専門家と学生が屋外で、AI に適応した仕事に関するキャリアディスカッションに参加します。

AIが代替できない仕事と、AIが代替する仕事とは？ AIが雇用に与える影響に関する世界的な視点

労働力におけるAIの台頭を捉える

2023 年には、世界中の企業の 4 分の 3 以上 (77%) がすでに AI ソリューションを使用しているか、検討していました ( AI による雇用喪失: 衝撃的な統計が明らかに)。この採用の急増は実際の結果をもたらし、 AI を使用している企業の 37% が 2023 年に従業員の削減を報告し、44% が 2024 年に AI による人員削減がさらに増えると予想していました( AI による雇用喪失: 衝撃的な統計が明らかに)。同時に、アナリストは AI が何億もの雇用を危険にさらす可能性があると予測しており、ゴールドマンサックスのエコノミストは、世界中で 3 億もの雇用が AI 自動化の影響を受ける可能性があると( AI による雇用の置き換えに関する 60 以上の統計 (2024 年) 「AI はどの仕事を置き換えるのか?」と「AI が置き換えできない仕事は何か?」という質問が、仕事の未来に関する議論の中心になっているのも不思議ではありません。

しかし、歴史はある程度の見通しを与えてくれます。過去の技術革命（機械化からコンピューター化まで）は労働市場に混乱をもたらしましたが、同時に新たな機会も生み出しました。AIの能力が向上するにつれ、今回の自動化の波も同じパターンを辿るのかどうかについて、激しい議論が交わされています。このホワイトペーパーでは、AIが雇用という文脈でどのように機能するか、どのセクターが最も大きな置き換えに直面しているか、どの職種が比較的安定しているか（そしてその理由）、そして専門家が世界の労働力について何を予測しているかを考察します。最新のデータ、業界事例、専門家の発言を盛り込み、包括的かつ最新の分析を提供します。

仕事におけるAIの働き

今日のAIは特定のタスク、特にパターン認識、データ処理、そして日常的な意思決定といったタスクに優れています。AIを人間のような労働者と考えるのではなく、特定の機能を実行するように訓練されたツールの集合体として理解するのが最も適切です。これらのツールは、ビッグデータを分析する機械学習アルゴリズムから、製品を検査するコンピュータービジョンシステム、そして基本的な顧客からの問い合わせに対応するチャットボットのような自然言語処理まで多岐にわたります。実際、AIは業務の一部を自動化する数千もの文書から関連情報を素早く選別したり、所定のルートに沿って車両を運転したり、顧客サービスの簡単な質問に答えたりすることができます。このタスクに重点を置いた能力により、AIは反復的な業務を引き継ぐことで人間の労働者を補完することがよくあります。

重要なのは、ほとんどの仕事が複数のタスクで構成されており、AIによる自動化に適しているのはそのうちの一部に過ぎないということです。マッキンゼーの分析によると、完全に自動化できる職業は5%未満です（ AIによる仕事の置き換えに関する統計と事実[2024*] ）。言い換えれば、ほとんどの役割で人間を完全に置き換えることは依然として困難です。AIができるのは一部。実際、職業の約 AIやソフトウェアロボットによって自動化できる活動の大部分があります AIによる仕事の置き換えに関する統計と事実[2024*] 支援ツールとして導入されている理由です。たとえば、AIシステムは求職者の初期スクリーニングを処理し、優秀な履歴書にフラグを付けて人間の採用担当者が確認できるようにします。AIの強みは、明確に定義されたタスクにおけるスピードと一貫性にあり、一方人間はタスク間の柔軟性、複雑な判断、対人スキルにおいて優位性を維持しています。

多くの専門家がこの違いを強調している。 「影響の全容はまだわかっていないが、歴史上、雇用を正味で減らしたテクノロジーはなかった」とサンフランシスコ連銀総裁のメアリー・C・デイリー氏は指摘し、AIは人間を一瞬で時代遅れにするよりも、私たちの働き方を変える可能性が高いと強調している（サンフランシスコ連銀総裁メアリー・デイリー氏、フォーチュン・ブレインストーム・テック・カンファレンスにて：「AIは人ではなくタスクを置き換える - サンフランシスコ連銀」）。短期的には、AIは「人ではなくタスクを置き換える」もの、日常的な業務を引き継いで労働者がより複雑な責任に集中できるようにすることで人間の役割を補強する。このダイナミクスを理解することは、 AIが置き換える仕事とAIが置き換えることができない仕事のは、多くの場合、仕事の中の個々のタスク（特に反復的なルールベースのタスク）である。

AIに置き換えられる可能性が最も高い職業（業種別）

AIが一夜にしてほとんどの職業を奪うことはないかもしれませんが、特定の分野や職種は他の分野よりも自動化の影響をはるかに受けやすい傾向があります。こうした分野は、定型的なプロセス、大量のデータ、あるいは予測可能な物理的動作が多数存在する傾向があり、これらは現在のAIやロボット技術が得意とする分野です。以下では、 AIに置き換えられる可能性が最も高い、実際の事例や統計データとともに考察します。

