AIでなくなる仕事・残る仕事｜職種別の変化と奪われにくい仕事の特徴

AIでなくなる仕事は、一般事務やデータ入力のような定型の仕事から、翻訳・ライティング・カスタマーサポートなど生成AIが得意な情報の仕事まで、幅広く話題になっています。一方で、「なくなる仕事ランキング」の多くは、元になった調査の前提まで説明していません。

AIでなくなる仕事の根拠と、職種ごとに変わる作業を正しく知ると、必要以上に不安にならず、今から準備すべきことを冷静に選べます。大切なのは、職業名ではなく、自分の仕事の中のどの作業がAIに置き換わるかを見ることです。

本記事では、野村総合研究所・ILO・世界経済フォーラム・Microsoft Research・経済産業省の調査と、日本の企業のAI利用・求人倍率のデータをまとめています。さらに、職種別にAIで置き換わる作業・残る仕事・求められるスキルの表、年代別の備え方、今日から始められる行動のチェックリストも紹介します。

AIでなくなる仕事とは？結論の早見表

AIでなくなる仕事とは、仕事を構成する作業の多くを、AIやロボットが代わりに担えるようになる仕事のことです。ただし、国内外の調査はどれも「仕事がまるごと消える」より「仕事の中の作業が置き換わり、中身が変わる」可能性のほうが高いと示しています。

ここでは、AIに置き換わりやすい作業と人に残りやすい仕事を、職種の例と合わせて1枚の表で整理します。

※職種の例は、野村総合研究所（2015年）・世界経済フォーラム（2025年）・Microsoft Research（2025年）の調査で影響が大きいとされた職業をもとに当メディアで整理したもの

自分の仕事が左右どちらの作業でできているかを見ると、AIでどこが変わり、どこが残るかが分かります。以下では、AIでなくなる仕事と言われる根拠の調査から順に解説します。

AIでなくなる仕事と言われる根拠【国内外の調査5つ】

AIでなくなる仕事の根拠としてよく使われる調査は、2015年の野村総合研究所の試算から、生成AIが普及した2025年以降の国際機関の調査まで、時期も方法も異なります。数字だけが広まりやすいため、「何を測った調査か」とあわせて読むことが大切です。

ここでは、代表的な5つの調査の結果と読み方を、公表の古い順に解説します。

日本の労働人口の約49%が技術的には代替可能（野村総合研究所・2015年）

野村総合研究所は、英オックスフォード大学の研究者との共同研究で、日本の労働人口の約49%が就いている職業は、技術的には人工知能やロボット等で代替可能と推計しました（ニュースリリース・2015年12月2日）。国内601種類の職業について、代替される確率を試算したものです。

ただし、この試算は「技術的な代替可能性」で、実際の代替に影響する社会環境の要因は考慮していないと、ニュースリリースに明記されています。また、1人の業務の一部分だけをコンピューターが担う可能性は検討されていません。

たとえば、技術的には可能でも、導入の費用や法律、利用者の受け入れなどによって、人が担い続ける仕事もあります。49%という数字は「半分の仕事がなくなる」という意味ではない点に注意が必要です。

未来人材ビジョンで事務従事者の労働需要は2050年に42%減の推計（経済産業省・2022年）

経済産業省の「未来人材ビジョン」（2022年5月）は、2020年と比べた2050年の労働需要を、事務従事者で42%減少、販売従事者で26%減少、情報処理・通信技術者で20%増加と推計しています。デジタル化と脱炭素化が進み、高い成長率を実現できると仮定した「高成長シナリオ」の推計です。

未来人材ビジョンでは、2050年に求められる能力として「問題発見力」「的確な予測」「革新性」が上位に挙がっています。2015年に上位だった「注意深さ・ミスがないこと」「責任感・まじめさ」から、求められる力が変わるという見立てです。

