AIが置き換えることができず、どの仕事がAIが雇用への影響に関するグローバルな視点を置き換えるのか

労働力における AI の台頭の枠組み

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、検討している（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ます。 AIを活用している企業の37%が2023年に人員削減を報告し、44%が2024年にAIによる人員削減がさらに進むと予想している。 （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いる。ゴールドマン・サックスのエコノミストは、 AIによる自動化により、世界で3億人の雇用が影響を受ける可能性がある （AI が仕事に取って代わる 60 以上の統計 (2024 年)）。 「AIに取って代わられる仕事は何か？」と「AIに取って代わられない仕事は何か？」 仕事の未来についての議論の中心となっています。

しかし、歴史はいくつかの視点を与えてくれます。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 の能力が増大するにつれ、今回の自動化の波が同じパターンをたどる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 が仕事の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、どの役割が比較的安全であり続けるか（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について、状況を見ていきます。最新のデータ、業界の事例、専門家の発言も含まれており、包括的で最新の分析を提供しています。

仕事におけるAIの働き

今日のAIは特定の分野で優れている タスク 特にパターン認識、データ処理、日常的な意思決定に関わるもの。AIを人間のような労働者と考えるよりも、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善です。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、基本的な顧客からの問い合わせを処理するチャットボットなどの自然言語プロセッサまで多岐にわたります。実際、AIは 仕事の一部を自動化する: 何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、簡単な顧客サービスの質問に答えたりします。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、ほとんどの仕事は複数のタスクで構成されており、そのうちの一部だけがAIによる自動化に適している可能性があるということです。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 現在の技術では（AI による雇用代替に関する統計と事実 [2024*]言い換えれば、ほとんどの職務において人間を完全に置き換えることは依然として困難である。AIができるのは、 セグメント 仕事の: 実際のところ、 職業の60%には自動化できる活動がかなりの部分を占めている AIとソフトウェアロボットによる（AI による雇用代替に関する統計と事実 [2024*]）。これが、AIが サポートツール たとえば、AI システムは求職者の初期スクリーニングを担当し、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のスピードと一貫性にありますが、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。

多くの専門家はこの区別を強調しています。 「まだその影響の全容はわかっていないが、歴史上、雇用を純減させた技術は存在しない」 サンフランシスコ連銀総裁のメアリー・C・デイリー氏は、AIは人間を即座に時代遅れにするのではなく、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は人間ではなくタスクを置き換える」と発言 - サンフランシスコ連銀）。近い将来、AIは 「人ではなくタスクを置き換える」 日常的な業務を引き継いで人間の役割を増強し、労働者がより複雑な責任に集中できるようにします。このダイナミクスを理解することが、 AIが置き換えることのできる仕事と、AIが置き換えることができない仕事 – それは多くの場合、個人である タスク 自動化の影響を最も受けやすい仕事（特に反復的なルールベースのタスク）内。

AIに置き換えられる可能性が高い職業（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ないが、 業界や職種ははるかに脆弱である 自動化への関心は他の分野よりも高い。これらの分野は、定型的なプロセス、大量のデータ、または予測可能な物理的動作が豊富な分野である傾向があり、現在のAIとロボット技術が優れている分野である。以下では、これらの業界と役割について見ていく。 AIに置き換えられる可能性が最も高いこれらの傾向を示す実際の例と統計は次のとおりです。

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受けた分野の1つです。反復的な組立ライン作業や単純な製造作業は、AI駆動の視覚と制御を備えたロボットによって実行されることが増えています。たとえば、 フォックスコン大手電子機器メーカーは、ロボットを導入して 6万人の工場労働者 反復的な組立作業を自動化することで、単一の施設で（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世界中の自動車工場では、ロボットアームが精密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、機械オペレーター、組み立て工、梱包工など、多くの伝統的な製造業の仕事が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、 組立や工場労働者の役割は減少している。近年、自動化が加速するにつれ、すでに数百万の雇用が失われている（AI による雇用代替に関する統計と事実 [2024*]）。この傾向は世界的であり、日本、ドイツ、中国、米国などの先進国はいずれも、生産性を高めるために製造業向け AI を導入しており、多くの場合、人間のライン作業員を犠牲にしています。自動化によって工場の効率が上がり、新しい技術職 (ロボット保守技術者など) が生まれるという利点もありますが、単純な製造業務が消滅するリスクがあることは明らかです。