製造と生産

製造業は、産業用ロボットやスマートマシンを通じて、自動化の影響を最初に感じた分野の1つでした。反復的な組立ライン作業や単純な製造作業は、AIによる視覚と制御を備えたロボットによってますます行われるようになっています。たとえば、大手電子機器メーカーであるFoxconnは反復的な組立作業を自動化することにより、1つの施設で6万人の工場労働者世界の大企業10社のうち3社が労働者をロボットに置き換えている | 世界経済フォーラム）。世界中の自動車工場では、ロボットアームが正確に溶接や塗装を行い、手作業の必要性を減らしています。その結果、多くの従来の製造業の仕事（機械オペレーター、組立工、梱包工）が、AI誘導型機械に取って代わられています。世界経済フォーラムによると、組立工と工場労働者の役割は衰退しており、自動化の加速により、近年すでに数百万ものそのような仕事が失われています（ AIによる雇用の置き換えに関する統計と事実 [2024*] ）。この傾向は世界的に広がっています。日本、ドイツ、中国、米国といった先進国は、生産性向上のために製造業向けAIを導入しており、多くの場合、人間のライン作業員の負担が軽減されています。自動化によって工場の効率が向上し、ロボットメンテナンス技術者などの新たな技術職が創出されるというメリットもありますが、製造業における単純作業は明らかに消滅の危機に瀕しています。

小売業と電子商取引

小売業界では、AIが店舗の運営方法と顧客の買い物の仕方を変革しています。最も目に見える変化は、セルフチェックアウト・キオスクと無人店舗の台頭でしょう。かつて小売業で最も一般的な職種の1つであったレジ係の仕事は、小売業者がAIを活用したチェックアウト・システムに投資するにつれて削減されています。大手食料品チェーンやスーパーマーケットでは現在、セルフチェックアウトを導入しており、Amazonなどの企業は、人間のレジ係を必要とせずにAIとセンサーが購入を追跡する「ただ歩くだけ」の店舗（Amazon Go）を導入しています。米国労働統計局はすでにレジ係の雇用が減少していることを観察しており、2019年の140万人のレジ係から2023年には約120万人に減少しており、今後10年間でその数はさらに10％減少すると予測しています（セルフチェックアウトは今後も続くだろうが、清算に直面している｜AP通信）。小売業における在庫管理と倉庫保管も自動化が進んでおり、ロボットが倉庫内を巡回して商品を取り出しています（例えば、Amazonはフルフィルメントセンターで20万台以上の移動ロボットを雇用し、人間のピッキング作業員と並んで作業しています）。一部の大規模店舗では、棚のスキャンや清掃といったフロア作業さえもAI駆動型ロボットが行っています。その結果、在庫管理担当者、倉庫ピッキング担当者、レジ担当者といった小売業の初級職は減少しています。一方で、小売業におけるAIの普及は、eコマースのアルゴリズムを管理したり、顧客データを分析したりできる熟練労働者の需要を生み出しています。それでもなお、小売業においてAIがどのような仕事を置き換えるかという、反復的な業務を伴う低スキルの仕事が自動化の主なターゲットとなっています。

金融と銀行

金融はソフトウェア自動化をいち早く導入し、今日の AI がその傾向を加速させています。数字の処理、文書の確認、日常的な意思決定を伴う多くの仕事は、アルゴリズムによって処理されています。顕著な例はJPMorgan Chase、法律文書や融資契約書を分析するために COIN と呼ばれる AI 駆動型プログラムが導入されました。COIN は契約書を数秒で確認することができます。、弁護士と融資担当者が毎年 36 万時間を( JPMorgan のソフトウェアは、弁護士が 36 万時間かかっていた作業を数秒で実行します | The Independent | The Independent )。これにより、COIN は銀行の業務における若手法務/管理職の大部分を実質的に置き換えました。金融業界全体で、アルゴリズム取引システムは、取引をより迅速に、そして多くの場合より収益性の高い方法で実行することで、多くの人間のトレーダーに取って代わりました。銀行や保険会社は、不正検出、リスク評価、顧客サービスのチャットボットに AI を使用し、アナリストや顧客サポートスタッフの必要性を減らしています。会計や監査の分野においても、AIツールは取引を自動的に分類し、異常を検知できるため、従来の簿記業務を脅かしています。会計・簿記係は最もリスクの高い職種の一つと、AI会計ソフトウェアの性能向上に伴い、これらの職種は大幅に減少すると予測されています（「AIが仕事を置き換える60以上の統計（2024年）」）。つまり、金融業界では、データ処理、事務処理、日常的な意思決定に関わる職種がAIに置き換えられつつあり、同時により高度な財務意思決定業務もAIが補完しつつあるのです。

