「AIに仕事を奪われる？」この問いかけは、デジタルトランスフォーメーション（DX）が急速に進む現代において、多くの人々の間で不安や好奇心を掻き立てています。
しかし、この一見危険に満ちたテーマには、予想外の展開が隠されているかもしれません。

本記事では、「AIが仕事を奪う」という一般的な誤解を解き明かし、AIと人間が共存するために必要になる人間の仕事の特徴についても解説していきます。
DXの波に乗り遅れることなく、AIの真の可能性を理解し、私たちの仕事に求められるものとは何なのか、考えていきましょう。

AIの進化とDXの関係

人手不足、2025年の崖、雇用の流動性や働き方改革など、数多くの労働に関する課題を抱えている日本においてDXを推進させていくことが一つの解決策と言われていますが、DX推進を突き詰めていくと、「すでに働いている人の仕事もなくなるのでは？」という懸念もささやかれています。
AIの進化とDXの関係について考えていきましょう。

AIとは？

AI（artificial intelligence：人工知能）とは、人間の知能を模倣し、学習や推論、認識、言語理解などを行うことができるコンピュータシステムまたはソフトウェアの総称です。
人間の脳が行うような思考プロセスをコンピュータ上で再現しようとする技術で、様々な分野での応用が進められています。

AIは大きく分けて以下のような種類があります。

これらのAIは、私たちの生活や仕事に様々な形で組み込まれており、今後もその発展と応用範囲は広がり続けると考えられます。

DXとは？

DXとは、デジタル技術を活用して企業や組織のビジネスモデルや業務プロセス、文化、顧客体験を根本から変革し、新たな価値を創造することを指します。
このプロセスでは、ITシステムの最適化だけでなく、データ分析、AIの活用、デジタルツールの導入などを通じて、組織のイノベーションを推進し、競争力を強化することが目指されます。

DXについての詳しい内容は以下の記事を参考にしてください。
「DXとは何？デジタル化の先にあるDXを詳しく解説」

「DXが進化するとAIが仕事を奪う」という理論

効率化や生産性を求めるために重要な観点でもあるDX。
DX推進が重要である一方で、AIの進化が人間の仕事を奪うと危惧している声も聞こえます。

DXを推進させていくことの中にはAIを活用する分野も出てくるでしょう。
それゆえ、DXを推進させていくことによって奪われる仕事があることは否めません。

「AIが仕事を奪う」は本当？

AIが進化していくと、「AIが人間の仕事を奪うのでは？」という疑問や不安がでるでしょう。
本当にAIは仕事を奪ってしまうのでしょうか。

仕事を奪うのはAIではない

「AIが仕事を奪う」というのは正確な表現ではありません。
AIが進化をするにつれて人間が行う仕事は減ると言われていますが、仕事そのものはなくならないのです。
その仕事をするのが人間からAIに代替されるだけですので、AIを使って仕事をする人は生き残り続けるでしょう。
それゆえ、今後はAIに関するスキルも身に付けることが重要視されています。

したがって、「AIが仕事を奪う」と考えるのではなく、「AIを使いこなせる人が仕事を奪っていく」という表現が適切なのです。

AIは仕事を創出する可能性も

AIは仕事を奪うだけでなく、創出する可能性もあることを忘れてはいけません。

歴史を通じて、技術革新は常に労働市場に大きな影響を与えてきました。
例えば、第一次産業革命では、蒸気機関の導入により、従来の手作業や動物を使った農業・製造業の作業が機械化されました。
これにより、多くの伝統的な職人の仕事が減少しましたが、同時に工場労働者、機械オペレーター、機械の設計・メンテナンスに関わる新しい職種が生まれています。

第二次産業革命では、電力と自動車の普及により、大量生産と新しい運輸方法が登場しました。
これにより、例えば馬車運転手や手作業による小規模生産の職人の仕事は減少しましたが、自動車製造業や電気技術関連の職種が新たに創出されました。

インターネットの普及によっても、大きな職業の変革が起こりました。
伝統的な書籍・新聞産業や旅行代理店などがデジタル化の影響を受け、多くの職が失われました。
しかし、その一方で、ウェブデザイン、デジタルマーケティング、オンラインコンテンツ制作などの全く新しい分野が出現しました。

