AIでなくなる仕事とは？残る仕事と今身につけるべきスキルを解説

AIでなくなる仕事が増えると言われる背景

ロボットの手が歯車を動かすイラスト

AI技術の急速な進化と企業のデジタル化戦略により、「AIでなくなる仕事」が話題になる機会が増えています。

単に「人間の仕事が奪われる」といったネガティブな視点だけでなく、働き方や求められるスキルが大きく変化する節目にあるとも言えるでしょう。

では、なぜAIによって仕事が減ると言われているのでしょうか。ここからは、その背景を3つの観点から順に解説していきます。

AI技術の進化による自動化範囲の拡大

AI技術、特にディープラーニングや生成AIの発展によって、自動化できる業務の範囲はこれまでにないレベルまで広がりました。

かつてのAIはルールに従う単純作業の自動化が中心でしたが、現在のAIはデータからパターンを学習し、未知の状況にも柔軟に対応できます。

文章作成、画像生成、プログラミングコードの記述など、従来は「人間の創造性」が不可欠と考えられてきた領域までAIが担えるようになりつつあります。

この技術的進化が、知的労働の一部がAIに代替される可能性を高めています。

業務のデジタル化が加速している

社会全体で進むDX（デジタルトランスフォーメーション）も、AIによる自動化を後押ししています。

企業の業務プロセスはデジタル化が進み、膨大なデータが蓄積されるようになりました。

AIはデータを学習することで性能が向上するため、こうしたデジタル基盤の拡充はAI導入の土台となります。

申請手続きの電子化、オンライン接客、Webフォームでの問い合わせ対応など、業務がデジタル環境に移行することで、AIが入り込みやすい領域が増え、人間の作業が自動化される流れが加速しています。

企業が効率化とコスト削減を求めている

競争が激化する中、多くの企業が業務効率化とコスト削減を最優先事項としています。

AIやRPA（Robotic Process Automation）を導入することで、定型業務を24時間365日、ヒューマンエラーを大幅に減らしながら高速に処理できるようになります。

これは生産性向上だけでなく、人件費削減や従業員をより付加価値の高い業務へシフトさせることにもつながります。

また、深刻化する人材不足を補う手段としても、企業のAI活用ニーズが高まっています。

AIでなくなる可能性が高い仕事の特徴

ロボットの手がドミノを倒し、それに抵抗し支えるビジネスパーソンのイラスト、AIによる仕事代替のイメージ

AIの進化により「将来的に仕事がなくなるかもしれない」と言われる職種には、共通した特徴があります。

特に、手順が決まっている業務や、判断基準が明確な仕事、そしてデータ処理のようにAIが得意とする領域は、自動化の影響を受けやすいと言われています。

ここでは、AIに代替されやすい仕事の特徴を4つの視点から詳しく見ていきましょう。

定型的・繰り返し作業が多い仕事

毎回同じルールや手順に従って進める定型作業は、AIによる自動化が最も進みやすい領域です。

プロセスが明確なためAIが学習しやすく、人間よりも迅速かつ正確に処理できるからです。

例えば、

・データ入力
・コピー＆ペースト
・決まったフォーマットの書類作成
・工場ラインでの組み立て作業

などが典型例です。

判断を伴わない、あるいは判断基準が極めてシンプルなルーティンワークは、AIやRPA技術によって代替される可能性が高い領域と言えます。

マニュアル化できる仕事

業務の手順や判断基準を、文章や図で明確に説明できる仕事もAIに置き換わりやすい特徴を持っています。

マニュアル化できるというのは、業務プロセスが構造化され、論理的な手順で完結しているということだからです。

AIは構造化された情報をインプットとして、業務を正確に再現するのが得意です。問い合わせの一次対応や、規定に基づく申請内容のチェックといった業務は、すでにAIやシステムによる自動化が進んでいます。

