AIの普及でなくなる仕事10選｜理由や対策・協働体制を構築した事例を紹介

最終更新日:2024/01/22

「AI技術が発展し、AIによって人間が行う業務がなくなる可能性がある」という声や意見を見聞きしたことがある人もいるのではないでしょうか？

実際に、野村総研が2015年に実施した調査では、「日本の労働人口の49%が人工知能やロボットなどで代替可能になる」との試算が出ています。一方で、創造性や協調性、サービス志向性が求められる業務に関しては、人工知能やロボットなどでの代替は難しい傾向があるとされています。

今後自社の業務においてAIの導入を検討している場合、まずAIによって代替される業務と、代替されない業務をしっかり把握し、AIを活用するメリット・デメリットを理解しておくことが大切です。

この記事では、AIに代替される可能性がある仕事や、代替されにくい仕事を解説します。記事の後半では、AIと人間の協働体制の構築が推進されている業界・分野の事例を紹介します。AIについての知識を深め、AIと敵対するのではなく、AIと協働する意識を自社で醸成していきましょう。

「AIの普及で仕事がなくなる」は嘘？本当？理由も解説

「AIの普及でなくなる仕事がある」という話は、本当です。2015年、オックスフォード大学と野村総研の共同研究により「10〜20年以内に日本の労働人口の49%の仕事がAIの導入によってなくなる可能性がある」と示されました。（参考：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）

AIが普及すると、現在人間が行っている仕事や業務が奪われるといわれる理由は、多くの分野でAIが人間よりも優れた処理能力を持っているからです。

例えば、物事を計算するスピードや正確性、膨大な過去データの蓄積・活用、機械の正確な操作などは、一般的には人間よりもAI、つまりコンピュータの方が優れているといわれます。

しかし、AIは仕事を奪うだけでなく、新たな仕事が生まれるきっかけも生み出すため、上手な付き合い方が必要になるでしょう。

シンギュラリティとは

AIの知識を深めるために、「シンギュラリティ（技術的特異点）」という言葉について知っておくことも大切です。シンギュラリティとはAIが人間の知能を超える転換期のことで、AIが人間の知能を超える時期がくると予想されています。

例えば、ソフトバンク創業者の孫正義氏は、2018年の基調講演にてシンギュラリティのことを「もう一つのビックバン」とし、人類史上最大の革命だと肯定しています。

関連：今さら聞けないシンギュラリティの意味とは？2045年問題を解説！

次の章では、実際にAIがどのくらい導入されているのかについて解説します。

日本企業のAI導入率

PwC Japanグループが調査・発表したグラフをみると、日本でAIを導入する企業は2022年には53％となり、2021年の43％から大幅に増加しています。53％というのは、アメリカでのAI導入企業に匹敵する数字となっています。AIの導入が遅れているといわれていた日本ですが、年々導入が進んでいることが伺えるデータです。
（参考：2022年AI予測（日本））

一方で、AIを導入したのはよいものの、日本企業ではその後の検証結果が不十分であるというデータもあります。AIを実際の仕事に役立てるためには、実証実験を繰り返すことが重要です。それができていない現状は、人間の仕事を、AIが本格的に奪っているとまではいえない状態でしょう。

AIに奪われる仕事例と特徴

AIに奪われる仕事の特徴は、単純作業の繰り返しや、条件分岐によるパターン的な回答が可能なことです。具体的には、以下のような業務が挙げられます。

＜AIによってなくなる仕事例＞

一般事務職
電車の運転手
スーパー・コンビニの店員
銀行員
警備員
ライター
通関士
会計監査
タクシー運転手
ホテル客室係
コールセンター業務

これらは、AIにより自動化・機械化することのメリットが大きいと考えられる仕事です。
単純作業の繰り返しや、条件によって対応が決まる仕事は、AIが得意とする分野です。このような仕事では、「自動オペレーター」「無人レジ」「運転手なしの電車（モノレール）」など、すでにAI（コンピュータ）に代替されているものもあります。

今後AI技術がさらに進めば、AIが人間から奪う仕事も増えていくでしょう。

一般事務職

一般事務職とは、パソコンを使って事務処理作業を行う仕事のことです。ルーティンワークが多く、突発的なタスクや柔軟な対応が求められるシーンが少ないことから、AIでも代替可能だと考えられています。