ただし、資料自体が「一つの推計に過ぎない」と書いており、変化の大きい職種だけを取り出した数字です。事務の仕事が4割消えるという意味ではなく、事務に求められる中身が変わる方向を示すものとして読みましょう。

世界の労働者の4人に1人が生成AIの影響を受ける職業に（ILO・2025年）

ILO（国際労働機関）は2025年5月20日に公表した報告で、世界の労働者の4人に1人が、生成AIの影響を受ける可能性がある職業に就いているとしました。最も影響が大きい区分に入るのは世界の雇用の3.3%で、女性（4.7%）が男性（2.4%）より高く、高所得国では全体の34%が何らかの影響を受けるとされています。

影響の度合いが最も大きい職業は、引き続き事務の仕事です。加えて、デジタル化が進んだ一部の専門職・技術職でも影響が高まっており、生成AIが専門的な作業にも広がっていると報告されています。

ただし、ILOは、多くの職業は人の関与が必要な作業で構成されるため、生成AIの影響として最も可能性が高いのは「仕事の変化」だとしています。影響を受ける職業は、なくなる職業という意味ではありません。

2030年までに9,200万の仕事が減り、1億7,000万の仕事が生まれる予測（世界経済フォーラム・2025年）

世界経済フォーラム（WEF）の「Future of Jobs Report 2025」（2025年1月）は、2025〜2030年に世界で1億7,000万の仕事が生まれ、9,200万の仕事が失われると予測しています。差し引きでは7,800万の純増です。世界の1,000社超の雇用主（従業員の合計1,400万人超）への調査をもとにした予測です。

減少が見込まれる職種には、郵便窓口・銀行の窓口・データ入力・レジ・事務アシスタントなどの事務系が並びます。一方で、働く人のスキルのうち39%が2030年までに変わるか古くなると見込まれており、仕事が残る人にも学び直しが求められています。

たとえば、雇用主の86%が「AIと情報処理の技術」が2030年までに自社の事業を変えると回答しています。ただし、WEFの予測は雇用主の見通しを集めたもので、国や業界によって結果は変わります。

生成AIの実際の使われ方から見た職業別の適用度（Microsoft Research・2025年）

Microsoft Researchの研究者は、Microsoft Copilot（旧Bing Copilot）との匿名化された会話20万件（2024年1〜9月）を分析しました。2025年7月に公開された論文で、職業ごとに生成AIがどれだけ使えるかを「AI適用度」として示しています。予測ではなく、実際の使われ方から測った点が特徴です。

適用度が高かったのは、情報を作る・集める・伝える仕事で、通訳・翻訳者、作家、カスタマーサービス担当、サービスの営業担当などが上位に入りました。適用度が低かったのは、人を直接ケアする仕事や、機械の操作・身体を使う仕事です。

ただし、論文は「適用度が高い職業が自動化され、雇用や賃金を失う」と結論づけるのは誤りだと明記しています。現金自動預払機（ATM）が普及しても、銀行は支店を増やし、窓口係は顧客との関係づくりに仕事の中心を移して、窓口係の数が増えたという例が紹介されています。

5つの調査を、調査元・時期・結果・読み方で比較します。

※各調査の公表資料より（URLは記事末の出典を参照）

5つの調査に共通するのは、事務や情報処理の作業ほど影響が大きく、仕事の中身が変わる方向を示している点です。数字の大きさより、自分の作業のどこに影響が及ぶかを考える材料として使いましょう。

AIでなくなる仕事の現状【日本の企業と求人のデータ】

AIでなくなる仕事を考えるには、将来の予測だけでなく、日本の職場でAIがどこまで使われ、求人がどう動いているかを見ることも大切です。2026年時点の公的データを見ると、AIの業務利用は広がっている一方で、人手不足の職種も多いことが分かります。