テクノロジーとソフトウェア開発

皮肉なことに聞こえるかもしれないが、テクノロジー分野（AIを構築している業界そのもの）も、自社の労働力の一部を自動化しつつある。生成AI、コードを書くことがもはや人間だけのスキルではないことを示している。AIコーディングアシスタント（GitHub CopilotやOpenAIのCodexなど）は、ソフトウェアコードの大部分を自動生成できる。つまり、定型的なプログラミングタスク、特に定型コードの作成や単純なエラーのデバッグをAIにオフロードできるのだ。テクノロジー企業にとっては、これは結果的に大規模なジュニア開発者チームの必要性を減らすことになるかもしれない。同時に、AIはテクノロジー企業内のIT機能や管理機能を効率化している。顕著な例を挙げると、2023年にIBMは特定のバックオフィス職の採用を一時停止すると発表し、今後5年間で顧客と直接対面しない仕事の約30％（約7,800のポジション）がAIに置き換えられる可能性があると（ IBM、7,800の職をAIに置き換える計画で採用を一時停止、Bloombergが報道｜ロイター）。これらの役割には、スケジュール管理、事務処理、その他の定型的なプロセスを伴う管理職や人事職が含まれます。IBMの事例は、テクノロジー分野のホワイトカラー職であっても、反復的なタスクであれば自動化可能であることを示しています。AIは、スケジュール管理、記録管理、基本的なクエリを人間の介入なしに処理できます。真に創造的で複雑なソフトウェアエンジニアリング作業は依然として人間の手によって行われていることに留意することが重要です（AIは、技術者にとって、仕事の単調な部分はAIに取って代わられつつあり、自動化ツールの進化に伴い、企業はエントリーレベルのコーダー、QAテスター、ITサポートスタッフの必要性を減らすことになるかもしれません。つまり、テクノロジー分野はAIを活用して、定型的またはサポート重視の仕事を置き換え、人材をより革新的で高度なタスクに再配置しているのです。

カスタマーサービスとサポート

AI 搭載のチャットボットとバーチャルアシスタントは、カスタマーサービス領域に大きく進出しています。電話、メール、チャットのいずれの形態であっても、顧客からの問い合わせへの対応は労働集約的な機能であり、企業は長らく最適化を目指してきました。現在では、高度な言語モデルのおかげで、AI システムは驚くほど人間に近い会話を行うことができます。多くの企業が AI チャットボットを第一線のサポートとして導入し、人間のエージェントなしでよくある質問 (アカウントのリセット、注文の追跡、FAQ) に対応しています。これは、コールセンターの仕事やヘルプデスクの役割に取って代わり始めています。たとえば、通信会社や公益事業会社は、顧客からの問い合わせのかなりの割合がバーチャルエージェントによって完全に解決されていると報告しています。業界のリーダーたちは、この傾向はますます強まると予測しています。Zendeskの CEO である Tom Eggemeier 氏は、近い将来、顧客とのやり取りの 100% に何らかの形で AI が関与し、問い合わせの 80% は解決に人間のエージェントを必要としなくなると予想しています( 2025 年の 59 の AI カスタマーサービス統計)。このようなシナリオは、人間のカスタマーサービス担当者の必要性が大幅に減少することを示唆しています。すでに調査によると、カスタマーサービスチームの 4 分の 1 以上が AI を日常のワークフローに統合しており、AI「仮想エージェント」を使用している企業はカスタマーサービスコストを最大 30% 削減しています ( Customer Service: How AI Is Transforming Interactions - Forbes スクリプトによる応答や日常的なトラブルシューティングを伴う業務です。たとえば、一般的な問題に対して定義済みのスクリプトに従う Tier 1 コールセンターのオペレーターなどです。一方、顧客が複雑な状況や感情的な状況にある場合は、依然として人間のエージェントにエスカレーションされることがよくあります。全体として、AI はカスタマーサービスの役割を急速に変革しており、単純なタスクを自動化することで、必要なエントリーレベルのサポートスタッフの数を削減しています。

運輸・物流

AIによる雇用代替に関して、運輸業界ほど注目を集めている業界はほとんどありません。自動運転車両（トラック、タクシー、配送ロボット）の開発は、運転を伴う職業を直接脅かします。たとえば、トラック輸送業界では、複数の企業が高速道路で自動運転セミトラックの試験運用を行っています。これらの取り組みが成功すれば、長距離トラックの運転手は、ほぼ24時間365日稼働できる自動運転車両に大きく置き換えられる可能性があります。自動運転技術が完全に運用可能になり、信頼されれば、最終的には長距離トラック運転の仕事の最大90％が自動化によって置き換えられるます（自動運転トラックは、長距離輸送で最も望ましくない仕事にすぐに取って代わるかもしれません）。トラック運転手は多くの国で最も一般的な仕事の1つであるため（たとえば、大学を卒業していないアメリカ人男性の主な雇用主です）、ここでの影響は甚大になる可能性があります。すでに段階的な取り組みが始まっています。一部の都市では自動運転シャトルバス、倉庫車両や港湾貨物ハンドラーはAIによって誘導され、サンフランシスコやフェニックスなどの都市では無人タクシーのパイロットプログラムが運行されています。WaymoやCruiseなどの企業は、何千台もの無人タクシーを、タクシー運転手やUber / Lyftの運転手の需要が減る未来を示唆しています。配達と物流の分野では、ラストマイルの配達を扱うドローンと歩道ロボットの試験運用が進められており、宅配業者の必要性が減る可能性があります。民間航空でさえ、自動化の推進を実験しています（ただし、安全上の懸念から、自動運転の旅客機の実用化は、仮に実現したとしても数十年先になるでしょう）。今のところ、車両の運転手とオペレーターは、AIに置き換えられる可能性が最も高い仕事の1つです。この技術は、管理された環境で急速に進歩しています。倉庫では自動運転フォークリフトが使用され、港では自動クレーンが使用されています。これらの成功が公道にまで広がるにつれ、トラック運転手、タクシー運転手、配達ドライバー、フォークリフトオペレーターなどの役割は減少に直面しています。時期は不透明だ。規制や技術的な課題を考えると、人間のドライバーがすぐに消えるわけではないが、その軌跡は明らかだ。

