配電盤・制御盤等組立の将来性 — 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）

故障した配電盤内の電動機を電流計・電圧計で細かく測定し、異常箇所を特定して部品交換・再組立てする。測定値の読み込みと故障原因の突き止めは、電気技能士の経験判断に頼ります。AIには複雑な診断ロジックが実装困難です。

配電盤・制御盤等組立の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 0%

人間中心のタスク 39件

求められるスキル設置と設定・故障等の原因特定・操作と制御

配電盤・制御盤等組立とは

主に機械器具・道具等を用いて、配電盤・制御盤・分電盤・監視制御装置等（以下「配電盤等」という。

この職種のAI浸透度は0%。 39件の業務のうち0件でAIが活用され、39件は人間が中心です。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ない。工業高校・工科高校や電気・機械専攻の専門学校の新規学卒がメインであり、中途採用は少なく組立の経験者がほとんどである。入職後の研修や配置、昇進は会社によって異なる。上述の配電メーカーでは、工場での安全教育や基礎的な技能の研修後、製造部門での短期研修を経てから適材適所に配置され、OJT で作業を習得する。また、昇進については、入職6年程度で作業リーダー、その後班長・作業長と組立の経験を積み、10年目を目安に課長等に昇進する。関連資格としては、厚生労働省の定める技能検定の「電気機器組立て（配電盤・制御盤組立て作業）技能士」があり、入職後に３～5年程度で2級、その後、実務経験を積んで1級を取得することが可能である。配電盤等組立の知識やスキルは入職後に習得することができる。工場においては図面通りの組立と規格、規定に合わせた製品を組み立て、納期を守ることが重要であるため、常にチームワークを大切にし、仕事のルールを守れること、忍耐強さが求められる。

AI時代に伸ばすべきポイント

機器を点検・試験して損傷部品や故障を診断し、作業指示書から必要な修理内容を判断する・修理済み電動機を手工具や電気計器を用いて所定の仕様・定格に再組立てするを極める — AIでは代替できない領域
設置と設定・故障等の原因特定の重要性が今後さらに高まる

