林業技術者
別名:山林用種苗技術者、森林病害虫防除技術者、普及指導員（林業）
林業試験場などにおいて、樹木の育成、森林の生育環境、樹木の伐採方法など林業技術に関して研究し、指導する。
サマリー
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。
数字で見る林業技術者
- 年収の目安は612万円で、全職種の平均(546万円)より66万円高い水準です(「他に分類されない技術者」全体の数値)。
- 年齢別では、20～24歳の373万円から、最も高い55～59歳の743万円まで、約2.0倍になります(「他に分類されない技術者」全体の数値)。
- 女性の年収は男性の79%で、全職種(72%)より差が小さくなっています(「他に分類されない技術者」全体の数値)。
- 有効求人倍率は5.57倍で、職業全体(1.12倍)より高く、求人の多い側にあります(「その他の技術者」全体の数値)。
- 就業者数は2010年から+3%で、働く人全体(−3%)より伸びています(「農林水産・食品技術者」全体の数値)。
- 働く人のうち女性は23%で、働く人全体(45%)より少なくなっています(「農林水産・食品技術者」全体の数値)。
- 全職業の平均と比べて特に高いスキルは、「修理」「保守点検」「道具、機器、設備の選択」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「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(2019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。
どんな仕事か
森林のもつ多面的機能を持続的に発揮させるため、森林整備や木材利用等を推進する。
森林は、土砂の流出や崩壊の防止をはじめ、洪水や渇水の緩和、水質の浄化、動植物の生息・育成の場の提供、地球温暖化防止のための二酸化炭素の吸収・貯蔵、木材等の林産物の供給、環境教育の場の提供など多様な機能を有している。これらの機能を持続させるため、林業技術者は、森林経営、造林、森林保護、治山治水、林木の伐採、技術開発・普及、木材の加工・利用など、多くの専門分野で活躍している。
林業に関する専門知識や技術を活用し、現地調査を行って測量や標本の採取をしてデータを集める。その上で、森林の管理・経営についての具体的な計画や方法を練り、プランとしてまとめる。計画の実施にあたっては、作業現場に出かけていき、林業作業者などへの監督・指導や、森林所有者などへの普及指導等を行うとともに、担当区域の森林を巡回して生育状況や異常の有無を点検し、森林資源の維持・管理にあたる。
また、木材・紙・パルプ工場において木材やチップの調達・貯材・加工利用などの計画立案に携わる場合もある。
海外で技術協力を行っている林業技術者もいる。
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。
普通自動車（普通免許（第一種、第二種）で運転可能なもの）、作業中の保護具（ヘルメット、ゴーグル、グローブ、安全靴等）
労働条件の特徴
森林・林業、国土保全、環境保全に関係した官公庁（林野庁、国土交通省、環境省）や木材・紙・パルプ会社などで働く。開発途上諸国で熱帯林保全などの技術協力を行う者もいる。
森林や木材を扱うため、農山村地域の近くが職場となることが多い。
就業者の多くは男性であるが、最近では女性の活躍もみられるようになっている。
森林の管理・経営の仕事では、野外での調査・測量作業、林業作業者の指導・監督、森林所有者などへの普及指導が多く、木材工場や技術開発では、施設内での仕事が多い。
地球の温暖化、酸性雨、生物の多様性など地球環境の問題は森林と深いかかわりを持ち、地球環境の保全に森林の果たす役割が大きいことから、今後も林業技術者の知識が求められる場面も多い。
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:空調のきいた屋内作業、他者との身体的近接、座り作業
勤務のスケジュール:規則的 29%、不規則 64%、季節的 8%
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(2020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。
禄高(給与)
より広い職種の数値統計に「林業技術者」だけの区分がないため、「他に分類されない技術者」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 2.07%(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。
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 |
|---|---|---|
| 554万円 | 573万円 | 612万円 |
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 | 634万円 |
|---|---|
| 女 | 503万円 |
女性の年収は男性の79%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 | 674万円 |
|---|---|
| 100〜999人 | 577万円 |
| 10〜99人 | 549万円 |
企業規模による差は最大125万円です。
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「その他の技術者」全体の数値です。
2025年の有効求人倍率は5.57倍です。仕事を探している人1人に対して、5.6件の求人がある状態で、人手が足りない側に傾いています。2023年からの推移を見ると、上がっています。
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「農林水産・食品技術者」全体の数値です。
