自動車整備士の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

0% AI浸透度(AI代替率)

赤外線エンジン分析器や診断機器で車両の状態を読み取り、複数のシステムをメーカー仕様に合わせて修理・調整する——自動車整備士の診断精度と手作業の正確性は、故障予測AIの支援を受けても、顧客の車両安全と修理の最終判断と実行を担う人間にしか果たせません。

自動車整備士の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 0%
人間中心のタスク 29件
AIに代替困難な要素 対面対応・必須資格・免許・身体作業
平均年収 479万円
求められるスキル 修理・保守点検・故障等の原因特定
就業者数 約20万人

自動車整備士とは

自動車は、バスやタクシーのように人々の移動を支えたり、トラックのように物流の基盤を支えたりして、私たちの暮らしには無くてはならないものとなっている一方で、数多くの部品で構成されており、走行するに伴って劣化・摩耗が進み、その構造や装置の性能が低下するものである。

この職種のAI浸透度は0%。 29件の業務のうち0件でAIが活用され、29件は人間が中心です。 対面対応や必須資格・免許など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

就業先としては、一般的に整備工場となるが、整備工場に就職するには、国家資格である自動車整備士の資格を取得している方が有利である。一方、資格を取得していなくても就職することは可能であり、整備工場に就職後、勤務をしながら夜間や休日に講習を受けられる養成施設(自動車整備技術講習所)に半年~1年半通い、資格を取得することも可能である。また、自動車整備に関して学ぶ工業高校の自動車整備科や、自動車整備の専門学校等の出身者だけでなく、高等学校や大学などで機械や電気に関する基礎的な知識を学んでいると有利である。このほか、自動車の運転免許や危険物取扱者乙種第四類、ガス溶接技能者、アーク溶接技能者(基本級)の資格があれば入職に有利となることが多い。上記については、中途採用の場合も、同様である。 自動車整備士の資格を取得するには、整備専門学校等の養成施設に通う方法と、前述のとおり整備工場で働きながら養成施設(自動車整備技術講習所)に通う方法がある。これらの養成施設を修了すると実技試験が免除となり、学科試験のみの受験となる。 進化を続ける自動車は、近年、カメラやセンサーなどの電子技術が多く導入されるようになり、構造や装置は、複雑化、精密化している。そのため、自動車整備士が仕事をするためには、新たにスキャンツール(自動車の電子的な故障の原因究明に必要な機器)を使いこなすための知識や、新技術に対応できる技術力が要求されるようになっている。さらに、環境や騒音などの各種規制は年々強化されており、変化する規制に対応する新たな整備方法や検査方法を学び続けることも必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 車両の損傷を点検・記録し、必要な修理につなげる・赤外線エンジン分析器や診断機器を用いて車両の試運転と部品・システムの検査を行うを極める — AIでは代替できない領域
  • 修理・保守点検の重要性が今後さらに高まる

業務ごとのAI浸透度

自動車整備士の業務を、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。

0
AIが担う業務
29
人間が担う業務

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

車両の損傷を点検・記録し、必要な修理につなげる
赤外線エンジン分析器や診断機器を用いて車両の試運転と部品・システムの検査を行う
修理済みシステムをメーカー性能仕様に合うよう試験・調整する
ブレーキの修理・ライニング交換・調整を行う
作業指示書を確認し、上司と作業内容を協議する
車両修理費用を見積もる
顧客から車両の不具合内容を聞き取り、作業内容や今後の修理について相談する
車両のフロントエンドのアライメント調整を行う
専用機器を使い車輪・車軸・フレーム・操舵機構のアライメントを調整する
動力系・操舵系・リンク機構などの不具合箇所を分解・修理・再組立する
オイル交換、潤滑、チューンアップ等の定期メンテナンスを実施する
図表・技術マニュアル・経験を活用して作業手順を計画する
チェックリストに従い、ベルト、ホース、ステアリング、プラグ、ブレーキ・燃料系統、ホイールベアリング等の重要部品を点検する
作業エリアの清潔を維持する
ハイブリッド電気自動車のスパークプラグ、燃料フィルター、エアフィルター、バッテリーを交換する
空調、暖房、エンジン冷却、電気系統の修理・整備を行う
ユニットを分解し、マイクロメーター・ノギス・ゲージで部品の摩耗を検査する
自動車の電子制御部品が正常に動作するか検査する
キャブレターや発電機、スターター、ポンプ等を分解整備・交換する
ピストン、ロッド、歯車、バルブ、ベアリングなどの部品を修理・交換する
電子テスト機器を使用して燃料・点火・排出制御システムの故障診断を行う
自動車エンジンを調整し適切かつ効率的な動作を確保する
燃料噴射装置・キャブレター部品・燃料フィルターの修理・交換・調整を行う
自動車の窓・座席・幌の昇降用油圧式・電磁式リフト機構を設置・調整・修理する
圧縮天然ガス燃料システムの目視検査を行い亀裂・摩耗・変色等の不具合を特定する 補助
クランクシャフトやシリンダーブロックなどの部品を再組立てする 補助
フレックス燃料車のエンジン制御システムや関連センサーの故障を診断・修理・交換する 補助
トランスミッションの修理またはオーバーホールを行う
燃焼効率向上のため、蒸気移送装置やリーンバーン装置などの後付け製品で車両燃料系統を改修する
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」