健康管理

ヘルスケアは、AIが仕事に与える影響が複雑な分野です。一方で、AIは、特定の分析および診断タスクを自動化しています。たとえば、AIシステムは現在、医療画像（X線、MRI、CTスキャン）を非常に正確に分析できます。スウェーデンの研究では、AI支援を受けた放射線科医がマンモグラフィースキャンから発見した乳がんの数は、2人の人間の放射線科医が協力した場合よりも20％多くなりました（ AIはX線読影を行う医師に取って代わるのか、それともこれまで以上に優れた医師にするだけなのか？ | APニュース）。これは、AIを搭載した1人の医師が複数の医師の仕事を行うことができることを示唆しており、人間の放射線科医や病理学者の必要性を減らせる可能性があります。自動化された臨床検査分析装置は、各段階で人間の臨床検査技師がいなくても血液検査を実行し、異常にフラグを付けることができます。 AIチャットボットは患者のトリアージや基本的な質問にも対応しています。一部の病院では症状チェックボットを使用して患者に来院が必要かどうかをアドバイスしており、看護師や医療コールセンターの作業負荷を軽減しています。医療事務は特に置き換えられつつあり、スケジュール管理、医療コーディング、請求業務はAIソフトウェアによって高度な自動化が進んでいます。ただし、患者への直接的なケアの役割は置き換えの影響をほとんど受けていません。ロボットは手術を補助したり、患者の移動を手伝ったりすることができますが、看護師、医師、介護者は、 AIが現時点では完全には再現できない、複雑で共感的な作業を幅広く行っています。AIが病気を診断できたとしても、患者は多くの場合、人間の医師に説明してもらい、治療してもらいたいと思っています。また、医療は、人間を完全にAIに置き換えることに対して、倫理的および規制上の強い障壁にも直面しています。そのため、医療の特定の職務（医療費請求者、転写者、一部の診断専門家など）はAIによって強化または部分的に置き換えられていますが、ほとんどの医療専門家はAIを、代替としてではなく、業務を強化するツールと見なしています。長期的には、AI がより進歩するにつれて、分析や定期検査におけるより多くの重労働を AI が処理できるようになるでしょう。しかし、今のところは、医療提供の中心は依然として人間です。

まとめると、AIに置き換えられる可能性が最も高い仕事は、ルーチンで反復的なタスクと予測可能な環境を特徴とする仕事、つまり工場労働者、事務員や管理職、小売店のレジ係、基本的なカスタマーサービス担当者、運転手、特定の初級レベルの専門職です。実際、世界経済フォーラムの近い将来（2027年まで）の予測では、データ入力係が衰退する職種のトップに挙げられ（ 750万の仕事が削減されると予想）、続いて事務秘書や経理事務員、これらの職種はすべて自動化の影響を非常に受けやすいです（ 60+ Stats On AI Replacing Jobs (2024) ）。AIはさまざまなスピードで業界を席巻していますが、その方向性は一貫しており、セクター全体で最も単純なタスクを自動化することです。次のセクションでは、その反対の側面、つまり可能性が最も低いと、それらの役割を守る人間の資質について検討します。

AIに置き換えられる可能性が最も低い職業/AIに置き換えられない職業（およびその理由）

すべての仕事が自動化のリスクが高いわけではありません。実際、多くの仕事は人間特有の能力を必要とする、あるいは機械では対応できない予測不可能な環境で行われるため、AIによる代替が困難です。AIは高度化していますが、人間の創造性、共感性、適応力を再現するには明らかな限界があります。マッキンゼーの調査によると、自動化はほぼすべての職業に何らかの影響を与えるものの、一部であり、完全に自動化される仕事は例外であり、一般的ではないことが示唆されています（ AIによる仕事の置き換えに関する統計と事実 [2024*] AIに置き換えられる可能性が最も低い仕事の種類と、それらの仕事がなぜ「AI耐性」が高いのかを取り上げます。