ここでは、日本の企業の生成AI利用・職業別の求人倍率・IT人材の需給の3つのデータを紹介します。

生成AIを業務で使う日本企業は86.4%（総務省・令和8年版 情報通信白書）

総務省「令和8年版 情報通信白書」によると、何らかの業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%です。2024年度の調査から大きく上昇し、米国・ドイツ・中国との差も縮まっています。

業務別では「議事録・メール作成補助」での活用が約7割と最も高く、「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割と続きます。生成AIで生じうる影響として日本企業が最も多く挙げたのは「作業時間の短縮などによる業務の効率化」（61.6%）で、「人員不足の解消」は26.8%でした。

一方、個人への調査では「自分の仕事がAIに代替され、職を失う」と考える割合は、「単純・非効率な仕事を生成AIに任せる」などの項目より比較的低い結果でした。日本の職場では、生成AIは人を置き換える道具より、作業を減らす道具として使われ始めている段階です。

事務の有効求人倍率は0.37倍、介護・建設は人手不足（厚生労働省・2026年9月）

厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）」では、職業によって求人倍率に大きな差があります。事務の仕事は求職者に対して求人が少なく、介護・建設・保安などは求人が求職者を大きく上回っています。

主な職業の有効求人倍率を比較します。

※厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）」参考統計表6（全国・常用、パートを含む・原数値）より。ハローワークの求人・求職に基づく数値

ただし、求人倍率はAIだけで決まるものではなく、事務職を希望する方が多いことも低い倍率の理由です。AIの影響を受けやすいとされる仕事と人手が足りない仕事が、日本ではすでに分かれていることを示すデータとして読みましょう。

失業率やリストラの数字から社会全体の動きを確かめたい方は、AI失業の現状と対策で日本とアメリカのデータを解説しています。

IT人材は2030年に約45万人不足の試算（経済産業省・2019年）

経済産業省「IT人材需給に関する調査」（2019年）は、2030年にIT人材が中位の試算で約45万人不足し、AI人材は平均で約12.4万人不足すると見込んでいます。AIを作る・使う・広げる側の人材は、減る仕事とは逆に需要が大きいという試算です。

たとえば、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）では、データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍、AIエンジニアは1.96倍です。ただし、2019年の試算は生成AIの普及前のもので、必要な人材の中身は変わりつつあります。

AIでなくなる仕事が生まれる理由と、生成AIで変わったこと

AIでなくなる仕事が生まれる理由は、AIが定型の作業を人より速く安く処理でき、さらに生成AIで文章や画像などの作業にも対象が広がったためです。従来の自動化と生成AIでは、影響を受ける仕事の範囲が異なります。

ここでは、AIで仕事が変わる理由を3つと、従来の自動化と生成AIの違いを解説します。

定型の作業を速く正確に、安く処理できる

AIでなくなる仕事が生まれる1つ目の理由は、ルールが決まった作業を、人より速く正確に処理できることです。24時間止まらずに大量の処理をこなせるため、作業1件あたりのコストが下がるからです。

たとえば、請求書の読み取りと会計システムへの入力、問い合わせの分類などは、AIとシステムを組み合わせて自動化が進んでいる作業です。ただし、例外の処理やミスの確認には、人の判断が残ります。

人手不足を補う手段としてAIの導入が進んでいる

2つ目の理由は、人手不足を補う手段として、企業がAIの導入を進めていることです。介護・建設・接客など、求人倍率が2〜5倍台の職種があり、人を採用するだけでは仕事が回らない企業が増えているからです。

たとえば、情報通信白書では、生成AIで「人員不足の解消」が生じうると答えた日本企業が26.8%ありました。この場合のAIは、人を減らすためより、足りない人手を補うために使われています。

生成AIで、文章・画像・コードなどの作業にも広がった

3つ目の理由は、生成AIの登場で、文章の作成や要約、画像、プログラムのコードなど、これまで人が担うのが当たり前だった作業もAIが下書きできるようになったことです。ILOの2025年の報告でも、専門職・技術職の作業への影響が広がっているとされています。

