1AI時代で今ある仕事はどう変わる？
AIが普及する時代において、仕事はどう変わっていくのでしょうか。2つの観点から解説します。
仕事がなくなるのではなく「やること」が変わる
AIの発達により、人間でなければできない業務は減少しています。単純作業や繰り返しの作業はその代表的なものです。
実際、内閣府が発表した「世界経済の潮流 2024年 I」には、「AIを適切に活用することで、事務的タスクは更なる効率化が可能となり、部分的にはほぼ完全な自動化まで実現され得る」と書かれています。
また、日本経済新聞社がおこなった調査でも、AIの導入によって数年以内に「社内の3割～5割の業務や人員を補える」と予測する企業が増えつつあると指摘されています。
しかし、AIによって人の仕事がすべてなくなるわけではありません。前述の内閣府のレポートには「AIは（中略）人のタスクや職業を「補完する」機能がある」という記載もあります。
これらを総合すれば、人間がおこなうべき業務は今後、高度な判断を要する業務、またクリエイティブな業務にシフトしていくと考えられます。なかにはプロンプトエンジニアのように、AIが普及する時代だからこそ新たに生まれ、活躍が見込まれる職業もあります。
判断や対人コミュニケーションは人が担い続ける
AIはデータ分析や処理に優れる一方、人の感情を深く理解したり信頼関係を築いたりすることは不得意です。また、臨機応変な判断や未知の状況に対応する能力にも限界があります。
このため、コミュニケーション能力が重視される仕事や総合的な判断を要する仕事は、今後も人が担い続けることになるでしょう。
AIが普及した社会における人の役割については、以下の講座で学べます。ぜひ参考にしてみてください。
2まずは知っておきたい！AIが得意なこと・苦手なこと
AIは決して万能ではなく、得意なことと苦手なことがはっきりしています。代表的な項目を以下の表にまとめました。
| AIが得意なこと | AIが苦手なこと |
|---|---|
|
・定型作業を繰り返すこと ・大量のデータをすばやく処理・分析すること ・データをもとに予測・判断すること ・画像や音声の内容を認識すること ・文章作成や要約をすること ・指示をもとに画像・動画・音楽を生成すること |
・人とのコミュニケーションや感情を理解すること ・倫理観や道徳観が求められること ・独自性の高いアウトプットを出すこと ・状況に応じて柔軟に対応すること ・体を使った繊細な作業 |
AIが得意なこと
AIは「ルールや正解のある作業」「手順が明らかな作業」「すでにインターネット上に存在する情報を活用すること」「デジタルコンテンツを作り出すこと」を得意としています。インターネットで完結できる作業やデジタル技術を活用する作業で、強みを発揮できるでしょう。
AIが苦手なこと
AIは、デジタル機器やインターネットを活用する技術です。身体を使う作業はロボットの活用で代替できますが、あらかじめ決められた範囲の動きしかできません。
またAIは、臨機応変な対応や感情に配慮した対応も苦手です。ときには臆することなく正論を述べてしまい、相手の感情を害するおそれもあります。「相手の顔色を見ながら発言する」といった対応は、AIでは難しいでしょう。
上記表の「AIが苦手なこと」のいずれかに該当する仕事は、現時点ではAIの活用に向いているとはいえません。
3AIに代替されやすい仕事
AIは万能ではないと前述しましたが、なかにはAIに代替されやすい仕事もあります。
ここからは、AIに代替されやすい仕事についてご紹介しつつ、人は今後、それらの業務にどのように取り組むべきかを解説します。
ソフトウェアで自動化・効率化できる定型業務
ルールや手順が決まっている業務はソフトウェアによる仕組み化が可能であり、AIや自動化システムに代替されやすい業務です。具体的には、データ入力や経費計算、施設での受付や案内、問い合わせの一時受付業務、単純なコーディングなどが挙げられます。
一方、人間ならではの強みを発揮するためにも、以下のような能力・スキルの向上に注力する必要があります。
- イレギュラーな事態に対して適切な対応を取るスキル
- 複雑なクレームや相手の悩みを聞き取り、相手に寄り添う傾聴力
- 相手のニーズに合わせた気配りやおもてなし
- 関係者と円滑なコミュニケーションを取るスキル
ロボットやハードウェアで代替できる作業
機器や組み込みシステムを活用する仕事でも、AIへの代替が進んでいます。
工場のライン作業におけるAIを活用したスマート工場化や、ロボットによる自動化がその代表例です。また、監視カメラとAIによる異常検知システムの進歩により、警備業務においても自動化が進んでいます。
車の運転も例外ではありません。バスやタクシー、トラックといった商用車を中心に自動運転の実証実験が始まっており、ドライバーなしで走る車が当たり前の時代が来るかもしれません。