データ処理や事務作業中心の仕事

大量の情報を収集・整理・分析するデータ処理や、定型的な事務作業は、AIの最も得意とする領域です。

人間が行うと時間がかかり、ミスが起こりやすい作業でも、AIは高速かつ正確に処理できます。

請求書や領収書のデータ化、顧客情報の管理、データ集計やレポート作成など、多くの企業で既にAI導入が進んでいる分野です。

これらの業務が中心の職種では、AIが業務を担う比率が今後さらに高まる可能性があります。

人と対話する必要が少ない仕事

業務を行う上で、複雑なコミュニケーションや感情のやり取り、交渉、調整を必要としない仕事もAIに代替されやすい傾向があります。

個人で完結する分析業務や、システムを介した単純作業などが該当します。

もちろん、AIの対話能力は進化しており、定型的な問い合わせ対応などはすでに自動化が進んでいます。

ここでのポイントは、「相手の意図や感情を汲み取り、信頼関係を築く必要があるかどうか」です。それらを必要としない業務ほど、AIが置き換えやすくなっています。

AIでなくなると言われる具体的な職種

ロボットがデスクで様々な仕事をこなすイラスト

AIによってなくなる仕事は、日本においても技術の普及によって業務の進め方が大きく変わりつつあり、特に定型業務を中心とする職種では、仕事の一部がAIに置き換えられる可能性が高まっています。

もちろん、これらの仕事が完全に消えるわけではありません。しかし、AIが発達してきた今、業務内容が再定義されたり、求められる人員が減少したりする可能性は十分に考えられます。

