プロのカウンセラーがキャリアの悩みを解決!

AI(人工知能)に奪われない仕事やスキルを理解し、将来の職を考えよう

作成: 2018.09.07 更新: 2019.08.05

>>副業・フリーランスという働き方
個人で稼げるスキルを!独立まで完全サポート

最近、AI(人工知能)という言葉をテレビやインターネットで見聞きすることが増えました。第3次人工知能ブームとも呼ばれる昨今、AI(人工知能)の技術的な進歩に注目が集まっているのです。
例えば、囲碁や将棋の世界ではAI(人工知能)がプロ棋士をも上回るレベルにまで到達しており、人間が勝利するのは難しい状態になっています。

今後もAI(人工知能)の発展が続き、10〜20年後には私たち人間が行っている仕事の半分近くを代替するという予想も。このような話を聞くと、

「今の仕事がAI(人工知能)に取って代わられてしまうのでは?」
「AI(人工知能)に今の仕事を奪われたら、その後はどんな職に就けばいいのだろう?」

というような不安を感じてしまうことでしょう。

そこで、この記事では

「AI(人工知能)に代替されないスキルを身につけておきたい!」
「AI(人工知能)に代替されない職業につく方法を知りたい!」

と考えている方のために、今後もAI(人工知能)に代替されにくい仕事や、その仕事に就くために必要なスキルなどを紹介します。

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。

この記事の目次

AI(人工知能)が仕事を奪うには時間がかかる

AI(人工知能)はArtificial Intelligence(アーティフィシャル インテリジェンス)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。

AI(人工知能)の歴史や仕組みについて、詳細を知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。

参照:AI(人工知能)は何の言葉の略?歴史や仕組み、実例も簡単に解説

オックスフォード大学でAI(人工知能)を研究するマイケル・A・オズボーン氏は、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(人工知能)に代替されてしまうと発表しました。

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(人工知能)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。

ただし、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。

AI(人工知能)に代替されやすい仕事の特徴

賛否両論はあるものの、AI(人工知能)によって代替される仕事や職業があるのは確かです。ここからは、その仕事の特徴を見ていきます。

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。ご存知の通り、その殆どは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。

コンピュータ操作をRPAというAI(人工知能)を駆使したテクノロジー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」と訳されます。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。

主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(人工知能)に最も向いている分野といえるでしょう。

自動化ツールについて、詳細を知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。

参照:自動化ツールで面倒な業務を終わらせよう!注目を集める「RPA」と併せて解説

窓口業務など簡単なコミュニケーションを行う仕事

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、このような問い合わせ対応を「チャットボット」というシステムを使って行っている企業が増えました。

「チャットボット(chatbot)」とは、「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉です。AI(人工知能)を活用した「自動会話プログラム」のことを表します。

「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。

すでにTwitterなどのSNS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なっています。

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ャットボットは親しみやすく、かつ24時間対応が可能なこともあり、有効なユーザインタフェースの一つとして一般的になりつつあります。

お問い合わせ対応等の窓口業務は、人と人とのコミュニケーションの上に成り立つ業務です。これまで、システム化は困難と見る向きもありました。

しかし、AI(人工知能)の進歩により、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(人工知能)の更なる進歩により、生身の人間によるコンシェルジュのレベルまでは難しいでしょうが、一定レベルの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・診断などを行う仕事

画像を解析する、音声を解析するといった仕事はAI(人工知能)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(人工知能)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。

すでに病気の診断にAI(人工知能)が導入されている分野もあり、医師の優秀なサポート役を務めています。
AI(人工知能)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(人工知能)に代替される可能性が高いと言えるでしょう。

管理・監視をする仕事

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。一昔前は監視カメラを見ると覗き見されているような嫌な気分になったものですが、今は人々の安全を守るものとして欠かせません。

物騒な事件が増えたことが市場拡大の大きな要因ですが、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も普及の一因といえます。
そんな背景に加え、AI(人工知能)がこの分野でも活用されています。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が、顔認識等の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することができるのです。

この様な大量データを管理・監視をする仕事もAI(人工知能)に向いていると言えます。

AI(人工知能)に代替されにくい仕事の特徴

反対に、AI(人工知能)に代替されにくい仕事にはどんな特徴があるのでしょうか?

