家電修理の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

11% AI浸透度（AI代替率）

ソフトウェア再設定や図面解析、稼働ログ分析による故障予測はAIで効率化できますが、顧客とのトラブルシューティング対話から不具合の本質を究明する力、複雑な機械の分解・検査・再組立てする技能、顧客へのアドバイスと信頼構築は、熟練技能者の経験に頼ります。

家電修理の要点 2026/03/24 更新

AI浸透度（AI代替率） 11%

AIが関与するタスク 4件 / 25件

人間中心のタスク 21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 11%

平均年収 518万円

求められるスキル修理・故障等の原因特定・傾聴力

就業者数約18万人

家電修理とは

家庭用の洗濯機、エアコン、テレビなどの家電製品に故障などの不具合が発生したときに、その原因を発見して修理する。

この職種のAI浸透度は11%。 25件の業務のうち4件でAIが活用され、21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

入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされない。学校卒業後、電気メーカー、販売会社、あるいは家電修理会社などに入社するのが一般的である。電気・電子・機械・情報技術などの課程を修了していると有利である。入職後は一定期間、集合教育と職場内での研修により、家電製品の仕組み、取り扱い、調整、保守の方法などについての訓練を受ける。経験を積み、専門技術者として技術指導部門等に配属されたり、サービスセンターで管理職として修理技術の管理・指導を行うこともある。関連資格として「電気工事士」を取得していると仕事の幅も広がる。その他、関係団体が実施している「家電製品エンジニア」がある。一般に家電製品は、電子技術の急速な進歩によって高性能、多機能化され、電子回路が高密度、小型化している。こうした変化に遅れないよう、常に最新技術を吸収し、技術面で新しい知識や更に深い知識を学んで技術を向上させていくことが求められる。また、顧客と直接接触する機会が多いので、技術的要素に加えて、顧客との接し方のスキル、コミュニケーション能力も重要である。根気強く不具合原因を見つけ出し、修復する仕事であり、冷静な判断力と忍耐力が求められる。外回りが多いので一定の体力も必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

修理や部品交換後に機械を再組立てする・顧客と対話して機器の不具合の詳細を把握するを極める — AIでは代替できない領域
ソフトウェアの再インストールや設定変更で機器の不具合を修復するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
修理・故障等の原因特定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

家電修理の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 11% 人間 89%

家電修理の業務の89%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

家電修理の業務を、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

96% ソフトウェアの再インストールや設定変更で機器の不具合を修復する

AI+人間

95% 図面・チャート・回路図等の仕様書を読み、機械の設定や調整内容を決定する

AI主導

90% 設備の稼働記録を分析し、機能状態を評価する

人間主導

89% 新しい機器のOS・周辺機器を含む導入・設定を行う

AI+人間

人間が担っている業務浸透度 50%未満

修理や部品交換後に機械を再組立てする

顧客と対話して機器の不具合の詳細を把握する

手工具・電動工具・計測器を使用して機械を分解し、配線・歯車・軸受等の摩耗・欠陥を検査する

機器の操作・保守・プログラミングについて顧客に助言する

仕様に従って機器の位置合わせ・調整・校正を行う

手工具・電動工具・溶接機器を使用して電気・機械部品の修理・調整・交換を行う

顧客の店舗や事務所へ出向き機器の保守・緊急修理を行う

部品在庫を管理し、修理に必要な部品を発注する

部品や機構の機能を検査するために機械を操作する

機械部品の清掃・注油・調整を行い、稼働効率の維持と故障を防止する

設備の保守・修理作業の記録を管理する

新システムが正常に動作するか検証する

修理伝票・作業記録・タイムカード・経費報告書を作成する

基板の交換やメモリ増設など、既存機器のアップグレードを行う

オシロスコープや電圧計等の診断機器で故障機器の部品や回路を検査し欠陥箇所を特定する

仕様書に基づき、手工具・電動工具・測定器を使用して機械を組み立てる

ケーブルを敷設し、機械・電源・電話回線間の電気接続を行う

電子部品間のプログラム複製や回路図の作成・修正・保存をコンピュータで行う

機械にトナー・インク等の複写用液を補充する

新人修理工の教育を行う

検査機器を校正する補助

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」

89%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。

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

具体的な業務: 「正しい使い方を利用者に説明する。」

AIにできない 必須資格・免許

家電製品エンジニア（生活家電）、家電製品エンジニア（ＡＶ情報家電）、第一種電気工事士など、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