ここでは、AIの発展によって将来大きな影響を受けると予測される職種を具体的に見ていきましょう。

事務職・一般事務・データ入力

書類作成や整理、ファイリング、システム入力など、一般事務の多くは定型的で反復が中心の業務です。

これらはルールが明確なため自動化しやすく、RPAやAI-OCRの導入によって効率化が急速に進んでいます。

特に、紙の書類をスキャンし自動でデータ化する仕組みは、企業のバックオフィス業務を大きく変えています。

その結果、データ入力オペレーターや一部の事務職は、将来的に人員需要が減少する可能性があります。

経理・会計（定型処理部分）

経理業務の中でも、領収書・請求書の読み取りや仕訳入力、入金確認などの定型処理は、AI搭載の会計システムにより自動化が進んでいます。

これにより手作業のミスが減り、決算処理の速度も改善されています。

ただし、経営判断や財務分析など、専門性の高い領域は引き続き人間の役割が不可欠です。定型作業の部分のみがAIによって効率化されていくイメージです。

コールセンター（一次対応）

これまでコールセンターで対応していた、よくある質問への回答や基本的な問い合わせ対応といった一次対応は、AIチャットボットや音声AIに置き換わりつつあります。

これにより、顧客は24時間いつでも回答を得られ、企業側はコスト削減と品質向上が期待できます。

一方で、複雑な相談やクレーム対応、顧客の感情を汲み取ったコミュニケーションは引き続き人間が担う必要があります。

タクシードライバー（自動運転の進展）

自動運転技術は日々高度化しており、特定条件下でシステムが運転を担うレベル3の技術も実用化されています。

レベル5（完全自動運転）が実現すれば、タクシー・バス・トラックの運転業務は大きく変わると予測されます。

ただし、日本では法整備やインフラ整備、社会的受容など課題も多いため、長距離輸送や特定ルートなど限定領域から段階的に普及していくと考えられます。

製造ライン作業

製造ラインでは、組み立て・検品・梱包など、従来からロボットによる自動化が進んでいました。

近年はAIの画像認識技術と組み合わせることで、キズ・汚れの検品まで高度に自動化できるようになっています。

これにより生産性と品質が向上し、人間の役割はライン作業から設備管理・改善活動へとシフトしています。

小売・物流の一部業務

小売ではセルフレジや無人決済店舗が普及し、レジ業務の自動化が進んでいます。

物流倉庫では、AIが最適ルートを計算しロボットがピッキングを行うスマート倉庫が拡大しています。

ただし、顧客への個別対応やコンサルテーション、複雑な在庫管理の最適化など、非定型的な判断が必要な業務では、依然として人間の介在が重要です。

AI時代でも「残る仕事」の特徴

ビジネスパーソンの手中に人工知能をイメージしたイラスト

AIの進化が多くの業務を自動化する一方で、AIによってもなくならない仕事には、いくつか共通する要素があります。

これらの仕事は、人間特有の能力である創造性、共感力、複雑な判断力を必要とするため、AIの普及で自動化が進んでも代替されにくいと考えられています。

AIを脅威と捉えるのではなく、人間ならではの価値が発揮される領域を見極めるのが、これからのキャリア形成で非常に重要です。

ここでは、AI時代においても価値が下がらず、引き続き求められる仕事の特徴を順に見ていきます。

AIでは代替できない非定型・創造的な仕事

AIは過去データを学習して最適解を導くのは得意ですが、新しい概念をゼロから創造することや、独自の美意識を伴う表現活動はまだ困難です。

芸術家、デザイナー、研究者、企画職など、常に新しい価値を生み出す仕事は、人間の直感・感性が不可欠であり、代替が難しい領域です。

また、毎回状況が異なる問題に対して、柔軟な発想で解決策を模索するような非定型な業務も、人間ならではの価値が発揮される領域であり、今後も重要性が高まると考えられます。

コミュニケーションや調整力が求められる仕事

他者の意図や感情を読み取り、信頼関係を築きながら進める高度なコミュニケーションは、AIが模倣しにくい領域です。

利害の異なる関係者間をまとめる交渉、チームの状況を見ながらモチベーションを高めるマネジメント、顧客の潜在ニーズを引き出すコンサルティングなどは、すべて人間特有の対人スキルが核となります。

