タイヤ製造の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
タイヤ製造の職人は、加硫時の温度感覚、トレッド貼り付けの微調整、熱したゴムの補修判断など、手作業と経験に基づく感覚的な判断が製品品質を直結させる職種で、機械では代替しにくい役割です。
タイヤ製造とは
ゴム、繊維・スチールワイヤなど様々な部材を組み合わせて大小各種のタイヤを製造する。
この職種のAI浸透度は0%。 23件の業務のうち0件でAIが活用され、23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。新規学卒者は高卒の場合、工業高校卒業者が多い。 入職後は、まず安全や品質の知識について研修を受ける。その後、簡単な作業から始め、半年から一年程度で、重要な主作業を担当していくことになる。経験を積み、知識が豊富になってくると、班長や職長、主任、係長などといった監督職、あるいは管理職となり、部下を任せられる場合もある。 コンピュータ化した機械、設備への対応・習熟が求められる。深夜勤務がある職場も存在するため一定の体力が必要とされる。また、一連の作業はチームで行うので、チームワークや協調性も重要である。
AI時代に伸ばすべきポイント
- バフ研磨済みタイヤに半生ゴムのトレッドを貼り付け、加硫工程に備える・リトレッド工程で余分なゴムや不良部分を除去するを極める — AIでは代替できない領域
- 傾聴力・読解力の重要性が今後さらに高まる
業務ごとのAI浸透度
タイヤ製造の業務を、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。
人間が担っている業務
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。
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: 傾聴力、説明力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
高い責任を伴う判断が求められる
この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由、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。
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
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。
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。
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: 達成感、自律性
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
同じタイヤ製造でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。
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」に基づくタイヤ製造の給与水準です。
業界で変わる年収
同じタイヤ製造でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
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。
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
タイヤ製造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
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
近い職種のAI浸透度
タイヤ製造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
タイヤ製造の将来性とAIの影響
「タイヤ製造は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。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
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
傾聴力・読解力・指導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
タイヤ製造はAIでなくなりますか？
タイヤ製造は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、対面対応など人間の強みが活きる仕事です。
タイヤ製造はAIに代替される？
タイヤ製造はAIに代替される？ ゴムの温度感覚、貼り付け位置の微調整、不良品の判別など、職人的判断が大きい工程が中核です。機械では対応しきれない複雑性が高いため、AIによる代替は進みません。
タイヤ製造で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33%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22%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が11%です。
タイヤ製造の将来性は？
タイヤ製造の将来性は？ 自動車産業全体が変わる中でも、高品質タイヤへのニーズは継続します。キャリアを積んだ職人の技能は企業にとって貴重な人的資産のままです。
AI時代にタイヤ製造に必要なスキルは？
AI時代にタイヤ製造に必要なスキルは？ 従来の成型技能に加え、品質データの解釈、工程改善の提案、後進への技能伝承ドキュメント作成など、知識業務へのシフトが求められます。
タイヤ製造で生成AIをどう活用できる？
現時点ではタイヤ製造の業務への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。
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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