の感覚に頼ります。

調教師の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 0%

人間中心のタスク 54件

AIに代替困難な要素危機対応・身体作業

求められるスキル説明力・傾聴力・指導

調教師とは

馬主から預かった競走馬を管理するため、事業主として厩舎を持ち、厩舎スタッフ（調教助手・厩務員）を雇用して競走馬のトレーニング（調教）を行う。

この職種のAI浸透度は0%。 54件の業務のうち0件でAIが活用され、54件は人間が中心です。危機対応や身体作業など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

中央競馬の場合、調教師になるには、JRAが行う調教師免許試験に合格する必要がある。地方競馬の場合は、地方競馬全国協会が行う調教師免許試験に合格する必要がある。受験できるのは28歳以上に限定されているうえ、馬房数の関係もあり合格者数は限られている。試験内容は、調教技術、学力（競馬関係法規、馬学など）の他、面接と身体検査がある。競走馬の調教についての知識と経験を積む場が、外部には存在しないため、騎手や厩舎スタッフなど、競走馬の調教や飼養管理を行ってきた人たちが資格取得するケースが一般的である。なお、調教助手として就業する場合は、JRAが行う調教助手資格審査に合格した後、調教師に雇用されて働くことになる。JRAより調教師免許を発行された後は、事業主となって厩舎を開業し、厩舎スタッフ（調教助手、厩務員）を雇用してチームで競争場のトレーニングを行う。馬に深い興味と愛情を持っていることが求められる。また、公正確保のためにも、しっかりとした道徳観があることも大切である。厩舎スタッフを雇用して運営を行うので、労務管理や経営者的な資質も必要となる。

AI時代に伸ばすべきポイント

動物の給餌・治療、飼育施設の清掃・維持管理などの業務を割り当てる・養殖・収穫・出荷した魚介類の種類と数量を記録するを極める — AIでは代替できない領域
説明力・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