例えば、データ入力や転記業務など、AI-OCRによって既に自動化が進められている業務も少なくありません。OCRとは、カメラやスキャナーによって手書きの文字などを読み込み、デジタル化する技術のことです。AIと融合させることで文字認識率が上がり、効率的にアナログ文字をデータ化できるようになります。AI-OCRの詳細については、下記の記事も参考にしてみてください。

関連：AI-OCRとは？種類や事例、メリットなど比較ポイントを解説

電車の運転手

電車の運転手は、乗客を乗せた電車の運転を行うのが主な業務です。電車は、あらかじめ敷かれたレールの上を走り、予測不能なトラブルも起きにくいため、AIによる自動運転を取り入れやすいとい言われています。

既に、モノレールでは自動列車運転装置が導入されているのに加え、2022年からはJR東日本の山手線にて自動運転の実証実験が開始されました。自然災害など非常事態への対応もあるため、電車内を完全に無人化するのは困難ですが、運転業務の負担軽減に伴い、車掌の業務を運転手が替わる可能性は十分にあるでしょう。

スーパーコンビニの店員

スーパーやコンビニの店員は、レジ打ちや品出し、接客などが主な業務内容です。レジ打ちや品出しをはじめとした単純作業は、AIで代替した方がヒューマンエラーを防げるため、仕事が奪われるといわれています。

都市部ではAIを活用した無人レジや無人コンビニの実証実験が行われており、今後本格的に導入される可能性があるでしょう。完全な無人化は難しくても、レジ打ちや品出しはAIが行い、店員は接客業務に集中するといった分業制が予想されます。

銀行員

銀行員は、金融商品を提案する営業や窓口事務、後方事務、金融・事業支援アドバイザリーなど、さまざまな業務に携わる仕事です。近年はITと金融業務を組み合わせたフィンテックにより、融資審査や資産運用アドバイス、送金などのサービスがインターネット上で受けられるようになりました。

今後は、窓口業務や数字の確認作業、審査などの業務にもAIが導入されると考えられています。そのため、銀行員の仕事は、金融商品の提案や顧客へのヒアリングをはじめ始めとした、人でしか対応できない業務に絞られるでしょう。

警備員

警備員の仕事は、施設内の警備やイベントの警備・交通誘導、貴重品の輸送警備などが挙げられます。近年は、センサーや監視カメラの技術向上で24時間365日の監視体制を備えられるようになっているため、警備に割く人員数の削減が予想されるでしょう。

また、施設内を循環する警備ロボットを導入する施設も増えています。不審者や不審物を感知しても対処できなかったり、電気系統のトラブルが起きたりといった懸念点ありますが、さまざまなシーンでAIが警備員の仕事を代替すると考えられています。

ライター

ライターとは、依頼内容に合わせて文章を作成する仕事のことを指します。例えば、ChatGPTを用いたAIライティングツールでは、文章の自動生成やリライト、校正、SEOキーワードの提案などが可能です。また、日経新聞では上場企業の決算データをもとにAIが文章を生成する「決算サマリー」の導入が開始されています。

ただし、文章の正確性や著作権の問題をはじめとした懸念事項もあるため、仕事が完全に奪われるか否かは、今後のAIの発展度合いに左右されるでしょう。

通関士

通関士とは、物品の輸出入に関する申告・審査の手続きを代行する仕事のことであり、国家資格の一つです。近年は、AI-OCRを用いたシステムの導入により通関の書類作成が自動化されつつあります。

輸出入業者とのやり取りやイレギュラー対応に関しては人手が必要ですが、書類作成をはじめとした単純作業は将来的にAIに代替される可能性が高いでしょう。

会計監査

会計監査とは、企業が作成した財務諸表を監査法人や公認会計士が監査し、適正であるか判断する仕事のことです。データ分析やチェック作業の自動化といった場面でAIの活用が注目されています。

データ分析では、蓄積された膨大なデータの中からAIiが分析を行い、細かな不正を見つけ出すサポートをします。チェック作業では、償却費の計算チェックや残高確認などを行うのが基本です。

