産業用ロボットの設置・設定

別名:産業用ロボット組立・据付工、産業用ロボット設置・設定工

工場などの生産ラインに産業用ロボットを設置し稼働させるための機械の据え付け調整、初期設定、システムの構築等を行う。

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)

サマリー

年収の目安
523万円
2025年・平均より広い職種の数値
有効求人倍率
—
データなし対応する統計なし
就業者数
334,370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」 / 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。

数字で見る産業用ロボットの設置・設定

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」 / 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)」

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。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。

どんな仕事か

産業用ロボットを設置し、稼働させるための機械の据え付け調整、初期設定、及びシステムの構築等を行う。

ロボットには、生産工程等で使用される産業用ロボット、危険な環境の中で作業を代行するロボット、家事や介護等を支援する日常生活支援ロボットなどがある。ここでは主に産業用ロボットについて述べる。なお、産業用ロボットとは、自動制御によるマニピュレーション機能又は移動機能をもち,各種の作業をプログラムにより実行でき,産業に使用される機械のことを言う。産業用ロボットは、FA(factory automation)などの自動化システムに組み込まれて初めてその機能を発揮する。

産業用ロボットの設置・設定の仕事は、その自動化システムの構築やそれに必要な部品の製作、ロボットティーチング、システムの組立・据え付けなどが主なものとなる。

このような業務を手掛ける企業をロボットシステムインテグレーター(ロボットSIer:エスアイアー)と呼ぶこともある。なお、同企業では、設置・設定だけでなく、ロボットを使用した導入提案や組み立て等も行う。

ロボットSIerは全国に約1,000社あり、従業員が10人から200人位までの中小規模の企業が圧倒的に多い(2018年5月時点*1)。なお、広義のロボットSIerは、専業の企業だけでなく、複数の企業が協業体制を組んだり、ユーザー企業やロボットメーカーの1部門がシステムインテグレーションを行う場合も含まれる。

*1 経済産業省 製造産業局 産業機械課 ロボット政策室、一般社団法人 日本ロボット工業会 ロボットシステムインテグレータのスキル読本[第一版]

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。

パソコン

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
詳細な設計に基づき、既存のロボット等を選択する。77%
どのような生産ラインにするか顧客のユーザー企業から概要、要望、予算、期限等を聞き、検討、協議する。73%
問題点、改善点がある場合、ロボット、機材、ソフト等を修正、調整する。86%
必要な場合、ロボットのハード、ソフトを修正、調整する。86%
基本的な設計をユーザー企業に説明し、検討、協議する。86%
設計通りの性能か、問題点がないか等、生産ラインをテストする。86%
生産ラインの具体的で詳細な設計を行う。91%
ロボットを使った生産ラインに関して基本的な設計を行う。86%

労働条件の特徴

基本的に企業の中の職務(仕事)であり、労働時間や給与などは、各社の社内規定に準拠している。給与についてはスキルの社内での基準により決めているところもあるが、明確な基準を設定しているところは少ない。なお、中途採用については前職の報酬基準をベースにしているところもある。

80W規制が緩和されて以来、生産ラインに人間と並んで作業する協業ロボットが生まれている。産業用ロボットのほかにも、コミュニケーションロボットや医療・介護ロボット、自動搬送ロボットなどが注目されている。今後もロボットを組み込んだシステムを構築する技術者の役割はますます重要になるとみられる。

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

勤務のスケジュール:規則的 25%、不規則 60%、季節的 15%

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。

禄高(給与)

より広い職種の数値統計に「産業用ロボットの設置・設定」だけの区分がないため、「はん用・生産用・業務用機械器具組立従事者」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。

精度の目安標準誤差率 1.83%(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523万円です (月々の給与34.6万円 × 12か月 + 賞与など107万円)。統計の全144職種の中で67番目に高い水準です。

平均年齢は42.3歳、平均勤続年数は14.9年です。年齢別では55~59歳が最も高く、650万円です。

年収の推移

2023年2024年2025年
484万円491万円523万円

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。

男女別

男543万円
女391万円

女性の年収は男性の72%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581万円
100〜999人491万円
10〜99人476万円

企業規模による差は最大105万円です。

需要と将来性

この職業に対応する求人倍率の区分がないため、表示していません。

就業者数の推移

より広い職種の数値就業者数は「はん用・生産用・業務用機械器具組立従事者」全体の数値です。

2020年の就業者数は334,370人です(うち女性16%)。2010年と比べると-8%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。

年齢別の就業者数(2020年)

「はん用・生産用・業務用機械器具組立従事者」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19%で、働く人全体(15%)と同じくらいです。60歳以上は13%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)93%310,170人
会社などの役員4%11,720人
事業主(人を雇っている)1%1,840人
事業主(一人で)(開業・フリーランスなど)2%6,300人
家族従業者・内職など1%未満1,560人
不詳1%2,770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、です。 知識では機械、設計、工学が特徴的です。

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。

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、新卒の場合は、大学や高専、専門学校の機械工学・電気・電子系、情報系の学部を卒業してロボットSIerやロボットシステムインテグレーション部門をもつ企業に入社して、ロボット関連の職場に配属されるというのが一般的である。採用については、大企業では新卒採用が全体のほぼ半数で、中途採用はその半数程度となっている。中小企業では新卒採用と中途採用はほぼ同程度となっている。

産業用ロボット(定格出力が80W未満のものを除く)にかかわる仕事に就く場合は、労働安全衛生規則第39条に基づいた産業用ロボットの教示等の業務及び検査等の業務に係る安全衛生特別教育を受けなければならない。これは、ロボットの設置やメンテナンスを行う職業だけでなく、ロボットシステムを導入する企業でも同様である。

求められる資質としては、ロボティクス(ロボット工学)に関する知識はもちろんであるが、ロボットシステムインテグレーションが主業務となるため、導入提案やユーザーのニーズの聞き取りなど顧客企業と的確なコミュニケーションをとって、適切な提案、設計ができる能力が必要である。慢性的に人材が不足している業界でもあり、ステップアップした後は後輩を育てる指導性も求められる。

関連団体

産業用ロボットの設置・設定と、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