業務ごとのAI浸透度

配電盤・制御盤等組立の業務を、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

人間が担っている業務浸透度 50%未満

機器を点検・試験して損傷部品や故障を診断し、作業指示書から必要な修理内容を判断する

修理済み電動機を手工具や電気計器を用いて所定の仕様・定格に再組立てする

電流計・電圧計・電力計等を使用し、速度・馬力・回転数・電流・回路・電圧を測定して故障を診断する

手工具や電動工具を使用して電動機・発電機等の不良機械部品を修理・再組立する

クレーンやチェーンホイストでモーター等を吊り上げ、または玉掛け合図を行う

必要な修理内容、使用部品、作業時間を記録する

手工具を使用して故障機器を修理のために分解する

手工具やゲージを使いファンベルト、接点、スプリングなどの可動部品を調整する

可動部品に注油する

修理に必要な情報をサービスガイドから読み取る

配線図に従い、電気接続・配線・リレー・充電抵抗器・蓄電池を点検する

洗浄溶剤やバフ研磨機等を使用して部品やユニットを削り取り清掃する

電気接続部の溶接、ろう付け、はんだ付けを行う

ゲージや倣い旋盤を用いて部品の位置合わせと寸法を確認・調整する補助

研磨ホイールをスチーム洗浄して研磨材や接着材を除去し、必要に応じて表面を再塗装する補助

コンピュータを使用して機械を適正に設定する補助

速度計や温度計を用いて機器の過熱状態を検査する補助

工作機械を用いて整流子や機械部品の研磨・リーマ加工を規定公差で行う補助

部品の在庫を維持・管理する補助

絶縁材を切断・成形し、電機子・回転子・固定子のスロットに挿入する補助

回路図に基づき発電機・始動装置・スイッチ等の電気部品を組み立てる補助

磁器碍子を木製部品にボルト締めしてホットスツールを組み立てる補助

適切な絶縁を確保するため配線のはんだ付け・巻き付け・被覆を行う補助

電気系統の配線をやり直し、電気部品の修理・交換を行う補助

スクレーパー・蒸気・研磨布・グラインダー等を用いてセル・ガラス器具・電気接続部・電池極の洗浄を行う補助

コイル巻線機を使用してスロット内のコアにコイルを巻き直す、または交換用コイルを製作する補助

電圧計・比重計・温度計を用いて電解液セルの状態・液量・比重を検査する補助

所定の濃度にするためバッテリー液に水や酸を加える補助

変圧器ケースの端子開口部にコンパウンドを注入して防湿処理を行う補助

はんだ付け機器を使用してコイルリードやカーボンブラシ等の不良部品を交換する補助

工具や機器のへこみやねじれをハンマーで修正する補助

変圧器のオイルを排出・ろ過し、コイルが浸るまでオイルを再充填する補助

パテ・モルタル等を用いて接合部をシールする補助

バッテリー充電装置の修理・操作を行う補助

のこぎり・つるはし・シャベル等の工具を手動またはグラインダーで研磨する補助

電池の缶体のへこみ、炭素棒・端子の損傷、シール不良などの構造欠陥を検査する補助

バッテリーの充電状態を確認し必要に応じて交換・再充電する補助

ホイストやレベリングジャッキで電池セル・陽極・陰極を配置・水平調整する補助

熱湯・スクレーパー・溶剤・ホース・布を使って変圧器ケースの洗浄・すすぎ・乾燥を行う補助

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」

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

この仕事ではミスの影響度、意思決定の自由、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。

AIは補助まで 暗黙知

実務経験を通じて身につく知識が活きる

この仕事の原動力: 達成感、自律性

業界で変わるAIの影響

同じ配電盤・制御盤等組立でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

製造業

AI化 0% 潜在 +38%

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」に基づく配電盤・制御盤等組立の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ配電盤・制御盤等組立でも、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

3.9

C 慣習的

2.9

E 企業的

2.4

I 研究的

2.3

S 社会的

2.2

A 芸術的

1.8

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

配電盤・制御盤等組立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

設置と設定 3.7

故障等の原因特定 3.6

操作と制御 3.6

道具、機器、設備の選択 3.4

読解力 3.4

知識

設計 2.3

生産・加工 2.1

機械 2.1

事務処理 1.8

コンピュータと電子工学 1.8

働く環境と雇用形態

働く環境

空調のきいた屋内作業ほぼ毎日 63%

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） 53%

他者とのかかわりほぼ毎日 48%

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 48%

競争水準全く競争的ではない 47%

意思決定の自由ある程度は自由がある 45%

電子メールほぼ毎日 45%

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） 43%

雇用形態

正規の職員、従業員

70.0%

パートタイマー

20.0%

契約社員、期間従業員

15.0%

自営、フリーランス

15.0%

経営層（役員等）

10.0%

派遣社員

8.3%

アルバイト（学生以外）

5.0%

アルバイト（学生）

5.0%

その他

1.7%

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。

近い職種のAI浸透度

配電盤・制御盤等組立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

計器組立 2% 産業用ロボットの設置・設定 2% 自動車組立 4% 生産用機械組立 4% 光学機器組立 4%

配電盤・制御盤等組立の将来性とAIの影響

「配電盤・制御盤等組立は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。人間ならではの判断や対応が求められます。

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

設置と設定・故障等の原因特定・操作と制御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

配電盤・制御盤等組立はAIでなくなりますか？

配電盤・制御盤等組立は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、人間の強みが活きる仕事です。

配電盤・制御盤等組立はAIに代替される？

測定値を自動記録することはできますが、複数の測定値の関連性を読み取り『この値の組み合わせは部品Xの故障』と判断する能力は、電気技能士の経験に頼ります。

配電盤・制御盤等組立で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38%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23%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が15%です。

配電盤・制御盤等組立の将来性は？

電力設備の複雑化と産業の電動化により、高度な電気診断スキルへの需要は急速に増加します。ロボット化困難な領域こそ人材価値が高まります。

AI時代に配電盤・制御盤等組立に必要なスキルは？

電気測定機器を使いこなす技術、故障原因の特定力、修理後の動作確認スキルの深化が求められます。

配電盤・制御盤等組立で生成AIをどう活用できる？

現時点では配電盤・制御盤等組立の業務への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。

LINE

AI時代の職業ニュースを毎週お届け

541職種のAI浸透度データに基づく週間レポートを無料配信。あなたの職種に影響するAIニュースを見逃さない。

友だち追加する