医薬情報担当者（MR）

製薬会社に勤務し、自社の医薬品を中心に、医療従事者に対し、医薬品の効果、使い方などの情報を提供するとともに、医療現場からの情報収集等を行う。

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
661万円
2025年・平均より広い職種の数値
有効求人倍率
2.16倍
2025年平均より広い職種の数値
就業者数
83,260人
2020年

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。

数字で見る医薬情報担当者（MR）

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。

どんな仕事か

製薬会社に勤務し、自社の医薬品（医師の処方箋により使用する医療用医薬品）を中心に、医薬品が安全かつ効果的に使われるように、医師、薬剤師、看護師など医療従事者に対し、医薬品の効果、使い方、副作用などの情報を提供するとともに、医療現場からの情報収集等を行う。MR（Medical Representatives）とも呼ばれる。

仕事は大きく分けて3つある。

第1は情報の提供で、病院や個人医院、薬局などを訪問し、医師や薬剤師に面接して、自社の医薬品の特長や品質、有効性、副作用、使用上の注意といった、適正使用のための情報をパンフレットなどを使って説明する。医療機関からの薬に関する問い合わせにも対応する。

第2は情報の収集で、医師や薬剤師から製品の有効性、安全性、品質などの医薬品情報を集める。また、医薬品に対する医療関係者の要望やアイデアを集めて、自社に報告することにより、新薬の開発などにつなげる。

第3は情報の伝達で、収集した医薬品の有効性や安全性情報について分析、評価した結果を医療従事者に対して迅速かつ正確に伝達する。

また、医学・薬学情報を提供するための講演会を開催したり、開業医と勤務医との連携など、医療関係者相互の情報のネットワークを支援することもある。

こうした情報活動を通じて、自社の医薬品の適正な使用と普及を図る。ただし、直接、医薬品の販売は行わない。医師、薬剤師、看護師などとともに医療の一端を担う職業ともいえる。

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。

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
自社の医薬品について安全性についての緊急情報があるときは、医療従事者に対して迅速かつ正確に伝達する。100%
医師、薬剤師から自社の医薬品を使用した症例や治療成績、および副作用情報を収集する。100%
市販後の医薬品の安全性等について調査する。98%
医療従事者に対し、自社の医薬品の特長や有効性、副作用、使用上の注意などを文献やパンフレットを使って説明する。100%
医師、歯科医師に対し、自社の製品の販売促進および適正使用の普及に努める。98%
最新医療情報の収集と広報活動を行う。98%
医療従事者に対して医薬品の情報を伝えるための講習会を行う。100%
病院の治験データのとりまとめをする。59%

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

ほとんどの医薬情報担当者は製薬会社に勤務し、医療機関は全国にあるため、一定の地域を担当してその中の医療機関を訪問する、あるいは大学病院を担当するなど、担当制をとることが多い。車を利用した直行直帰スタイルが基本であるため、常に自律的に医薬品情報の収集をし、自分自身でしっかりとした活動計画を組む必要がある。また直接販売をしないため、他の営業職とは異なり、医薬情報担当者の活動が医薬品の売上と直結しない。

完全週休二日制をとっているところが多いが、医療機関で働く医師や薬剤師と面談の予約をとるために、早朝や夜間の勤務が必要になることもある。

定年延長や嘱託などでの再雇用を含め経験豊富な医薬情報担当者を活用している企業もあり、定年後も人脈を生かして活躍することが可能である。また、製薬会社等と契約し営業やマーケティングを受託する企業、派遣会社に属する医薬情報担当者も存在する。

医薬品は医療上不可欠であり、適切な使用のために情報の提供・収集・伝達は重要となっている。したがって、医薬情報担当者の量的、質的充実は社会的な要請でもある。

一般的に専門性の高い職種であり、給与面は充実している。

最近では、医薬品の情報をインターネットから医師が直接、確認し、導入等の検討ができるようになっていること等もあり、今後は医薬情報担当者の仕事が変化していく可能性はある。

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)

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:モノ、道具、制御装置を扱う手作業、一般的な保護・安全装備の着用、軽度の火傷、切り傷、噛まれ傷、刺し傷

勤務のスケジュール:規則的 45%、不規則 49%、季節的 6%

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「医薬情報担当者（MR）」だけの区分がないため、「その他の営業職業従事者」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 2.54%(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661万円です (月々の給与42.6万円 × 12か月 + 賞与など149万円)。統計の全144職種の中で25番目に高い水準です。

平均年齢は42.4歳、平均勤続年数は13.6年です。年齢別では55～59歳が最も高く、872万円です。

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
579万円618万円661万円

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689万円
女553万円

女性の年収は男性の80%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783万円
100〜999人613万円
10〜99人552万円

企業規模による差は最大230万円です。

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「営業職業従事者」全体の数値です。

2025年の有効求人倍率は2.16倍です。仕事を探している人1人に対して、2.2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、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

2020年の就業者数は83,260人です(うち女性13%)。2010年と比べると-18%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)

5歳ごとの年齢層では、50～54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13%で、働く人全体(15%)と同じくらいです。60歳以上は8%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%81,220人
会社などの役員2%1,460人
事業主(人を雇っている)1%未満90人
事業主(一人で)(開業・フリーランスなど)1%未満120人
不詳1%未満370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、交渉、説明力、論理と推論（批判的思考）です。 知識では医学・歯学、販売・マーケティング、顧客サービス・対人サービスが特徴的です。

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、特に学歴や資格は必要とされないが、就業者のほとんどが大卒者で、入職経路は学校の紹介や一般の公募による。

製薬会社等へ入社後に、業界が定めた共通カリキュラムによる「導入教育」を受け、自社製品情報のみならず医学・薬学の知識、疾病の知識、関連法規等を学ぶ。その上で、公益財団法人MR認定センターが実施する認定試験を受けることとなる。なお、「導入教育」を修了すれば、MR認定資格の合否にかかわらず医療情報担当者として就業することはできるが、MR認定資格を有していない医療情報担当者はほとんどいない。

MR認定資格取得後も、毎年継続教育を受ける。

医薬品を取扱い、医療従事者に適切に使用してもらう必要があることから、医学・薬学的知識はもちろん倫理観、科学的・論理的な説明能力、医師等と信頼関係を構築し、関係者とのネットワークを維持・拡大できるミュニケーション能力が求められる。また、常に新しい医薬品情報等を主体的に収集する等自己研鑽を継続できることが必要である。

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。

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。

医薬情報担当者（MR）と、ほかの職業をくらべる →

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