2020年の就業者数は51,140人です(うち女性23%)。2010年と比べると+3%で、ほぼ横ばいです。
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)
「農林水産・食品技術者」全体の数値です。5歳ごとの年齢層では、45～49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14%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) | 96% | 48,910人 |
|---|---|---|
| 会社などの役員 | 2% | 1,100人 |
| 事業主(人を雇っている) | 1%未満 | 110人 |
| 事業主(一人で)(開業・フリーランスなど) | 1% | 740人 |
| 家族従業者・内職など | 1%未満 | 40人 |
| 不詳 | 1%未満 | 240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、修理、保守点検、道具、機器、設備の選択です。 知識では地理学、生物学、農業・畜産業が特徴的です。
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(2019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(2019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
林業技術者は、大学農学部や農業高校の森林、林業、林産関係学科などで専門知識を学んでいることが一般的である。
官公庁に勤めるには、公務員試験に合格する必要がある。民間の場合は、学校への求人などにより入社試験を受けて就業するのが一般的である。
仕事は様々な専門分野にわたっているため、その専門によって必要とされる知識も異なり、植物、特に樹木や森林植物生態学、病理、菌類、昆虫、土壌などの生物関係学、治山・治水・林道などの土木工学、あるいは伐採・搬出などの機械工学、林業経営や木材流通などの経営・経済学、木材工学、木材化学など広範にわたる。関連資格として、文部科学省所管の技術士（森林部門）、国土交通省所管の測量士、農林水産省所管の林業普及指導員、林業技士などがある。官公庁などの場合は、入職してから林野庁の森林技術総合研修所などで更に専門教育を受ける。
林業作業者を指導・監督して仕事を進めたり、森林所有者などへの技術の普及を行うため、指導力・統率力や、協調性、コミュニケーション力が必要である。森林の持つ多面的機能の観点から、調査力、計画力、判断力、公共に奉仕する責任感も求められる。
関連する資格
資格の詳細ページでは、受験資格・受験料などを試験の実施団体などの公式情報をもとに、出典と確認日つきでまとめています。講座の情報は準備中です。
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。
- 水産技術者年収の目安 612万円林業技術者とくらべる →
- 沿岸漁業従事者年収の目安 361万円林業技術者とくらべる →
- 造園工年収の目安 361万円林業技術者とくらべる →
- 林業作業年収の目安 361万円林業技術者とくらべる →
- さく井工/ボーリング工年収の目安 488万円林業技術者とくらべる →
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 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル(2019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(2019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。
出典と注意
- 職業情報提供サイト(job tag)「仕事内容、タスク、スキル・知識、関連資格」数値系 ver.7.00・解説系 ver.7.01
- 賃金構造基本統計調査「一般労働者 職種 第1表・第5表(e-Stat)」2025年(推移は2023〜2025年)
- 国勢調査「職業(小分類)別就業者数(e-Stat)」2020年(推移は2010〜2020年)
- 職業安定業務統計(一般職業紹介状況)「長期時系列表_21_職業別労働市場関係指標（実数）（令和4年4月～）(e-Stat)」2023〜2025年
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
- 賃金:「他に分類されない技術者」の数値(より広い職種)
- 求人倍率:「その他の技術者」の数値(より広い職種)
- 就業者数:「農林水産・食品技術者」の数値(より広い職種)
- 年収は、統計の「他に分類されない技術者」の数値です。就業者数は、統計の「農林水産・食品技術者」の数値です。
数字の見方
- 年収の目安:きまって支給する現金給与額 × 12 + 年間賞与その他特別給与額(いずれも平均。一般労働者、企業規模10人以上)。平均値なので、一部の高い人に引っ張られて実感より高く出ることがあります。
- 給与の対象は労働基準法第9条の労働者(雇われて働く人)。事業主は含まず、役員も原則含まない。パート・アルバイトなどの短時間労働者は含みません。
- 月々の給与は、調査した年の6月分の給与です。基本給のほか残業代・通勤手当・家族手当などを含み、税金・社会保険料を差し引く前の額です。
- 賞与は、調査した年の前年1年間(原則1月〜12月)に支払われた額です。
- 用語の定義は厚生労働省の用語の説明と調査の概要によります。
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
年収の目安は612万円です (月々の給与40.0万円 × 12か月 + 賞与など132万円)。統計の全144職種の中で31番目に高い水準です。
平均年齢は43.9歳、平均勤続年数は14.7年です。年齢別では55～59歳が最も高く、743万円です。