気象予報士の将来性 — 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）

気象予報士の仕事は、衛星・レーダーから集めた膨大な気象データをコンピュータモデルに入力し、気象物理の知識で数値予報を解釈して、テレビやアプリで一般向けに「あす雨」と伝える変化が起きています。AI時代には、データ解析はアルゴリズムに任せて、気象理論に基づく予測の妥当性判断と地域特性を考慮した情報発信がより重要になります。

気象予報士の要点 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 / 27件

人間中心のタスク 26件

AIに代替困難な要素必須資格・免許

AI実装済み領域 4%

求められるスキル説明力・文章力・読解力

気象予報士とは

様々な気象観測データや数値予報資料を元に総合的に解析し、気象予報を行う。

この職種のAI浸透度は4%。 27件の業務のうち1件でAIが活用され、26件は人間が中心です。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

気象予報士となるためには、まず、国家試験としての気象予報士試験に合格する必要がある。受験資格の制限はないが、大学や専門学校で気象学を学んだり、気象予報士になるための講座を受講して試験に臨む者が多い。この試験に合格し、気象庁長官に登録申請をすれば気象予報士になることができる。気象予報士試験は「今後の技術革新に対処しうるに必要な気象学の基礎知識」、「各種データを適切に処理し、科学的に予測を行う知識及び能力」、「予測制度を提供するに不可欠な防災上の配慮を的確に行うための知識及び能力を認定すること」を目的としている。試験は気象業務支援センターが年2回実施しており、これまでに合計10代から70代までの幅広い年齢層の12,771人が合格している（2024年10月時点*）。 *一般財団法人気象業務支援センター気象予報士試験結果一覧

AI時代に伸ばすべきポイント

テレビ・ラジオ・インターネットで天気予報や気象警報を一般向けに発信する・気象予測用の数理モデル・コンピュータモデルを開発・活用するを極める — AIでは代替できない領域
地上・高層観測所や衛星・レーダー等からデータを収集し気象予報に活用するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
説明力・文章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

気象予報士の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 4% 人間 96%

気象予報士の業務の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

気象予報士の業務を、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

91% 地上・高層観測所や衛星・レーダー等からデータを収集し気象予報に活用する

AI主導

人間が担っている業務浸透度 50%未満

テレビ・ラジオ・インターネットで天気予報や気象警報を一般向けに発信する

気象予測用の数理モデル・コンピュータモデルを開発・活用する

コンピュータグラフィックスを用いて天気予報用の気象図や報告書を作成する

コンピュータモデルと気象理論・物理・数学の知識を用い、各種データから長期・短期の気象予測を行う

気象・大気・海洋・古気候などの環境データを解釈し予測を策定する

産業・ビジネス・行政等のニーズに応じた予報やブリーフィングを作成する

過去の降水量・気温等の気候データを分析し、将来の気象傾向を予測する

地球流体力学やデータ同化等の手法を用いて気候データを分析する

地球規模または地域の気象パターンを理解・予測するために気候条件の数値シミュレーションを行う

大気現象・気象・気候の過程や決定要因に関する気象学的研究を行う

気象予報・警報のための気候情報の活用と解釈について関係機関や研究者と協議する

大気科学・気候に関する科学報告書や論文を作成する

気象に関する話題について一般向けに解説や質問対応を行う

気象データの収集・表示用プログラムを開発する

気象に関する研修を企画・実施する

地球温暖化・大気汚染・オゾン層破壊などの課題に気象学の知識を応用する

勤務シフト作成、研修実施、人員配置、業績分析等の管理業務を行う

気象データ収集やリモートセンシング向けの新しい機器や手法を設計・開発する

気象観測気球を使用して上層大気の風速・気温・湿度を測定する補助

気象観測所や放送施設における気象予報サービスを統括する補助

産業プロジェクトや汚染が気候・大気質・気象現象に与える影響を調査する補助

航空機や船舶から大気サンプルを採取し、大気組成を研究する補助

風力評価・統合・検証に関する調査を実施する補助

大気・宇宙科学、気象学、地球規模の気候変動などの大学レベルの講義を行う補助

古気候やGISデータベースを用いて地球の気候変動を可視化する補助

特定地域における地球温暖化の経時的影響を予測する補助

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 必須資格・免許

気象予報士など、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

この仕事では結果・成果への責任、意思決定の自由、ミスの影響度といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。

業界で変わるAIの影響

同じ気象予報士でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。デジタル化が進んだ業界ほど、AIとの接点が多くなります。

情報通信業

AI化 4% 潜在 +23%

サービス業(その他)

AI化 4% 潜在 +14%

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」に基づく気象予報士の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ気象予報士でも、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

3.6

R 現実的

3.2

S 社会的

3.1

E 企業的

3.1

C 慣習的

2.9

A 芸術的

2.9

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

気象予報士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

説明力 5.3

文章力 5.2

読解力 5.1

傾聴力 4.7

数学的素養 4.6

知識

地理学 3.1

物理学 3.1

数学 2.5

顧客サービス・対人サービス 2.0

日本語の語彙・文法 2.0

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 70%

他者とのかかわりほぼ毎日 63%

立ち作業就業時間の半分未満 63%

意思決定の自由ある程度は自由がある 59%

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） 56%

電話での会話ほぼ毎日 52%

時間的切迫ほぼ毎日 52%

座り作業ほぼ常に 52%

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

気象予報士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

不動産鑑定士 4% スタイリスト 6% 探偵 6% アナウンサー 6% 映像編集者 17%

AI浸透度が低い職種

ピアノ調律師 4% フードコーディネーター 3% 動画制作 2% 通関士 1% 調教師 0%

気象予報士の将来性とAIの影響

「気象予報士は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。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

地上・高層観測所や衛星・レーダー等からデータを収集し気象予報に活用するなどは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

説明力・文章力・読解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

気象予報士はAIでなくなりますか？

気象予報士は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、必須資格・免許など人間の強みが活きる仕事です。

気象予報士はAIに代替される？

AIの発展により、膨大な気象データ解析や基本的な天気予測の生成は自動化が進みます。ただし、気象理論に基づいた予報の判断・修正、異常気象の警告責任、地域防災に責任を持つ情報発信といった業務は、人間の気象専門家にしかできません。

気象予報士で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27%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0%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が23%です。

気象予報士の将来性は？

数値予報モデルの精度向上により、単純な晴れ雨予測は誰でも手に入るようになります。一方で「地元に雨が止むタイミング」「山沿い特有の寒気流入」といった地域密着の予測解釈や、防災情報としての説得力ある発信が、気象予報士の差別化要因になります。

AI時代に気象予報士に必要なスキルは？

気象物理・数学の基礎知識は必須のままですが、それに加えて「AIが出した数値予報の信頼度を読み取る力」と「社会に響く防災情報として編集する力」が問われます。テレビ・SNS・防災アプリなど、メディアごとに適応した説明ができる人材が重宝されます。

気象予報士で生成AIをどう活用できる？

気象予報士では1件の業務でAIが活用されています。

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