バイオテクノロジー研究者

別名:生命工学研究者

生物のもつ遺伝子情報などを解明し、その成果を応用する技術（バイオテクノロジー）について研究を行う。

タグの基準(job tag の就業者調査から、全職業の上位・下位20%などでrokudakaが判定)

年収の目安
802万円
2025年・平均より広い職種の数値
有効求人倍率
0.80倍
2025年平均より広い職種の数値
就業者数
98,020人
2020年より広い職種の数値

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年収の目安 = きまって支給する現金給与額(月額) × 12 + 年間賞与その他特別給与額。いずれも統計の平均値からrokudakaが計算。

数字で見るバイオテクノロジー研究者

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ) / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」 / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算全職種の平均は、統計に全職種の合計がないため、「不詳」を除く144職種の年収の目安(月額×12+年間賞与、2025年)を労働者数で重み付けしてrokudakaが計算(男女別も同じ方法)。差が3%未満は「ほぼ同じ」。年齢別は推計労働者数1,000人以上の年齢階級だけで比べた。職業全体の有効求人倍率は統計の「職業計」(2025年平均)。差が0.1未満は「同じくらい」。働く人全体は国勢調査の「総数」(2020年)。増減率・女性の割合の差が5ポイント未満は「同じくらい」。年齢構成は、60歳以上・30歳未満の割合が全体より10ポイント以上多いときに記載。スキルは、全職業の平均との差が大きい順。近い職業は下の「スキルが近い職業」と同じ計算で、年収の目安がこの職業より高く、賃金の統計の区分が違うもの。

どんな仕事か

生物のもつ遺伝子情報などを解明し、その成果を応用する技術（バイオテクノロジー）について研究を行う。(大学教員については「大学・短期大学教員」を参照。)

バイオテクノロジー研究者が活躍する分野は多岐にわたり、農業、食品製造、創薬、医療分野、環境分野などがある。

研究機関で研究を行う場合は、まず先行研究や既存の技術・成果をもとに研究テーマを設定し、計画をたてる。微生物、植物や動物細胞などを用い、最新の機器を含む各種の実験機器、装置、分析手段を駆使して、実験データを収集する。見出した成果を論文や報告書にまとめ、学会などで発表する。

農業試験場などで研究を行う場合は、遺伝子組み換えなどを活用しながら、作物の品種改良や新品種の開発に取り組む。

医薬品開発の分野では、ゲノム情報（遺伝情報）をもとに、病気の発症に関連する遺伝子やその遺伝子から作られるタンパク質を特定し、新薬候補物質を探索していくゲノム創薬により新薬の開発を行う。

バイオテクノロジーの利用によって発生する倫理上の問題や国の指針等についても精通していることが求められる。バイオテクノロジーに関する知的財産権（特許）についても一定の知識が必要で、特許明細書を書くこともある。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

よく使う道具・機材・情報技術

2019年度時点の情報job tagの解説はこの年度から更新されていません。現在とは異なる場合があります。

文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、パソコン

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

主なタスク

job tagの就業者調査で重要度が高いとされたもの。実施率は、そのタスクを行っていると答えた人の割合です。

タスク実施率
実験データの収集と分析を行い、得られた成果の検証をする。100%
小さな変化にも気づくように、実験や培養中の状態を観察する。98%
論文を書き、学会誌や専門誌に投稿する。93%
研究テーマを決め、計画を立てる。97%
実験に用いるための実験生物などを準備する。93%
先端の科学技術情報を収集する。98%
微生物、植物・動物細胞の培養をする。93%
共同研究者との打ち合わせや情報交換をする。93%

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」タスク(2022年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算重要度の高い順に最大8件を表示。

労働条件の特徴

バイオテクノロジー研究者の職場は研究機関が所在する都市周辺部が中心である。

賃金、勤務時間等労働条件は勤務先の規定により異なるが、一般的には正規職員として採用され、週休2日制が標準で、フレックスタイム制や裁量労働制をとっている場合が多い。研究の状況によっては長時間にわたり実験等を行う場合もある。

就業者は男性が多いが、女性も増えてきている。

国としてバイオテクノロジーの研究と応用を推進しており、持続可能な経済成長とともに社会的課題の解決が求められている。その技術の一つとして、バイオテクノロジーが注目されており、新しい技術開発への需要が増大すると考えられる。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