このように、今まで時間がかかっていたデータ分析・チェック作業の分野がAIによって効率化されることで、人が行う会計監査の業務範囲は限定的なものになると考えられています。

タクシー運転手

タクシー運転手は、タクシーを運転してお客さんを希望の場所へと送り届ける仕事を担っています。今後、自動運転技術がさらに発展し、法整備が進んでいけば、運転手の仕事は限定的なものになると考えられるでしょう。

例えば、駅から商業施設までの決まったルートはAIの自動運転タクシーが巡回し、有人タクシーの運転手は要介護者など手厚いサポートが必要な人のみを担当する、といったように利用者の需要に合わせた分担制が取られる可能性があります。

コールセンター業務

コールセンターでは、顧客からの問い合わせに対応したり、商品やサービスを売り込んだりといった業務が行われています。よくある問い合わせやアポイントメントセールスといった分野では、今後AI化が進んでいく可能性があるでしょう。

すでに、コールセンター業務の一部はAIチャットボットやボイスボットに代替されており、業務負担の軽減に役立てられてきました。一般的な問い合わせはAI、クレームなど柔軟な対応が必要なものは人、といったように役割が分担されていくと考えられます。

AIに奪われにくい仕事例と特徴

人間が細かい個別ケースを考える仕事や、対面での対応により成り立つような仕事は、AIに代替されにくいと考えられます。
＜AIによってなくならない仕事＞

コンサルタント
カウンセラー
介護職

例えば「コンサルタント」の仕事は、顧客に合わせて柔軟に対応を変化させることが必要です。また「カウンセラー」や「介護職」などは、人間同士が直に接することで成り立っているため、AIが完全に代替することは難しいでしょう。

コンサルタント

コンサルタントは、クライアントの問題を分析し、解決策を考えることが主な業務内容です。クライアントの表情や話し方から細かな需要を汲み取ったり、希望に合わせて解決策をカスタマイズしたりといった能力は、AIよりも人間の方が秀でているといわれています。人同士のコミュニケーションが重要視される仕事だからこそ、AIに仕事が奪われる可能性は低いでしょう。

カウンセラー

カウンセラーは、クライアントの相談に乗り、心を癒したり、ストレスを軽減したりといった仕事を担う存在です。人の感情を理解し、コミュニケーションを取ることはAIの苦手分野とされているため、カウンセラーの仕事を代替するのは難しいでしょう。

今後、AIの言語処理能力がさらに高まったとしても「人に話を聞いてもらいたい」「人に共感して励ましたもらいたい」というカウンセラーのニーズはなくならないと考えられています。

介護職

介護職は、介護サービスが必要な利用者に対して生活援助や身体介助を行う仕事です。常に利用者の状態をチェックし、柔軟な対応が求められるのに加え、利用者の心に寄り添った温もりのあるコミュニケーションが必要とされます。身体的・精神的なケアの両方をAIが全て担うのは難しいため、将来的にも人手が欠かせない仕事といえるでしょう。

AIによって新たに生まれる仕事

今まで人が行っていた業務について、AIを活用することで効率的になる部分は確かに多くあるでしょう。一方で、AIによって集められたデータを活用する仕事や、データに基づくコンサルティング業などの仕事も生まれるはずです。

今後は、AI単独で仕事をこなすというよりも、AIと人間が連携しなければならない場面が多く出てくると考えられます。AIと人間の両者を管理するという職種も誕生するでしょう。

＜AIによって新たに生まれる仕事＞

データ探偵
フィットネス・コミットメント・カウンセラー
サイバー都市アナリスト
財務健全性コーチ
AI支援医療技師
ゲノム・ポートフォリオ・ディレクター

データ探偵

データ探偵とは、AIによる分析・統計で算出されたデータからアイデアを出したり、コンサルティングを行ったりする仕事のことです。AIはデータの分析や処理には長けていますが、データを元に創意工夫を凝らすのは人間の方が秀でています。データ探偵は、AIと人の能力を融合させた仕事として今後需要が高まるでしょう。