営業など複雑なコミュニケーションが必要な仕事

先ほど、チャットボットを引き合いに、AI(人工知能)によって簡単なコミュニケーション業務が自動化されることを説明しました。

では、同じ人と人とのコミュニケーションの上に成り立つ、営業マンの仕事も代替されてしまうのでしょうか?

営業マンの最終目的は自社の製品をお客様へ販売することですが、そのコミュニケーション手法は十人十色です。
また、対するお客様も業種や企業の環境、窓口の担当者の個人的な条件等も相まって、そのコミュニケーションのパターン化は無理と言えるでしょう。

現時点のAI(人工知能)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。

営業マンロボットの誕生は相当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

前項でもお話した通り、AI(人工知能)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(人工知能)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、デザイナー等、クリエイティブさが求められる仕事はAI(人工知能)といえど対応は難しいでしょう。

AI(人工知能)を開発・操作する仕事

AI(人工知能)がAI(人工知能)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(人工知能)では不可能です。

AI(人工知能)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(人工知能)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

一方で、物理的な単純作業、例えばゴミ清掃のような単純作業もAI(人工知能)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大変難しいのです。

AI(人工知能)では、それを判別する為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、様々なデータを登録しなければ、AI(人工知能)はそれを「ゴミ」とパターン認識できないのです。
一方、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。例えば、花壇に缶コーヒーが置いてあった場合、空き缶ならばゴミ箱に捨て、中身が少し入っているのならば、その量に応じてゴミかゴミでないかを区別できるでしょう。

また、単純作業は付加価値が低く、高価なAI(人工知能)の導入に見合うコストがかけられないという面もあります。

将来の不安はスキル習得で解決

「ずっと今の仕事を続けるのは不安」「将来収入があがる職につきたい」「やりたいことがない」

いま、日本では多くの若者がそう感じています。あなた1人じゃありません。
毎月数千人の方がTECH::EXPERTの無料キャリア相談に参加しています。

プロと話してキャリア構築を少しでもクリアにしませんか?

AI(人工知能)に仕事を奪われないためには

ここからは、この先AI(人工知能)に仕事を奪われないためにはどうしたら良いかを考えてみましょう。

AI(人工知能)にできないことを仕事にする

AI(人工知能)にできない仕事、特にオリジナリティに富むクリエイティブな仕事を選ぶことが重要と言えます。

クリエイティブな仕事と聞くと、作曲家や画家などを思い浮かべてしまうかもしれません。そのようなごく一部の素質ある人がなれる仕事だけでなく、先ほど紹介した営業マンなどもクリエイティブな仕事です。彼らは自分の言葉や会話の流れを作り上げ、商品を得るというクリエイティブな仕事をしているのです。

AI(人工知能)を開発する仕事に就く

AI(人工知能)に限らず、新しい分野の草創期にはパイオニアが必要とされます。時代を先読みしてAI(人工知能)の開発の仕事に就くことは非常に意義があると言えるでしょう。

プログラミングスクール「TECH::CAMP」ではAI(人工知能)の基礎を学ぶことができます。 例えば、AI(人工知能)の開発で使われるプログラム言語Pythonを学ぶコースが用意されています。
プログラミングスクールに通うことで、AI(人工知能)開発や操作の知識をつけ、AI(人工知能)開発をする仕事につけるという選択肢を用意しておくといいでしょう。

無料プログラミング体験会へ

AI(人工知能)の普及で新たに生まれる仕事

今後、AI(人工知能)が普及する中で新しい仕事が生まれる可能性も考えなければなりません。

新しく生まれて仕事に就くという道もあるでしょう。では、どのような仕事が生まれると想定できるでしょうか。

AI(人工知能)に関連した仕事

新しいテクノロジーの誕生と共に、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(人工知能)についても、その開発から販売、運用・保守まで、関連の仕事が派生します。まずは、AI(人工知能)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。

ご高齢の方の話し相手

これまでの内容と逆行するかも知れません。これからますます高齢化社会となり、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。

ひところ、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(人工知能)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(人工知能)ができる・できるようになること

AI(人工知能)は急速に進化しています。ここからは、AI(人工知能)ができる・できるようになることについて、具体的に見てみましょう。

モノの場所を識別する

画像内にある物体を識別できます。例えば、自動運転の研究に使われている人工知能は、車載カメラの画像を取得し、ドライバーと同様に、通行人、対向車、標識などを識別可能。