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 対面対応

ある程度求められる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

具体的な業務: 「車両を点検した結果、損傷や不調の程度を顧客に説明する。」

AIにできない 必須資格・免許

二級自動車整備士、普通自動車免許、危険物取扱者(乙種)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。

具体的な業務: 「車の完成後の検査を行う。」

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

この仕事では立ち作業、屋外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

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、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 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

同じ自動車整備士でも、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 +20%
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」に基づく自動車整備士の給与水準です。

平均年収 479万円
月給 330.7千円
賞与 825.3千円
平均年齢 38.9歳
勤続年数 12.6年

業界で変わる年収

同じ自動車整備士でも、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
4.2
I 研究的
3.6
S 社会的
3.3
C 慣習的
3.3
E 企業的
2.9
A 芸術的
2.8

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

自動車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

1
修理 4.8
2
保守点検 4.1
3
故障等の原因特定 4.1
4
傾聴力 4.0
5
クオリティチェック 3.8

知識

1
機械 3.0
2
顧客サービス・対人サービス 2.3
3
工学 1.9
4
数学 1.8
5
事務処理 1.7

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 71%
座り作業 就業時間の半分未満 65%
機械やコンピュータによる仕事の自動化 全く自動化されていない 65%
立ち作業 ほぼ常に 54%
規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている) 50%
厳密さ、正確さ きわめて重要である 48%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 46%
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) 46%

雇用形態

正規の職員、従業員
66.7%
自営、フリーランス
29.2%
契約社員、期間従業員
14.6%
パートタイマー
10.4%
派遣社員
8.3%
経営層(役員等)
4.2%
アルバイト(学生以外)
4.2%
アルバイト(学生)
4.2%

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

  • 二級自動車整備士
  • 普通自動車免許
  • 危険物取扱者(乙種)
  • ガス溶接技能者
  • アーク溶接技能者(基本級)

近い職種のAI浸透度

自動車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。

自動車整備士の将来性とAIの影響

「自動車整備士は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: 0%

AI代替率は0%と低く、将来性のある職種です。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

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

修理・保守点検・故障等の原因特定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

自動車整備士はAIでなくなりますか?

自動車整備士はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか0%で、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。

自動車整備士はAIに代替される?

故障予測やメンテナンススケジュール提案はAI化できますが、実際の車両損傷診断、複数システムの相互影響判断、修理実行と試運転による品質確保は、整備士の技術と判断が不可欠です。

自動車整備士で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20%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12%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が8%です。

自動車整備士の将来性は?

電動車化やコネクテッド化に伴い整備士の専門知識の内容が変わりますが、車両安全責任を背負う技術者需要は継続的に高まります。AIは診断効率を上げ、整備士をより高度な判断へシフトさせます。

AI時代に自動車整備士に必要なスキルは?

従来の整備技術に加え、EV・ハイブリッド技術の理解、デジタル診断機器の操作、データ分析力、そして複合的な車両システム故障への総合判断力がより重要になります。

自動車整備士で生成AIをどう活用できる?

現時点では自動車整備士の業務への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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