小売業と電子商取引

小売業界では、AI が店舗の運営方法や顧客の買い物の仕方を変えつつあります。おそらく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 チェックアウトが導入されており、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「そのまま歩いて出る」店舗 (Amazon Go) を導入しています。米国労働統計局は、レジ係の雇用が 2019 年の 140 万人から 2023 年には約 120 万人に減少していることをすでに確認しており、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。しかし、その見直しが迫っている | AP ニュース小売業の在庫管理や倉庫保管も自動化が進んでおり、ロボットが倉庫内を歩き回って商品を取り出しています（例えば、アマゾン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働いています）。一部の大規模店舗では、棚のスキャンや清掃などのフロア作業もAI駆動型ロボットによって行われています。 最終的な影響は小売業の初級職の減少である 在庫管理担当者、倉庫ピッキング担当者、レジ係など。一方、小売業のAIは、電子商取引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。 AIが小売業で置き換える仕事自動化の主なターゲットは、反復的な業務を伴う低スキルの役割です。

金融と銀行

金融業界はソフトウェア自動化をいち早く導入し、今日のAIはその流れを加速させています。数字の処理、書類の確認、日常的な意思決定など、多くの仕事がアルゴリズムによって処理されています。その顕著な例が、 JPモルガン・チェースでは、AI駆動型プログラムCOINが導入され、法律文書や融資契約書を分析するようになりました。COINは数秒で契約書をレビューできます。これまでは 弁護士と融資担当者の年間36万時間 （JPモルガンのソフトウェアは弁護士が36万時間かけて行っていた作業を数秒で実行 | The Independent | The Independent）。これにより、銀行の業務における法務・管理部門の若手人材の大部分が事実上置き換えられた。金融業界全体では、 アルゴリズム取引システム 取引をより速く、そして多くの場合より利益率の高いものにすることで、多くの人間のトレーダーに取って代わってきました。銀行や保険会社は、詐欺検出、リスク評価、顧客サービスチャットボットにAIを使用しており、アナリストや顧客サポートスタッフの数を減らすことができます。会計や監査の分野でも、AIツールは取引を自動的に分類し、異常を検出できるため、従来の簿記の仕事を脅かしています。 会計・簿記係は最も危険にさらされている職種の1つである。AI会計ソフトウェアの能力が向上するにつれて、これらのポジションは大幅に減少すると予測されています（AI が仕事に取って代わる 60 以上の統計 (2024 年)つまり、金融業界はAIを データ処理、事務作業、日常的な意思決定に関わる仕事を置き換える – 銀行窓口係（ATM やオンライン バンキングによる）からミドル オフィスのアナリストまで、より高レベルの財務意思決定の役割を強化します。

テクノロジーとソフトウェア開発

皮肉に聞こえるかもしれないが、AIを開発している業界自体が、テクノロジー部門自体の労働力の一部を自動化している。 生成AI コードの記述はもはや人間だけのスキルではないことが実証されています。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的に生成できます。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ということです。テクノロジー企業にとって、これは最終的にジュニア開発者の大規模なチームの必要性を減らす可能性があります。同時に、AIはテクノロジー企業内のITおよび管理機能を合理化しています。顕著な例：2023年には IBMはバックオフィス部門の特定の職種の採用を一時停止すると発表した。 大まかに言えば 今後5年間で、顧客対応以外の仕事の30%（約7,800の職種）がAIに置き換えられる可能性がある。 （IBM、7,800人の雇用をAIに置き換える計画で採用を一時停止へ、ブルームバーグが報道 | ロイターこれらの役割には、スケジュール管理、書類作成、その他の定型的なプロセスを含む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の仕事であっても、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、人間の介入なしに、スケジュール管理、記録管理、基本的なクエリを処理できます。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るものであることに留意することが重要です（AIには、経験豊富なエンジニアの一般的な問題解決能力がまだ欠けています）。しかし、 技術者にとって、仕事の日常的な部分はAIに取って代わられつつある そして、自動化ツールが進歩するにつれて、企業で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が減るかもしれません。本質的には、テクノロジー業界はAIを使って 日常的な仕事やサポート中心の仕事を置き換える 同時に、人材をより革新的で高度なタスクに振り向けます。