また運転中の人間の視界では見落としてしまいそうな通行人や障害物にも気が付けます。

画像解析

どこに何があるかがわかるだけではなく、見えている状況を、言葉にして説明できます。

推測・補完

人間は、目で見た物体や情景に不足した情報があっても、過去の経験などから、それが何なのかを推測できますが、AI(人工知能)の場合も同様のことができるようになりました。

カラー画像化

人間は、木のモノクロ画像を見たときに「おそらく緑色だろう」と色を推測しますが、人工知能も同様のことができます。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(人工知能)は、医師のようなスペシャリストと同様に、専門的な判断を下すことも可能になりました。

音声解析

会議や取材での発言をメモ・録音し、議事録を作成するという作業は、とても手間がかかります。この手間のかかる作業を人工知能が肩代わりしてくれる日も遠くなさそうです。

言語解析

人間は、考えたことを言葉にして、表現したりコミュニケーションがとれます。

現在の人工知能は、人間と同様の言葉を操れるようになり、複雑な操作をせずとも対話によって、行動に移せるようになりました。

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人工知能は、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人工知能の研究開発も進んでいます。人間の記者とAI記者が、それぞれの得意領域で手分けして協力しあう日も、そう遠くないでしょう。

現在の技術ではAI(人工知能)ができないこと

では、最後に現在AI(人工知能)の技術ではできないことを改めて説明します。

相手の感情を考えたコミュニケーション

先ほどの項目でお話した通り、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。

リーダーとしてチームを率いる

こちらも、先ほどの項目でお話した通り、リーダーシップは人間ならではと言えるでしょう。

人間でないと対応できないイレギュラーなケースが多い仕事

いわゆる「ブルーカラー」と呼ばれる人たちが行う仕事には向きません。

小学校教師など教育に関する仕事

小学校や中学校の教師もAI(人工知能)に代替される可能性は低いと言えるでしょう。

授業にAI(人工知能)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(人工知能)にはできないのです。

クリエイティブな作業・起業

AI(人工知能)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(人工知能)だけでは難しいと言えます。

AI(人工知能)を開発すること

クリエイティブな作業に関連して、AI(人工知能)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(人工知能)にAI(人工知能)を作り出すことは難しく、あくまでも、人間であるエンジニアの力が必要となるのです。

無料プログラミング体験会へ

AI(人工知能)を開発する側になるにはプログラミングを身につける

AI(人工知能)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(人工知能)の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。

では「Python」をはじめとしたプログラミングを学習する方法にはどんなものがあるのでしょうか。

主な方法としては

  • ・独学で勉強する
  • ・プログラミングスクール

の2つに分かれます。

独学で勉強する

一昔前の時代と異なり、プログラミングを独学で習得する環境や仕組みは、間違いなく整ってきていると言えます。

しかし、プログラミングの独学は始めた人の80〜90%が挫折してしまうくらいハードルが高く、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。

独学の場合は1年以上かかってしまう場合もあり、習得は厳しい道となるでしょう。

プログラミングスクールに通う

プログラミングを学ぶのであれば、独学ではなくプログラミングスクールに通うのがおすすめです。

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、メンター(講師)がいるので、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。
スクールでは無料の相談会を行っているので、まずは相談してみることをおすすめします。

まとめ

AI(人工知能)が人間の仕事を半分位上も代替してしまうことは、当面は実現しないと考えられます。

しかし、コンピュータで完結する作業や簡単な窓口業務、事務作業などは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などからも分かる通り、AI(人工知能)は仕事の中で実用化されつつあるのです。

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、早めに対策しておくことをおすすめします。

一度挫折したプログラミング、TECH::EXPERT(テック エキスパート)ならやりきれます

プログラミングを独学で学ぶことに限界を感じていませんか?

効率よくプログラミングを学ぶなら、プロのメンター(講師)のもとでしっかりと教わることがおすすめです。TECH::EXPERT(テック エキスパート)ではすぐにメンターに質問できるから「わからない」を「わかる」に変えられてプロとして通用する技術が身につきます。

同じくプログラミングを学ぶ同期がいるのも挫折しないポイントです。

無理な勧誘は一切ありません。まずはお気軽に無料カウンセリングでご相談ください。

無料カウンセリングの日程を見る

この記事を書いた人

Avatar
bizworker