「AI技術が導入されて仕事がやりやすくなった」
「だけど次第に自分の仕事もAIに奪われるのではないかと不安…」
「参考までに、AIに取られない仕事とは何か知りたい」

第3次人工知能ブームとも呼ばれる昨今、AI技術は瞬く間に進歩しています。

近年は、AI画像生成サービスの「Midjourney」やOpenAI社が開発したAIチャットボット「ChatGPT」が話題に上がり、存在感をさらに強めています。

そして10〜20年後には、人間の仕事の半数以上がAIに代替される見方も。このような話を聞くと、AIに仕事をすべて奪われるのではないかと不安になるでしょう。

そこで本記事では、AIに取られない仕事の特徴やAI時代に必要なスキルを解説します。本記事を通して人間がAIに勝てるものは何か見極めましょう。

※2019年8月5日編集：この記事は、現役エンジニアによって監修済みです。
※本記事は、総務省『情報通信白書』を参考にしています。

この記事は現役エンジニアによって監修済みです。

AIが仕事を奪うには時間がかかる

AIは「Artificial Intelligence」の略称です。

Artificial（アーティフィシャル）は「人工的な」という意味で、Intelligence（インテリジェンス）は「知性」という意味になり、日本語では「人工知能」と訳されます。

オックスフォード大学でAIを研究するマイケル・A・オズボーン氏は、2013年に発表した論文『雇用の未来』の中で、以下のように述べました。

10〜20年後、アメリカの雇用者のうち47%が自動化され、その職をAIに代替されてしまう。

現実に、センサーとの連携やビッグデータを活用した機能などによってAIは人間以上に早く、正確に仕事をこなすことが可能となってきているのです。

マイケル・A・オズボーン氏のこの見解には賛否があり、そのようなことは起こり得ないと考える人もいます。

しかし、論文の発表から約10年経過した2023年現在、オズボーン氏の予測が100%的中したわけではないものの、着実にAIに置き換わっていることは明白です。

ちなみに、オズボーン氏の『雇用の未来』の全訳をされた日本人の方がいるので、気になる方はぜひ参考にしてみてください。

▶️雇用の未来(The Future of Employment)全訳｜astrohiro｜note

AIに取られない仕事の特徴

AIに奪われない・AIに取られない仕事の特徴は、以下の4つです。

• 複雑なコミュニケーションが必要な仕事
• クリエイティブさが求められる仕事
• AIを開発・操作する仕事
• 人が手で行う単純作業

複雑なコミュニケーションが必要な仕事

営業職の最終目的は自社の製品をお客様へ販売すること。そしてお客様に対するコミュニケーション手法は十人十色です。

お客様は業種・企業の環境・窓口の担当者の個人的な条件なども相まって、コミュニケーションのパターン化は難しいといえるでしょう。

現時点のAIはパターン化されていることが前提であり、そこから機械学習やディープラーニング技術をもって処理精度を上げていきます。

営業ロボットの誕生は、実現するにしても先の未来になりそうです。

クリエイティブさが求められる仕事

AIは処理対象がパターン化されていることが前提です。

いわゆる、ゼロから生み出すことは現在のAIでは対応できません。ある著名な画家の作風に似せた絵は描けても、その画家としてオリジナルな絵を描くことはできないのです。

画家・作家・デザイナーなどのクリエイター職は、代替が難しいでしょう。

AIを開発・操作する仕事

AIがAIシステムを開発し、処理対象をパターン化し、そのシステムを操作する。

まさにSF映画さながらの話ですが、現時点でのAIでは不可能です。

AI開発には、精通した技術者の力が必要となります。人工知能エンジニアなど、AIを開発する側の仕事も代替される可能性は低いでしょう。

人が手で行う単純作業

ゴミ清掃のような物理的な単純作業もAIには向いていません。

単純にゴミを拾う動作でも、何をゴミと定義するかなどを判断するかは難しいのです。

AIでは判別のために事前にパターンを登録しなければなりません。重さや汚れなどのさまざまなデータを登録しなければ、AIはそれを「ゴミ」とパターン認識できないのです。