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分野に大きく進出しています。電話、メール、チャットなど、顧客からの問い合わせへの対応は、企業が長い間最適化しようとしてきた労働集約的な機能です。現在、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のような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一般的な質問 (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を置き換える ヘルプデスクの役割も担っています。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仮想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、この傾向は今後も拡大すると予測しています。 ZendeskのCEO、トム・エッゲマイヤー氏は、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%は人間のエージェントによる解決を必要としなくなると予想している。 （2025年のAIカスタマーサービス統計59件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意味します。調査によると、すでに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のコストを最大30％削減しています（カスタマー サービス: AI が顧客対応をどのように変革しているか - ForbesAIに置き換えられる可能性が高いサポート業務は、 スクリプト化された応答と日常的なトラブルシューティング 例えば、一般的な問題に対しては決められたスクリプトに従うTier 1のコールセンターオペレーターなどです。一方、複雑な状況や感情的な状況では、人間のエージェントにエスカレーションされることが依然として多くあります。全体的に、AIは急速に進化しています。 顧客サービスの役割の変革より単純なタスクを自動化し、必要な初級サポートスタッフの数を削減します。

運輸・物流

AIによる雇用代替に関して、交通業界ほど注目を集めている業界は少ない。 自動運転車 トラック、タクシー、配達ロボットなどの自動運転は、運転を伴う職業を直接脅かします。たとえば、トラック業界では、複数の企業が高速道路で自動運転の大型トラックをテストしています。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に置き換えられる可能性があります。いくつかの予測は厳しいものです。自動化は最終的に 長距離トラック輸送の仕事の最大90％を置き換える 自動運転技術が完全に運用可能になり、信頼されるようになると（自律走行トラックは、長距離輸送における最も望ましくない仕事を引き継ぐかもしれないトラック運転手は多くの国で最も一般的な仕事の1つであり（例えば、大学を卒業していないアメリカ人男性の最大の雇用主である）、ここでの影響は甚大になる可能性があります。すでに段階的なステップが見られており、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実施されています。ウェイモやクルーズなどの企業は、 何千もの無人タクシーこれは、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る。配達と物流の分野では、ラストマイル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、これにより宅配業者の必要性が減る可能性がある。民間航空でも自動化の強化が実験されている（ただし、安全上の懸念から、自動運転の旅客機の実現は、実現するとしても数十年先になる可能性が高い）。今のところ、 運転手や車両のオペレーターは、AIに置き換えられる可能性が最も高い職業の1つである。制御された環境では、テクノロジーが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、港では自動化されたクレーンが使用されています。これらの成功が公道に広がるにつれて、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仕事は衰退に直面しています。規制と技術的な課題により、人間の運転手がすぐに消滅するわけではないため、タイミングは不確実ですが、軌道は明確です。

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の自動化 かつては高度な訓練を受けた専門家だけが行っていた検査が、AIシステムによって自動化されました。例えば、AIシステムは現在、医療画像（X線、MRI、CTスキャン）を驚くほど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乳がんを発見した割合は、人間の放射線科医2人が協力して行った場合よりも20％も高かったと報告されています（AI はレントゲンを解読する医師に取って代わるのか、それとも医師の技術をこれまで以上に向上させるだけなのか? | AP ニュース）。これは、AIを搭載した医師1人が複数の医師の仕事をこなせることを示唆しており、人間の放射線科医や病理医の必要性を減らせる可能性がある。自動化されたラボ分析装置は、各ステップで人間のラボ技術者がいなくても、血液検査を実施し、異常にフラグを立てることができる。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おり、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できる。 医療事務職 特に、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に自動化されています。しかし、患者のケア業務は、代替という点では大きな影響を受けていません。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はできますが、 看護師、医師、介護士 AIは、現時点ではAIが完全に再現できない、複雑で共感的なタスクを幅広く実行します。AIが病気を診断できたとしても、患者は人間の医師に説明してもらい、治療してもらいたいと考えることが多いです。ヘルスケアも、人間をAIに完全に置き換えるには、倫理的および規制上の障壁に直面しています。 医療分野の特定の仕事（医療費請求者、転写者、一部の診断専門家など）はAIによって補完されるか、部分的に置き換えられている。医療従事者の多くは、AI を仕事の代替ではなく、仕事の質を高めるツールと見ています。長期的には、AI がさらに進化すれば、分析や定期検診の重労働を AI が担うようになるでしょう。しかし、今のところは、医療提供の中心は人間のままです。