現場でAIが広く普及すると、人間はAIを活用した機器を管理する側に回ります。異常が発生した際の対応がその例です。また、緊急事態が発生した場合に臨機応変な判断により安全を確保することも重要な役割です。
膨大なデータの分析・照合業務
データの分析や照合、およびそれらに基づく予測もAIの得意分野です。
膨大なデータをもとにした分析を人間よりもはるかに速いスピードで処理できるため、例えば、市場データや企業情報の解析、複数メンバーのスケジュール調整や営業の最適な訪問ルートの決定などで活用されています。こうした基礎的なデータ処理や分析作業は、今後AIに代替されていくでしょう。
もっとも、AIによる分析結果を顧客や経営陣にそのまま提示できるとは限りません。実務においては、データに表れない要素を補うことが求められます。
- 数字やデータには表れない「現場の生の声」や「人の感情」を汲み取る
- 「なぜその結果になったのか」を、社会の流行やニュースなどと結びつけて読み解く
- 相手が言葉にしていない「本当の悩み」を会話から引き出し、一緒に解決策を考える
- 相手の性格や状況に一番合った選択をサポートする
AIが広く活用される時代において、人はこうしたAIの出力結果に付加価値を与える分野で自らのスキルを磨く必要があります。
既存情報をもとにコンテンツを生成する業務
すでにインターネット上に存在する情報を活用したコンテンツ生成も、AIが得意とする分野です。膨大なデータから必要な情報をすばやく抽出し、迅速にコンテンツを生成できるため、文章の作成や要約、直訳に近い他言語への変換作業は、将来的に代替される可能性があります。
しかし、コンテンツ制作のすべてがAIに置き換わるわけではありません。人間は以下のような分野で、引き続き価値を発揮します。
- AIが生成した情報の事実確認（ファクトチェック）
- 目的に合わせた情報の取捨選択
- 感情を動かす、人間味のある魅力的な表現の追加
- インタビューや独自の取材に基づく一次情報の発信
将来のコンテンツ制作においては、AIが膨大なデータからベースとなるコンテンツを作成し、人が情報の取捨選択やファクトチェックをおこない、独自の一次情報や感情に訴えかける表現を加えて最終的な形に仕上げるといった、AIと人間の役割分担が進んでいくでしょう。
4AIに代替されにくい仕事
AIに代替されにくい仕事も少なくありません。
続いては、該当する職業や仕事、その理由について解説します。
人命や健康に関わる仕事
医師や看護師などの医療職、介護士などの介護職といった人命や健康に関わる仕事は、AIに代替されにくい仕事として挙げられます。
その理由は以下のとおりです。
- 生命に関わる判断や倫理的な配慮を要する
- 患者や利用者のケア・介助など、身体に触れたり物理的に動かしたりする作業がある
- 感情面でのサポートなど利用者一人ひとりに合わせた対応が求められる
顧客の課題を解決する仕事
営業やコンサルティングなど顧客の課題を解決する仕事は、データがあればこなせるわけではありません。
データをもとに、顧客の置かれている状況も考慮しながら信頼関係を構築し、交渉にあたる必要があります。
どれだけよいデータが揃っていても、相手の納得感を得られなければ課題の解決にはつながりません。「データ的にはそうだが納得はできない」という反応を受けることもあるでしょう。そうしたシーンでは、人間同士のコミュニケーションが欠かせません。
営業やコンサルタントの仕事内容については、以下の講座でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
子どもの教育に関わる仕事
教師や保育士、幼稚園教諭など、子どもの教育に携わる仕事もAIに代替されにくい分野です。
これらの現場では、日々成長を続ける子どもに対して、単に知識を教えることだけでなく、個々の理解度や性格に合わせた柔軟な指導も求められます。
子どもたち一人ひとりの心に寄り添い、細やかな配慮をしながら信頼関係を築いていくプロセスは、AIには決して真似できない人間ならではの重要な役割です。
教師の仕事内容については、以下の講座でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
人の悩みや課題に寄り添う仕事
カウンセラーやセラピスト、コーチといった、人の悩みや課題に向き合う職業も、AIには代替されにくいといわれる分野です。
これらの対人支援の現場では、相談者の話を深く引き出す「傾聴力」が欠かせません。単に論理的な解決策を提示するだけではなく、相手の感情に寄り添いつつ、深い共感を通じて信頼関係を築いていくプロセスが求められます。