従来の自動化と生成AIで、得意な作業と影響を受けやすい仕事を比較します。

表のとおり、生成AIは個人がすぐに使える点が大きな違いです。専門職だから影響を受けないとは言い切れない一方で、自分で使い始めれば影響を受ける側から使う側に回りやすいのも生成AIの特徴です。

AIでなくなる仕事の特徴3つ

AIでなくなる仕事、つまりAIに置き換わりやすい仕事には、作業の進め方に共通する特徴があります。特徴を知っておくと、職種名だけで判断せず、自分の仕事のどこが変わりやすいかを見極められます。

ここでは、AIでなくなる仕事の特徴を3つと、自分で確かめるチェックリストを紹介します。

手順が決まっていて、ルール化しやすい

AIでなくなる仕事の1つ目の特徴は、手順が決まっていて、ルール化しやすいことです。決まった手順で進められる作業は、AIやシステムに手順を覚えさせやすいからです。

たとえば、伝票の処理や定型の書類作成、決まった条件での審査などは、ルールに沿って進められるため、AIで自動化しやすい作業です。野村総合研究所の研究でも、必ずしも特別の知識・スキルが求められない職業は、代替できる可能性が高い傾向があるとされています。

データの入力・集計・照合など、情報の処理が中心

AIでなくなる仕事の2つ目の特徴は、データの入力・集計・照合など、情報の処理が仕事の中心であることです。大量の情報を速く正確に処理することは、AIやコンピューターが得意とする作業だからです。

たとえば、データの入力や、帳簿と伝票の突き合わせなどは、AIで効率化が進みやすい作業です。Microsoft Researchの研究でも、情報を作る・集める・伝える作業が多い職業ほど、生成AIの適用度が高いとされています。

人との協調・説得・交渉が少ない

AIでなくなる仕事の3つ目の特徴は、人との協調・説得・交渉が少ないことです。相手の気持ちや事情をくみ取りながら進める仕事は、AIだけでは担いにくいからです。

たとえば、同じ問い合わせ対応でも、よくある質問への回答はAIに任せやすい一方で、苦情への対応や複雑な相談は人が担う場面が残ります。人とのやり取りが多い仕事ほど、AIに置き換わりにくい傾向があります。

3つの特徴をもとに、自分の仕事がAIの影響を受けやすいかを確かめるチェックリストを紹介します。

【AIの影響を受けやすいかのチェックリスト】

• 業務の手順がマニュアルで決まっている
• 1日の半分以上を、データの入力・集計・確認に使っている
• 作る書類や文章の形式が、毎回ほぼ同じである
• 社内外の人と調整・交渉する場面が少ない
• 判断に迷う例外的な案件は、ほかの人に任せている

当てはまる項目が多いほど、業務の中にAIに置き換わりやすい作業が多い状態です。当てはまった作業こそ、自分でAIを使って効率化し、空いた時間を調整や判断の仕事に使う余地があります。

AIでなくなる可能性が高い仕事一覧【ランキングの読み方】

AIでなくなる可能性が高い仕事には、公的な機関が発表した日本の「ランキング」はありません。よく見かける順位は、各メディアが独自に並べたものが多いため、元の調査が何を測ったかを確認して読む必要があります。

ここでは、日本・世界・生成AIの3つの調査から、影響が大きいとされた職業の一覧を紹介します。

日本：野村総合研究所の「代替可能性が高い100種の職業」

野村総合研究所は2015年に、人工知能やロボット等による代替可能性が高い100種の職業を公表しています。一覧は50音順で、並びは代替可能性の確率とは無関係です。

主な職業と、置き換わりやすい作業・人に残りやすい仕事を整理します。

※職業名は野村総合研究所「日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に」（2015年12月2日）の【ご参考】より。作業の例は当メディアで整理したもの

