レンタカー店舗スタッフの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
レンタカー店舗スタッフの業務は、予約管理システムの自動化やAI料金見積もりにより定型的な手続き業務が効率化されます。一方、複数車種から顧客ニーズに最適な車を提案する営業センス、走行中トラブル時の迅速な対応、返却時の車両状態をめぐる顧客トラブル処理は人間にしかできない領域です。
レンタカー店舗スタッフとは
レンタカーの営業所で、自動車を貸し出す際の接客、車両の点検、車両の掃除などを行う。
この職種のAI浸透度は25%。 21件の業務のうち3件でAIが活用され、18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
入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされないが、普通自動車運転免許が必要となる。新卒の場合は入社後、自動車教習所に通って免許を取得できるケースもある。 入職後は、レンタカーのサービス体系の理解、仕事の基本（接客、車両点検、店舗や車両の清掃など）の習得に取り組む。新入社員研修をはじめ、中堅社員研修、営業所長研修などの階層別研修を実施する企業もある。「大型自動車運転免許」、「自動車整備士」、「損害保険代理店資格」などの資格を取得していると仕事の幅が広がるため、取得のための援助制度を設けている企業もある。 接客が中心となるので、言葉遣いや接客態度、身だしなみの基本が身についていること、サービス精神を持って対応できることが求められる。また、仕事は営業所のチームワークで成り立っているため、協調性も必要となる。 経験を積むと、売上を伸ばすための営業活動や職員の指導なども行うようになる。また、実績や能力などによって営業所の所長、更にブロック長、支配人へと昇進するケースもある。本人の適性や希望により、自動車整備、営業などレンタカーに関係した部門へ進む道もある。
AI時代に伸ばすべきポイント
- 旅客の書類を確認し、目的地を特定して搭乗券を発行する・紛失・遅延・誤送された手荷物を追跡調査するを極める — AIでは代替できない領域
- 顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 傾聴力・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
レンタカー店舗スタッフの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
レンタカー店舗スタッフの業務の75%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
レンタカー店舗スタッフの業務を、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」
75%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: 「クルマの操作方法や契約事項を客に説明する。」「お客からのクレームに対応する。」
普通自動車運転免許、大型自動車運転免許、二級自動車整備士など、法令で定められた資格・免許が必要
具体的な業務: 「お客の免許証を確認し、貸出しの契約書類を作成する。」
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。
具体的な業務: 「クルマの操作方法や契約事項を客に説明する。」
業界で変わるAIの影響
同じレンタカー店舗スタッフでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。
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」に基づくレンタカー店舗スタッフの給与水準です。
業界で変わる年収
同じレンタカー店舗スタッフでも、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。
人と関わり、助け、教え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
レンタカー店舗スタッフ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
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
- 普通自動車運転免許
- 大型自動車運転免許
- 二級自動車整備士
- 損害保険代理店資格
近い職種のAI浸透度
レンタカー店舗スタッフ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。
レンタカー店舗スタッフの将来性とAIの影響
「レンタカー店舗スタッフは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: 25%
AI代替率は25%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応・必須資格・免許・身体作業が求められる領域は引き続き人間が中心です。
AIが変える業務
顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認する、時刻表や料金表を用いて経路・旅程・宿泊先を計画し、運賃や料金を算出する、電話・FAX・メール・PCを使い交通機関や宿泊施設の予約・確認を行うなどは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
傾聴力・説明力・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
レンタカー店舗スタッフはAIでなくなりますか？
レンタカー店舗スタッフがAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は25%で、18件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。
レンタカー店舗スタッフはAIに代替される？
予約・料金見積もり・決済処理といった定型業務はAIやシステム自動化が進みますが、『この客層にはこの車がいい』『ドライブコースを提案する』といった営業提案、そして顧客の急な問い合わせやクレーム対応は人間的な対応が不可欠です。
レンタカー店舗スタッフで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45%です。すでにAI化されている部分が25%、AI活用で伸ばせる部分が13%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が8%です。
レンタカー店舗スタッフの将来性は？
ネット予約の拡大でカウンター業務が減る一方、付加価値サービス（カーナビ・ETC設定、ドライブプラン提案、高級車の説明など）への対応ニーズが増しています。複合的な顧客対応ができるスタッフの就業機会は確保される見通しです。
AI時代にレンタカー店舗スタッフに必要なスキルは？
レンタカーシステム・決済ツール・予約アプリを使いこなすITスキルはもちろん、各車種の特性を理解し顧客ニーズに合った提案ができるコンサルティング力が必須です。加えて走行トラブル時の対応力や顧客心理の読み取り力が、長期的な顧客満足度を左右します。
レンタカー店舗スタッフで生成AIをどう活用できる？
レンタカー店舗スタッフでは3件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は顧客と相談し、サービス要件や旅行の希望を確認する、時刻表や料金表を用いて経路・旅程・宿泊先を計画し、運賃や料金を算出する、電話・FAX・メール・PCを使い交通機関や宿泊施設の予約・確認を行うなどです。
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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