相手の表情や声のトーンなどの変化をくみ取りながら適切に対応を進めていくという点で、AIには真似できない人間ならではの価値を発揮できる仕事といえます。
傾聴力については、以下の講座や記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
高いITやAIの知識・技術が求められる仕事
ITに関する業務のなかには、単なるコーディングなど、AIに代替できる（任せられる）ものが出てきています。
その一方で、専門的な知識に基づいてAIを活用する側の仕事は、今後も人が担い続ける必要があります。具体的には、AIエンジニアやデータサイエンティストなどが挙げられます。AIが社会に普及すればするほど、AIを使って解決すべきビジネス課題も増えるため、こうした人材には今後も高い需要が見込まれます。
実際に、需要が高まる一方で人材の供給は追いついておらず、経済産業省が2026年2月25日に公表した「産業人材育成に向けた取組について」では、今後AI人材が深刻な不足に陥る可能性が指摘されています。2040年時点において、AIやロボットの利活用を担う人材の需要は782万人に達するのに対し、AI分野に従事する人の数（供給数）は443万人にとどまるとされています。
IT業界については、以下の講座や記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
クリエイティブな仕事
仕事によっては、以下のような独自の発想や感性が求められるものもあります。
- ゲームのプロダクト開発
- 利用者が使いやすいUI/UXの設計
- 音楽や絵画、工芸品、建築などのクリエイティブ制作
- グラフィックデザイン、Webデザイン
これらの仕事では、制作者の感性や個性が強く重視されます。
たしかに、デザインのベース作成や音楽の自動生成など、実作業の一部はAIに代替されつつあります。
しかし、「誰にどんな体験を届けたいか」という根幹のコンセプト設計や、人の心を動かすストーリー設計、ゼロから新しい価値を創出する作業は人間にしかできません。
その人ならではの熱量や独創的な表現が新たな価値を生むという点で、今後もAIに完全に代替される可能性が低い領域といえます。
デザイナーの仕事については以下の講座で学べます。ぜひ参考にしてみてください。
法律や倫理に関わる仕事
法律にまつわる仕事や、倫理的な判断が社会に大きな影響を与える職業も、AIでは代替しにくい分野です。
現在、AIによる過去の判例検索や契約書チェックなどは進んでいますが、最終的に事実や背景などを加味して事件ごとに異なる判決を下さなければなりません。和解で終結させる場合はその落としどころを考えることも必要です。
その他、弁護士や検察官の場合は、裁判官を納得させるために必要な証拠を揃えたうえで、文章や表現を工夫する必要があります。争点や事実を明確に示したうえで、自らの主張を過不足なく明快に、かつ正確に示すことが重要です。
メディアに関わる仕事は、倫理的な判断が特に求められる仕事です。
真実を追求するあまり個人のプライバシーを丸裸にするような取材は不適切です。また、当事者のどちらか一方に偏るような報道では世間からの非難を受けるおそれもあります。どこまで取材が許されるかは機械的には線引きしにくいため、AIによる判断も難しいでしょう。
意思決定が求められる仕事
AIは人の判断に必要となる情報を提供してくれますが、自らが当事者となって組織を動かしたり、契約を締結したり、交渉したりする行為はおこないません。またAIは、自らの判断に責任を持ちません。
一方、組織が何らかの判断を必要とする際には、必ず責任がともないます。
判断の方向によっては社会に大きな影響をもたらす場合もあります。こうした重要な意思決定が求められる仕事を進める際は、AIではなく人による検討と判断が必須となります。
5AI時代に求められるスキルとは？
AIが社会で広く使われるこれからの時代に身に付けておきたいスキルには、主に以下が挙げられます。それぞれのスキルがこれからの時代になぜ必要となるのか、詳しく解説します。
AI・ITの活用スキル
AI時代を生き抜くためには、AIを単に受け入れるのではなく主体的に使いこなす側になることが不可欠です。そのためには、ITやAIに関する正しい知識を身に付けておく必要があります。
基本的なITリテラシーはもちろん、AIの仕組みや活用方法も理解しておきましょう。なかでも生成AIは、いま注目されているAIの一つです。特に、生成AIが文章や画像、音声を生成する仕組みを知ると、生成AIの強みや弱みがわかり、適材適所で活用できるようになります。
AIの活用方法は以下の講座で学べます。ぜひ参考にしてみてください。
データサイエンス能力
変化の激しい今の時代、企業にはデータに基づく意思決定をおこなう「データドリブン」が求められています。
