バイオテクノロジー研究者の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
バイオテク研究者は、遺伝子配列の解析や予測モデル構築がAI化される一方で、新規医療応用の提案や論文執筆といった科学的創造活動の価値が高まっています。CRISPR-Cas9などの最新バイオツール操作やプロジェクト構想段階では、研究者の深い専門知識が不可欠であり、AIは解析支援に留まっています。
バイオテクノロジー研究者とは
生物のもつ遺伝子情報などを解明し、その成果を応用する技術（バイオテクノロジー）について研究を行う。
この職種のAI浸透度は6%。 37件の業務のうち3件でAIが活用され、34件は人間が中心です。 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
入職にあたって特に資格は必要とされないが、バイオテクノロジー研究者になるには、大学で農学系、医学・薬学系、理学系（生物学など）、工学系（生物工学、応用化学、化学工学など）の学部卒業、又はそれと同程度の専門知識が求められる。 研究機関に入職する場合は、大学院の修士課程、博士課程で学んでから就職するのが一般的であり、入職後も研究開発の成果を上げていくことが求められる。 専門分野が学際的で高度化しており、一人で全てを身につけることは難しいが、ある特定の分野では専門的な技術と知識を持ち、それ以外の分野では内容が理解できる程度の知識を身につける必要がある。 微細な現象を見分ける確かな観察力をもち、因果関係を粘り強く追求できる研究能力が必要である。常識にとらわれず、独創性のある問題解決策を生み出すための想像力も求められる。最新の専門知識を得たり、海外との情報交換を行うために、特に英語の語学力は不可欠である。
AI時代に伸ばすべきポイント
- 学術論文の執筆や学会発表を通じて研究成果を発信する・学部生・大学院生の教育・助言・研究指導を行うを極める — AIでは代替できない領域
- がんやその他の疾患を引き起こす生物の遺伝子変異を研究するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 読解力・説明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
バイオテクノロジー研究者の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
バイオテクノロジー研究者の業務の94%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
バイオテクノロジー研究者の業務を、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
人間が担っている業務
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」
94%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。
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: 説明力、傾聴力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
高い責任を伴う判断が求められる
この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、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。
求められる力: 合理的な意思決定
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: 自律性、達成感
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。
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。
具体的な業務: 「実験室規模の実験をスケールアップするために、条件検討をする。」
高い創造性やオリジナリティが求められる
求められる力: 独創性
この仕事の原動力: 自律性、達成感
高い学歴が求められる傾向がある
業界で変わるAIの影響
同じバイオテクノロジー研究者でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。
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」に基づくバイオテクノロジー研究者の給与水準です。
業界で変わる年収
同じバイオテクノロジー研究者でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
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。
物事の仕組みを調べ、データを分析するの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
バイオテクノロジー研究者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
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
近い職種のAI浸透度
バイオテクノロジー研究者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
AI浸透度が低い職種
バイオテクノロジー研究者の将来性とAIの影響
「バイオテクノロジー研究者は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: 6%
AI代替率は6%と低く、将来性のある職種です。対面対応など、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
がんやその他の疾患を引き起こす生物の遺伝子変異を研究する、調査結果に基づく報告書や提言を作成する、物理・生物・化学の医療応用について医師や研究者等に助言するなどは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
読解力・説明力・文章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
バイオテクノロジー研究者はAIでなくなりますか？
バイオテクノロジー研究者はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか6%で、対面対応など人間の強みが活きる仕事です。
バイオテクノロジー研究者はAIに代替される？
遺伝子配列の膨大なデータ解析はAIが対応できますが、実験環境での観察・問題解決・新規医療応用の開拓といった実践的研究は人間にしかできません。AIは『解析の加速』に貢献し、研究者は『科学的判断』に集中できる環境が整いつつあります。
バイオテクノロジー研究者で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43%です。すでにAI化されている部分が6%、AI活用で伸ばせる部分が25%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が11%です。
バイオテクノロジー研究者の将来性は？
再生医療・遺伝子治療・細胞医療といった領域が急速に拡大しており、高度な専門知識を持つバイオテク研究者の需要は堅調です。AIツール活用スキルを習得すれば、より複雑な研究課題への取り組みが可能になり、キャリアの幅が広がります。
AI時代にバイオテクノロジー研究者に必要なスキルは？
バイオインフォマティクスツールやAI予測モデルの実装スキルは必須化しています。加えて、AIが示唆した仮説を検証する実験設計力、複数の学位プログラムや国際チームを統括するプロジェクトマネジメント力が求められます。
バイオテクノロジー研究者で生成AIをどう活用できる？
バイオテクノロジー研究者では3件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はがんやその他の疾患を引き起こす生物の遺伝子変異を研究する、調査結果に基づく報告書や提言を作成する、物理・生物・化学の医療応用について医師や研究者等に助言するなどです。
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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