未来の仕事

ワイン製造

製造・職人AI 影響 低規模 小需要 過熱

AI働き方診断 · この職業のタイプ

現場を回す人

あなたは、現場、手順、データを見ながら、作業の流れを止めずに回せる人です。

AIが補助しやすい

AIの予測や記録確認は役に立ちます。現場で起きる例外は、あなたの観察が受け止めます。

人が残る価値

動き、順番、数量、品質のズレに気づき、現場が無理なく動く状態へ整えられます。

今できる一手

予測やチェックはAIに並走させて、あなたは現場の違和感を一つ改善案に変えてみよう。

変化の大きさ 3.8/10 AIで変わりやすい作業
仕事が減るリスク 1.4/10 AIOIS-10 別指標
556職中 第425位

AIOIS-10はモデル出力の目安で、統計的な将来予測や適職保証ではありません。

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現場の流れを読み、動きやすい状態に整えます。

モデル比較

AI 影響スコアは、異なるAIモデルが異なる日付で同じ基準にもとづき評価した結果です。全モデルを見る

現行スコアGPT 5.6 SOL2026年7月12日
3.8/10
これまでのモデルを表示(3件)
  1. 採点日
    2026年4月25日
    変化指数
    2/10
    現行モデルとの差
    -1.8
  2. 採点日
    2026年5月30日
    変化指数
    4.8/10
    現行モデルとの差
    +1
  3. 採点日
    2026年6月13日
    変化指数
    3/10
    現行モデルとの差
    -0.8

ワイン製造の引用用ファクト:GEO-Aの全556職業データでは、ワイン製造のAI影響度は3.8/10です。AI影響度の高い順では425/556位で、全体平均4.89/10を下回る水準です。AIOIS-10の仕事が減るリスクは1.4/10で、職そのものが大きく減るリスクは低めです。年収中央値は約366万円、就業者は約1.5万人。(出典:厚生労働省 jobtag + AIOIS-10、GPT 5.6 SOL、2026年7月12日)

AI 影響の内訳 — AIOIS-10

変化の大きさ 3.8/10 仕事のやり方がどれだけ変わるか
仕事が減るリスク 1.4/10 仕事そのものが減る・なくなる確率
  • D1頭脳・情報の仕事1.8
  • D2決まった手順のくり返し5.8
  • D3体・現場の仕事7.5
  • D4判断と責任5.5
  • D5人とのやりとり・気持ち2.0
  • D6新しいものを生み出す力4.5
  • D7資格・安全のかべ5.5
  • D8自動化が安く済むか4.0
  • D9人手不足・制度の影響3.2
  • D10これから仕事は増えるか3.5

見方:AI が届く部分(高いほど影響が大きい)/人間の強み(高いほど守られる)/その他の調整。各 0〜10。くわしくは AIOIS-10 とは、点数の付け方は 調べ方 を参照。

就業者数
15,050 人
年収(平均)
366 万円
平均年齢
43.5 歳
月労働時間
165 時間/月
求人倍率
4.07
時給
¥1,338

ワイン製造とは

ワイン製造とは、ブドウからワインを醸造する作業に従事する職業です。

ブドウからワインを醸造する作業に従事する。

ワイン造りは、ブドウをつぶして皮ごと発酵させる方法(赤ワイン製造)と、ブドウの皮や種を除いて、しぼりとった果汁のみを発酵させる方法(白ワイン製造)に分かれる。まず、つぶしたブドウやしぼった果汁の入った発酵タンクに、純粋酵母をブドウ果汁で培養した酒母(しゅぼ)を加える。すぐに発酵が始まり、1~2週間、毎日「諸味(もろみ)」の温度やアルコール度を測定したり、利き酒をして、発酵の正常な進行を確認する。赤ワインの場合は、発酵によって浮かび上がるブドウの皮を棒で突き崩してワインの中に沈める。発酵が終わると「おり」と呼ばれる残りかすを取り除いて熟成させる。

仕込み作業が集中する秋以外は、ワインの熟成・貯蔵管理、樽の詰め替え、ワインの濾過(ろか)なども行う。ワイン造りはヨーロッパでは2千年の歴史があるものの、日本の酒類製造の中では比較的新しい職業である。機械化が進んではいるが、基本的な製造工程に大きな変化はない。