世界：世界経済フォーラムの「減少が速い職種」

世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」は、2025〜2030年に雇用主が減少を見込む職種を挙げています。上位には窓口・入力・会計などの事務系が多く、グラフィックデザイナーや法務の職員も含まれている点が特徴です。

減少が速いと見込まれる職種は、以下のとおりです（報告書の図の上から順）。

1. 郵便窓口の事務員
2. 銀行の窓口係など
3. データ入力係
4. レジ係・チケット販売係
5. 事務アシスタント・秘書
6. 印刷関連の職人
7. 会計・簿記・給与計算の事務員
8. 資材記録・在庫管理の事務員

※世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」Figure 2.2より。職種名は当メディアで日本語に訳したもの。AIだけでなく、デジタル化や経済の動きも含めた雇用主の見通し

生成AI：Microsoft Researchの「AI適用度が高い職業」

Microsoft Researchの研究で、生成AIの適用度が高かった上位5職業は、通訳・翻訳者、歴史家、作家、サービスの営業担当、CNC工作機械のプログラマーです。6〜10位には、アナウンサー・DJ、カスタマーサービス担当、テレマーケター、政治学者、数学者が並びました。上位40には、記者、編集者、校正者、広報、データサイエンティスト、Web開発者なども入っています。

上位に入った職業は、情報を作る・伝える作業の割合が大きい点で共通しています。ただし、米国の職業分類での結果で、論文自体が「適用度が高い＝仕事がなくなる」ではないと明記している点に注意が必要です。

3つの一覧で共通して挙がるのは、事務・窓口・データ入力・会計・顧客対応の仕事です。一覧にある職業でも、すべての作業が置き換わるわけではないため、職業名より自分の業務の中身に注目しましょう。

AIでなくなる仕事を職種別に解説【置き換わる作業・残る仕事・必要なスキル】

AIでなくなる仕事かどうかは、同じ職種でも担っている作業によって変わります。職種ごとに「AIに置き換わる作業」と「人に残る仕事」を分けて見ると、伸ばすべきスキルがはっきりします。

ここでは、事務・営業・経理・販売・カスタマーサポート・エンジニア・クリエイター・人事の8職種を、表と解説で整理します。

※作業とスキルの例は、各調査と職種の一般的な業務をもとに当メディアで整理したもの

表のとおり、どの職種でもAIに置き換わるのは「作る・まとめる・入力する」作業で、「決める・向き合う・責任を持つ」仕事は人に残ります。以下では、職種ごとの変化を調査データとあわせて解説します。

事務

事務職は、AIの影響を最も受けやすい職種の1つです。ILOの報告で影響の度合いが最も大きいとされ、経済産業省の推計でも2050年の事務従事者の労働需要は42%減とされています。

たとえば、議事録やメールの作成は、情報通信白書で生成AIの活用が最も多い業務（約7割）です。ただし、AIに任せた作業の確認や、部署をまたぐ調整・業務の見直しを担える事務職は、むしろ頼られる存在になります。

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営業

営業職は、資料作成や情報整理の作業がAIに置き換わる一方で、顧客と向き合う仕事は残る職種です。Microsoft Researchの研究では、サービスの営業担当がAI適用度の上位に入りましたが、日本の営業職業従事者の有効求人倍率は2.05倍と、職業計の1.08倍を上回っています。

たとえば、提案書のたたき台や商談前の企業調べを生成AIで短くすれば、顧客との対話に使える時間が増えます。ただし、電話で決まった案内をするテレマーケターのように、伝える内容が決まった営業は影響が大きい点に注意が必要です。

経理

経理は、仕訳や照合などの作業が自動化されやすい一方で、数字を読み解く仕事の価値が上がる職種です。世界経済フォーラムの減少が速い職種にも「会計・簿記・給与計算の事務員」が入っています。