こうした「相手を深く理解する力」が求められる仕事は、今後も重要な価値を持ち続けます。

意思決定・戦略立案・問題解決が必要な仕事

AIはデータ分析をもとに選択肢を提示できますが、最終的な判断は倫理観、価値観、組織の方向性など、数値化できない要素を含むため人間が担う必要があります。

企業の方向性を定める戦略策定や、複雑に絡み合った問題の本質を見抜き解決策を導き出す業務は、AIを活用しつつも、人間の洞察力と責任ある意思決定が欠かせません。

特に経営判断は「誰が責任を負うか」が明確である必要があり、AIのみに委ねるのは現実的ではありません。

高度な専門性や経験を用いる仕事

医師の診断、弁護士の法律判断、熟練職人の技術など、専門知識に加えて長年の経験から培われる暗黙知を必要とする仕事も、AIでは完全に代替できない領域です。

個別ケースごとに微妙な判断が必要な専門職は、状況に応じた臨機応変な対応が求められるため、自動化が難しいという特徴があります。

AIは診断支援や情報整理などをサポートとして活用できますが、最終判断や実務そのものは人間の専門性が不可欠です。

AI時代でも価値が上がる仕事の例

ビジネスのフロアで腕を組み微笑むビジネスパーソン

AIの導入や業務の自動化によって仕事が変化していく一方で、「AIが広がるほど価値が残る仕事」も確かに存在します。

これは、AI化によって単純作業が減る一方、人間ならではの判断力や創造性がより重要になるという理由からです。

ここでは、AI時代にも需要が高まり、価値が上がると考えられる代表的な職種を紹介します。

コンサルタント（戦略・業務・IT）

企業が抱える経営課題は年々複雑化しており、その解決には高度な分析力と専門知識が求められます。

コンサルタントはAIをデータ分析ツールとして活用しつつ、クライアントの状況に合わせて戦略を立案し、実行まで伴走する役割を担います。

AIが選択肢を提示しても、それを解釈し実行可能な形に落とし込むには、深い業界理解と人間への影響力が不可欠です。

そのため、AI時代においてもコンサルタント職の価値はむしろ高まっていきます。

プロジェクトマネジメント（PM/PMO）

企業活動の多くはプロジェクトで構成されており、その成功には人・予算・スケジュールの統合的な管理が求められます。

PM/PMOは、幅広いスキルを持つメンバーをまとめ、プロジェクトを成功へ導く中心的な役割です。

ステークホルダー間の調整、突発的なトラブル対応、チームのモチベーション管理といった繊細な業務は、AIでは代替しづらい領域です。

AI化が進むほど、人と人をつなぐマネジメントの価値が上がると考えられます。

PMに関する案件情報はこちら→→

データ分析・AI活用人材

AI時代においては、AIが生み出す膨大なデータをどう活用するかが企業競争力の鍵になります。

データサイエンティストやアナリストは、データから有益な知見を導き、経営判断に活かす役割を担います。

また、AIエンジニアやAIプランナーなど、AI技術を理解しビジネスに応用する専門人材の需要も年々増えています。

AIによって業務が高度化するほど、AIを使いこなし活用できる側の人材価値が上昇します。

専門職（ITエンジニア、セキュリティ、研究開発）

AIシステムを開発・運用するITエンジニアは、技術進化を支える基盤となる職種です。

特に機械学習やクラウド技術を扱える人材は、現在も高い需要があります。AIの普及によりサイバー攻撃のリスクが増すため、セキュリティ専門家の必要性も大きくなっています。

さらに、未来の技術革新を生み出す研究開発職は、最先端領域を扱うことからAIでは代替できない価値を持つ仕事です。

情報セキュリティに関する案件情報はこちら→→

AI時代に求められるスキルとは？

PCで作業する手元と「AI」の文字

AIの活用が一般化し、業務プロセスが大きく変化する今、どの業種・職種でも役立つスキルを身につけるのが、なくなる仕事への対策として重要になっています。

特に、AIにはない人間ならではの強みを活かし、AIが発達していく環境をメリットに変えるための能力が求められます。

ここでは、これからのキャリアを築くうえで、どのビジネスパーソンにも必要となる5つのスキルを紹介します。

課題発見力・論理的思考

AIは与えられた課題に対して最適解を導くのは得意ですが、「そもそも何が課題なのか」を見抜く力は人間にしかありません。

現状を多角的に捉え、前提を疑い、本質的な課題を発見する力は、あらゆる場面で求められます。

また、課題を解決するための道筋を明確に描く論理的思考力は、AIに正確な指示を出し、アウトプットを適切に評価するうえで欠かせません。

問題の構造化、優先順位づけ、意思決定を行う力は、人間ならではの強みです。

コミュニケーション・調整力

AIとの共存が進むほど、人間同士のコミュニケーション能力はより重要になります。多様な専門性を持つ人々と協働するためには、相手の意図を理解し、自分の考えをわかりやすく伝える能力が不可欠です。