働く環境の特徴

job tag の就業者調査で、この職業の人が答えた「仕事の性質」です。全職業の平均と比べて、特に高い項目と低い項目を並べています。

全職業の平均より高い

全職業の平均より低い:屋外作業、歩行、走行、立ち作業

勤務のスケジュール:規則的 40%、不規則 47%、季節的 13%

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」仕事の性質(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「仕事の性質」は回答の平均(値はおおむね1〜5の範囲)で、棒の縦線はjob tagの全職業(518職業)の平均。平均との差が0.3以上の項目を、差の大きい順に高いもの最大6つ・低いもの最大3つ。勤務のスケジュールは回答者の割合。

一般的な就業形態

この職業の一般的な就業形態として、job tag の就業者調査で選ばれた割合です。複数回答のため、合計は100%を超えます。回答した人の数が少ない職業もあるため、目安として見てください。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」一般的な就業形態(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

禄高(給与)

より広い職種の数値統計に「バイオテクノロジー研究者」だけの区分がないため、「研究者」全体の数値を表示しています。

この年収は、会社などに雇われて働く人の給与です。事業主(開業している人など)の収入は含まず、会社の役員も原則として含みません。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査で使用されている主な用語の説明」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は国勢調査の従業上の地位別の就業者数からrokudakaが計算。

精度の目安標準誤差率 3.04%(統計の全職種の中央値は2.04%)

標準誤差率は、調査の対象に選ばれた事業所によって平均がどのくらいぶれるかの目安です。小さいほど数字が安定しています。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 標準誤差率 誤差率表4「職種(小分類)別所定内給与額及び所定内給与額の標準誤差率(役職者を含む)」

計算誤差率は所定内給与額(残業代・賞与を除く月額、男女計)に対する統計の公表値。中央値は全職種の誤差率からrokudakaが計算。

年収の目安は802万円です (月々の給与51.7万円 × 12か月 + 賞与など182万円)。統計の全144職種の中で11番目に高い水準です。

平均年齢は42.5歳、平均勤続年数は12.5年です。年齢別では55～59歳が最も高く、1,084万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算順位は、統計の全144職種(「不詳」を除く)を年収の目安で並べてrokudakaが計算。

年収の推移

2023年2024年2025年
740万円750万円802万円

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023〜2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算各年の年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。企業規模10人以上、男女計。

年齢別の年収

白抜きの点と破線は、推計労働者数が1,000人未満の区分です。 人数が少なく平均がぶれやすいため、参考値として見てください。 薄い棒(右の目盛り)は、賃金の統計の推計労働者数です。企業規模10人以上の会社などに雇われて働く人の数で、自営業の人や小さな会社で働く人を含まないため、下の「年齢別の就業者数」(国勢調査)とは対象が違います。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算年齢階級ごとの年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)と推計労働者数。企業規模10人以上、男女計。

男女別

男848万円
女642万円

女性の年収は男性の76%です。年齢構成や勤続年数の違いも含んだ差です。

企業規模別

1,000人以上837万円
100〜999人732万円
10〜99人627万円

企業規模による差は最大209万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算男女別は企業規模10人以上の計、企業規模別は男女計。いずれも年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。

需要と将来性

より広い職種の数値求人倍率は「その他の専門的職業」全体の数値です。

2025年の有効求人倍率は0.80倍です。求人の数が仕事を探している人の数より少なく、求職者どうしの競争がある状態です。2023年からの推移を見ると、大きくは変わっていません。

有効求人倍率の推移

ハローワークを通じた求人・求職の数から計算した値で、民間の求人サイトの求人は含みません(パートタイムを含む常用)。

出典厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年)

計算各年の値は統計表の年平均(暦年)をそのまま表示。

就業者数の推移

より広い職種の数値就業者数は「自然科学系研究者」全体の数値です。

2020年の就業者数は98,020人です(うち女性23%)。2010年と比べると-11%減っています。

国勢調査は5年ごとの調査です。会社員だけでなく、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。 そのため、給与の統計(企業規模10人以上の会社などで働く人)とは対象が違います。

出典総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算調査票の一部を抽出して集計した推計値(10人単位)。増減率は2010年と2020年の値からrokudakaが計算。

年齢別の就業者数(2020年)

「自然科学系研究者」全体の数値です。5歳ごとの年齢層では、30～34歳がいちばん多くなっています(70歳以上はまとめているため除く)。30歳未満は17%で、働く人全体(15%)と同じくらいです。60歳以上は10%で、働く人全体(24%)より少なくなっています。

