生産・工程管理事務の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

9% AI浸透度（AI代替率）

数値計算（原価、資材量）はAIと自動化ツールが速いですが、設計変更や部品欠品に対応して生産計画を柔軟に修正する、各部門の納期・品質・コストの制約を調整する、現場からの予期しない報告に即座に対応する—こうした判断は管理者の経験が試されます。

生産・工程管理事務の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度（AI代替率） 9%
AIが関与するタスク 2件 / 17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 9%
求められるスキル 傾聴力・他者との調整・指導

生産・工程管理事務とは

生産・工程管理をする上で生じるデータ入力や書類作成など事務作業を行う。

この職種のAI浸透度は9%。 17件の業務のうち2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。新卒で入職した場合、新人研修の後、OJTにより実務経験を積む。 関連資格として、中央職業能力開発協会の「ビジネスキャリア検定試験（生産管理）」がある。 一般的な事務処理スキルのほか、社内や取引先とのスムーズな調整を行うための協調性やコミュニケーション力が必要とされる。データから生産工程の状況を正確に把握できる分析力も必要である。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 生産スケジュールや作業指示書を各部門に配布する・設計変更・人材不足・資材不足・受注残等に応じて生産計画を修正し、関連部門と調整するを極める — AIでは代替できない領域
  • 書類・材料・製品を検査し、作業工程の完全性・正確性・規格適合性を評価するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
  • 傾聴力・他者との調整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

生産・工程管理事務の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。

AI 9% 人間 91%

生産・工程管理事務の業務の91%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

生産・工程管理事務の業務を、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。

2
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

92% 書類・材料・製品を検査し、作業工程の完全性・正確性・規格適合性を評価する 補助
87% 価格表や計算機を用いて所要人員・資材量・製造原価・賃金等を算出する 補助
AI主導

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

生産スケジュールや作業指示書を各部門に配布する
設計変更・人材不足・資材不足・受注残等に応じて生産計画を修正し、関連部門と調整する
生産計画・作業指示書・人員配置表を確認し、人員・資材の必要量や優先度を決定する
生産計画に合わせて部品・資材の配送・組立・配分を手配する
社内担当者・取引先・顧客と調整し、生産・出荷の進行管理や苦情・遅延の解消を行う
生産需要に応じた資材・消耗品の請求と在庫管理を行う
部門の管理者や担当者と進捗を確認し、必要な変更について協議する
販売予測に基づき事業部門・プログラム・業務の生産計画やスケジュールを策定する
生産進捗・在庫・顧客情報等を収集し状況報告書を作成する
生産工程・輸送・人員配置・発注・保守に関する書類を作成する 補助
出荷内容の確認のためサプライヤーに連絡する 補助
生産量・原材料消費量・品質管理データを記録する 補助
製品の製造手順・場所、必要な工具・資材・設備・人員・コスト見積を作成する 補助
保守記録・船荷証券・原価報告書などの書類を管理する 補助
遅延・問題・見積変更に関する記録と情報を提供する 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」

91%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: 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: 「品質納期変更要望などイレギュラー事案への対応をする。」「電話対応、来客の対応をする。」

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、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 関連資格・学歴

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

同じ生産・工程管理事務でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。

製造業
AI化 9% 潜在 +34%
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」に基づく生産・工程管理事務の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ生産・工程管理事務でも、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 695万円
鉱業，採石業，砂利採取業 687万円
金融業，保険業 614万円
情報通信業 556万円
学術研究，専門・技術サービス業 540万円
不動産業，物品賃貸業 536万円
教育，学習支援業 530万円
製造業 524万円

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
3.3
E 企業的
3.2
I 研究的
3.1
C 慣習的
3.0
S 社会的
2.9
A 芸術的
2.5

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

生産・工程管理事務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

1
傾聴力 4.2
2
他者との調整 4.2
3
指導 4.2
4
文章力 4.1
5
読解力 4.0

知識

1
生産・加工 2.8
2
事務処理 2.4
3
輸送 1.5
4
ビジネスと経営 1.4
5
工学 1.3

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 81%
他者とのかかわり ほぼ毎日 62%
電子メール ほぼ毎日 62%
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） 57%
競争水準 全く 競争的 ではない 53%
ミスの影響度 多少は深刻な事態を引き起こす 45%
電話での会話 ほぼ毎日 43%
意思決定の自由 ある程度は自由がある 42%