これらの歴史的な変遷を見ると、AIによって一部の仕事が自動化され、消滅する可能性はあります。
しかし、それと同時に新たな技術やサービスが生まれ、新しい職種や産業が創出される可能性が高いことがわかります。
AIの登場により、データサイエンティスト、AIトレーナー、AI倫理学者など、今までにない新しい職種がすでに現れ始めており、今後さらに多様な分野で新しい職種が生まれることが予想されます。
このように、技術革新は常に既存の仕事を変化させ、新しい職業の機会を創出してきた歴史があり、AIもこれを継承する形で社会に影響を与えていくと考えられます。

「AIが仕事を奪う」という思い込みは「仕事」の本質を見失っているから

仕事とは何でしょうか。
日々の忙しさで仕事をしていると、仕事の本質を見失いがちですが、どのような仕事であっても、誰かの課題を解決してあげることによって仕事は成り立っています。
これは人間がする仕事でもAIがする仕事であっても基本的に変わりません。

この仕事の本質をしっかり捉えることによって、過度にAIの導入を恐れる必要はなくなります。

AIを仕事に取り入れることによって、自分にとっての不利益が明らかになることへの恐れを抱いている人の場合、
自分の現在の職務にAIを導入されると、これまでの非効率な作業プロセスが露見し、「これならAIに任せた方がいい」と経営陣に思われるのではないかという、曖昧ながらも現実味のある懸念が存在するのです。

その結果、
「AIと関わる必要がなければ、自分から進んで関わって問題を引き起こすことは避けたい」「受動的な姿勢を取ることで、現在の職務や地位を保持する方が賢明だ」
と考え、AIへの関心を遠ざけてしまう傾向があります。
しかし、AIを課題解決ツールの一種として捉え直すことで、「自分がAIを活用してその課題を解決する」という主体的な目標が見えてくるはずです。

AIに奪われてしまう仕事、奪われない仕事

AIに奪われてしまうと思われている仕事、AIに奪われないと予想されている仕事をまとめました。
これらの見解には分析者の主観に大いに基づいている節がありますので、参考程度にしてください。

AIに奪われてしまう仕事

少し古いですが、2015年の野村総合研究所のNews Releaseによると、AIに代替されると予想される仕事には以下の100の職種があげられました。

ＩＣ生産オペレーター、一般事務員、鋳物工、医療事務員、受付係、ＡＶ・通信機器組立・修理工、駅務員、ＮＣ研削盤工、ＮＣ旋盤工、会計監査係員、加工紙製造工、貸付係事務員、学校事務員、カメラ組立工、機械木工、寄宿舎・寮・マンション管理人、ＣＡＤオペレーター、給食調理人、教育・研修事務員、行政事務員（国）、行政事務員（県市町村）、銀行窓口係、金属加工・金属製品検査工、金属研磨工、金属材料製造検査工、金属熱処理工、金属プレス工、クリーニング取次店員、計器組立工、警備員、経理事務員、検収・検品係員、検針員、建設作業員、ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、こん包工、サッシ工、産業廃棄物収集運搬作業員、紙器製造工、自動車組立工、自動車塗装工、出荷・発送係員、じんかい収集作業員、人事係事務員、新聞配達員、診療情報管理士、水産ねり製品製造工、スーパー店員、生産現場事務員、製パン工、製粉工、製本作業員、清涼飲料ルートセールス員、石油精製オペレーター、セメント生産オペレーター、繊維製品検査工、倉庫作業員、惣菜製造工、測量士、宝くじ販売人、タクシー運転者、宅配便配達員、鍛造工、駐車場管理人、通関士、通信販売受付事務員、積卸作業員、データ入力係、電気通信技術者、電算写植オペレーター、電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、電子部品製造工、電車運転士、道路パトロール隊員、日用品修理ショップ店員、バイク便配達員、発電員、非破壊検査員、ビル施設管理技術者、ビル清掃員、物品購買事務員、プラスチック製品成形工、プロセス製版オペレーター、ボイラーオペレーター、貿易事務員、包装作業員、保管・管理係員、保険事務員、ホテル客室係、マシニングセンター・オペレーター、ミシン縫製工、めっき工、めん類製造工、郵便外務員、郵便事務員、有料道路料金収受員、レジ係、列車清掃員、レンタカー営業所員、路線バス運転者

