医学研究者の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

4% AI浸透度（AI代替率）

疾病の治療法・予防法を研究・指揮する医学研究者。文献検索や医薬品投与量の最適化データはAIが加速させる一方で、人間・動物を対象とした研究計画の立案、有害物質取扱時の厳密な安全手順の遵守、学生への医学原理の教授は、経験と倫理的判断に支配されています。

医学研究者の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 4%

AIが関与するタスク 1件 / 14件

人間中心のタスク 13件

AIに代替困難な要素対面対応・必須資格・免許

AI実装済み領域 4%

求められるスキル読解力・説明力・文章力

医学研究者とは

医学研究には、医師として臨床業務に従事しながら研究を進めていく臨床研究と、大学医学部や研究機関において研究専従で研究を進めていく基礎研究がある。

この職種のAI浸透度は4%。 14件の業務のうち1件でAIが活用され、13件は人間が中心です。対面対応や必須資格・免許など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

臨床研究者は診療に当たるため、全て医師国家試験の合格者であり、大学医学部の卒業者であるが、総合科学である基礎研究には異なったさまざまなテクニックを持つ専門家が参加しており、理学部、薬学部、農学部、工学部などの出身者も多い。ただし、大学の研究室で研究する場合には、大学院を修了している者がほとんどである。公立の研究機関や民間の研究機関、医療機関などで研究をする場合には、公務員試験や採用試験を受けて研究職として採用され、担当分野について専門的に研究を行う。優れた研究能力だけでなく研究が好きであるということが求められる。科学者として研究倫理を遵守する心構えも必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

人間・動物の疾病、予防法、治療法に関する研究を計画・指揮する・医薬品の投与量・免疫法・製造手順を標準化するを極める — AIでは代替できない領域
物理・生物・化学の医療応用について医師や研究者等に助言するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
読解力・説明力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

医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 4% 人間 96%

医学研究者の業務の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

医学研究者の業務を、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

72% 物理・生物・化学の医療応用について医師や研究者等に助言する補助

人間が担っている業務浸透度 50%未満

人間・動物の疾病、予防法、治療法に関する研究を計画・指揮する

医薬品の投与量・免疫法・製造手順を標準化する補助

医師・研修医・学生・技師に医学原理や検査手技を教授する

有害物質の取扱時に厳格な安全手順を遵守し、汚染を防止する

薬物・ガス・農薬・寄生虫・微生物の各レベルでの影響を評価する

臓器・組織・細胞のサンプルを調製・分析し、毒性や細菌、細胞構造を調べる

医療応用のための方法論・機器・手順を開発し、研究成果を発表する

科学雑誌に論文を執筆・発表する

研究助成金の申請書を作成する

動物およびヒトの健康と生理学的プロセスを研究する補助

疾病や寄生虫の原因・経過・生活環・伝播様式を調査する補助

原子吸光分光光度計・電子顕微鏡・フローサイトメーターなどの分析機器を使用する補助

保健所・業界関係者・医師と協議し、衛生安全基準や公衆衛生改善プログラムを策定する補助

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」

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 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にできない 必須資格・免許

医師国家試験など、法令で定められた資格・免許が必要

この仕事では結果・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 責任判断

高い責任を伴う判断が求められる

この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、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。

求められる力: 合理的な意思決定

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 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

業界で変わるAIの影響

同じ医学研究者でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

医療・福祉

AI化 4% 潜在 +20%

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」に基づく医学研究者の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ医学研究者でも、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

4.1

R 現実的

3.6

S 社会的

3.1

E 企業的

3.0

C 慣習的

2.9

A 芸術的

2.8

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

医学研究者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

読解力 5.6

説明力 5.5

文章力 5.3

外国語を読む 5.3

論理と推論（批判的思考） 4.9

知識

医学・歯学 4.2

生物学 3.6

外国語の語彙・文法 2.5

化学 2.2

事務処理 2.2

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 91%

電子メールほぼ毎日 81%

意思決定の自由ある程度は自由がある 66%

他者とのかかわりほぼ毎日 64%

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 49%

対面での議論週に１度以上 43%

厳密さ、正確さきわめて重要である 43%

雇用形態

正規の職員、従業員

84.9%

契約社員、期間従業員

22.6%

パートタイマー

18.9%

派遣社員

15.1%

自営、フリーランス

7.5%

経営層（役員等）

1.9%

アルバイト（学生）

1.9%

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

医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

薬学研究者 6% バイオテクノロジー研究者 6% 情報工学研究者 31% 科学捜査研究所鑑定技術職員 33%

AI浸透度が低い職種

土木・建築工学研究者 1%

医学研究者の将来性とAIの影響

「医学研究者は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: 4%

AI代替率は4%と低く、将来性のある職種です。対面対応・必須資格・免許など、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

物理・生物・化学の医療応用について医師や研究者等に助言するなどは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・説明力・文章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

医学研究者はAIでなくなりますか？

医学研究者はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか4%で、対面対応・必須資格・免許など人間の強みが活きる仕事です。

医学研究者はAIに代替される？

医学研究者はAIに代替される？医薬品データ分析や文献検索はAIが効率化できますが、患者倫理・安全基準に基づく研究計画の立案、有害物質の厳密な取扱管理は人間の専門判断です。むしろ分析負荷が軽減される職種です。

医学研究者で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24%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16%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が5%です。

医学研究者の将来性は？

医学研究者の将来性は？精密医療・遺伝子治療など新領域が拡大するなか、AIデータ分析と倫理的判断を組み合わせる研究者の価値は高まっています。国際的な競争も増す分、リーダーシップスキルの重要性が増しています。

AI時代に医学研究者に必要なスキルは？

AI時代に医学研究者に必要なスキルは？AIツール（文献検索・統計解析）の使いこなしスキル。加えて、臨床倫理・動物実験基準への深い理解、研究チームマネジメント、科学的思考の厳密さが必須になります。

医学研究者で生成AIをどう活用できる？

医学研究者では1件の業務でAIが活用されています。

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