フィットネス・コミットメント・カウンセラー

フィットネス・コミットメント・カウンセラーとは、AIが管理する活動データを元に健康アドバイスを行う仕事のことです。AIが得意とするデータの記録や収集、分析機能を活用することで、より詳細なアドバイスが可能になります。また、人の健康維持は身体だけでなく精神的なフォローも必要なため、利用者に寄り添ってアドバイスを行うカウンセラーの存在が重要になるでしょう。

サイバー都市アナリスト

サイバー都市アナリストは、都市が集めたデータのセキュリティ管理や統計の把握、分析を行うのが特徴です。今後、都市部では各地のセンサーによって収集されたデータを元にインフラ整備が行われていくと考えられています。都市開発における重要なデータを守り、AIを統制する立場としてサイバー都市アナリストのニーズが高まる可能性が高いでしょう。

財務健全性コーチ

財務健全性コーチとは、クライアントのデジタル取引を管理し、適切にお金を扱えるようにサポートする仕事のことです。近年、AIの普及によって仮想通貨や少額融資をはじ始めとした新しい金融システムが誕生しています。

しかし、デジタル化された金融システムはとても複雑であり、専門家の存在が必要です。そのため、金融システムに精通しているだけでなく、クライアントとのコミュニケーションスキルを兼ね備えた財務健全性コーチが今後重宝されるようになると考えられています。

AI支援医療技師

AI支援医療技師は、遠隔操作を用い、病院が少ない地域で医師が診察を行えるようにする業務を担います。AIを搭載したソフトウェアで、医師による自宅診察が可能な状態にするのもAI支援医療技師の仕事の1つです。今後、オンライン診療が当たり前になっていく中で需要が高まると考えられるでしょう。

ゲノム・ポートフォリオ・ディレクター

ゲノム・ポートフォリオ・ディレクターは、AIを活用した遺伝子研究で開発された新薬を消費者に売るための戦略を立てる仕事です。近年は遺伝子研究でもAIを導入するケースが増えており、消費者の需要に合わせた多種多様な新薬が大量に製造されていくと予測されています。そのため、新薬を売り込むスキルを備えた人材が求められていくことになるでしょう。

これらは、AIが普及することで生まれると考えられる仕事です。
今まで人が行っていた業務について、AIを活用することで効率的になる部分は確かに多くあるでしょう。一方で、AIによって集められたデータを活用する仕事や、データに基づくコンサルティング業などの仕事も生まれるはずです。

AIに仕事を奪われないための対策

AIに仕事を奪われないためには、AIが得意な分野・不得意な分野を把握し、AIを活用する立場になることが大切です。AIの導入は、仕事がなくなる・生まれるという側面のみならず、AIと人間の協業体制の構築にも繋げられます。

AIと人間が協業できる体制を構築できた場合、膨大な時間がかかっていた業務の負担が減り、生産性が向上する可能性が高まるでしょう。そのため「AIのせいで仕事がなくなる」とマイナス面ばかりを見るのではなく、AIを活用し、協業していくための姿勢を意識していけば、完全に仕事が奪われることはないと考えられます。

AIと人間の協働体制を構築している事例を紹介

AIを導入することで、仕事がなくなる・生まれるというだけではなく、AIと人間が協働体制を構築することもできます。

現在さまざまな業界でAIが導入されています。
「AIに仕事を奪われる」というネガティブな側面でとらえるのではなく、AIと人間が協働体制を構築して、業務環境の改善や生産性向上に取り組んでいる事例を知り、自社でも積極的にAIを導入していく姿勢が大切です。

次は、以下の業界に関するAI導入事例を紹介します。

介護業界
医療業界
建築業界
行政・地方自治体
コールセンター

【介護】AI搭載の介護ロボットが人材不足を解消

介護業界では、介護が受けられない介護難民の増加や業界の人材不足など、多くの課題があります。

現在、介護業界の深刻な人材不足問題を解決するために、「介護ロボット」の導入が積極的に進められています。介護ロボットとは、介護を必要とする人をサポートし、介護士の負担軽減を実現するロボット機器のことです。「介護支援ロボット」とも呼ばれます。

介護ロボットにはさまざまな種類があり、定点カメラのように離れた場所から高齢者の見守りができるロボットもあれば、介護スタッフが装着し、移乗介助の負担を軽減するロボットもあります。

