出荷・受荷事務の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務

最終更新: 2026/03/24

0% AI浸透度(AI代替率)

積荷目録と実物を照合し、手工具や電動工具で梱包・封緘・ラベル貼付を行う。複数の書類(送り状・注文書・船荷証券)と現物の正確性を同時に確認する判断は、AIが代替できない領域です。

出荷・受荷事務の要点 2026/03/24 更新
AI浸透度(AI代替率) 0%
人間中心のタスク 11件
AIに代替困難な要素 対面対応・必須資格・免許
求められるスキル 傾聴力・説明力・時間管理

出荷・受荷事務とは

資材・製品などの受け入れ・検品・保管・発送に関する事務の仕事を行う。

この職種のAI浸透度は0%。 11件の業務のうち0件でAIが活用され、11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が、流通管理にIT機器を活用しているケースが多く、エクセルや管理システムへのデータ入力は通常業務なのでPC操作に慣れていると有利である。 高校、大学の新卒者で就職するほかに中途採用での入職も多い。 流通業の基礎知識を身につけるのに適した職場なので、新入社員が配置されることが多い。中途採用の場合、ハローワークでの求人や新聞の求人広告、縁故などを通じて採用された後、一定期間の研修などを受け実務を身につける。職場の管理者、現場のリーダー などから実務知識、就業規則、労働協約などの講習、顧客対応についての技術や作業技術などを学んだ後、業務に従事する。一定期間の実務経験後、班長、主任などへと昇進する場合がある。また事務管理職へ登用される場合もある。 出荷・受荷事務に従事する社員の管理・育成等管理的な立場へのキャリアアップのために必要な知識・技能を取得する資格としては、取扱対象にもよるが、倉庫管理主任者、物流経営士資格、防火管理者(甲種)/(乙種)、食品衛生管理者などがある。 また、扱う商品やサービスにより専門知識が必要な場合もあり、就職後にOJTにより実務を行いながら身につけることが可能であるが、所持していることが望ましい資質・能力、経験としては、数値管理能力、情報分析能力、ワードやエクセル等基本的なPCスキル、伝票処理や支払など現金に関わる仕事なので計算力といった事務能力が挙げられる。海外との取引がある場合には、英語などの語学力があることが望ましい。顧客との対応や、他職種の労働者に仕事を依頼することも多く、トラブル等に適切に対応できるコミュニケーション能力や臨機応変な対応力、細かい仕事に粘り強く取り組む能力も必要である。 また、出荷・受荷係事務のみならず、荷役作業や附帯作業が伴う場合や、早朝の仕事がある場合もあるため、一定の体力も求められる。

AI時代に伸ばすべきポイント

  • 出荷内容を確認し、積荷目録・送り状・注文書などの記録と照合して正確性を検証する・出荷資材・消耗品を請求・保管し在庫を維持するを極める — AIでは代替できない領域
  • 傾聴力・説明力の重要性が今後さらに高まる

業務ごとのAI浸透度

出荷・受荷事務の業務を、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。

0
AIが担う業務
11
人間が担う業務

人間が担っている業務 浸透度 50%未満

出荷内容を確認し、積荷目録・送り状・注文書などの記録と照合して正確性を検証する
出荷資材・消耗品を請求・保管し在庫を維持する
作業指示書・船荷証券・出荷指示書等の資材輸送書類を作成する
手工具・電動工具・郵便料金計器を使い、梱包・封緘・ラベル貼付・切手貼付など発送準備を行う
重量・料金・損傷等の出荷データを記録・報告する
破損・不足・仕様不適合等の問題解決のため、取引先担当者と協議または連絡を行う
台車・コンベア・仕分け箱を使い資材を各部門に配送する
運送業者の担当者に連絡し、資材の出荷・配送の手配や指示を行う
資材の輸送方法・経路・運賃を決定する
コンピュータや料金表を用いて、空きスペース・配送料・保管料・滞船料等を算出する
輸送ルートや方法を比較し環境負荷が最小の手段を選定する 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」

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。

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

AIにできない 必須資格・免許

倉庫管理主任者、物流経営士、防火管理者(甲種)など、法令で定められた資格・免許が必要

業界で変わるAIの影響

同じ出荷・受荷事務でも、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。

製造業
AI化 0% 潜在 +33%
卸売業
AI化 0% 潜在 +33%
運輸・物流業
AI化 0% 潜在 +19%
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」に基づく出荷・受荷事務の給与水準です。

業界で変わる年収

同じ出荷・受荷事務でも、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。

C 慣習的
3.5
R 現実的
3.4
S 社会的
3.3
E 企業的
2.9
I 研究的
2.6
A 芸術的
2.4

ルールに沿った正確な作業が得意で、組織の中で着実に成果を出すタイプが向いています。

求められるスキルと知識

出荷・受荷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 3.5
2
説明力 3.2
3
時間管理 3.2
4
文章力 3.0
5
読解力 2.9

知識

1
事務処理 2.3
2
輸送 1.8
3
顧客サービス・対人サービス 1.5
4
日本語の語彙・文法 1.2
5
生産・加工 1.0

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 80%
他者とのかかわり ほぼ毎日 74%
競争水準 全く 競争的 ではない 67%
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) 65%
電子メール ほぼ毎日 61%
ミスの影響度 多少は深刻な事態を引き起こす 52%
立ち作業 就業時間の半分未満 50%
電話での会話 ほぼ毎日 48%

雇用形態

正規の職員、従業員
71.7%
パートタイマー
30.4%
派遣社員
17.4%
契約社員、期間従業員
15.2%
アルバイト(学生以外)
8.7%
アルバイト(学生)
4.3%
経営層(役員等)
2.2%

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

  • 倉庫管理主任者
  • 物流経営士
  • 防火管理者(甲種)
  • 防火管理者(乙種)
  • 食品衛生管理者

近い職種のAI浸透度

出荷・受荷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がより浸透している職種

出荷・受荷事務の将来性とAIの影響

「出荷・受荷事務は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: 0%

AI代替率は0%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

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・説明力・時間管理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

出荷・受荷事務はAIでなくなりますか?

出荷・受荷事務はAIでなくなる可能性が低い職種です。AI代替率はわずか0%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。

出荷・受荷事務はAIに代替される?

複数の書類と実物の照合、梱包の強度判定、ラベル貼付の正確性は、現場での判断が不可欠です。特に特殊な商品や大型商品の取り扱いには、経験に基づく柔軟な対応が求められます。

出荷・受荷事務で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。

出荷・受荷事務の将来性は?

e-コマースの急速な成長に伴い、物流の正確性と迅速性への要求は急速に高まっています。自動化システムと連携しながら、ヒューマンチェックを担う出荷・受荷事務の役割は、むしろ重要になっています。

AI時代に出荷・受荷事務に必要なスキルは?

物流管理システムの操作や、データ入力の正確性が基本です。加えて、複雑な書類体系(船荷証券や輸出書類など)を理解し、国際物流にも対応できる知識があれば、より価値のある人材になります。

出荷・受荷事務で生成AIをどう活用できる?

現時点では出荷・受荷事務の業務への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

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