治験コーディネーターのAI浸透度

4% AI浸透度

治験コーディネーターは現時点でAIの影響がほぼない職種です。感情労働・対面対応など、人間にしかできない要素が業務の中心です。

AIはどこまで浸透しているか

治験コーディネーターの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

人間 96%

治験コーディネーターの業務の96%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

治験コーディネーターの業務を、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。

1
AIが担う業務
25
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

100% 患者の診療予約を管理する
AI主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

オートレフラクトメーター、フォロプター、断層撮影装置等の眼科機器を操作する
眼軸長などの眼や周辺組織の解剖学的・機能的計測を行う
レチノスコープを用いて眼の屈折状態を検査する
患者のコンタクトレンズの装着・取り外しを補助する
眼鏡の調整や軽微な修理を行う 補助
患者の眼鏡選びを補助する 補助
患者と面談して医療情報を収集し、バイタルサイン・体重・身長を測定する
器具の洗浄・滅菌と汚染物資の廃棄を行う
患者の病歴・基本情報・検査結果などをカルテに記録する
治療手順、薬剤、食事療法、医師の指示を患者に説明する
患者の診察に備えて診察室を清潔に準備する
血液・組織などの検体を採取・記録し、検査用に準備する
患者を診察室に案内し診察の準備を行う
医師の診察・治療を補助し、器具や材料を手渡したり、注射や抜糸などの処置を行う
定期的な検査室での試験およびサンプル分析を行う
来院した患者を迎え、受付・記録を行う
電話応対、口述筆記、保険書類の作成などの一般事務を行う
医師の指示に基づき薬剤を調製・投与する
処方薬の再調剤を承認し、薬局に処方情報を提供する
傷口の包帯やガーゼを交換する
医療・検査・事務用品および機器の在庫管理と発注を行う
医療施設や診療科に連絡し、患者の検査・入院スケジュールを調整する
X線や心電図等の機器を操作して定期検査を実施する
医療検査機器を設置・準備する
財務記録の管理や請求書送付等の経理業務を行う 補助
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」

96%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 感情労働

感情面での対応力が求められる

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

この仕事の原動力: 周囲や組織の支援

AIにできない 対面対応

非常に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。

AIは補助まで 倫理判断

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

AIは補助まで 交渉

交渉力が求められる

この仕事では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

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。

変化の兆し 関連資格・学歴

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

同じ治験コーディネーターでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

医療・福祉
AI化 4% 潜在 +14%
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。

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

  • 日本臨床薬理学会認定CRC制度
  • 日本SMO協会公認CRC制度

近い職種のAI浸透度

治験コーディネーター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

よくある質問

治験コーディネーターはAIに代替される?

治験コーディネーターのAI浸透度は4%です。感情労働・対面対応など、人間にしかできない要素が2件あり、完全なAI代替は困難です。

治験コーディネーターで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17%です。すでにAI化されている部分が4%、AI活用で伸ばせる部分が11%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が3%です。

治験コーディネーターの将来性は?

治験コーディネーターには感情労働・対面対応など人間にしかできない要素があり、完全なAI代替は困難です。ただし業界によってAIの影響度は異なります。

治験コーディネーターはAI時代に転職すべき?

治験コーディネーターのAI浸透度は4%で、AIの影響を受けにくい職種です。感情労働・対面対応など、AIでは代替が難しい要素があります。

治験コーディネーターで生成AIをどう活用できる?

治験コーディネーターでは1件の業務でAIが活用されています。

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