その点、人間はある程度のイレギュラーな対応も一瞬の判断で処理できます。

また単純作業は付加価値が低く、AI導入に見合うコストがかけられない側面も。

一方で、学習パターンさえ確立すればAIによる自動化は簡単なので、代替される可能性は否定できません。

AIによって新たに生まれる仕事

AIが普及する中で、新しい仕事が生まれる可能性も考慮すべきです。

そこで本章では、AIによって新たに生まれる仕事を3つ紹介します。

• AIに関連した仕事
• 人間の話し相手になる仕事
• 人間とロボットが混在するチームのリーダー

AIに関連した仕事

テクノロジーの進歩により、その業界や企業では関連した仕事が派生するものです。

AIについても、開発・販売・運用・保守まで、関連の仕事が派生します。まずはAI関連の企業に転職することが、時代をキャッチアップする一番の近道かもしれません。

人間の話し相手になる仕事

人間の繊細な感情を読み取り、話し相手となる仕事も新たに生まれる可能性を秘めています。

例えば、これからますます高齢化社会となる日本では、デジタルテクノロジーと縁遠い高齢者に寄り添う存在が重要視されるでしょう。

一時期、介護を担うヒト型ロボットがもてはやされましたが、様々な経験を積まれた高齢者の話し相手としてはまだまだかもしれません。

まさに、複雑なコミュニケーションは人が担うという点でニーズは高まっていくでしょう。

人間とロボットが混在するチームのリーダー

シンギュラリティとまでいかなくとも、人間とロボットの混在チームによる新規プロジェクトを立ち上げるという話も遠くない未来にありそうです。

チームを司るリーダーは、メンバー間のリレーションを構築しながらチームとしての方向性を定め、目的に向かってリードする役割を求められます。

このような場でも、複雑かつAIを交えた特殊なコミュニケーション能力が必要とされます。人間の出番と言えるでしょう。

AIに代替される仕事とは

賛否両論はあるものの、AIによって代替される仕事や職業があるのは確か。

本章では、AIに代替されやすい仕事の特徴を4つ紹介します。

• コンピュータで完結する仕事
• 簡単なコミュニケーションで済む仕事
• 解析・分析・診断系の仕事
• 管理・監視系の仕事

コンピュータで完結する仕事

企業で業務を効率化する為に導入されている様々なシステムは、そのほとんどがコンピュータ上で処理されています。

しかし、どれだけシステム化されていても、結局コンピュータ操作は人による作業なのです。そこで、企業の現場では「コンピュータ操作の自動化」が注目されています。

具体的にはRPAというAI技術を使って業務を効率化しようというのです。

RPAとは「Robotic Process Automation」の略で「ロボットによる業務自動化」のこと。オフィスワークなどで行われる業務を自動化するロボットのことです。