また、授業やゼミ、研究においても、アンケート調査の計画・実施、実験、実地での調査をおこなう「フィールドワーク」を実施するケースがよくあります。この場合は、得られたデータを正しく解釈するスキルが欠かせません。
将来のためにも、データを正確に読み解く「データサイエンス能力」が必要不可欠です。前述のとおり、データの収集や基礎的な分析自体はAIが高速でおこなってくれます。
しかし、課題解決のためにそもそもどんなデータが必要か（問いを立てる力）や、AIが出力した結果を実際のビジネスにどう組み込むかを判断するためには、ベースとなるデータサイエンスの知識が求められます。
AIのデータ処理能力と人間のデータサイエンス能力（解釈・応用力）を掛け合わせることで、初めて精度の高いデータドリブンな判断が実現するのです。
論理的思考（ロジカルシンキング）や批判的思考（クリティカルシンキング）
企業にはデータドリブンな経営が求められるといっても、ただデータを集めただけではその価値を引き出すことはできません。
また、レポートや研究、論文を作成する場面で、さまざまなデータをもとに考察し結論を導くスキルが求められます。その際、集めた情報の関連性を確認し、体系的に整理して矛盾のない結論を導く論理的思考（ロジカルシンキング）のスキルが必要です。
さらに、得られたデータはすべてが正確とは限りません。インターネットやAIから得られる情報のなかには誤りや偏りを含むものもあります。「この情報は本当に正しいか」「別の見方はないか」と疑問を持ちながらデータを検証する批判的思考（クリティカルシンキング）のスキルも同時に求められます。
論理的思考については、以下の講座や記事で詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
問題解決力や創造性
物事に取り組む際、ゴールはわかっていてもそれを実現するための方法が簡単に見つからないケースもしばしばあります。AIはある程度の解決策を提示できますが、本質的な課題を解決する案を提示してくれるとは限りません。
問題解決力や創造性を高めておくことで、正解となる方法が誰にもわからないような状況でも、置かれた状況や活用できるリソース（お金や人、時間、知識）などを総合的に考慮したうえで、適切な方法を見出せます。ひらめきも役に立つ場合がありますので大切にしましょう。
創造力の身に付け方やアイデアの出し方については、以下の講座や記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
コミュニケーション能力
コミュニケーション能力は、今も昔も変わらず重要なスキルです。
日々の学生生活や仕事においては常に相手が存在し、チームで取り組むケースや、周囲の人々に協力を求める場面が多々あります。
以下のスキルは、こうした他人との関わりのなかで物事を円滑に進めるうえで欠かせません。
- 相手の知識や理解度に合わせてわかりやすく伝える
- 相手の事情を考慮し、表現を工夫する
- 関係者の意見を調整し、最適な落としどころを探る
- 表情や声色から、言葉の裏にある相手の真意を読み解く
こうした感情面や文脈に配慮した複雑な対人コミュニケーションは、AIが苦手とする領域です。積極的に身に付け、自らの強みにしましょう。
コミュニケーションスキルについては以下の講座で学べます。ぜひ参考にしてみてください。
変化への対応力
AIが普及する時代には、変化への対応力も求められます。デジタル化やAI技術の進化が加速する現代においては、技術や社会の激しい変化に柔軟に適応できる人材が高く評価されやすいためです。
いつもの慣れたやり方で日々の学びや活動に取り組むことは安心感がありますが、周囲が絶えず進化していくなかで現状維持を続けてしまうと、いざ就職活動やキャリアを描く際に、将来の選択肢が狭まってしまうリスクがあります。変化を前向きにとらえ、新しい知識やスキルを継続的に学んで、学生生活に活かす姿勢をもちましょう。
人間力
AI時代だからこそ、AIが決して持ち合わせることのない、人間ならではの「人間力」とも呼べるスキルの重要性が高まりつつあります。具体的には以下のようなものです。
- 周囲の人を気遣う思いやり
- 与えられた役割や仕事を最後までやり抜く責任感
- 道義的に正しい行為か見極める倫理観
ここに挙げたスキルは、日々の学生生活はもちろん、将来社会に出てから仕事を円滑に進めるうえでも欠かせません。誰もが本来持っているものですが、AIが普及するこれからの時代だからこそ、こうした人間ならではの強みを日頃から意識し、しっかりと磨いておきましょう。
6AI時代を生き抜くために学生時代からできること
AIが広く使われる時代を生き抜くために、学生のうちにぜひやっておいていただきたいことをご紹介します。
AIを前提としたキャリアプランを描いてみる