たとえば、請求書の読み取りから仕訳までをシステムに任せ、空いた時間で月次の数字の分析や改善の提案を担う形に変わりつつあります。経理の経験とAIでの業務改善の経験は、経理部門のDX担当などで評価される材料になります。

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販売・接客

販売・接客は、レジや在庫管理が機械化される一方で、人による接客と提案が残る職種です。接客・給仕職業従事者の有効求人倍率は2.31倍で、人手不足の職種でもあります。

たとえば、セルフレジの普及でレジ打ちの作業は減っても、商品の提案や売り場づくり、トラブルへの対応は人が担います。販売経験で身につけた接客力や売り場の数字を読む力は、ほかの職種にも活かせる強みです。

カスタマーサポート

カスタマーサポートは、生成AIの影響を大きく受ける職種です。Microsoft Researchの研究でカスタマーサービス担当がAI適用度の上位10に入り、情報通信白書でも「社内ヘルプデスク」での生成AI活用が約5割とされています。

たとえば、よくある質問はAIのチャットが答え、人は複雑な相談や苦情、AIの回答の改善を担う形が広がっています。ただし、AIの回答が正しいかを確かめる役割は残るため、問い合わせの傾向を分析してFAQや製品の改善につなげられる方は評価されます。

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エンジニア

エンジニアは、コードの作成がAIで効率化される一方で、需要自体は伸びている職種です。世界経済フォーラムでは「ソフトウェア・アプリケーション開発者」が増加の速い職種に入り、経済産業省の推計でも情報処理・通信技術者の労働需要は2050年に20%増とされています。

たとえば、定型のコードやテストの下書きはAIに任せ、人は要件の整理、設計、AIが書いたコードのレビューと品質の判断を担います。ただし、仕様どおりに書くだけのプログラミングは、AIで置き換わりやすい作業になりつつあります。

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クリエイター（ライター・デザイナー）

ライターやデザイナーなどのクリエイターは、下書きの作業がAIに置き換わり、企画と判断の比重が増す職種です。Microsoft Researchの研究では作家・編集者・校正者が適用度の上位に入り、世界経済フォーラムの減少が見込まれる職種にもグラフィックデザイナーが入っています。

たとえば、記事の構成案やバナーの案はAIで数パターン作れるため、何を伝えるかを決める企画や、事実の確認、表現の最終判断が人の仕事になります。ただし、生成物が既存の著作物に似ている場合は著作権の侵害になりうるため、文化庁「AIと著作権に関する考え方について」で示された考え方を確認しておくことが大切です。

人事

人事は、書類や問い合わせの作業がAIで効率化される一方で、人を見極めて育てる仕事が残る職種です。人材の採用・配置・育成は、社員一人ひとりの事情をくみ取る判断が欠かせないからです。

たとえば、求人票の下書きや社内規程の問い合わせ対応は生成AIに任せ、面接や面談、配属の判断に時間を使えます。ただし、応募者の個人情報を扱うため、AIに入力してよい情報のルールを守る必要があります。

AIでなくなる仕事にならない（奪われにくい）仕事の特徴と例

AIに奪われにくい仕事は、創造性や協調性が求められる仕事、状況によって対応が変わる非定型の仕事、現場で身体を使う仕事です。野村総合研究所の研究でも、創造性・協調性が必要な業務や非定型な業務は、将来においても人が担うとされています。

ここでは、AIに奪われにくい仕事の特徴を、国内外の調査をもとに5つの観点で整理します。

※上の4行の特徴は野村総合研究所のニュースリリース（2015年12月2日）より。仕事の例は特徴をもとに当メディアで整理したもの

世界経済フォーラムは、2030年までに人数が最も増える仕事として、農業従事者・配送ドライバー・建設作業員・販売員などの現場の仕事と、看護師・ソーシャルワーカー・介護職などのケアの仕事を挙げています。Microsoft Researchの研究でも、AI適用度が低い職業には、屋根職人・皿洗い・危険物の除去作業員など、身体を使う仕事が並びました。