雇用形態

正規の職員、従業員
66.0%
パートタイマー
13.2%
派遣社員
11.3%
契約社員、期間従業員
9.4%
経営層（役員等）
5.7%
アルバイト（学生以外）
3.8%
自営、フリーランス
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。

関連資格

  • ビジネス・キャリア検定試験（生産管理）

近い職種のAI浸透度

生産・工程管理事務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

バイオテクノロジー技術者 8% 非鉄金属製錬技術者 8% 陶磁器技術者 8% ファインセラミックス製造技術者 8% 産業用ロボット開発技術者 8%

生産・工程管理事務の将来性とAIの影響

「生産・工程管理事務は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: 9%

AI代替率は9%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

書類・材料・製品を検査し、作業工程の完全性・正確性・規格適合性を評価する、価格表や計算機を用いて所要人員・資材量・製造原価・賃金等を算出するなどは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

傾聴力・他者との調整・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

生産・工程管理事務はAIでなくなりますか？

生産・工程管理事務はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか9%で、対面対応など人間の強みが活きる仕事です。

生産・工程管理事務はAIに代替される？

生産・工程管理事務はAIに代替される？計算・書類作成は自動化できても、受注変動・部品欠品・人員不足など複数の制約条件を同時に満たす計画を立てる判断は管理者にしかできないから、AI浸透度は9%にとどまります。

生産・工程管理事務で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43%です。すでにAI化されている部分が9%、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。

生産・工程管理事務の将来性は？

生産・工程管理事務の将来性は？ものづくり産業の多様化に伴い、小ロット・短納期の受注が増加中。AIが定型的なスケジュール案を出す分、管理者は「いかに現場の制約を吸収するか」という創意工夫の価値が高まります。

AI時代に生産・工程管理事務に必要なスキルは？

AI時代に生産・工程管理に必要なスキルは？AIツール（スケジュール最適化、原価計算）を解釈・調整する能力。同時に、現場の声（納期圧力、品質リスク）を読み取り、多数のステークホルダー（営業・製造・品質）を調整するコミュニケーション力が重要です。

生産・工程管理事務で生成AIをどう活用できる？

生産・工程管理事務では2件の業務でAIが活用されています。

この職種に影響するAI動向

実際のSaaS製品リリースがこの職種に与える影響を分析しています。

AIスマートグラス外観検査

記事は化学プラント・素材製造ラインの『配管・タンク・溶接部の外観検査』を自動化するAIスマートグラスの導入事例。非破壊検査技術者と検査工が最も直接的に影響を受ける（98.5%精度で視覚検査業務を置換）。また検査報告書作成の3時間→15分短縮により、生産・工程管理事務の業務削減も予想される。対象業種は化学工業が主だが、同様の外観検査が必要な窯業・土石製品製造業や鉄鋼業（溶接検査）も適用可能。

AIスマートグラス外観検査

記事は化学プラント・素材製造ラインの『配管・タンク・溶接部の外観検査』を自動化するAIスマートグラスの導入事例。非破壊検査技術者と検査工が最も直接的に影響を受ける（98.5%精度で視覚検査業務を置換）。また検査報告書作成の3時間→15分短縮により、生産・工程管理事務の業務削減も予想される。対象業種は化学工業が主だが、同様の外観検査が必要な窯業・土石製品製造業や鉄鋼業（溶接検査）も適用可能。

AIスマートグラス外観検査

記事は化学プラント・素材製造ラインの『配管・タンク・溶接部の外観検査』を自動化するAIスマートグラスの導入事例。非破壊検査技術者と検査工が最も直接的に影響を受ける（98.5%精度で視覚検査業務を置換）。また検査報告書作成の3時間→15分短縮により、生産・工程管理事務の業務削減も予想される。対象業種は化学工業が主だが、同様の外観検査が必要な窯業・土石製品製造業や鉄鋼業（溶接検査）も適用可能。

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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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