まとめると、AIに置き換えられる可能性が高い仕事は 工場労働者、事務員、管理職、小売店のレジ係、基本的な顧客サービス担当者、運転手、そして特定の初級レベルの専門職など、定型的で反復的な作業と予測可能な環境を特徴とする職種です。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 減少している職種リストのトップ（ 750万 削減が予想される仕事）に続いて 行政秘書 そして 経理事務員、すべての役割は自動化の影響を受けやすい（AI が仕事に取って代わる 60 以上の統計 (2024 年)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、あらゆるセクターで最も単純なタスクを自動化しています。次のセクションでは、その裏側、つまりどの仕事が自動化されているかを検討します。 最も可能性が低い AI に置き換えられる役割と、それらの役割を守る人間の資質についてです。

最も置き換えられる可能性が低い職業/AI で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したり、機械が対応できない予測不可能な環境で行われるため、AIに置き換えられにくい。AIは進化しているが、人間の創造性、共感、適応力を再現するには明らかに限界がある。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が、 部品 AIが処理できるのは、役割全体ではなく、仕事の一部だけであり、完全に自動化された仕事は例外であり、規則ではないことを示唆している（AI による雇用代替に関する統計と事実 [2024*]ここでは、仕事の種類に焦点を当てます AIに置き換えられる可能性が最も低い 近い将来、これらの役割がより「AI耐性」を持つようになる理由は次のとおりです。

• 人間的な共感と個人的な交流を必要とする職業: 人々の世話をしたり、教えたり、感情面で理解したりすることに関わる仕事は、AIの影響を比較的受けにくい。これには次のような仕事が含まれる。 医療提供者 看護師、高齢者介護士、セラピストなど 教師、ソーシャルワーカー、カウンセラーこうした役割には、思いやり、人間関係の構築、社会的合図の読み取りが求められますが、これは機械が苦手とする分野です。たとえば、幼児教育には、AIが真に再現できない微妙な行動の合図を育み、それに応えることが含まれます。ピュー研究所によると、 労働者の23%はAIにあまり触れない仕事に就いている （多くの場合、介護や教育など）、例えば乳母など、 重要なタスク（子育てなど）は自動化に抵抗がある一般的に、人々はこれらの領域では人間的な対応を好みます。AI はうつ病を診断するかもしれませんが、患者は通常、自分の気持ちについてチャットボットではなく人間のセラピストと話したいと考えています。

• 創造的および芸術的な職業: 創造性、独創性、文化的嗜好を伴う仕事は、完全な自動化には抵抗する傾向があります。作家、芸術家、ミュージシャン、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、定型的なやり方に従うだけでなく、斬新で想像力豊かなアイデアを提案することで評価されるコンテンツを生み出します。AIは創造性を支援できます（たとえば、下書きやデザインの提案を生成する）が、多くの場合、 真の独創性と感情の深みが欠けているAI が生み出したアートや文章が話題になっているが、他の人間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る。また、人間が作ったアートにも市場価値がある (大量生産にもかかわらず、手作りの商品への関心が続いていることを考えてみてほしい)。エンターテイメントやスポーツでも、人々は人間のパフォーマンスを求めている。ビル​​・ゲイツが最近の AI に関する議論で言ったように、 「コンピューターが野球をするのを見たくなくなるだろう。」 （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、その興奮は人間のアスリートから生まれ、ひいては、多くの創造的かつパフォーマンス的な仕事は人間の努力のままであり続けるだろうということだ。

• 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、身体的な器用さとさまざま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は非常に難しいことです。次のような熟練した職業を考えてみましょう。 電気技師、配管工、大工、機械工、 または 航空機整備技術者これらの仕事は、不規則な環境（家の配線はそれぞれ少しずつ異なり、修理の問題もそれぞれ異なる）を伴うことが多く、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、建設現場や顧客宅の予期せぬ障害には苦労します。そのため、職人や、変動の多い物理的な世界で働くその他の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では、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、さまざまなタスクを実行する医師や看護師の軍隊を擁する英国の国民保健サービス）などの分野は、依然としてロボットにとって「敵対的な領域」であると強調されている（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）。 要するに、 汚くて、多様で、予測不可能な仕事でも、人間の介入が必要になることが多い。