AIにできない仕事とは、AIの出力を使いながらも、最終的な判断や、人の気持ちに寄り添う役割、現場での対応を人が担う仕事だと言えます。ただし、奪われにくい仕事でも、記録や事務の作業にはAIが入り、働き方が変わる点は同じです。

AIでなくなる仕事の代わりに需要が高まる仕事

AIによって減る作業がある一方で、AIを作る・使う・広げる・守る仕事の需要が高まっています。AIを業務に取り入れるには、導入を企画し、使いこなし、安全に運用する人が必要だからです。

ここでは、需要が高まる仕事を4つの種類に分けて、未経験から目指しやすいかとあわせて紹介します。

世界経済フォーラムの予測でも、増加が速い職種の上位はビッグデータの専門家、フィンテックエンジニア、AI・機械学習の専門家、ソフトウェア・アプリケーション開発者でした。日本でも、job tagによるとAIエンジニアの平均年収は609.8万円、データサイエンティストは611.9万円です（令和7年賃金構造基本統計調査に基づく職業分類単位の数値）。

需要が高まる仕事の中には、プログラミングの経験がなくても、今の業務の経験を活かして目指せる仕事もあります。仕事内容や年収は、AI JOBSカテゴリのピラー記事で詳しく紹介しています。

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AIでなくなる仕事に就いている方ができること5つ

AIでなくなる可能性が高い仕事に就いている方も、今から準備を始めれば、AIで変わる働き方に対応できます。大切なのは、AIに仕事を奪われる側ではなく、AIを使って仕事を変える側に回ることです。

ここでは、AIでなくなる仕事に就いている方が今からできることを5つと、今日から始められる行動のチェックリストを紹介します。

自分の業務を作業に分けて棚卸しする

最初にできることは、自分の業務を作業に分けて書き出し、AIに置き換わりやすい作業と、人に残る仕事を見分けることです。職種名で不安になるより、作業ごとに見たほうが、何を準備すればいいかが具体的になるからです。

たとえば、1週間の業務を「入力」「確認」「作成」「調整」「判断」に分け、それぞれにかかる時間を書き出します。定型の作業が多い場合は、その作業をAIで効率化し、空いた時間で調整や判断の仕事を増やす計画を立てましょう。

AIを使う側に回る

2つ目にできることは、生成AIを自分の業務で使い、AIを使う側に回ることです。AIに置き換わりやすい作業を自分でAIに任せられるようになれば、その作業がなくなっても仕事は残るからです。

たとえば、定型メールや議事録の作成を生成AIで効率化し、うまくいった使い方をチームに共有します。社内でAIの活用を進める役割を担えれば、社内DX・業務改善担当などへのキャリアにもつながります。

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AIを使う際のルールを身につける

3つ目にできることは、AIを仕事で使う際のルールを身につけることです。ルールを知らずに使うと、情報漏えいや著作権の問題で、かえって仕事の信頼を失うからです。

たとえば、総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIの利用者に対して、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を求めています。ただし、使ってよいツールや入力してよい情報は会社ごとに違うため、社内の規程を先に確認してください。

人にしか担えない強みを伸ばす

4つ目にできることは、調整・説得・交渉・判断など、人にしか担えない強みを伸ばすことです。AIに任せられる作業が増えるほど、人の仕事の価値は、相手と向き合い、責任を持って決める部分に集まるからです。

たとえば、事務職の方なら、部署間の調整や業務の改善提案を自分から担うことで、AIでは代わりにくい役割を増やせます。未来人材ビジョンで2050年に求められる力とされた「問題発見力」も、日々の業務の中で課題を見つけて提案する経験で伸ばせます。

経験×AIでキャリアの選択肢を広げる

5つ目にできることは、これまでの経験とAIを掛け合わせて、キャリアの選択肢を広げることです。業務の流れや業界の知識を持つ方がAIを使えるようになると、AIを業務に導入する仕事で強みを発揮できるからです。