おもにコンピュータで処理できる手順が決められているような作業で、誰が行っても同じ結果になるような業務をロボットが担います。

例えば、コンピュータで完結する仕事は、AIに最も向いている分野といえるでしょう。

簡単なコミュニケーションで済む仕事

企業には、お客様や社内からの問い合わせに対応する業務があります。

近年、この問い合わせ対応を「チャットボット」で効率化する企業が増えました。

「チャットボット（chatbot）」とは、AIを活用した「自動会話プログラム」のこと。

「チャット」は、インターネットを利用したリアルタイムコミュニケーションのことで、「ボット」は、「ロボット」の略称です。

例えばTwitterでは、自動で文章を投稿する「ボット（bot）」が稼働していて、すでに身近なものといえるでしょう。

企業のお客様向け問い合わせサイトなどで使われるチャットボットは親しみやすく、24時間対応が可能なので、有効な手段として一般的になりつつあります。

ある程度定型化が可能な業務であれば、より自然な形での自動化が可能となったのです。

今後はAIの更なる進歩により、スムースな対話形式に近いコミュニケーションを実現していくことになるでしょう。

解析・分析・診断系の仕事

画像を解析する、音声を解析するといった仕事はAIの得意分野です。

例えば、医療の現場では、患者のレントゲン画像をAIが分析し、医師でも発見が難しい疾患の特定ができるように開発が進められています。

すでに病気の診断でAI導入が進んでおり、医師の優秀なサポート役を務めています。

AIの得意分野を「物事を判断すること」と考えれば、スポーツ審判のような「判断」をする仕事もAIに代替される可能性が高いでしょう。

管理・監視系の仕事

現在、日本のあらゆる場所に防犯や監視目的のカメラが設置されています。

これは物騒な事件が増えたこと・監視カメラの性能が向上し、市場価格が低下トレンドになってきたことなどが普及の一因です。

これに加え、AIにより大量に設置された監視カメラの映像から特定の人物を自動抽出することが既に可能になっています。

従来は大量の画像を、人が目視で対象物の管理や不審者を監視していました。しかし現在はパターン認識技術の向上により、より効率的に対象を抽出できるのです。

このように、大量データを管理・監視をする仕事もAIに向いています。

AI時代に必要なスキル

現在のAI時代において、私達はどのようなスキルが必要になるでしょうか。

本章では、AIに仕事を奪われないための必要なスキルを3つ紹介します。

• コミュニケーション力
• 創造力
• ITに関する最新知識

コミュニケーション力

コミュニケーションは人間独自の能力。AIが発達しても人間に勝るのは難しいでしょう。

相手の性格に合わせて対話をしたり、相手に伝えたいことを伝えるのは人間でなくてはできません。また、相手の価値観や意見を否定せずに聞く力は、AIには難しいです。

コミュニケーション力は日々、人と会話をしていると身についていきます。将来のこと考えてコミュニケーション力を磨いてみてはどうでしょうか。

創造力

新しいものを生み出す創造力もAI時代を生き残っていく上では必須です。

AIはデータがなければ何も生み出すことができません。しかし、人間には経験から様々な突拍子もないアイデアを生み出すことができます。

創造力を磨くには他者との関わり・読書・映画・音楽など、さまざまな要素が必要です。興味がない分野でも興味を持って触れることによって感性が磨かれます。

それが創造力を育んでくれるでしょう。

ITに関する最新知識

これからAI時代を迎えるにあたり、各分野でAIと向き合っていく必要があります。

そもそもAIの生みの親は人間です。AIについての基礎知識を習得し、AIの活用の仕方を自分自身で判断できるようになるとどんな会社でも必要な人材になれるでしょう。

AIでできること

AIできることをまとめると、以下の8つです。

• モノの場所を識別する
• 画像解析
• 推測・補完
• カラー画像化
• 診察
• 音声解析
• 言語解析
• 文章を書く

それぞれ解説します。

モノの場所を識別する

画像や動画内にある特定のモノを認識し、それが何かを識別します。

例えば、自動運転技術に採用されているAIは、ドライブレコーダーや車載カメラの動画・画像を取得し、通行人・対向車・標識などを識別できるのです。

これにより運転中に通行人や障害物にいち早く気づき、事故を未然に防げるでしょう。

画像解析

画像を取り込むことで、画像内の現況を解析し、人間が分かる言葉で説明できます。

画像解析の技術を活用することで、例えば人が目視で行ってきた検品作業や監視作業を自動化し、人よりもより精度の高い仕分けが可能に。

推測・補完

人間は、目に見える景色・モノ・人間などに対して情報がそろっていない場合でも、過去の経験や行動などから、推測・補完が可能。

そしてAIも大量のパターンをもとに学習することで、同様のことができるのです。

カラー画像化

例えば人間は、果物のモノクロ画像を見たときに、バナナならば黄色・りんごなら赤色のように、色を推測できます。

そしてAIもパターンを学習すれば同様のことが可能です。

例えば下の動画のように、昔のモノクロ写真や映像から、どんな色だったのかを推測できます。

診察

AIは、医療従事者と同様に、医学的な判断を下すことも可能になりました。

ただしあくまでも医師の診断をサポートするに過ぎないので、AIが診断した結果が100%正しいとは限りません。

音声解析

打ち合わせや会議の音声を解析することで、AIが議事録作成を肩代わりしてくれます。

これにより、単純作業をAIに任せ、重要なタスクに集中できるでしょう。

言語解析

人間は、考えたことを言葉にして交流する生き物。

現在のAIは、SiriやAlexaなどの音声アシスタントから分かるように、人間と同様の言葉を話せます。AIと対話することで、特定のアクションを起こすことも可能です。