人間の共感と個人的なやりとりを必要とする職業:人々の世話をしたり、教えたり、感情的なレベルで理解したりすることを中心とした仕事は、AIの影響を比較的受けません。これに看護師、高齢者介護士、セラピストなどの医療従事者教師、ソーシャルワーカー、カウンセラーが含まれます。このような役割には、思いやり、関係構築、社会的合図の読み取りが求められますが、これらは機械が苦手とする分野です。たとえば、幼児教育には、AIが完全に再現することのできない微妙な行動の合図を育み、それに反応することが含まれます。ピュー・リサーチ・センターによると、労働者の約23%は、ベビーシッターなど、AIへの露出度が低い仕事(多くの場合、介護、教育など)に従事しており、これらの仕事では主要なタスク(子供の養育など)は自動化が難しいです。一般的に、人々はこれらの分野では人間的なタッチを好みます。AIはうつ病を診断するかもしれませんが、患者は通常、チャットボットではなく人間のセラピストに自分の気持ちを話したいと考えています。
クリエイティブおよび芸術的な職業:創造性、独創性、文化的嗜好を必要とする仕事は、完全な自動化に抵抗する傾向があります。作家、芸術家、音楽家、映画製作者、ファッションデザイナーなど、これらの専門家は、定型的な手順に従うだけでなく、斬新で想像力豊かなアイデアを導入することで評価されるコンテンツを作成します。 AIは創造性を支援できますが(たとえば、下書きやデザインの提案を生成するなど)、真の独創性と感情の深みに欠けることが少なくありません。 AIが生成したアートや文章が注目を集める一方で、他の人間の心に響く意味を生み出すという点では、人間のクリエイターが依然として優位に立っています。人間が作ったアートにも市場価値があります(大量生産にもかかわらず、手作りの品への関心が続いていることを考えてみてください)。エンターテイメントやスポーツでさえ、人々は人間のパフォーマンスを求めています。ビル・ゲイツが最近のAIに関する議論で冗談を言ったように、 「コンピューターが野球をするのを見たいとは思わないでしょう。」 (ビル・ゲイツ氏、AI時代には「ほとんどのこと」に人間は必要なくなると発言 | EGW.News ) – その意味するところは、スリルは人間のアスリートから生まれ、その延長で、多くの創造的かつパフォーマンスを要する仕事は人間の努力のまま残るということだ。
動的な環境における予測不可能な肉体労働を伴う仕事：特定の実践的な職業では、身体的な器用さと様々な状況でのその場での問題解決能力が求められますが、これはロボットにとって非常に難しいことです。電気技師、配管工、大工、機械工、航空機整備士。これらの仕事は、しばしば不規則な環境（各家庭の配線は少しずつ異なり、修理の問題もそれぞれ異なります）で行われ、リアルタイムの適応が求められます。現在のAI駆動型ロボットは、工場のような構造化され管理された環境では優れていますが、建設現場や顧客宅といった予期せぬ障害への対応には苦労します。そのため、職人など、変動性の高い物理的な世界で働く人々がすぐに置き換えられる可能性は低いでしょう。世界最大の雇用主に関する報告書は、製造業は自動化の機が熟している一方で、フィールドサービスやヘルスケア（例えば、英国の国民保健サービスでは、多数の医師や看護師が多様な業務を担っている）といった分野は、依然としてロボットにとって「敵地」であると指摘している（世界最大の雇用主10社のうち3社が、労働者をロボットに置き換えている｜世界経済フォーラム）。つまり、汚れやすく、多様で、予測不可能な仕事には、依然として人間の介入が必要なのだ。
戦略的リーダーシップと高度な意思決定：経営幹部、プロジェクトマネージャー、組織リーダーなど、複雑な意思決定、批判的思考、説明責任が求められる役割は、AIによる直接的な代替からは比較的安全です。これらの役割には、多くの要素を統合し、不確実な状況下で判断を下し、人間による説得や交渉が必要となる場合が多くあります。AIはデータや推奨事項を提供できますが、最終的な戦略的決定を下したり、人々を率いたりすることをAIに委ねるの、ほとんどの企業（および従業員）にとって容易ではありません。さらに、リーダーシップは多くの場合、信頼とインスピレーションにかかっています。これらは、アルゴリズムではなく、人間のカリスマ性と経験から生まれる資質です。AIはCEOに代わって数字を分析するかもしれませんが、CEOの仕事（ビジョンの設定、危機管理、従業員のモチベーション向上）は、今のところ人間にしかできないものです。説明責任と倫理的判断が最も重要となる、政府高官、政策立案者、軍の指導者についても同様です。

AIが進歩するにつれ、AIができることの限界は変化していくでしょう。今日安全だと考えられている役割も、最終的には新たなイノベーションによって脅かされるかもしれません（例えば、AIシステムは作曲やニュース記事の執筆によって徐々にクリエイティブな分野に侵入しつつあります）。しかし、上記のような仕事には、人間の要素が組み込まれています。これらは、これらの職業を取り囲む防御壁として機能します。実際、専門家は、将来、仕事は完全に消滅するのではなく進化するだろうとよく言います。これらの役割を担う人間の労働者は、AIツールを活用してさらに効率的に働くようになるでしょう。よく引用されるフレーズがこれをよく表しています。「 AIはあなたに取って代わることはないが、AIを使う人はそうするかもしれない」 。言い換えれば、多くの分野で、AIを活用する人が、活用しない人よりも競争力を持つ可能性が高いのです。