• 戦略的リーダーシップと高レベルの意思決定: 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に直接置き換えられる可能性は比較的低い。これらの役職では、多くの要素を統合し、不確実性の中で判断を下し、多くの場合、人間による説得や交渉が必要となる。AIはデータや推奨事項を提供できるが、 AIに最終的な戦略決定を下したり、人々を導いたりすることを任せる これは、ほとんどの企業（および従業員）が踏み出せるような大きな一歩ではありません。さらに、リーダーシップは信頼とインスピレーションにかかっていることが多く、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 に代わって数字を計算してくれるかもしれませんが、CEO の仕事（ビジョンの設定、危機管理、スタッフ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。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じことが言えます。

AIが進歩するにつれ、AIができることの限界は変化する。今日安全だと考えられている仕事も、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ない（例えば、AIシステムは作曲やニュース記事の執筆など、クリエイティブな分野に徐々に侵入しつつある）。しかし、上記の仕事は 組み込まれた人間的要素 コーディングが難しい職業には、感情知能、非構造化環境での手先の器用さ、分野横断的な思考、そして真の創造性などがある。これらは、これらの職業の周囲に防御用の堀として機能する。実際、専門家は、将来的には仕事が完全になくなるのではなく進化するだろうとよく言う。これらの役割を担う人間の労働者は、AIツールを使ってさらに効率的に働くようになるだろう。よく引用されるフレーズがこれをよく表している。 AI があなたに取って代わることはありませんが、AI を使用する人があなたに取って代わるかもしれません。 言い換えれば、多くの分野で AI を活用する企業が、活用しない企業よりも競争力を持つ可能性が高くなるということです。

要約すれば、 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 以下の 1 つ以上の要件を満たす必要があります。 社会的・感情的知能 （思いやり、交渉、指導）、 創造的革新 （芸術、研究、デザイン）、 複雑な環境における機動性と器用さ （熟練した職業、緊急対応）、そして 大局的な判断 （戦略、リーダーシップ）。AIはアシスタントとしてこれらの領域にますます浸透していくだろうが、当面は人間の中核的な役割は今後も続くだろう。労働者にとっての課題は、 AIが簡単に模倣できないスキルに焦点を当てる 共感力、創造性、適応力など、人間が機械にとって価値ある補完存在であり続けるために不可欠な要素です。

仕事の未来に関する専門家の見解

当然のことながら、意見はさまざまで、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強調する人もいます。ここでは、さまざまな期待を示す、思想的リーダーからの洞察に満ちた引用と視点をいくつかまとめました。

• Kai-Fu Lee (AI 専門家兼投資家): リー氏は、今後20年間で仕事の大幅な自動化が進むと予測している。 「10年から20年以内に、米国では40～50％の仕事を技術的に自動化できるようになると予測しています。」 彼は言った（李開復の言葉（AIスーパーパワーの著者）（9ページ中6ページ目）AI分野で数十年の経験を持つリー氏は（元グーグルとマイクロソフトでの勤務を含む）、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る。彼は、完全に置き換えられない労働者であっても、AIは 「付加価値を削ぐ」 労働者の労働の一部を肩代わりすることで、労働者の交渉力と賃金が減少する可能性がある。この見解は、 広範囲にわたる避難 格差の拡大や新たな職業訓練プログラムの必要性など、AI が社会に及ぼす影響についても検討します。

• 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述べている。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効果をもたらすことを示唆していると彼女は指摘している。 「あらゆる技術の歴史において、雇用を純減させた技術は存在しない」 デイリーは、新しいテクノロジーは他の仕事を奪うと同時に、新しい種類の仕事を生み出す傾向があると指摘している（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は人間ではなくタスクを置き換える」と発言 - サンフランシスコ連銀彼女はAIが 仕事を完全になくすのではなく、変革するデイリー氏は、人間が機械と並んで働く未来を思い描いている。AIが退屈な作業を処理し、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が重要であると強調する。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、富を生み出し、私たちがまだ想像もできない分野で雇用の拡大を促す可能性がある。