「要介護者をベッドや車いすに移乗させるときに、介護ロボットの力を借りる」「要介護者の安全を確保するために、介護ロボットにも見守りしてもらう」など、必要に応じてAI搭載型の介護ロボットを導入することで、AIと人間の協働体制の構築を実現できるでしょう。

【医療】新薬開発の「リード化合物探索」にかかる時間を大幅に削減

新薬開発のプロセスにもAIが活用されています。新薬開発とは、その名の通り安全かつ効果が見込める新しい薬を生み出すものです。

「リード化合物探索」の分野において、AIに活性化合物のスクリーニングを行わせて、開発効率向上を実現させようとする取り組みが広がっています。
実際にリード化合物探索にAIを活用し、開発効率の向上を実現している企業も存在します。例えば株式会社MOLCUREでは、進化分子工学と呼ばれる手法を用いて、AI解析できる化合物データに加工し、バイオ医薬品の候補となる分子をスクリーニングすることで、開発期間の短縮に成功しました。

このように医療分野においても、今後ますますAIとの協働が進められていくでしょう。

関連：AI創薬とは？医薬品開発におけるAI活用の効果と課題

【建築・土木】AI搭載型のRPAで単純作業を自動化

建築・土木業界では、AI搭載型のRPAが活用されています。

AI搭載型のRPAとは、AIがプロセスの判断や指示を自律的に行えるようにしたRPAシステムのことです。
RPAとAIは似て非なるものであり、RPAは人間が定めたルールのもとで作業を繰り返します。一方、AIは、データをもとに自律的に物事を判断し、指示を出します。

つまり、RPAにAIを搭載することによって、高度な自動化が実現します。

建築・土木業界において、RPAは反復作業の自動化に適しています。例えば設計提案書の作成や見積もり作業などの業務は、RPAを活用することで業務効率化につながります。

このように、繰り返しの作業をRPAで自動化させ、AIとRPAの協働体制を構築することで、従業員の負担が減り人材不足の解消も期待できるでしょう。

関連：建設業界と建築業界とAIと。課題や動向と最新事例を紹介

【行政・地方自治体】AI-OCRを活用して業務効率化を実現

行政・地方自治体の領域では、AI-OCRを活用して業務効率化を実現している事例があります。
AI-OCRとは先ほども解説した通り、紙の書類をスキャナーなどで認識し、テキストデータ化する技術のことです。

関連：AI-OCRとは？種類や事例、メリットなど比較ポイントを解説

総務省の調査から、千葉県習志野市で行われたRPAの実証実験を紹介します。
習志野市では、紙資料をスキャンしRPAにかけるだけでは効果が期待できなかったことから、AI-OCRを導入しました。その結果、保育・会計の計6業務で、673時間/年の作業時間削減を実現しています。

行政・地方自治体では、さまざまな書類を取り扱います。必要に応じてAI-OCRを活用することで、膨大な書類がデータ化でき、大幅な業務効率化につながります。これらを上手に活用することで、職員の負担も削減できるでしょう。

【コールセンター】AIチャットボット導入で問い合わせ対応にかかる時間を1/3に短縮

コールセンター業務においては、応対品質のバラつきや人材不足など、さまざまな課題があります。しかし、近年ではこれらの課題を解決するために、多くの企業でAI技術の導入が進んでいます。

導入されているAI技術の例としては、AIチャットボットが挙げられます。AIチャットボットとは、ロボットが人間の代わりに会話（チャット）を行うプログラムのことです。

スクール事業を展開するピーシーアシスト株式会社は、Webサイトから離脱するユーザーが非常に多いという課題を抱えていました。そこでAIチャットボットを導入した結果、ユーザーはチャットを通して簡単かつスムーズに疑問や不安を解消できるようになりました。問い合わせ対応にかかる時間の大幅な削減にも成功しています。

このようにコールセンターに自動回答してくれるAI（チャットボット）を導入することで、ユーザーがスピーディーに自己解決できるようになります。その結果顧客満足度の向上にもつながり、サービス・商品の購入率の上昇が期待できるでしょう。