文章を書く

実は、天気予報や決算レポートなど、定型的でスピードが重視される文章を作成するAIは、すでにビジネスで実用化され始めています。

さらに、型にはまらないクリエイティブな文章を作成するAIの開発も進んでいます。

人間とAIがそれぞれの得意領域で協力しあう日も、そう遠くないでしょう。

AIでは難しいこと・できないこと

一方で、AIでは難しいこと・できないことは以下の6つです。

• 相手の感情を考えたコミュニケーション
• リーダーとしてチームを率いる
• イレギュラーなケースが多い仕事
• 学校教育に関する仕事
• クリエイティブな作業
• AI開発

それぞれ解説します。

相手の感情を考えたコミュニケーション

人間の複雑な感情を前提としたコミュニケーションは対応できません。現状、人間の感情の機微を感じ取り、適切な反応ができるのは人間のみです。

リーダーとしてチームを率いる

あくまでAIは、単純作業の効率化や現状分析などをサポートする技術。

AI自身がリーダーシップを発揮し、人間にタスクを割り振るというのは、考えにくいでしょう。

重要なのは、人間がいかにAIを駆使して部下をマネジメントし、クリエイティビティを発揮するサポートツールとして活用できるかどうかです。

イレギュラーなケースが多い仕事

突発的な事故や予測できない事象が影響しやすい仕事には、AIは不向きです。

例えば、ある回転寿司チェーン店で、利用客の迷惑行為がSNS上にアップロードされました。この影響で、企業の株価が約170億円も下落しました。

こうした予測を事前に察知することは、AIを持ってしても難しいでしょう。

また道端で人が急に倒れた場合、人間は助けを呼んだりAEDを使って心肺蘇生を試みます。しかしAIは、あくまでプログラムされた動きしかできません。

学校教育に関する仕事

小学校や中学校の教師もAIに代替される可能性は低いと言えるでしょう。

授業にAIが搭載される可能性はあるが、人間的な感情を育んだり、コミュニケーションを教える部分はAIにはできないのです。

クリエイティブな作業

AIができるクリエイティブな作業は、現状、大量のデータからその作者のクセや傾向を掴んで、その人物が作ったかのようなものを創り上げることです。

0から創作物を作り出すことは難しく、また、ビジネスを創り出すという意味では「起業」もAIだけでは難しいと言えます。

AI開発

AIを開発するという仕事も代替される可能性は低いでしょう。

AIにAIを作り出すことは難しく、ある程度の人間の力が必要となるのです。

AIプログラミングを身につける方法

AIを開発するにはプログラミング技術を身につけるべきです。AIプログラム開発には「Python」がよく使われており、大変人気です。

プログラミング学習の方法は、大きく分けて以下の2つ。

• 独学で勉強する
• プログラミングスクール

それぞれ解説します。

独学で勉強する

現在はプログラミングを独学で習得する環境や仕組みが整っています。

しかし、独学は80〜90%が挫折するほどハードルが高いのも事実。プログラミングを一定レベルのスキルまで習得するまでには、早くとも3ヶ月〜半年程度はかかります。

初心者が独学で進める場合は、1年以上かかってしまう場合も。

プログラミングスクールに通う

プログラミングを学ぶならば、独学よりもプログラミングスクールに通うのがおすすめ。

スクールでは、プログラミング未経験者でも理解しやすいよう数千回の改良を加えた教材や、初歩から実践レベルまで徐々にステップアップするカリキュラムを用意。

また講師にわからない点を質問しながら効率的に学習を進めることが可能です。

スクールでは無料相談会も行っているので、まずは相談してみてください。

プログラミンスクールのおすすめは、こちらの「【オンライン可】社会人向けのITスクールおすすめ12選！エンジニアを目指せるプログラミングスクール」で紹介しています。

まとめ：人間がAIに勝てるものを見極めよう

AIに取られない仕事の特徴やAI時代に必要なスキルを解説しました。

AIが人間の仕事を半分以上も代替する未来は、当面は実現しないかもしれません。

しかし、コンピュータで完結する作業や簡単な窓口業務、事務作業などがAIに代替されてしまう可能性が高いのは事実です。

すでにチャットボットや窓口対応ロボットの事例からも分かる通り、AIは仕事の中ですでに実用化の段階を踏んでいます。

もし、あなたの今の仕事が代替されてしまうのではないかと不安ならば、新しいスキルを身につけたり、転職の準備に着手したりなど、AIに勝てるスキル・能力を見極めることが重要です。

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