情報工学研究者のAI浸透度

31% AI浸透度

情報工学研究者のAI浸透度は31%。AIが得意な領域と、人間にしかできない領域がはっきり分かれています。

AIはどこまで浸透しているか

情報工学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。

AI 31%

人間 69%

情報工学研究者の業務の69%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

情報工学研究者の業務を、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

人間が担う業務

AIが担う業務浸透度 50%以上

98% プロジェクト要員の活動を指揮・調整する

96% プロジェクトのマイルストーンと成果物の進捗を管理する

91% 情報・傾向を収集・分析・要約しプロジェクト状況報告書を作成する

AI主導

90% プロジェクトに適したベンダーやコンサルタントを選定・評価する

84% IT プロジェクトの計画書（目標・技術・スケジュール・予算・体制等）を策定・更新する

AI+人間

74% 費用対効果やROI分析を含む実施計画を策定する

AI+人間

人間が担っている業務浸透度 50%未満

プロジェクト関係者と協議し、問題の特定と解決を行う

プロジェクト関係者やサプライヤーと資材調達について交渉する

予算・スケジュール・スコープの遵守を確保するためプロジェクト遂行を管理する

品質基準への準拠を確認し、プロジェクト成果物を提出する

顧客との直接対話やアンケート等により、現在・将来の顧客ニーズを把握する

プロジェクト計画の変更を起案・審査・承認する

IT プロジェクト関連の会議を設定・進行する

プロジェクトの初期または追加リソースの必要性を判断する

対応戦略を策定するためのリスク評価を実施する

ITプロジェクトの年間予算を策定・管理する

プロジェクトのコミュニケーション計画を策定・実行する

ITプロジェクトのWBS（作業分解構成図）を作成・管理する

プロジェクトメンバーの業績を監視し、評価フィードバックを記録・提供する

プロジェクト要員の採用・選定を調整する

プロジェクト要員に職務・責任・権限範囲を割り当てる

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」

69%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: 説明力、傾聴力

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

ある程度求められる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、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

具体的な業務: 「研究設備を維持管理する。」

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: 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。

変化の兆し 曖昧な判断

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。

変化の兆し 創造性

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

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

同じ情報工学研究者でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

情報通信業

AI化 31% 潜在 +47%

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。

近い職種のAI浸透度

情報工学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

科学捜査研究所鑑定技術職員 33%

AI浸透度が低い職種

薬学研究者 6% バイオテクノロジー研究者 6% 医学研究者 4% 土木・建築工学研究者 1%

よくある質問

情報工学研究者はAIに代替される？

情報工学研究者のAI浸透度は31%です。対面対応など、人間にしかできない要素が1件あり、完全なAI代替は困難です。

情報工学研究者で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78%です。すでにAI化されている部分が31%、AI活用で伸ばせる部分が31%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が17%です。

情報工学研究者の将来性は？

情報工学研究者には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。

情報工学研究者はAI時代に転職すべき？

情報工学研究者のAI浸透度は31%で、人間の強みが活きる領域が多い職種です。対面対応など、AIでは代替が難しい要素があります。

情報工学研究者で生成AIをどう活用できる？

情報工学研究者では6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はプロジェクト要員の活動を指揮・調整する、プロジェクトのマイルストーンと成果物の進捗を管理する、情報・傾向を収集・分析・要約しプロジェクト状況報告書を作成するなどです。

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