• ビル・ゲイツ（マイクロソフト共同創設者）： ゲイツ氏は近年AIについて熱く語り、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、大胆な予測をし、注目を集めた。高度なAIの台頭は、 「ほとんどのことに人間は必要ない」 将来 （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ゲイツ氏は、技術が成熟するにつれて、多くの種類の仕事（一部の高度なスキルを必要とする職業を含む）がAIによって処理できるようになると示唆した。彼は、 医療と教育一流の医師や教師として機能できる AI を想像します。 「素晴らしい」AI医師 広く利用可能になり、人間の専門家の不足が軽減される可能性がある。これは、（広範な知識と訓練を必要とするため）従来は安全だと考えられていた役割でさえ、やがてAIによって再現される可能性があることを意味する。しかし、ゲイツ氏は、人々がAIに受け入れることのできる範囲には限界があることを認めた。彼は、AIが人間よりもスポーツが上手いかもしれないが、人間はAIに頼らなければならないとユーモラスに述べた。 依然として人間のアスリートを好む エンターテインメント（ロボット野球チームを観戦するためにお金を払うことはないだろう）。ゲイツ氏は全体的に楽観的であり、AIが 「人々を解放する」 他の活動に活かすことができ、生産性の向上につながるが、社会は移行を管理する必要がある（大規模な失業が発生した場合は、教育改革やユニバーサル・ベーシック・インカムなどの措置を通じて管理する必要があるかもしれない）。

• クリスタリナ・ゲオルギエヴァ（IMF専務理事）： ゲオルギエバ氏は政策と世界経済の観点から、AIの影響の二面性を強調した。 「AIは世界中の仕事の約40％に影響を与え、一部の仕事に取って代わり、他の仕事を補完するだろう」 彼女はIMFの分析でこう書いている（AI は世界経済を変革します。それが人類に利益をもたらすようにしましょう。）。彼女は、先進国ではAIへの露出度が高い（AIが実行できる可能性のある高度なスキルを要する仕事の割合が高いため）のに対し、発展途上国では即時の置き換えは少ないかもしれないと指摘する。ゲオルギエヴァの立場は、 AIが雇用に与える純粋な影響は不確実である – 世界の生産性と成長を高める可能性があるが、政策が追いつかなければ格差が拡大する可能性がある。 彼女とIMFは、積極的な対策を求めている。政府は、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、教育、セーフティネット、スキル向上プログラムに投資すべきだ。この専門家の見解は、AIが仕事を置き換える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。例えばIBMのCEO、アルヴィンド・クリシュナは、AIがまず影響を与えると指摘しています。 「ホワイトカラーの仕事が第一」、IBMが合理化している人事部門のようなバックオフィス業務や事務作業を自動化し、その後、より技術的な領域に進出する（IBM、7,800人の雇用をAIに置き換える計画で採用を一時停止へ、ブルームバーグが報道 | ロイター同時に、クリシュナ氏らは、AIは専門家にとって強力なツールになると主張している。プログラマーでさえ、生産性を高めるためにAIコードアシスタントを使用するという未来を示唆している。 人間とAIのコラボレーション 熟練した仕事では、完全に置き換えられるのではなく、AIが標準です。前述のように、カスタマーサービスの幹部は、AIが日常的な顧客とのやり取りの大部分を処理し、人間が複雑なケースに集中することを想定しています（2025年のAIカスタマーサービス統計59件）。そして、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広めた人物）のような公共知識人は、トラック運転手やコールセンターの労働者が失業することについて警告し、自動化による失業に対処するための社会支援制度を提唱している。対照的に、エリック・ブリニョルフソンやアンドリュー・マカフィーのような学者は、 「生産性のパラドックス」 – AIの恩恵は得られるが、それは人間の労働者の役割が再定義されるのと同時にのみであり、排除されるのではない。彼らはしばしば、人間の労働を全面的に置き換えるのではなく、AIで補強することを強調し、「AIを使用する労働者が、使用しない労働者に取って代わるだろう。」

本質的に、専門家の意見は 非常に楽観的 （AIは過去のイノベーションと同様に、破壊するよりも多くの雇用を生み出すだろう） 非常に用心深い （AIは労働力のかつてない部分を置き換える可能性があり、根本的な調整が必要になる）。しかし、共通しているのは 変化は確実であるAI の能力が高まるにつれて、仕事の性質は変化します。専門家は全員一致で、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。将来の労働者には新しいスキルが必要になり、社会には新しいポリシーが必要になります。AI が脅威と見なされるかツールと見なされるかにかかわらず、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の労働力に何を意味するのか、そして個人や組織が今後の道のりをどのように切り抜けることができるのかを考えます。

