産業用ロボット開発技術者になるには
別名: 工作機械設計技術者, 産業用ロボット設計技術者, 自動化機械開発技術者, 半導体製造装置設計技術者
企業、研究機関などで産業用ロボットの研究開発をする。
仕事内容
産業用ロボットの研究開発を行う。産業用ロボットは工場などにおいて、組立、溶接、塗装、搬送等に幅広く導入されている。ロボットは大きく分けて、工場の生産工程で稼働している産業用ロボットと、人の活動を支援するサービスロボットがある。サービスロボットは手術の支援、掃除や巡回、介護での介助、店舗の受付やフロアサービスなどで使われている。ここでは産業用ロボットを解説するが、産業用ロボットとは「自動制御され、再プログラム可能で、多目的なマニピュレータであり、3軸以上でプログラム可能で、1か所に固定して又は移動機能をもって、産業自動化の用途に用いられるロボット。」(ISO、JIS)とされている。最近は柵を設けず人間と一緒に作業をする協働ロボットの開発が多くなっている。協働ロボットは基本的には万が一作業者と接触した場合、その接触を検知することにより、動作を停止するものであるが、そもそも協働ロボットが稼働する際には、設備環境面においてセンサーなどによりロボットが作業者と接触しないよう何重もの安全策がとられている。
産業用ロボットは顧客から要求に応える形で一から作り上げるものと、既存の製品の改良や一連のシリーズとして、コンセプトやデザインを引き継いで開発するものがある。一から作る場合は顧客の要求から基本設計を行い、詳細設計、試作、試験、そして量産に入り、顧客に納品する。この一からの開発は割合としては少なく、既存の産業ロボットの性能や機能を向上させる開発が多い。どちらの開発でも協力会社と共同で行うこともある。
産業用ロボットではソフトウェアの重要性が高まっており、センサーの情報から画像認識したり、高速で正確な動作もプログラミング(コーディング)で行われている。また、顧客に導入したロボットの機能向上を求められ、ソフトウェアの改良で対応することもある。
他の研究開発ではプロジェクトチームで行われることが多いが、産業用ロボットでは機械設計を行うメカの部門、電気・電子の部門、ソフトウェアの部門等に分かれ、それぞれの部門において、チームで性能や機能の向上に取り組んでいる。
これまでにない産業ロボットが実現し、今までできなかった生産が可能になることがやりがいであり、研究開発の面白さである。
<就業希望者へのメッセージ>
産業用ロボットの研究開発はものづくりの革新に直結しています。(開発部門部長)
ロボット開発には幅広い知識が必要で、様々な経験を通して、色々なスキルを伸ばしていけることが魅力です。(開発部門チーフ)
◇よく使う道具、機材、情報技術等
ROS(Robot Operating System、Linux上で動くオープンソースのミドルウェア)、プログラミング言語(C++、C#、Java、Python他)、CAD、パソコン、各種計測装置、各種試験機、各種検査装置、作業着、ヘルメット、ゴーグル
主な業務
- 経済、産業の動向からシーズ、ニーズを検討する。
- 人間、動物、昆虫など生物の機能や活動から研究開発のヒントを得る。
- 既存のロボットから改善箇所等を検討する。
- 将来性や有用性について説明資料を作成し、組織内又は組織外から研究開発の資金を調達する。
- ロボットのコンセプト、基本設計を考える。
- ロボットの外形、デザインを考える。
- センサや駆動装置を既存のパーツから選択したり、新たに設計する。
- 新たなセンサや駆動装置の開発、製造を協力会社等に依頼する。
- パーツから試作、試験、検証のためのロボットを組み立てる。
- ロボットを制御するプログラムを開発する。
- ロボットに機械学習、深層学習を行う。
- 試作したロボットをテストし、設計通りの性能となっているか、問題点がないか検討する。
- ロボットや機械、プログラムの精度や信頼性を高めるため、改良や調整をする。
- ロボットの量産化に関して、社内、あるいは社外の企業と検討する。
- 研究開発の過程で生まれた新しい技術を特許として出願する。
- 開発したロボットや関連の技術開発に関して報告書にまとめたり、論文を執筆し学会誌などで発表する。
- 技術動向や関連する社会経済の動向に関して、大学やシンポジウム等で講義や講演をする。
- 研究開発について、外の科学者や技術者と意見を交換する。
- 研究開発について、チームメンバーや同僚と意見を交換する。
- 関連する国内外の技術動向の情報収集を行う。
なるには
産業用ロボットの研究開発には、幅広い工学の知識が求められる。大学・大学院、また高専で機械、電気・電子、制御等を学んだ者が多い。近年はAI(人工知能)を含め情報処理を学んだ者も求められている。
入職後、発注者の要求に応え、関係者から信頼されるような研究開発が行えるまでには、早くても3~4年程度、平均的には5~6年の期間がかかるとされる。
産業用ロボットは高速、高精度で作動し、信頼性、安全性が重要であり、性能向上に向けた地道な研究開発の姿勢が求められる。研究開発はチームで行うためチームワークも求められる。顧客や共同開発を行う会社から信頼されることも重要である。また、海外顧客とのやりとり、関係者との情報交換や情報収集のため英語などの語学力も必要となる。
産業ロボットの開発技術者は社内で昇進し、チームリーダー、課長等となっていくことが一般的である。独立して起業する等は少ない。
この仕事で働く人は、大卒または大学院修士課程修了の人が多いと答えています。 job tag がそれぞれの職業で働く人に行った調査(複数回答)によるものです。働く人の実感を示すもので、それぞれの学歴の人の割合ではありません。