まとめると、 AIに置き換えられる可能性が最も低い仕事、あるいはAIに置き換えられない仕事は以下の1つ以上が求められる仕事です。社会的・感情的知性（思いやり、交渉、指導）、創造的イノベーション（芸術、研究、デザイン）、複雑な環境における機動力と器用さ（熟練工、緊急対応）、そして全体像を把握した判断力（戦略、リーダーシップ）。AIはアシスタントとしてこれらの分野にますます浸透していくでしょうが、人間の中核的な役割は当面は存続するでしょう。労働者にとっての課題は、 AIが容易に模倣できないスキル、つまり共感力、創造性、適応力に注力し、機械にとって価値ある補完存在であり続けることです。

仕事の未来に関する専門家の見解

当然のことながら、意見は様々で、抜本的な変化を予測する人もいれば、より緩やかな進化を重視する人もいます。ここでは、様々な期待を裏付ける、思想的リーダーたちの洞察に満ちた発言と見解をいくつかご紹介します。

カイフー・リー（AI専門家、投資家）：リー氏は、今後20年間で仕事の大幅な自動化が見込まれると予測しています。 「10年から20年以内に、米国の仕事の40%から50%を技術的に自動化できるようになると見積もっています」と述べています（カイフー・リー氏の発言（AIスーパーパワーの著者）（9ページ中6ページ目））。数十年にわたるAI経験（元GoogleとMicrosoftでの役職を含む）を持つリー氏は、工場やサービス業だけでなく、多くのホワイトカラー職など、幅広い職業が影響を受けると考えています。彼は、完全に置き換えられない労働者であっても、AIが「付加価値を削ぎ落とし」 広範囲にわたる失業やに関する懸念を浮き彫りにしています。
メアリー・C・デイリー（サンフランシスコ連銀総裁）：デイリー氏は経済史に根ざした反論を行っている。AIは雇用を混乱させるが、歴史的前例は長期的には正味のバランスをとる効果を示唆していると指摘する。 「あらゆる技術の歴史において、雇用を正味で減らした技術はなかった」とデイリー氏は述べ、新技術は他の仕事を奪う一方で、新しい種類の仕事を生み出す傾向があることを思い出させてくれる（サンフランシスコ連銀総裁メアリー・デイリー氏、フォーチュン・ブレアストーム・テック・カンファレンスにて：「AIは仕事を置き換えるのであって、人間を置き換えるのではない」 - サンフランシスコ連銀仕事を完全になくすのではなく、むしろ変革する可能性が高いと強調している。デイリー氏は、人間が機械と共に働く未来を思い描いており、AIが退屈な仕事を処理し、人間はより価値の高い仕事に集中する。そして、労働力が適応できるように教育と再教育の重要性を強調している。彼女の見通しは慎重ながらも楽観的だ。AIは生産性を高めて富を生み出し、私たちがまだ想像もしていない分野での雇用増加を促進できるだろう。
ビル・ゲイツ（マイクロソフト共同創業者）：ゲイツ氏は近年AIについて盛んに語り、興奮と懸念の両方を表明している。2025年のインタビューでは、大胆な予測を発表し、注目を集めた。高度なAIの台頭により、将来は「ほとんどのことで人間は必要なくなる」ビル・ゲイツ氏、AI時代には「ほとんどのことで人間は必要なくなる」と発言 | EGW.News ）。ゲイツ氏は、技術が成熟するにつれ、一部の高度なスキルを要する職業も含め、多くの種類の仕事がAIでこなせるようになると示唆した。同氏は医療と教育、一流の医師や教師として機能できるAIを想像した。 「優秀な」AI医師が広く利用可能になれば、人間の専門家の不足が軽減される可能性がある。これは、従来は安全と考えられていた役割（広範な知識と訓練を必要とするため）でさえ、いずれAIによって再現される可能性があることを意味している。しかし、ゲイツ氏はまた、人々がAIに受け入れることができる範囲には限界があると認めている。 AIは人間よりもスポーツで優れているかもしれないが、人々は依然として娯楽においては人間のアスリートを好む（ロボット野球チームを観るためにお金を払うことはないだろう）とゲイツ氏はユーモラスに指摘した。ゲイツ氏は全体的には楽観的な見方を維持しており、AIは人々を他の活動に「解放」、生産性の向上につながると考えている。ただし、社会は移行にうまく対応する必要がある（教育改革や、大規模な雇用喪失が発生した場合にはユニバーサル・ベーシック・インカムといった施策を通じて対応する必要があるだろう）。
クリスタリナ・ゲオルギエバ（IMF専務理事）：政策と世界経済の観点から、ゲオルギエバ氏はAIの影響の二面性を強調しています。 「AIは世界中の雇用の約40%に影響を与え、一部は代替し、一部は補完するだろう」と、彼女はIMFの分析（ AIは世界経済を変革する。人類に恩恵をもたらすようにしよう）の中で述べています。彼女は、先進国ではAIの影響が大きい（AIが対応できる可能性のある高度なスキルを要する業務の割合が高いため）のに対し、発展途上国ではAIによる即時の代替は少ない可能性があると指摘しています。ゲオルギエバ氏の立場は、 AIが雇用に与える純粋な影響は不確実である。AIは世界の生産性と成長を押し上げる可能性があるが、政策が追いつかなければ不平等を拡大させる可能性もある。彼女とIMFは、政府が教育、セーフティネット、スキルアッププログラムに投資して、AIのメリット（生産性の向上、テクノロジー分野での新規雇用の創出など）が広く共有され、職を失った労働者が新しい役割に移行できるようにする必要があるという積極的な対策を求めている。この専門家の見解は、AIが仕事を奪う可能性はあるものの、社会が受ける結果は私たちの対応に大きく左右されるという点を強調している。
その他の業界リーダー:多くのテクノロジー企業の CEO や未来学者も意見を述べています。たとえば、IBM の CEO である Arvind Krishna 氏は、AI はまず「ホワイトカラーの仕事」、より技術的な領域に移行する前に、バックオフィスや事務作業 (IBM が合理化している HR の役割など) を自動化すると述べています ( IBM、7,800 の仕事を AI に置き換える計画で採用を一時停止、Bloomberg が報道 | Reuters )。同時に、Krishna 氏や他の人々は、AI は専門家にとって強力なツールになると主張しています。プログラマーでさえ AI コードアシスタントを使用して生産性を高めており人間と AI のコラボレーションが完全に置き換えられるのではなく標準となる未来を示唆しています。前述のように、カスタマーサービス担当の幹部は、人間が複雑なケースに集中し、日常的な顧客とのやり取りの大部分を AI が処理することを想定しています ( 2025 年の 59 の AI カスタマーサービス統計)。アンドリュー・ヤン（ユニバーサル・ベーシック・インカムの考え方を普及させた人物）のような知識人は、トラック運転手やコールセンターの労働者が失業するのではないかと警告し、自動化による失業に対処するための社会支援制度の導入を提唱している。一方、エリック・ブリニョルフソンやアンドリュー・マカフィーといった学者は「生産性パラドックス」。AIの恩恵は得られるものの、それは人間の労働者の役割が再定義され、排除されるのではなく、むしろ人間労働者と共存することになる、というものだ。彼らはしばしば、人間の労働力をAIで全面的に置き換えるのではなく、AIによって補完することを強調し、「 AIを使う労働者が、AIを使わない労働者に取って代わる」といった表現を生み出している。