前述のとおり、AIが広く用いられる時代でも活躍できる仕事は多数あるため、AIに仕事を奪われるのではないかと悲観する必要はありません。せっかく便利なAIがあるので、AIに定型業務を任せて自分はどう社会に価値を提供していくか、という視点で前向きに将来のキャリアを考えてみましょう。
よいキャリアプランを作るためには、早い時点から自分がどのような分野で活躍したいのかを考え、計画的に行動することが大切です。その際、最終的な目標とステップ（中間目標）を記した、キャリア実現のためのマイロードマップを作ることをおすすめします。
マイロードマップについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
AIやITを実際に使いこなす
今日ではさまざまなAIツールやITサービスが存在します。簡単に登録でき、かつ無料で使えるサービスも多く提供されています。AIツールやITサービスは実際に使うことで理解が深まり、実践的なスキルも身に付くでしょう。
まずは、「レポートの構成を考える際の壁打ち相手として活用する」「難解な専門用語をわかりやすく解説してもらう」「就職活動に向けて自己分析や面接の練習を手伝ってもらう」といった、学生生活に役立つ使い方がおすすめです。
その際、出力された情報を鵜呑みにせず「本当に正しいか？」と自分で事実確認（ファクトチェック）をおこなう習慣をつけることで、AIの便利さと限界（ハルシネーションなどの弱点）の両方を実践的に学べます。ハルシネーションとは、AIが事実と異なる情報を、あたかも根拠があるように提示することです。
AIについては、さまざまな講座をご用意しています。興味・関心にマッチする講座を活用して学びましょう。
AIについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
新しいものを生み出す経験をする
AIはゼロから1を生み出す、つまり何もないところから新しい価値を創出することを不得意としています。人間ならではの強みを引き出すためにも、学生のうちからアイデアを形にするなど、新しいものを自ら生み出す経験をしておくとよいでしょう。
素晴らしい発明である必要はありません。以下のような身近な取り組みでも、創造力や問題解決力を高めるうえで非常に有効です。
- サークルやアルバイト先で、新しい企画を立ち上げる
- 自身の興味あるテーマで動画やブログを作成し、発信する
- ビジネスコンテストに参加し、アイデアを形にする
- 簡単なWebサイトやアプリの制作、デザインなどに挑戦する
大学生のうちに取り組むべきことについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
さまざまな人と関わり、視野を広げる
社会では、業界や業種の壁を越えた新しい取り組みが次々と生まれており、これまでの常識にとらわれない柔軟な思考や発想が求められています。そうした発想力を磨くためには、自らの視野を広げることが重要です。
その際、有効なのは年齢やバックグラウンドの異なるさまざまな立場の人と関わることです。
例えば、学外の団体に参加したり、他大学の学生も集まるディスカッションやインターンシップに参加してみたりするのもよいでしょう。学内であっても、サークル活動で自分とは違う学部の学生と交流することで多種多様な価値観に触れることができます。
このように、自分とは違う背景を持つ人の考え方に触れることで、これまでの思い込みがなくなり、自然と多角的な思考が身に付きます。また、このような経験は社会で必須となるコミュニケーション能力の向上にも直結するはずです。
学び続ける習慣を身に付ける
学びは大学で終わるものではありません。むしろ、社会人になってから初めて学ぶことも多いでしょう。
社会人になると、学びは自らの意思で進めなければなりませんが、新しい知識を積極的・継続的に学べるかどうかは、その後の人生を大きく左右します。継続的に知識をアップデートすることで変化への対応力が高まり、長期的な成長につながります。
7まとめ
AIには、向いている作業と不向きな作業があるため、すべての仕事がAIに代替されるわけではありません。今後は、人間ならではの強みを活かせる仕事は人間が引き続き担い、AIが得意な仕事はAIに任せる、といった役割分担が進む社会に変わる可能性が高いでしょう。
AIが広く普及する時代に社会で活躍するためには、人間ならではの強みを活かすことが重要です。この記事を参考に、学生のうちから自分の強みを大きく伸ばしておきましょう。
執筆：My CareerStudy編集部
My CareerStudyは学生に向けた社会で役立つ知識やスキルを提供するキャリア学習サービスです。
就活やインターンシップ、学生生活に活かせる情報を発信しています。