たとえば、経理の経験がある方がAIで仕訳や照合を効率化した経験は、経理部門のDX担当や、会計分野のAI導入の仕事で評価される材料になります。経験×AIを活かせる仕事と、エンジニア以外も狙える職種への転職の進め方は、未経験からAI転職する方法で解説しています。

5つのできることを、今日から3ヶ月までの行動に落とし込みます。

短縮した時間や共有した手順は、社内の評価でも転職の面接でも話せる「AIの活用経験」になります。1つ目の作業を決めて、まず2〜4週間の行動まで進めてみましょう。

AIでなくなる仕事への備え方を年代別に整理

AIでなくなる仕事への備え方は、年代ごとに積み上げてきた経験が違うため、力を入れるポイントも変わります。ただし、年代で可能性が決まるわけではなく、募集・採用での年齢制限は労働施策総合推進法で原則禁止されています。

ここでは、年代ごとの経験の違いをもとに、AIでなくなる仕事への備え方の目安を表で整理します。

※年代は目安です。どの年代でも、業務の棚卸しから始める流れは同じです

表のとおり、年代が上がるほど、AIを自分で使うことに加えて、AIの使い方を決める・広める役割で経験を活かしやすくなります。年齢を理由にあきらめる必要はなく、今の経験のどこにAIを掛け合わせるかを考えることが大切です。

AIでなくなる仕事に不安を感じたときのキャリアの考え方

AIでなくなる仕事に不安を感じても、今すぐ仕事を辞めたり、焦って転職したりする必要はありません。仕事の中身は一度にすべて変わるわけではなく、今の仕事の中でAIを使う経験を積むことが、現実的な備えになるからです。

ここでは、AIで仕事がなくなる不安を感じたときに整理する順番と、相談先を紹介します。

AIでなくなる仕事に不安を感じたときは、以下の順で考えると整理しやすくなります。

1. 不安の中身を書き出す：収入・仕事内容・将来のどれが不安かを分ける
2. 自分の業務を作業に分ける：AIで変わる作業と、残る仕事を見分ける
3. 今の会社でできることを考える：AIの活用・異動・新しい役割に挑戦できるか
4. 社外の選択肢を調べる：経験×AIを活かせる仕事や求人を見てみる

一人で考えても方向性が決まらない場合は、第三者と一緒に整理する方法があります。転職を前提としないキャリアコーチングや、厚生労働省の「キャリア形成・リスキリング相談コーナー」で受けられる無料のキャリアコンサルティングが選択肢です。転職するかどうか自体を迷っている方は、判断基準を先に整理しておきましょう。

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転職を具体的に考え始めた方は、転職活動の期間と進め方で、準備から内定までの流れを先に把握しておくと、在職中でも無理なく動けます。5年後・10年後の働き方を言葉にしたい方は、キャリアプランの考え方も参考になります。

まとめ：AIでなくなる仕事を恐れるより、AIで変えられる側に回る

• 野村総合研究所の「約49%が代替可能」は技術的な可能性で、ILOは生成AIの影響として最も可能性が高いのは「仕事の変化」としている
• 事務・窓口・データ入力・会計・顧客対応は国内外の調査で共通して影響が大きく、日本の一般事務の有効求人倍率は0.30倍
• 世界経済フォーラムは2030年までに9,200万の仕事が減り1億7,000万が生まれると予測し、AIを作る・使う仕事と現場・ケアの仕事が伸びる
• どの職種でも「作る・まとめる・入力する」作業はAIに、「決める・向き合う・責任を持つ」仕事は人に残る
• 業務の棚卸し・AIを使う側に回る・AI利用のルール・人にしか担えない強み・経験×AIの5つで備える

まずは1週間の業務を作業ごとに書き出し、AIに任せられる作業を1つ選んで、生成AIで試すところから始めましょう。