この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、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。

具体的な業務: 「修理に必要な部品を手配し、在庫管理する。」

AIは補助まで 暗黙知

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: 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

同じ家電修理でも、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。

小売業

AI化 11% 潜在 +33%

サービス業(その他)

AI化 11% 潜在 +33%

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」に基づく家電修理の給与水準です。

平均年収 518万円

月給 344.1千円

賞与 1049.8千円

平均年齢 42歳

勤続年数 13.5年

業界で変わる年収

同じ家電修理でも、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)

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。

R 現実的

3.5

I 研究的

3.3

S 社会的

3.1

C 慣習的

3.0

A 芸術的

2.8

E 企業的

2.8

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

家電修理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

修理 4.5

故障等の原因特定 4.1

傾聴力 3.7

説明力 3.6

読解力 3.5

知識

顧客サービス・対人サービス 3.0

機械 2.9

工学 2.2

コンピュータと電子工学 2.2

事務処理 2.1

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 77%

電話での会話ほぼ毎日 75%

電子メールほぼ毎日 71%

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） 64%

意思決定の自由ある程度は自由がある 61%

空調のきいた屋内作業ほぼ毎日 52%

機械やコンピュータによる仕事の自動化全く自動化されていない 50%

競争水準全く競争的ではない 50%

雇用形態

正規の職員、従業員

68.2%

自営、フリーランス

20.5%

派遣社員

6.8%

契約社員、期間従業員

6.8%

パートタイマー

4.5%

経営層（役員等）

2.3%

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

家電修理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浸透度が低い職種

航空整備士 4% 産業用ロボットの保守・メンテナンス 2% 物流設備管理・保全 2% 紡織設備管理・保全 1% 太陽光発電のメンテナンス 0%

家電修理の将来性とAIの影響

「家電修理は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: 11%

AI代替率は11%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

ソフトウェアの再インストールや設定変更で機器の不具合を修復する、図面・チャート・回路図等の仕様書を読み、機械の設定や調整内容を決定する、設備の稼働記録を分析し、機能状態を評価するなどは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

修理・故障等の原因特定・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

家電修理はAIでなくなりますか？

家電修理はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか11%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。

家電修理はAIに代替される？

ソフト再インストールや初期化、稼働ログ分析による簡易診断はAIで対応できるようになります。しかし複数の症状から真の故障原因を特定し、最適な修理方法を判断するには、経験豊かな技能者の力が不可欠です。

家電修理で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44%です。すでにAI化されている部分が11%、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。

家電修理の将来性は？

複雑化する家電製品の中で、正確に原因を究明して適切に修理できる技能者の価値は高まります。AI導入で初期診断が高速化すれば、技能者はより難度の高い修理に集中でき、顧客満足も向上します。

AI時代に家電修理に必要なスキルは？

ソフト問題の自動診断やデータ分析はAIツール化するため、複雑な機械構造の理解と分解・組立て技術、計測器を使いこなして原因を特定する力、顧客対話から潜在的な問題を引き出すコミュニケーション力が重要です。

家電修理で生成AIをどう活用できる？

家電修理では4件の業務でAIが活用されています。主な活用領域はソフトウェアの再インストールや設定変更で機器の不具合を修復する、図面・チャート・回路図等の仕様書を読み、機械の設定や調整内容を決定する、設備の稼働記録を分析し、機能状態を評価するなどです。

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