科学捜査研究所鑑定技術職員の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

33% AI浸透度(AI代替率)

複雑な統計計算やシミュレーション、膨大なデータの一次整理などは、AIが短時間で処理できるようになっています。ただし『この鑑定結果が事件解決の何を意味するのか』を社会的に説明し、検察・裁判所を説得する力は、人間の科学知識と倫理観なしには成立しません。

科学捜査研究所鑑定技術職員の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 33%
AIが関与するタスク 6件 / 32件
人間中心のタスク 26件
AIに代替困難な要素 危機対応・対面対応
AI実装済み領域 33%
求められるスキル 読解力・科学的素養・傾聴力

科学捜査研究所鑑定技術職員とは

化学、物理、法医学等の専門知識を踏まえ、科学的な見地から犯罪捜査に関わる鑑定や研究等を行う。

この職種のAI浸透度は33%。 32件の業務のうち6件でAIが活用され、26件は人間が中心です。 危機対応や対面対応などAIには代替できない要素も多く、 AIとの共存が鍵の職種です。

なるには

都道府県ごとに採用試験の状況は異なるが、専門職として採用され、科学捜査研究所に配属される。 採用人数は少なく、採用のない年もある。受験資格では、大学において、化学、物理学、生物学等の職種に関連ある学科を卒業した者(卒業見込みを含む)であることが条件となっている都道府県警察もある。 採用後、警察学校等で警察の組織や制度等について研修を受けた後、配属となる。その後も、専門知識や技術を高度に磨き上げるため、警察庁の科学警察研究所での研修制度等がある。 経験を積んで職階が上り、本部管理職に昇進する場合もある。 犯罪捜査の一端を担う仕事であり、常に迅速、正確、中立的な鑑定結果が求められる。どんな状況でも客観的に対応できる冷静さ、的確な判断力が必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 大学院生や後輩の指導・育成を行う・学術会議での発表や学術誌への論文投稿により研究成果を公表するを極める — AIでは代替できない領域
  • 地上望遠鏡や宇宙望遠鏡等の観測機器を用いて天体現象を研究するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • 読解力・科学的素養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

科学捜査研究所鑑定技術職員の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 33% 人間 67%

科学捜査研究所鑑定技術職員の業務の67%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

科学捜査研究所鑑定技術職員の業務を、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。

6
AIが担う業務
26
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

100% 地上望遠鏡や宇宙望遠鏡等の観測機器を用いて天体現象を研究する
AI+人間
98% コンピュータを使用してデータの分析・評価に必要な複雑な計算を行う
AI主導
94% コンピュータを用いて研究データを分析し、その有意性を判定する
AI+人間
93% 物理データをモデル化し理解を深めるためのコンピュータシミュレーションを設計する
AI+人間
87% 科学的提案書および研究論文を審査する
AI+人間
86% 天文観測・分析用の計測機器およびソフトウェアを開発する
AI+人間

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

大学院生や後輩の指導・育成を行う
学術会議での発表や学術誌への論文投稿により研究成果を公表する
他の天文学者と協力し、研究プロジェクトを遂行する
天体・天文現象に関する学生の研究を監督する
科学研究のための資金を調達する
天文学または天体物理学を教授する
地球外天体からの電波・赤外線・ガンマ線・X線放射を測定する
自身や他の天文学者の観測・理論に基づき天文学的理論を構築する
天体の軌道を計算し、大きさ・形状・明るさ・運動を決定する
専門家パネルや委員会に参加する
一般向け公開用の天文学関連プログラムを開発・改修する
一般向けに天文学に関する質疑応答形式のプレゼンテーションを行う 補助
プラネタリウムの運営を統括する 補助
物理現象の検出・測定に関する研究データを分析する
観察結果や結論を数学的に記述・表現する
研究資金を獲得するための研究提案書を作成する
学生に物理学を教授する
学術論文の執筆や学会発表を通じて実験結果を報告する
原子力関連産業の環境影響を調査し、許認可要件を判定する 補助
メーザー・レーザー・望遠鏡などを用いて物質の構造・性質やエネルギーの変換・伝播を観測し、基本原理を解明する 補助
観察・実験に基づき理論・法則を構築し、原子力・光学・航空宇宙等の課題に応用する 補助
他の科学者と協力し、実験・産業・医療用機器や手順の設計・開発・試験を行う 補助
液体・気体中の放射性同位体の許容濃度基準を策定する 補助
電気光学デバイスの用途評価を実施し、商業・産業・医療等への応用を分析する 補助
レーザー・赤外線等の光学デバイスの製造・組立工程を開発する 補助
放射線事故時の対応手順を当局に助言し、民間防衛計画を支援する 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」