本質的に、専門家の意見は、非常に楽観的な（過去のイノベーションと同様に、AIは雇用を奪うよりも多く創出する）から、非常に慎重なもの（AIはかつてないほど多くの労働力を奪い、抜本的な調整が必要になる可能性がある）まで、多岐にわたります。しかし、共通点は、変化は確実であるという。AIの能力が向上するにつれて、仕事の本質は変化します。専門家は全員、教育と継続的な学習が不可欠であることに同意しています。未来の労働者には新しいスキルが必要であり、社会には新しい政策が必要になるでしょう。AIが脅威とみなされるかツールとみなされるかにかかわらず、あらゆる業界のリーダーは、今こそAIが仕事にもたらす変化に備える時であると強調しています。最後に、これらの変革が世界中の労働力にとって何を意味するのか、そして個人と組織が今後どのように道を切り開くことができるのかについて考察します。

世界の労働力にとってこれが何を意味するか

「AIはどんな仕事を置き換えるのか？」という問いには、単一の静的な答えはありません。AIの能力が成長し、経済が適応するにつれて、この問いは進化し続けます。私たちが認識できることは明らかな傾向です。AIと自動化は、今後数年間で何百万もの仕事を奪う新しい仕事を生み出し、既存の仕事を変えるでしょう。世界経済フォーラムは、2027年までに自動化によって8,300万の仕事が失われるデータ分析、機械学習、デジタルマーケティングなどの分野で6,900万の新しい仕事が生まれると予測 AIによる仕事の置き換えに関する統計と事実[2024*] ）。言い換えれば、労働市場には大きな混乱が生じるということです。いくつかの役割は消え去り、多くの役割が変化し、AI主導の経済のニーズを満たすために全く新しい職業が生まれるでしょう。