就き方
- 大学: 工学の学位, 日本の95校の大学で開講
給与 · 求人の状況 · AIとこの職業
- 平均年収:¥6,590,400 民間企業だけ(常用労働者10人以上の事業所)の数値です。公立学校の教員や警察官などの公務員は含まれません。
- 月の所定内給与(残業代と賞与を除く):中央値は¥343,100で、中間の半数の人は月¥276,700〜¥440,500です。
- 賃金構造基本統計調査の職種「機械技術者」の数値です
- ハローワークの有効求人倍率は1.93倍です(2025年)。 将来の予測ではなく、いまの求人の状況を示す数値です。ハローワークに登録された求人と求職者だけを数えたもので、大卒や専門職の採用の多くはハローワークを通りません。
- 国際労働機関(ILO)の世界推計によると、生成AIがこの仕事でできることは比較的少ないとされています。
労働条件の特徴
職場としては、民間企業、国・民間の研究機関などがある。大手企業の研究施設や研究開発部門で働いていることが多い。民間企業で働く場合、会社の就業規則により相違はあるが、実働8時間で原則、土日祝日は休みとなっている。開発のピーク時などには残業となることも多い。ほとんどが正社員であり、給与は月給制である。
産業用ロボットは欧米、アジアに広く輸出されている。国内においても少子高齢化に伴う人手不足で協働ロボットの導入が進んでいる。
センサーからの認識や動作の学習にAI人工知能の活用が始まっている。体(駆動メカ)と知覚(各種センサー)を持ち、現実世界での動作を学習するフィジカルAIは、生成AIの次の大きな波と言われる。人間と同じような形をし、人間のように万能で様々な作業をこなすヒューマノイド(人型ロボット)も話題になっている。しかしながら、今日の産業用ロボットは高速、高精度で作動し、信頼性、安全性も非常に高い。この面で現時点において、産業用途としてのAI活用は限定的だが関心は非常に高く、今後の進化や普及は未知数ではあるが大きな可能性もあるといえる。
関連する職業
よくある質問
産業用ロボット開発技術者になるにはどうすればいいですか?
産業用ロボットの研究開発には、幅広い工学の知識が求められる。大学・大学院、また高専で機械、電気・電子、制御等を学んだ者が多い。近年はAI(人工知能)を含め情報処理を学んだ者も求められている。
日本での産業用ロボット開発技術者の収入はどのくらいですか?
民間企業での平均年収は、賞与を含めて¥6,590,400です(厚生労働省)。 この数値は、いくつかの職業を含む賃金構造基本統計調査の職種「機械技術者」のものです。
産業用ロボット開発技術者になるには学位が必要ですか?
多くの場合は必要です。この職業が属する国勢調査の職業分類では、働く人の66%が大卒以上です。
AIによって産業用ロボット開発技術者の仕事は変わりますか?
国際労働機関(ILO)の世界推計によると、生成AIがこの仕事でできることは比較的少ないとされています。
出典
- 厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」、政府標準利用規約(第2.0版)、2026年10月4日取得
- 厚生労働省「一般職業紹介状況(職業安定業務統計)」令和7年、政府標準利用規約(第2.0版)、2026年10月4日取得
- 総務省統計局「令和2年国勢調査」抽出詳細集計、政府標準利用規約(第2.0版)、2026年10月4日取得
- 独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)職業情報データベース ダウンロードデータ(解説系 ver.7.01、簡易版数値系 ver.7.00)、職業情報提供サイト(job tag)、2026年10月4日取得
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)(ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1)、CC BY 4.0、2026年10月4日取得
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 解説系ダウンロードデータ(IPD_DL_description_7_01.xlsx)ver.7.01 職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月4日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成
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(IPD_DL_numeric_7_00.xlsx)ver.7.00 職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月4日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成
出典:厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」を加工して作成
出典:総務省統計局「令和2年国勢調査」を加工して作成
出典:文部科学省「令和7年度学校基本調査」を加工して作成
出典:厚生労働省「一般職業紹介状況(職業安定業務統計)」を加工して作成
出典:総務省「日本標準職業分類(平成21年12月告示)」
2026年10月4日更新
