如何成為工業機器人開發工程師
官方職業名稱：Industrial Robot Development Engineer
也稱為: Machine Tool Design Engineer, Industrial Robot Design Engineer, Automation Engineer, Semiconductor Equipment Design Engineer
在企業和研究機構等進行工業機器人的研究開發。
主要任務
- 根據經濟和產業動向研究技術種子和市場需求
- 從人類、動物、昆蟲等生物的功能和活動中獲得研發靈感
- 研究現有機器人需要改進的地方等
- 編寫關於發展前景和實用性的説明資料，從組織內外籌集研發資金
- 構思機器人的概念和基本設計
- 構思機器人的外形和設計
- 從現有零部件中選擇傳感器和驅動裝置，或重新設計
- 委託合作公司等開發和製造新的傳感器和驅動裝置
- 用零部件組裝用於試製、測試和驗證的機器人
- 開發控制機器人的程序
- 讓機器人進行機器學習和深度學習
- 測試試製的機器人，研究其性能是否符合設計、是否存在問題
- 為提高機器人、機械和程序的精度和可靠性，進行改良和調整
- 與公司內部或外部企業研究機器人的量產化
- 將研發過程中產生的新技術申請專利
- 就開發的機器人及相關技術開發撰寫報告，或撰寫論文在學術期刊等發表
- 在大學和研討會等就技術動向及相關社會經濟動向講課或演講
- 就研究開發與外部的科學家和工程師交換意見
- 就研究開發與團隊成員和同事交換意見
- 收集國內外相關技術動向的資料
如何入行
研發工業機器人需要廣泛的工程知識。這一領域的很多人在大學、研究生院或高等專門學校學習過機械、電氣電子或控制工程。近年來，學過包括AI（人工智能）在內的資料處理的人也很受歡迎。
入職後，據説至少需要三四年、平均五六年，才能開展滿足客户要求並贏得相關人員信任的研究。
工業機器人高速、高精度地工作，可靠性和安全性至關重要，因此需要以耐心、踏實的態度開展研究以提高性能。研究以團隊形式進行，因此需要團隊合作。贏得客户和合作企業的信任也很重要。還需要英語等語言能力，以便與海外客户打交道、交流和收集資料。
工業機器人開發工程師通常在公司內晉升為組長、課長等。很少有人獨立或自己創辦公司。
從事這份工作的人表示，大學學士或碩士學歷的人較多。 來自 job tag 對各職業從業者的調查（可多選）。它反映的是從業者的看法，而不是持有各學歷的人所佔的比例。
入行途徑
- 大學: 工程學學位, 日本有 95 所大學開設
薪酬 · 職位空缺 · AI 與這份工作
- 平均年收入：¥6,590,400 僅限民營部門（僱員 10 人以上的單位），不包括公立學校教師、警察等公務員。
- 每月基本工資（不含加班費和獎金）：中位數 ¥343,100，中間一半的人每月 ¥276,700 至 ¥440,500。
- 按工資調查的職業組統計：Machinery engineers
- 在 Hello Work（日本公共職業介紹所），每位求職者對應 1.93 個職位空缺（2025 年）。 這是當前的需求信號，而不是預測。它只統計在 Hello Work 登記的職位和求職者，很多大學畢業生和專業人士的招聘並不經過這裏。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
相關職業
常見問題
如何成為工業機器人開發工程師？
研發工業機器人需要廣泛的工程知識。這一領域的很多人在大學、研究生院或高等專門學校學習過機械、電氣電子或控制工程。近年來，學過包括AI（人工智能）在內的資料處理的人也很受歡迎。
工業機器人開發工程師在日本能賺多少錢？
民營部門的平均年收入（含獎金）為 ¥6,590,400（厚生勞動省）。 該數據針對涵蓋多個職業的工資調查職業組：Machinery engineers。
成為工業機器人開發工程師需要學位嗎？
通常需要。在該職業所屬的人口普查職業組中，66% 的從業者是大學畢業生。
AI 會改變工業機器人開發工程師的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
數據來源
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Basic Survey on Wage Structure (賃金構造基本統計調査) 2025: earnings by occupation（2025 survey (June 2025 pay, 2024 bonus), published 2026-03-24），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Employment Referrals for General Workers (一般職業紹介状況): Hello Work job-openings-to-applicants ratio by occupation（2025 annual (release of 2026-10-02)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Statistics Bureau of Japan (MIC): 2020 Population Census (令和2年国勢調査) detailed sample tabulation: employed by occupation, sex, age and education（2020 Census (tables 9-1 and 15-1, published 2022-12-27)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- JILPT (職業情報データベース) via MHLW job tag: job tag download data: 解説系 (descriptions, how to become, related qualifications) and 簡易版数値系 (interests, tasks, education)（解説系 ver.7.01 (2026-06-04); 簡易版数値系 ver.7.00 (2026-03-17)），取得於 2026年10月4日
- 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，取得於 2026年10月4日
職業名稱、描述和主要任務由 Peernovo 根據 job tag（日本勞動政策研究與研修機構職業資料數據庫，厚生勞動省）翻譯成中文。
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
Sources: JILPT Occupational Information Database download data via job tag (解説系 ver.7.01 and 簡易版数値系 ver.7.00, downloaded 4 October 2026), processed by Peernovo; MHLW, Basic Survey on Wage Structure 2025; Statistics Bureau of Japan, 2020 Population Census; MEXT, School Basic Survey 2025; MHLW, Employment Referrals for General Workers (Hello Work statistics). Figures processed by Peernovo. English job names, translations and the matching of jobs to statistical groups, schools and degree fields by Peernovo.
更新於 2026年10月4日