産業用ロボットの保守・メンテナンスの将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

2% AI浸透度(AI代替率)

産業用ロボットのコード入力は自動化されやすい領域ですが、実装後の微調整・部品交換・潤滑調整は熟練の感覚に頼ります。AI時代、プログラミングスキルと物理的修理技術の両立が、ロボット導入企業での重要度をますます高めます。

産業用ロボットの保守・メンテナンスの要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 2%
AIが関与するタスク 1件 / 16件
人間中心のタスク 15件
AIに代替困難な要素 対面対応
AI実装済み領域 2%

産業用ロボットの保守・メンテナンスとは

産業用ロボットの保守やメンテナンス、また必要に応じて修理を行うのが仕事である。

この職種のAI浸透度は2%。 16件の業務のうち1件でAIが活用され、15件は人間が中心です。 対面対応など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、新卒の場合は、大学や高専、専門学校の機械工学・電気・電子系の学部を卒業して、ロボットメンテナンス企業やロボットSIerに入社するか、ロボットメーカーに就職してメンテナンス部門やメンテナンス子会社に配属されるというのが一般的である。ロボット産業は急成長を続けているため、開発エンジニアやシステムエンジニアだけでなく、メンテナンス要員も人手不足状態が続いている。中途採用の募集も頻繁に行われており、経験ある技術者の入職機会は多い。 産業用ロボット(定格出力が80W未満のものを除く)に関わる仕事に就く場合は、労働安全衛生規則第39条に基づいた、産業用ロボットの教示等の業務及び検査等の業務に係る安全衛生特別教育を受けなければならない。これは、ロボットの設置やメンテナンスを行う職業だけでなく、ロボットシステムを導入する企業でも同様である。 更に、新卒者や未経験者の中途採用者は、社内研修やロボットメーカーなどが主催している研修を受けて、基本的な技能や知識を身につける。その後は先輩エンジニアとペアを組んで顧客企業を回り、OJTで経験を積んでいくことになる。変化の速い業界であり、新技術や新製品も次々と出てくるので、継続研修を受けて技術をブラッシュアップしていく努力も求められる。 ロボティクス(ロボット工学)に関する知識はもちろんであるが、ユーザー企業と直接かかわる仕事なので、顧客企業に対して的確な説明ができるコミュニケーション能力も欠かせない。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 産業用生産・加工機械の稼働状態を修理・維持する・機械・設備の故障した部品を修理または交換するを極める — AIでは代替できない領域
  • コンピュータ制御機械にコードや命令をプログラム入力するのAIツールを習得 — 効率化の武器に

AIはどこまで浸透しているか

産業用ロボットの保守・メンテナンスの業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 2% 人間 98%

産業用ロボットの保守・メンテナンスの業務の98%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

産業用ロボットの保守・メンテナンスの業務を、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
15
人間が担う業務

AIが担う業務 浸透度 50%以上

93% コンピュータ制御機械にコードや命令をプログラム入力する
AI+人間

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

産業用生産・加工機械の稼働状態を修理・維持する
機械・設備の故障した部品を修理または交換する
部品・設備・機械の清掃・潤滑・調整を行う
機械・設備を分解して部品を取り外し修理する
点検・試験・修理の完了後に機器を再組立てする
部品の破損や過度な摩耗などの欠陥を検査する
実施した修理・保守の内容を記録する
修理済みの機械・設備を操作し、修理の適切性を確認する
使用部品・資材を記録し、必要に応じて発注・請求を行う
電圧計等の測定器を用いて機械・設備の動作を観察・検査し、故障を診断する
テスト結果・エラーメッセージ・操作者からの情報を分析し、機器の不具合を診断する
図面やメーカーのマニュアルを確認し、機械の正しい据付・操作方法を把握する
金属の切断・溶接により部品の修理・新規製作・機器組立を行う
機械オペレーターに設備の機能と特徴を実演する
作業班にスケジュールを割り当てる 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」

98%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

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。

具体的な業務: 「検討、協議に沿って、マニュアル等にない問題等に対応し、補修、調整等を行う。」

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。

具体的な業務: 「必要な補修部品、資材等を手配し、在庫管理する。」

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

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。

具体的な業務: 「マニュアル等にない問題等は上司、ユーザー企業、開発会社等と検討、協議する。」「検討、協議に沿って、マニュアル等にない問題等に対応し、補修、調整等を行う。」

業界で変わるAIの影響

同じ産業用ロボットの保守・メンテナンスでも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

製造業
AI化 2% 潜在 +35%
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」に基づく産業用ロボットの保守・メンテナンスの給与水準です。

業界で変わる年収

同じ産業用ロボットの保守・メンテナンスでも、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)

求められるスキルと知識

産業用ロボットの保守・メンテナンス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。

知識

1
機械 3.0
2
工学 2.3
3
コンピュータと電子工学 2.3
4
生産・加工 2.1
5
物理学 1.9

働く環境と雇用形態

働く環境

他者とのかかわり ほぼ毎日 68%
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) 57%
反復作業 就業時間の半分未満 54%
空調のきいた屋内作業 ほぼ毎日 51%
電子メール ほぼ毎日 51%
電話での会話 ほぼ毎日 43%
厳密さ、正確さ とても重要である 38%
意思決定の自由 自由は限定されている 38%

雇用形態

正規の職員、従業員
81.1%
派遣社員
8.1%
パートタイマー
5.4%
契約社員、期間従業員
5.4%
自営、フリーランス
2.7%

近い職種のAI浸透度

産業用ロボットの保守・メンテナンス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。

産業用ロボットの保守・メンテナンスの将来性とAIの影響

「産業用ロボットの保守・メンテナンスは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: 2%

AI代替率は2%と低く、将来性のある職種です。対面対応など、AIには難しい要素が業務の中心にあります。

AIが変える業務

コンピュータ制御機械にコードや命令をプログラム入力するなどは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

AIツールを活用しながら、人間にしかできない判断力やコミュニケーション力を磨くことが重要です。

よくある質問

産業用ロボットの保守・メンテナンスはAIでなくなりますか?

産業用ロボットの保守・メンテナンスはAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか2%で、対面対応など人間の強みが活きる仕事です。

産業用ロボットの保守・メンテナンスはAIに代替される?

プログラミング入力の一部はAIに自動化されますが、実装後の微調整・現場トラブルの対応・部品の取り外し・潤滑調整はロボット導入企業に欠かせない人的資源です。むしろ新しい技術に適応できる技術者の価値が高まります。

産業用ロボットの保守・メンテナンスで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2%、AI活用で伸ばせる部分が24%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が11%です。

産業用ロボットの保守・メンテナンスの将来性は?

AI導入が進むほど、ロボットの保守技術者の需要は増えます。導入企業側も「正確なロボット稼働」に投資するため、それを支える技術者への投資も増加します。デジタルスキル習得と現場経験の両立が重要です。

AI時代に産業用ロボットの保守・メンテナンスに必要なスキルは?

PLC・シーケンス制御などのプログラミング知識、加えて機械的なトラブルシューティング能力が必須です。製造現場の物理的制約を理解し、AIツールの提案を「実装可能か」判断する力がますます価値を持ちます。

産業用ロボットの保守・メンテナンスで生成AIをどう活用できる?

産業用ロボットの保守・メンテナンスでは1件の業務でAIが活用されています。

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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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