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研究開発エンジニア(企業研究所)
🇯🇵 日本 · エンジニアリング次に狙われる仕事日本の職業770件中310位 · 危険度上位41%
わたしの仕事の寿命
6年5か月
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AIにこの仕事を奪われ始めるまで
2033年3月8日 · D-2354
文献調査・シミュレーション・報告書・特許草案はAIが担い実験計画も代替するため若手から減るが、試作・破壊試験と量産移管は人が残り縮小型
AI vs 人間、あなたはどっち派?
AIに奪われるリスク高い
20年後も人が担う割合50%
AIに置き換わる時期の目安
AIの影響 · 人員縮小2026 · 現在2041
推定の幅 3年11か月 – 10年11か月
研究開発エンジニア(企業研究所):AIで変わる仕事と残る仕事
企業研究所の研究開発エンジニアは、文献を調べてシミュレーションを回し、報告書や特許の下書きを書く一方で、実際にベンチで試作品を作って壊れるまで試し、成功した結果を量産ラインへ移す仕事です。文献調査や報告書づくりはAIに任せやすくなっていますが、試作や量産への橋渡しは人に残ります。
研究の仕事のうち、どこから先にAIに置き換わりますか?
関連する文献を調べてまとめたり、シミュレーションの条件を変えて結果を比較したり、報告書や特許の草稿を書いたりする作業は、AIがすでに担える水準にあります。実験の計画そのものを立てる部分にもAIが入り込んでいるため、こうした下準備を担っていた若手の仕事が先に減っていきます。
試作や量産移管の仕事が人に残るのはなぜですか?
実際に部品を作って壊れるまで試す作業は、想定外の壊れ方から新しい発見が生まれることが多く、その場での判断が欠かせません。さらに実験室での結果を工場の量産ラインに移すには、不確実な研究に予算を出すよう経営陣を説得する役割も必要で、この二つは簡単には自動化されません。
研究開発エンジニアとして力を伸ばすには何をすればよいですか?
工学系や理学系の学科で基礎を固めるのが土台になります。文献調査や報告書づくりをAIに任せられる分、実際に手を動かして試作品を組み立て、壊れ方から原因を読み取る経験や、研究の意義を分かりやすく経営陣に説明する力を積んでおくと、若手の仕事が減った後も必要とされます。
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日本の770職種中310位 — 59%の仕事より先にAIに奪われる見込みです。
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AIに奪われるのが最も早い · リスク最大
- ベンチで試作・破壊試験
- 不確実な研究に経営陣を説得
- 実験結果を量産ラインへ移管
資料・出典
- O*NET OnLine · US · Engineers, All Other ↗米国の職務内容の参考
- O*NET OnLine · US · Physical Scientists, All Other ↗米国の職務内容の参考
資料は業務・制度・専攻を説明するものです。AI代替の予想時期と点数はAIによる推定で、出典機関の予測ではありません。 算出方法

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