67%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 危機対応

予期しない事態への即座の対応が必要

この仕事では厳密さ、正確さ、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。

AIにできない 対面対応

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

非常に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 指導・育成

後輩や部下への指導・育成が大きな役割の一つ

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 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: 達成感、自律性

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

必要な知識: 心理学

業界で変わるAIの影響

同じ科学捜査研究所鑑定技術職員でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

サービス業(その他)
AI化 33% 潜在 +25%
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」に基づく科学捜査研究所鑑定技術職員の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ科学捜査研究所鑑定技術職員でも、働く業界によって年収は大きく異なります。

金融業,保険業 944万円
鉱業,採石業,砂利採取業 750万円
学術研究,専門・技術サービス業 668万円
電気・ガス・熱供給・水道業 662万円
製造業 651万円
建設業 625万円
教育,学習支援業 615万円
卸売業,小売業 605万円

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。

I 研究的
4.6
R 現実的
4.6
C 慣習的
4.3
S 社会的
3.6
E 企業的
2.9
A 芸術的
1.9

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

科学捜査研究所鑑定技術職員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

1
読解力 6.0
2
科学的素養 5.5
3
傾聴力 5.4
4
説明力 5.4
5
論理と推論(批判的思考) 5.3

知識

1
化学 4.1
2
生物学 4.0
3
物理学 3.8
4
日本語の語彙・文法 3.6
5
心理学 3.2

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 98%
他者とのかかわり ほぼ毎日 95%
電話での会話 ほぼ毎日 95%
厳密さ、正確さ きわめて重要である 93%
立ち作業 就業時間の半分未満 68%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 68%
競争水準 全く 競争的 ではない 66%
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) 63%

雇用形態

正規の職員、従業員
100.0%

近い職種のAI浸透度

科学捜査研究所鑑定技術職員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。

科学捜査研究所鑑定技術職員の将来性とAIの影響

「科学捜査研究所鑑定技術職員は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: 33%

AI代替率は33%で一部の業務は自動化が進みますが、危機対応・対面対応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

地上望遠鏡や宇宙望遠鏡等の観測機器を用いて天体現象を研究する、コンピュータを使用してデータの分析・評価に必要な複雑な計算を行う、コンピュータを用いて研究データを分析し、その有意性を判定するなどは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・科学的素養・傾聴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

科学捜査研究所鑑定技術職員はAIでなくなりますか?

科学捜査研究所鑑定技術職員がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は33%で、26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。

科学捜査研究所鑑定技術職員はAIに代替される?

複雑な計算や統計分析はAIが高速に処理します。ただし『このデータ結果が事件のどこまで証明するのか』という法的・科学的判断は、鑑定技術職員の知見なしには不可能です。

科学捜査研究所鑑定技術職員で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59%です。すでにAI化されている部分が33%、AI活用で伸ばせる部分が18%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が8%です。

科学捜査研究所鑑定技術職員の将来性は?

AI自動化により計算労力から解放され、鑑定職員は分析方法の検証と結論の社会的説明に専念できます。科学の説得力がある鑑定人としての価値がむしろ高まります。

AI時代に科学捜査研究所鑑定技術職員に必要なスキルは?

基礎科学の深い理解、データ結果を言語化・可視化する説明力、法律・倫理的文脈での判断力が必須です。AIの計算結果を読み解き、社会に説明できる力が重要になります。

科学捜査研究所鑑定技術職員で生成AIをどう活用できる?

科学捜査研究所鑑定技術職員では6件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は地上望遠鏡や宇宙望遠鏡等の観測機器を用いて天体現象を研究する、コンピュータを使用してデータの分析・評価に必要な複雑な計算を行う、コンピュータを用いて研究データを分析し、その有意性を判定するなどです。

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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

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