未来の仕事

植物工場の研究開発

専門・技術AI 影響 中規模 小需要 安定
シェア
複数のAIによる総合 4.6/10
仕事が減るリスク 1.7/10

556職中 第285位 · 2026年9月採点

文献調査やデータ解析はAIで大きく変わるが、実証栽培と品種・プロセスの新規開発が残るため雇用減は限定的である。

年収 約573万円 · 就業者 約9千人 · 月158h

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。

スコアの中身

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評価した結果です。AIOIS-10 導入前の旧方式スコアは基準が異なるため、総合値とは比較できません。全モデルを見る

複数のAIによる総合3社の最新モデルの平均 · 最新採点 2026年9月10日
4.6/10
モデル別の採点を表示(9件)
  1. 採点日
    2026年4月25日
    旧方式スコア
    7/10
    総合との差
    AIOIS-10 導入前のため比較対象外
  2. 採点日
    2026年5月30日
    変化指数
    4/10
    総合との差
    -0.6
  3. 採点日
    2026年6月13日
    変化指数
    3.8/10
    総合との差
    -0.8
  4. モデルGPT 5.6 SOL
    採点日
    2026年7月12日
    変化指数
    4.8/10
    総合との差
    +0.2
  5. モデルClaude Opus 5
    採点日
    2026年7月26日
    変化指数
    5.1/10
    総合との差
    +0.5
  6. モデルGrok 4.6
    採点日
    2026年9月7日
    変化指数
    4.7/10
    総合との差
    +0.1
  7. 採点日
    2026年9月9日
    変化指数
    4/10
    総合との差
    -0.6
  8. モデルGPT 6 Astra
    採点日
    2026年9月10日
    変化指数
    5/10
    総合との差
    +0.4
  9. モデルGrok 4.5
    採点日
    2026年9月10日
    変化指数
    4.5/10
    総合との差
    -0.1

AI 影響の内訳 — AIOIS-10

変化の大きさ 4.6/10 仕事のやり方がどれだけ変わるか
仕事が減るリスク 1.7/10 仕事そのものが減る・なくなる確率
  • D1頭脳・情報の仕事5.6
  • D2決まった手順のくり返し3.5
  • D3体・現場の仕事5.5
  • D4判断と責任5.5
  • D5人とのやりとり・気持ち3.2
  • D6新しいものを生み出す力7.7
  • D7資格・安全のかべ2.7
  • D8自動化が安く済むか4.1
  • D9人手不足・制度の影響3.8
  • D10これから仕事は増えるか3.3

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。各次元は複数のAIによる採点の平均です。くわしくは AIOIS-10 とは、点数の付け方は 調べ方 を参照。

AI働き方診断 · この職業のタイプ

AI二人三脚

あなたは、AIやデータと並んで走り、仮説を試しながら成果を育てる人です。

AIが補助しやすい

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今できる一手

AIに任せる範囲を先に決めて、あなたが確かめる観点を一行で書き出してみよう。

AIと並走し、問いと検証で成果を伸ばします。

この仕事とは

植物工場の研究開発とは

植物工場の研究開発とは、植物工場で生産する野菜等の植物やその栽培方法等について研究・開発を行う職業です。

植物工場で生産する野菜等植物やその栽培方法等について研究・開発を行う。

植物工場では野菜や苗を中心とした作物を、光、温度、湿度、二酸化炭素濃度、培養液などの環境条件を人工的に制御した施設内で、季節や天候、地域、場所等にとらわれずに効率的に連続生産する。植物工場には人工光型、太陽光型、太陽光・人工光併用型があり、生産システムの採算性、効率性が重視される。研究開発は、①建物、設備、機器とその管理、②生産する野菜等とその栽培方法の両面から進められている。ここでは、後者の研究開発について述べる。

主な研究内容としては、工場生産に適した植物の選定と品種改良、生産性向上のための栽培プロセスのシステム化、経済的で効率的な育成環境の開発などがある。新しい品種やプロセス、環境を、実際に工場で試してみる実証栽培研究も行う。

現段階では、養液を使った水耕栽培でレタス、サラダ菜、小松菜、ホウレンソウ、ミツバなど葉菜類を中心として生産体制が確立されており、植物工場が建設され、育成、収穫され、販売されている。一方、根菜類や果樹などについては、どのような作物が適しているか等々、研究課題は多い。

◇ よく使う道具、機材、情報技術等

パソコン

なるには・資格

植物工場の研究開発になるには・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、大学で農学・園芸学系、化学系、や遺伝子工学、薬学を修了しているか農業専門学校を卒業していると有利である。農業の自動化が注目を集めており、情報技術に関する専門性も有用である。

栽培する野菜などの品質を高めるため、品種改良や新たな栽培技術の情報収集、関連する知識の吸収など、常に前向きで意欲的な姿勢が求められる。

待遇と働き方

植物工場の研究開発の労働条件・働き方

植物工場は、異業種の大企業が子会社の新規事業として運営したり、農業分野のベンチャー企業、大学の研究室と地域の企業による共同事業体、地元農家が運営する等様々な形態がある。研究開発は大学や植物工場の研究開発部門で行う場合が多い。

勤務体制や勤務時間、給料面の待遇はそれぞれが所属する大学、企業の規定に準じている。

就業者数
8,523 人
年収(平均)
573 万円
平均年齢
43 歳
月労働時間
158 時間/月
求人倍率
0.94
時給
¥1,375
似た仕事・移り先

同 AI 影響度(4.566666666666666/10 ±1)の他職業

業界をまたいで、AI 影響度が同水準の代表職業(規模順)。

よくある質問

よくある質問

植物工場の研究開発の年収はいくらですか?
植物工場の研究開発の平均年収は約573万円(月収換算で約47万円)で、日本全体の平均年収(約460万円)を上回る水準です。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。
植物工場の研究開発はAIでなくなる・AIに代替される仕事ですか?
植物工場の研究開発は「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 4.6 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285位で、全体平均4.69/10と比較できます。AIOIS-10の仕事が減るリスクは1.7/10です。主な要因は「文献調査やデータ解析はAIで大きく変わるが、実証栽培と品種・プロセスの新規開発が残るため雇用減は限定的である」。本サイトの AI 影響度は複数のAIモデルによる採点の総合値(独自分析・非公式)です。職業選択の唯一の根拠としては使用しないでください。
植物工場の研究開発の将来性はどうですか?
AI影響度 4.6/10。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8,523人。求人倍率 0.94 倍。個別の状況に応じた判断が重要です。
植物工場の研究開発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、大学で農学・園芸学系、化学系、や遺伝子工学、薬学を修了しているか農業専門学校を卒業していると有利である。詳しい流れは本ページ内の「植物工場の研究開発になるには・必要な資格」セクションをご覧ください。
出典と数字

植物工場の研究開発の引用用ファクト:GEO-Aの全556職業データでは、植物工場の研究開発のAI影響度は4.6/10です。AI影響度の高い順では285/556位で、全体平均4.69/10を下回る水準です。AIOIS-10の仕事が減るリスクは1.7/10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573万円、就業者は約9千人。(出典:厚生労働省 jobtag + AIOIS-10、複数のAIによる総合・3社の最新モデルの平均、最新採点 2026年9月10日。モデル別の内訳は /models)