（出典：野村総合研究所　人工知能やロボットによる代替可能性が高い100種の職業）

AIに奪われない仕事

こちらも、野村総合研究所のNews Releaseから、AIに代替されにくいと予想されている100の職種を紹介します。

アートディレクター、アウトドアインストラクター、アナウンサー、アロマセラピスト、犬訓練士、医療ソーシャルワーカー、インテリアコーディネーター、インテリアデザイナー、映画カメラマン、映画監督、エコノミスト、音楽教室講師、学芸員、学校カウンセラー、観光バスガイド、教育カウンセラー、クラシック演奏家、グラフィックデザイナー、ケアマネージャー、経営コンサルタント、芸能マネージャー、ゲームクリエーター、外科医、言語聴覚士、工業デザイナー、広告ディレクター、国際協力専門家、コピーライター、作業療法士、作詞家、作曲家、雑誌編集者、産業カウンセラー、産婦人科医、歯科医師、児童厚生員、シナリオライター、社会学研究者、社会教育主事、社会福祉施設介護職員、社会福祉施設指導員、獣医師、柔道整復師、ジュエリーデザイナー、小学校教員、商業カメラマン、小児科医、 商品開発部員、助産師、心理学研究者、人類学者、スタイリスト、スポーツインストラクター、スポーツライター、声楽家、精神科医、ソムリエ、大学・短期大学教員、中学校教員、中小企業診断士、ツアーコンダクター、ディスクジョッキー、ディスプレイデザイナー、デスク、テレビカメラマン、テレビタレント、図書編集者、内科医、日本語教師、ネイル・アーティスト、バーテンダー、俳優、はり師・きゅう師、美容師、評論家、ファッションデザイナー、フードコーディネーター、舞台演出家、舞台美術家、フラワーデザイナー、フリーライター、プロデューサー、ペンション経営者、保育士、放送記者、放送ディレクター、報道カメラマン、法務教官、マーケティング・リサーチャー、マンガ家、ミュージシャン、メイクアップアーティスト、盲・ろう・養護学校教員、幼稚園教員、理学療法士、料理研究家、旅行会社カウンター係、レコードプロデューサー、レストラン支配人、録音エンジニア

（出典：野村総合研究所　人工知能やロボットによる代替可能性が低い100種の職業）

AIと人間の長所を比較

AIに奪われる可能性が高い職業、低い職業を紹介しましたが、その特徴は何でしょうか。
AIにはAIの強みがあり、人間には人間の強みがあります。
これらを整理していくことで、人間にしかできない仕事が見えてくるかもしれません。

AIの長所

AIの長所には以下のものがあります。
AIはビジネスの自動化と効率化を推進し、医療、科学研究、教育など多岐にわたる分野で価値を生み出しています。

高速なデータ処理能力

AIは人間の比ではないスピードで大量のデータを処理し分析する能力を持っています。
これにより、ビジネスの意思決定を迅速かつ効率的にサポートすることが可能です。

客観性と一貫性

AIはアルゴリズムに基づき客観的かつ一貫した判断を下します。
人間の感情や経験に左右されることなく、公平で偏りのない結果を提供することができます。

連続作業の実行能力

疲れを知らないAIは、24時間365日休むことなく作業を続けることができます。
これにより、人間では難しい連続性が要求される作業や高い生産性が求められる業務において、大きな優位性を発揮します。

人間の長所

一方で、人間の長所には以下のものがあります。
創造性、共感、柔軟性はAIが容易に模倣できない人間特有の能力であり、これらを活かすことで、AIと人間は互いに補完しあいながら、より良い成果を生み出すことができるでしょう。

創造性とイノベーション

人間は創造性に優れ、新しいアイデアや概念を生み出すことができます。
AIはデータや既存の情報に基づいて学習しますが、人間は直感や想像力を駆使して、画期的なイノベーションを起こすことが可能です。

感情と共感

人間は感情を持ち、共感する能力があります。
この感情的な理解は、人間関係の構築やチームワークの促進、顧客サービスなど、人と人との関係性が重要な領域で大きな強みとなります。

柔軟な思考と適応力

変化する状況や予期せぬ問題に対して、人間は柔軟な思考と高い適応力を発揮します。
AIは特定のルールやデータに基づいて機能しますが、人間は直面する状況に応じて柔軟に思考し、対応策を考えることができます。

AIの活用やDX時代でも重要になる人間がするべき仕事の特徴

創造性が必要な仕事

AIの台頭とDXの進展によって、創造性が求められる仕事の重要性が高まっています。
創造性は、新しいアイデアや概念を生み出し、それを実現する力。
AIがルールやデータに基づいて処理や分析を行うのに対し、人間の創造性は革新的な製品開発、芸術的表現、ビジネス戦略の策定など、未知の領域を切り開く鍵となります。

特にマーケティング、広告、デザイン、エンターテインメント、研究開発などの分野では、創造的なアプローチが不可欠です。
これらの職種では、既存の枠にとらわれない思考と、新しい視点やアイデアを形にする能力が求められます。