調教師の業務を、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

人間が担っている業務浸透度 50%未満

動物の給餌・治療、飼育施設の清掃・維持管理などの業務を割り当てる

養殖・収穫・出荷した魚介類の種類と数量を記録する

作業員の安全規則遵守を監視し、違反者に警告または処分を行う

動物の病気・怪我・異常行動の兆候を観察し、必要に応じて獣医や管理者に報告する

魚と養殖池を観察し、病気の検出・成長監視・品質判定・収穫完了の確認を行う

伐倒・玉切り・トラクターや積込機の操作・集材技術・安全規則について作業員を訓練する

経験や獣医師の指示に基づき動物の病気やけがを処置する

産卵・飼育・養殖・収穫の方法と機器の使用について作業員を訓練する

植付・収穫・除草・害虫識別などの技術と安全対策について作業員を訓練する

気象・土壌条件の評価や肥料・除草剤・栽培技術の変更について管理者と協議する

林業関係者と伐採・森林管理の計画・手順・日程について連絡調整する

作物・圃場・苗木の状態を点検し、栽培・散布・除草・収穫の要否を判断する

設備の解体、移設、新現場での据付けを調整する

輸送計画や生産要件に応じて貯木場からの原木の選別・搬出を調整する

複数の作業現場への作業員・機材・輸送の配置を計画する

トラック・トラクター・自走式収穫機などの農業機械を運転・操作し、作業員や資材の運搬、耕作・収穫を行う

会計、マーケティング、人事などの監督・管理業務を遂行する

動物・機材・飼料等の現場への輸送を行う、または手配する

建物・柵・農地・備品・設備を巡回点検し、必要な作業を把握する

在庫記録・受注情報・出荷スケジュールを確認し、必要な作業を判断する

施設を点検し、修繕の必要性を判断する

生産要件や設備・資材の状態、作業スケジュールについて管理者と協議する

勤怠・給与報告書および人事評価・採用・昇進・懲戒などの人事記録を作成・管理する

殺虫剤・機械部品・潤滑油・工具などの消耗品を購入・請求する

園芸施設や灌漑システムなどの建設プロジェクトを監督する

農具・機械・はしご・容器等の機材を作業員に貸し出し、作業完了後に回収する

コレクション・施設・インフラの維持管理・整備予算を算定・管理する

設備や機械の調整・修理を指揮または補助する

業務を監視し、問題の特定・解決、作業方法の改善、規制遵守を確保する

人員・設備の稼働状況に応じて作業スケジュールを計画する

動物への給餌・給水と飼育施設の清掃・消毒を行う

動物の発情兆候を観察し、必要に応じて運動させて発情を誘発・促進する

動物の軽傷を処置し重症の場合は獣医師に連絡して治療を依頼する

飼料や医薬品を購入し在庫を確保する

動物の血統・特性・望ましい子孫の形質に基づき交配する個体と精液検体を選定する

動物を診察し、疾病や負傷の症状を検出する

小屋・囲い・柵付きの飼育場を建設する

動物の体重・成長パターン・飼料等の特性を記録する

個体識別のために動物に焼印・入墨・タグ付けを行う

病院・研究機関・ペットショップ・食品加工工場への動物・卵の販売を手配する補助

飲料水へのワクチン投与・注射・粉末散布により動物を疾病から予防する補助

動物の入浴とグルーミングを行う補助

動物の健康維持のために運動させる補助

動物の健康・安全に必要な施設内温度を維持するよう制御装置を調整する補助

使用した精液検体と交配した動物の記録を管理する補助

繁殖のため注入器を用いて雌の家畜に調製精液を人工授精する補助

精液の容器をドライアイスや液体窒素で凍結保存・出荷用に準備する補助

動物の毛をバリカンやはさみで刈り込む補助

繋留した種雄牛にゴム製採精器を装着し、刺激を与えて射精を誘発する補助

人工授精用精液を包装・ラベル貼付し、日付・供給元・品質・濃度などの情報を記録する補助

品評会や展示会に動物を出品する補助

規定量の精液を校正済みシリンジに計量し、注入器に装着する補助

家畜の除角や去勢などの処置を行う補助

精液を顕微鏡で検査し、精子の密度と運動性を評価・記録し、処方に従い希釈液で希釈する補助

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

身体を使う作業が多く、AIやロボットでは対応が難しい

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。

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

この仕事では結果・成果への責任、ミスの影響度、意思決定の自由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 暗黙知

実務経験を通じて身につく知識が活きる

業界で変わるAIの影響

同じ調教師でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

サービス業(その他)

AI化 0% 潜在 +8%

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」に基づく調教師の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ調教師でも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業，保険業 944万円

鉱業，採石業，砂利採取業 750万円

学術研究，専門・技術サービス業 668万円

電気・ガス・熱供給・水道業 662万円

製造業 651万円

建設業 625万円

教育，学習支援業 615万円

卸売業，小売業 605万円

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

3.9

E 企業的

3.8

C 慣習的

3.7

I 研究的

3.6

A 芸術的

2.3

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

調教師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

説明力 4.7

傾聴力 4.6

指導 4.6

説得 4.3

人材管理 4.2

知識

顧客サービス・対人サービス 2.9

ビジネスと経営 2.6

人事労務管理 2.5

心理学 2.4

生物学 2.2

働く環境と雇用形態

働く環境

屋外作業ほぼ毎日 88%

他者とのかかわりほぼ毎日 78%

電話での会話ほぼ毎日 67%

ミスの影響度きわめて深刻な事態を引き起こす 65%

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） 59%

外部の顧客等との接触きわめて重要である 56%

反復作業就業時間の半分未満 47%

意思決定の自由ある程度は自由がある 47%

近い職種のAI浸透度

調教師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

通関士 1% 動画制作 2% フードコーディネーター 3% ピアノ調律師 4% 気象予報士 4%

調教師の将来性とAIの影響

「調教師は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・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

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

説明力・傾聴力・指導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

調教師はAIでなくなりますか？

調教師は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・身体作業など人間の強みが活きる仕事です。

調教師はAIに代替される？

調教師はAIに代替される？ — いいえ。作業指示、安全監視、異常判断の全てが人間の現場経験に基づきます。データログはAIに任せ、調教師は指示と判断に専念できます。

調教師で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8%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0%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が8%です。

調教師の将来性は？

調教師の将来性は？ — むしろ重要性が増します。自動記録・データ分析がルーチン化するほど、指示の質と安全判断の信頼度が調教師の価値になります。

AI時代に調教師に必要なスキルは？

AI時代に調教師に必要なスキルは？ — 従来の現場経験に加え、データから傾向を読む力、チーム管理とコミュニケーション、予測的な安全管理が重要になります。

調教師で生成AIをどう活用できる？

現時点では調教師の業務への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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