国勢調査の就業者数で、雇われて働く人のほか、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。70歳以上はまとめています。

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」 / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年齢(5歳階級)の就業者数を、賃金の統計の年齢階級に合わせて「〜19歳」から「70歳〜」にまとめた。割合は5歳階級の合計に対する割合でrokudakaが計算。働く人全体は国勢調査の「総数」で、差が5ポイント未満は「同じくらい」。

働き方の内訳(2020年)

雇われて働く人(正社員・派遣・パートなど)98%95,850人
会社などの役員1%1,170人
事業主(人を雇っている)1%未満50人
事業主(一人で)(開業・フリーランスなど)1%620人
家族従業者・内職など1%未満10人
不詳1%未満310人

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は従業上の地位別の就業者数を総数で割ってrokudakaが計算。「家族従業者・内職など」は家族従業者と家庭内職者の合計。

必要なスキル・知識

全職業の平均と比べて特に求められるスキルは、外国語を読む、外国語で書く、科学的素養です。 知識では生物学、化学、外国語の語彙・文法が特徴的です。

スキル(全職業の平均との差が大きい8項目)

知識(全職業の平均との差が大きい8項目)

水準はスキルが0〜7程度、知識が0〜5程度で、数字が大きいほどその仕事で高いレベルが求められることを表します。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「全職業の平均」は、job tagで数値のある全職業(最大518職業)の単純平均をrokudakaが計算。表示する8項目は、この職業の値と全職業の平均との差が大きい順。

なり方・学び方

入職にあたって特に資格は必要とされないが、バイオテクノロジー研究者になるには、大学で農学系、医学・薬学系、理学系（生物学など）、工学系（生物工学、応用化学、化学工学など）の学部卒業、又はそれと同程度の専門知識が求められる。

研究機関に入職する場合は、大学院の修士課程、博士課程で学んでから就職するのが一般的であり、入職後も研究開発の成果を上げていくことが求められる。

専門分野が学際的で高度化しており、一人で全てを身につけることは難しいが、ある特定の分野では専門的な技術と知識を持ち、それ以外の分野では内容が理解できる程度の知識を身につける必要がある。

微細な現象を見分ける確かな観察力をもち、因果関係を粘り強く追求できる研究能力が必要である。常識にとらわれず、独創性のある問題解決策を生み出すための想像力も求められる。最新の専門知識を得たり、海外との情報交換を行うために、特に英語の語学力は不可欠である。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

関連団体

スキルが近い職業

スキル・知識の傾向が似ている職業です。必要なスキルの重なりが大きいほど、転職のときに経験を活かしやすいと考えられます。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2021年度、その職業に就いている人へのWebアンケート) / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算スキル39項目・知識33項目の水準を、job tagの全職業の中での位置(標準化した値)に直し、職業ごとの全体の高さの差を除いてから傾向の近さ(コサイン類似度)をrokudakaが計算。このサイトに掲載している職業の中から近い順に5件。

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出典と注意

使っている統計について

賃金構造基本統計調査(e-Stat)
厚生労働省が毎年行う基幹統計(統計法で特に重要と定められた統計)です。 事業所が、働いている人ごとの給与を記入する調査で、職種・年齢・企業規模などの区分ごとの給与がわかる国の代表的な賃金統計です。 このサイトの数値の範囲は一般労働者(短時間労働者を除く)、企業規模10人以上です。
職業安定業務統計(一般職業紹介状況)(e-Stat)
厚生労働省が、全国のハローワークで受け付けた求人と求職の数を集計した業務統計です。 民間の求人サイトや人材紹介会社の求人は含みません。
国勢調査(e-Stat)
「国勢調査は、日本に住んでいるすべての人及び世帯を対象とする国の最も重要な統計調査で、国内の人口や世帯の実態を明らかにするため、5年ごとに行われます。」 (総務省統計局「令和2年国勢調査に関するQ&A」問1-1) 職業別の就業者数は、調査票の一部を抽出して集計した推計値です(抽出詳細集計)。 範囲は15歳以上の就業者(雇用者のほか、自営業主・家族従業者などを含む)です。
厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)(ダウンロードページ)
厚生労働省の職業情報サイトです。スキル・知識・タスクの数値は、独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)がその職業に就いている人へのアンケートで集めたものです。

データの対応関係

数字の見方

数字の計算方法や読み方は「統計の読み方」にまとめています。

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 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)、『職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成