世界中の従業員にとって、これはいくつかの重要なことを意味します。

スキルアップとリスキリングは不可欠：雇用が危ぶまれる労働者には、需要の高い新しいスキルを習得する機会を与える必要があります。AIが定型業務を奪いつつある今、人間は非定型業務に注力する必要があります。政府、教育機関、そして企業は、研修プログラムの促進において重要な役割を果たすでしょう。例えば、倉庫作業員がロボットのメンテナンスを学ぶ、カスタマーサービス担当者がAIチャットボットの監督方法を学ぶなどです。生涯学習は、もはや当たり前のものになりつつあります。明るい面としては、AIが単調な業務を奪い取るにつれて、人間はよりやりがいのある、創造的な、あるいは複雑な仕事へと移行できるようになります。ただし、そのためには、必要なスキルを持っていることが条件となります。
人間と AI のコラボレーションがほとんどの仕事を定義づける: AI が完全に取って代わるのではなく、ほとんどの職業は人間とインテリジェントマシンのパートナーシップへと進化します。成功するのは、AI をツールとして活用する方法を知っている労働者です。たとえば、弁護士は AI を使用して判例を即座に調査し (かつてはパラリーガルのチームが行っていた作業)、人間の判断を適用して法的戦略を策定するかもしれません。工場の技術者はロボットの群れを監視するかもしれません。教師でさえ、より高度な指導に集中しながら、AI チューターを使用して授業をパーソナライズするかもしれません。このコラボレーションモデルは、職務内容が変化することを意味します。AI システムの監視、AI の出力の解釈、AI が処理できない対人関係の側面が重視されるようになります。また、労働力への影響を測るには、雇用の喪失や創出だけでなく、雇用の変化。ほぼすべての職業に何らかの AI 支援が組み込まれるため、その現実に適応することが労働者にとって非常に重要になります。
政策と社会支援：この移行は困難を極める可能性があり、世界規模で政策上の課題を提起する。一部の地域や産業は、他の地域や産業よりも雇用喪失の影響を大きく受ける（例えば、製造業中心の新興国では、労働集約型職種の自動化がより急速に進む可能性がある）。より強力な社会的セーフティネットや革新的な政策が必要になるかもしれない。AI、ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）を提唱している（イーロン・マスク、ユニバーサル・インカムは不可避と語る：なぜそう考えるのか… ）。UBIが解決策になるかどうかにかかわらず、政府は失業の傾向を監視し、影響を受けるセクターにおいて失業給付、職業紹介サービス、教育助成金を拡充する必要がある。AIはハイテク経済とテクノロジーへのアクセスが少ない経済との間の格差を広げる可能性があるため、国際協力も必要になるかもしれない。世界中の労働力は、 AIに適した場所への雇用の移転を経験する可能性がある（過去数十年間に製造業が低コストの国に移転したのと同じように）。政策立案者は、AI による経済的利益 (生産性の向上、新しい産業) が、少数の人々の利益だけではなく、広範囲にわたる繁栄につながるようにする必要があります。
人間の独自性の強調： AIが普及するにつれ、仕事における人間的要素の重要性はさらに高まります。創造性、適応力、共感力、倫理的判断力、学際的思考といった特性は、人間の労働者の比較優位性となるでしょう。教育システムは、STEMスキルと並んで、これらのソフトスキルを重視する方向に転換するかもしれません。芸術と人文科学は、人間をかけがえのない存在にする資質を育む上で、非常に重要になる可能性があります。ある意味で、AIの台頭は、仕事をより人間中心の観点から再定義することを促しています。効率性だけでなく、顧客体験、創造的なイノベーション、感情的なつながりといった、人間が得意とする資質も重視するのです。

結論として、AIは一部の仕事、特にルーチンワーク中心の仕事を代替する一方で、多くの仕事の機会を創出し、その役割を強化するでしょう。その影響は、テクノロジーや金融から製造、小売、ヘルスケア、運輸に至るまで、事実上すべての業界に及ぶでしょう。世界的な視点で見ると、先進国ではホワイトカラー職の自動化が急速に進む一方で、発展途上国では製造業や農業における肉体労働の機械による代替に、依然として長期的に直面する可能性があります。こうした変化に労働力を備えることは、世界的な課題です。

企業はAIを倫理的かつ賢明に積極的に導入する必要があります。コスト削減だけでなく、従業員のエンパワーメントにも活用する必要があります。従業員は、適応力がセーフティネットとなるため、好奇心を持ち続け、学び続ける必要があります。そして社会全体が、人間とAIの相乗効果を重視するマインドセットを育むべきです。AIを人間の生活を脅かすものではなく、人間の生産性と幸福を向上させる

明日の労働力は、人間の創造性、思いやり、そして戦略的思考が人工知能と連携して機能する未来となるでしょう。テクノロジーが強化するです。この移行は容易ではないかもしれませんが、準備と適切な政策があれば、世界中の労働力はAI時代において、回復力と生産性をさらに高めることができるでしょう。

このホワイトペーパーの後に読むとよい記事:

🔗 AI 求人検索ツールトップ 10 – 採用ゲームに革命を起こす
より早く仕事を見つけ、アプリケーションを最適化し、採用されるための最高の AI ツールを見つけましょう。

🔗人工知能のキャリアパス – AI 分野の最高の仕事とその始め方
AI 分野でのトップのキャリアチャンス、必要なスキル、AI 分野でのキャリアパスの開始方法を探ります。

🔗人工知能関連の仕事 – 現在のキャリアと AI 雇用の将来
AI が雇用市場をどのように変えているのか、そして AI 業界における将来のチャンスはどこにあるのかを理解します。

ブログに戻る

国/地域