また、テクノロジーの進化を背景に、新しいビジネスモデルやサービスの開発も創造性を必要としています。AIやデジタルツールを活用して、従来にないユーザーエクスペリエンスを提供することが、競争力を高める上で重要になります。

人間的な判断が必要な仕事

人間的な判断が求められる仕事は、AIや機械では代替が難しい感情や倫理、価値観を要するタスクです。

例えば、医療や介護の現場では、患者や利用者の感情を読み取り、共感や安心感を提供することが重要です。
AIが診断支援をする場合でも、最終的な治療方針の決定は人間の医師が行います。
また、教育分野では、生徒一人ひとりの感情や興味を理解し、それに応じた指導を行う必要があります。
法律や経営の分野でも、複雑な人間関係や倫理的な判断が求められるため、人間の判断が不可欠です。
企業の危機管理や戦略策定においても、数値データだけではなく、社会的影響や倫理観を総合的に考慮する必要があります。

これらの仕事は、人間の深い洞察力、共感力、倫理的判断力に基づいて行われるものであり、AIの活用が進む現代でも、人間にしかできない価値を提供します。
このような人間特有の能力を活かした仕事は、今後も社会において重要な役割を担い続けるでしょう。

対人コミュニケーションが必要な仕事

人間同士の感情を理解し、共感を生み出す能力はAIにはない特性。
特に、カウンセリング、教育、営業、医療などの分野では、人間の温かみと理解力が求められます。
これらの職業では、相手の感情やニュアンスを読み取り、適切な反応を示すことが必要です。
人間の持つ共感力や感情表現は、関係構築や信頼性の確立に不可欠であり、AIでは代替できない価値を提供します。
また、複雑な人間関係の中で生じる問題を解決するためには、柔軟な思考と創造的な対応が求められるため、これらの能力も人間特有のものです。

顧客との深い関係を築くためのコミュニケーション能力や、患者の心情をくみ取る医療従事者の対応など、対人コミュニケーションは多様な職業で中核をなす要素です。
このため、AIとの共存時代においても、人間による対人コミュニケーション能力を持った職業は、重要性を増していくことが予測されます。

DXとも関連性あり！AIの台頭で注目されている仕事

AIの台頭によって注目される仕事の特徴については先ほどの通りですが、新しく生み出される仕事やDXとも関連し、ますます価値をもつようになった仕事もあります。

AIエンジニア

AIエンジニアとは、AI技術を開発、実装、管理する専門職のことです。
この職種では、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、AIに関連する様々な技術領域の知識と技術が求められます。

AI技術の進化に伴い、多くの企業がその可能性を活かすためにAIの導入を進めています。このため、AIを理解し開発できるエンジニアは非常に重要とされており、市場でのニーズは高まり続けています。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、複雑かつ膨大なデータセットを解析し、そこから有用な情報を抽出し、意思決定や戦略立案のための洞察を提供する専門家です。
AI技術の進化とともに、データサイエンティストの役割はますます重要になっています。

アノテーター

機械学習には、「教師あり学習」と呼ばれるプロセスがあり、この過程で使用する教師データ（学習データ）の作成が必要になります。
教師データとは、AIが学習する際に正しい答えとして用いられるデータのことで、このデータに基づいてAIはパターンを学習し、新しいデータに対する判断を下すことができるようになります。

アノテーターの主な仕事は、この教師データを作成することです。
具体的には、画像に物体の位置を示すタグを付ける、テキストデータに感情やカテゴリーを示すラベルを付加する、音声データにテキストを対応させるなど、多岐にわたる作業があります。
この作業は精密かつ地道なものであり、正確な知識と細かい判断基準が求められます。

アノテーターによって付加されたタグやラベルは、AIの「学習教材」となります。
そのため、アノテーションの質は直接的にAIの性能や精度に影響を与えるため、非常に重要な役割を担っているのです。

データエンジニア

データエンジニアは、膨大なデータを効率的に活用するための基盤を構築、管理、最適化する専門職です。
主な仕事は、企業や組織が収集する大量のデータを安全かつ効果的に取り扱うためのシステムの設計、開発、運用に関わることです。

まとめ：AIと共生したDXを目指すべき

AIによって、従来は人間がこなしていた仕事が代替されていくこともあるでしょう。
しかし、それと同じか、それ以上に新しく創出される仕事もあります。
「AI」と「人間」と二分してしまうのではなく、仕事の本質を理解したAIとの共生が求められるのかもしれません。

人間には人間の、AIにはAIの強みを活かした適材適所の考え方でDXを推進するのはどうでしょうか。

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