◇ よく使う道具、機材、情報技術等

発酵タンク、測定器(温度、アルコール度等)、樽、濾過機

ワイン製造になるには・必要な資格

入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされないが、関連する分野としては高校の農業科、食品関連科、大学の農学部、食品関連学部などがある。入職経路は、新卒の場合は学校からの紹介、中途採用の場合は、ハローワークと求人広告がほとんどである。

少人数での共同作業のため、互いに助け、協力できる協調性が求められる。また、ワインの品質を判定するために常に利き酒が行われるので、経験を積んで利き酒能力を磨くことが大切になる。多くの作業に機械が導入されているが、伝統的な作業には体力が必要とされるものも多い。

ワイン造りは人間の勘や経験が重要であり、実地に仕事をしながら様々な経験を積んで技能を修得し、熟練による判断力が備わるにつれて、ワイン造り全体を管理する立場になる。

ワイン製造の労働条件・働き方

ワイナリーは、ブドウの産地に立地しているため山梨県、長野県、北海道、山形県、新潟県などが主な勤務地となる。

ワイナリーは、家族経営の小規模なものから、大手洋酒製造会社まで国内に493場ある(2024年時点*)。中小企業では数人、大企業では十数人程度がワイン製造の仕事で雇用されており、大企業では別のワイナリーや他の職場への転勤もある。

入荷・収穫したブドウはその日のうちにつぶす必要があるため、ブドウの収穫期である9~11月は繁忙期となる。。

チリ産やヨーロッパ産のワインに対する関税が撤廃され、海外企業や海外メーカーとの競争がある一方で、国産のワインも品質が向上しており、ある程度の生産量は維持されると考えられる。

*国税庁 酒類製造業及び酒類卸売業の概況(令和6年アンケート)

5 次元プロファイル

創造性対人判断身体定型
創造性
75
対人
70
判断
70
身体
70
定型
55

必要なスキル・知識・能力

スキル Top 10

  1. 傾聴力4.2
  2. クオリティチェック4.1
  3. 修理4.1
  4. 継続的観察と評価4.0
  5. 指導4.0
  6. 読解力3.9
  7. 説明力3.9
  8. 故障等の原因特定3.9
  9. 道具、機器、設備の選択3.8
  10. 文章力3.8

知識 Top 5

  1. 生産・加工2.6
  2. 生物学2.3
  3. 化学2.3
  4. 農業・畜産業2.2
  5. 機械2.1

よくある質問

ワイン製造の年収はいくらですか?
ワイン製造の平均年収は約366万円(月収換算で約30万円)で、日本全体の平均年収(約460万円)を下回る水準です。これは厚生労働省 jobtag のデータに基づく値で、勤務先・地域・経験により幅があります。
ワイン製造はAIでなくなる・AIに代替される仕事ですか?
ワイン製造は「AIでなくなる」と断定する職業ではありません。GEO-AではAI影響度が10段階中 3.8 で、中程度で、業務の一部が AI 補助に移行する可能性です。AI影響度の高い順では全556職業中425位で、全体平均4.89/10と比較できます。AIOIS-10の仕事が減るリスクは1.4/10です。主な要因は「発酵測定や工程管理には定型化・AI支援の余地がある一方、仕込み、利き酒、樽管理などの現場作業と品質判断が大きく、雇用の置換リスクは低い」。これは GPT 5.6 SOL による独自スコア(非公式)で、職業選択の唯一の根拠としては使用しないでください。
ワイン製造の将来性はどうですか?
AI影響度 3.8/10。AI 影響は中程度で、業務の一部が AI 補助に移行する可能性な職業です。日本での就業者数は約15,050人。求人倍率 4.07 倍。個別の状況に応じた判断が重要です。
ワイン製造になるにはどうすればいいですか?
入職にあたって、特に学歴や資格は必要とされないが、関連する分野としては高校の農業科、食品関連科、大学の農学部、食品関連学部などがある。詳しい流れは本ページ内の「ワイン製造になるには・必要な資格」セクションをご覧ください。
ワイン製造に必要なスキルは何ですか?
ワイン製造で特に重視されるスキルは、傾聴力、クオリティチェック、修理などです。加えて、継続的観察と評価、指導も重要です。詳しいスキル分布は本ページ内の「必要なスキル・知識・能力」セクションをご覧ください。

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