世界の労働力にとってこれが何を意味するか

質問 「AIはどんな仕事を置き換えるのか？」 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、それは進化し続けるでしょう。私たちが認識できるのは、AIと自動化が 数百万の雇用が失われる 今後数年間、同時に 新しい雇用を創出し、既存の雇用を変える。世界経済フォーラムは、2027年までに約 8,300万人の雇用が失われる 自動化により、 6,900万の新規雇用が生まれる 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、全世界で1,400万人の雇用が減少（AI による雇用代替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でしょう。一部の職務は消滅し、多くの職務は変化し、AI主導の経済のニーズを満たすためにまったく新しい職業が生まれるでしょう。

については グローバルな労働力これは、いくつかの重要なことを意味します。

• スキルの再習得とスキルの向上が必須です。 職を失う危機に瀕している労働者には、需要のある新しいスキルを学ぶ機会を与える必要があります。AI が定型業務を引き継ぐのであれば、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、企業はすべて、研修プログラムの促進に役割を果たすでしょう。それは、職を失った倉庫作業員がロボットのメンテナンスを学ぶことでも、カスタマー サービス担当者が AI チャットボットの監督を学ぶことでも構いません。生涯学習が標準になりつつあります。前向きな見方をすれば、AI が単調な仕事を引き継ぐにつれて、人間はより充実した、創造的な、または複雑な仕事に移行することができますが、それはそのためのスキルを持っている場合に限られます。

• 人間と AI のコラボレーションによって、ほとんどの仕事が定義されます。 AIが完全に支配するのではなく、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するだろう。AIをツールとして活用する方法を知っている労働者が成功するだろう。例えば、弁護士はAIを使っ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）、その後人間の判断を適用して法的戦略を練るかもしれない。工場の技術者はロボットの群れを監督するかもしれない。教師でさえ、より高度な指導に集中しながら、AIの家庭教師を使って授業をパーソナライズするかもしれない。 コラボレーションモデル これは、職務内容が変わ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に重点が置かれることになります。また、労働力への影響を測定することは、失われた仕事や得られた仕事だけでなく、 変更されたほぼすべての職業に何らかの AI 支援が組み込まれるようになるため、労働者にとってその現実に適応することが重要になります。

• 政策と社会的支援: この移行は困難を伴う可能性があり、世界規模で政策上の問題を引き起こす。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、製造業が中心の新興国では、労働集約的な仕事の自動化が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。 ユニバーサルベーシックインカム（UBI） イーロン・マスクやアンドリュー・ヤンのような人物は、AIによる失業を予想して、イーロン・マスク氏、ユニバーサル・インカムは不可避と発言：なぜそう考えるのかUBIが解決策になるかどうかに関わらず、政府は失業の傾向を監視し、失業給付、職業紹介サービス、影響を受けるセクターの教育助成金を延長する必要がある。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。 グローバルな労働力 AIに適した場所への雇用の移転を経験する可能性があります（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の経済的利益（生産性の向上、新しい産業）が、少数の利益だけでなく、幅広い繁栄につながるようにする必要があります。

• 人間の独自性を強調する： AIが一般的になるにつれて、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、倫理的判断、学際的思考などの特性は、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 スキルとともにこれらのソフト スキルを重視するように方向転換する可能性があります。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重要になる可能性があります。ある意味では、AI の台頭により、私たちは仕事をより人間中心の観点から再定義するようになり、効率性だけでなく、顧客体験、創造的なイノベーション、感情的なつながりなど、人間が優れている資質も評価するようになっています。

結論として、AIは いくつかの 自動化は、特にルーチンワークが中心の仕事に多くの雇用を奪うだけでなく、多くの機会を生み出し、多くの役割を増強するだろう。その影響は、テクノロジーや金融から製造、小売、医療、輸送に至るまで、ほぼすべての業界で感じられるだろう。世界的な視点で見ると、先進国ではホワイトカラーの仕事の自動化が加速するかもしれないが、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置き換えに、時間の経過とともに取り組むことになるかもしれない。 こうした変化に備えて労働力を準備することは世界的な課題です。

企業は、コスト削減のためだけではなく、従業員の能力を高めるために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。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考え方を育む必要があります。つまり、AIを、 増加 人間の生活に対する脅威ではなく、人間の生産性と幸福に対する脅威です。

明日の労働力は、人間の創造性、思いやり、戦略的思考が人工知能と連携して働くものになるだろう。テクノロジーが 強化する 人間の労働力を時代遅れにするのではなく、むしろそれを活用するべきです。移行は容易ではないかもしれませんが、準備と適切なポリシーがあれば、世界中の労働力は AI 時代に強靭で、さらに生産的になります。