意見が対立する場面でも、利害関係者と粘り強く調整し、合意形成へ導く力はAIでは代替できない領域です。

特に営業職やマネジメントなど、人間関係が成果に直結する仕事では不可欠なスキルです。

テクノロジーリテラシー（AI・データの基礎理解）

AIを専門的に開発する立場でなくても、AIやデータの基本的な仕組みを理解しているかどうかで、仕事の質は大きく変わります。

AIがどのように動き、どのようなデータを与えると効果的に活用できるのかを理解していれば、業務効率化の判断やツール選定をより適切に行えるようになります。

また、「AIは万能である」という誤解を避け、強みと限界を正しく把握したうえで使いこなすのは、これからのビジネスパーソンにとって必須のスキルです。

さらに、データを読み解く力や、意思決定に必要な情報を見極める力もテクノロジーリテラシーに含まれ、AI時代を生き抜く土台となります。

プロジェクト推進力

AI時代には、前例のないテーマに挑戦する機会が増えます。その中で、目標を設定し、計画を立て、関係者を巻き込みながら最後までやり遂げる力は、価値がより高まります。

変化の激しい状況でも主体的に動き、試行錯誤を繰り返しながら成果に向かって進めるプロジェクト推進力は、AIが模倣できない領域です。

自ら仕事を生み出す姿勢を持つ人材は、多くの企業から高く評価されます。

変化に対応できる学び直しの姿勢

技術革新のスピードが早まり、特定スキルの寿命が短くなっている今、最も大切なのは「学び続ける力」です。

資格や知識を得て終わりではなく、継続的にアップデートし続ける姿勢が求められます。

新しい技術やビジネスモデルを積極的に取り入れ、変化をチャンスと捉えられるかどうかが、長期的なキャリアの成否を分けます。

自律的に学ぶ姿勢を持つ人材は、どの時代にも強く、安定したキャリアを築けます。

今から備えるキャリア戦略

ネットワークのイメージ、タブレットをみるビジネスパーソン

AIの進化や自動化の広がりにより、「AIでなくなる仕事」「将来なくなる仕事ランキング」といった情報を目にする機会が増えました。

しかし、そうした予測やランキングを見て不安になるだけでは、キャリアは前に進みません。

大切なのは、「どの仕事がなくなるか」ではなく、変化の中で自分はどう価値を発揮していくのかを考え、具体的な行動につなげていくことです。

ここでは、AI時代に備えるために、今からできるキャリア戦略について解説します。

AIに代替されにくい領域へシフトする

現在の業務が定型作業やデータ処理中心である場合、意識的にAIに代替されにくい領域の経験を増やすのが有効です。

たとえば、企画立案や業務改善提案、顧客との交渉、後輩の育成といった、創造性やコミュニケーション能力が求められる役割に手を挙げてみるのも一つの方法です。

すぐに職種を変えるのは難しくても、今の仕事の中で「非定型業務」の比率を少しずつ増やしていくことで、AIとの差別化を図れます。

その積み重ねが、自分の市場価値を高めることにつながります。

専門性 × 汎用性を掛け合わせたスキルの獲得

一つの専門分野を深く究めつつ、そこに別のスキルを掛け合わせれば、代替されにくい「レア人材」を目指すことができます。

たとえば、「ITの専門知識」に「高いコミュニケーション能力」を組み合わせれば、技術者とビジネスサイドの橋渡し役として活躍できます。

同様に、「マーケティングスキル」と「データ分析スキル」を併せ持てば、データに基づいた精度の高い戦略立案が可能です。

自分の軸となる専門性を磨きながら、どの職場でも持ち運べる汎用スキル（ロジカルシンキング、ファシリテーション、英語力など）を意識的に掛け合わせていくことが重要です。

副業・兼業でスキルの幅を広げる

本業とは異なる分野での副業や兼業は、収入源を増やすだけでなく、新しいスキルや経験を獲得するための有効な手段です。

本業だけでは出会えない人脈や価値観に触れることで、視野が広がり、キャリアの選択肢も豊かになります。

たとえば、事務職の人が副業でWebライティングを始めれば、文章力やマーケティングの基礎知識が身につきます。

リスクを抑えつつ新しい領域に挑戦できる副業・兼業は、変化の激しい時代における心強いキャリア戦略と言えるでしょう。

フリーランスという働き方も選択肢に入れる

特定の企業だけにキャリアを依存せず、自身の専門性を武器に複数のプロジェクトに参画する「フリーランス」という働き方も、AI時代において有力な選択肢です。

市場のニーズをダイレクトに感じながら仕事をすることで、どのスキルに需要があるのかを肌感覚でつかめます。

会社という枠にとらわれず、自律的にキャリアをコントロールしたいと考えるのであれば、将来的な独立も視野に入れておくとよいでしょう。

そのためにも、今のうちから専門性を深めると同時に、信頼できる人脈を少しずつ築いておくことが大切です。

キャリア相談・案件紹介サービスを活用する

自分一人でキャリアを考えていると、「この方向で本当にいいのか」と迷いが生じることも少なくありません。

そのようなときは、キャリアコンサルタントや転職エージェント、フリーランス向けの案件紹介サービスなど、外部の専門家を頼るのも有効です。

専門家に相談することで、自身の強みや市場価値を客観的に棚卸しできるほか、どのようなスキルや経験が今後評価されやすいのか、最新の動向も踏まえてアドバイスをもらえます。

プロの知見を活用しながら、具体的な「次の一歩」を明確にしていくことが、AI時代のキャリア戦略の精度を高める近道になります。

まとめ

人間とロボットが握手する手元

AIが発展して業務の自動化が進む現在、確かに、AIやロボットによって一部の定型業務は姿を変えつつありますが、それは同時に人間がより高度な価値を発揮する機会が広がっているということでもあります。

重要なのは、変化を恐れるのではなく、AIをツールとして賢く活用しながら、自分の強みや可能性をどのように伸ばしていくかを考えることです。

学び続ける姿勢を持ち、AIに代替されにくいスキルや経験を積み重ねていけば、これからのキャリアはより主体的に、そして豊かに切り拓くことができるでしょう。

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（株式会社みらいワークスフリーコンサルタント.jp編集部）

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