ChatGPTをはじめとする生成AI技術の急速な進化により、「AIでなくなる職業ランキング」や「将来なくなる仕事一覧」への関心が高まっています。
実際、作成業務だけでなく判断領域にもAIが進出し、各職種への影響が現実のものとなりつつあります。
この記事では、人間固有の強みを活かすキャリア戦略と、必要なスキルの見直し方を解説します。
ChatGPTなど生成AIで“将来なくなる仕事”ランキング【最新版】
生成AIの進化によって、「将来的に消えやすい職種」に対する関心が高まっています。
ここでは、一次データと信頼できる報道に基づき、今後代替される可能性が高い15職種を一覧で紹介します。
国内労働統計で見る！生成AIで将来なくなる仕事一覧
AI技術の急速な進化は、これまでの常識を覆すスピードで、私たちの働き方に変化をもたらしています。
とくにここ数年で、単純作業やルーティン業務がAIによって代替される動きは加速しており、「自分の仕事はこの先どうなるのか」と不安を抱える人も少なくありません。
野村総合研究所とオックスフォード大学の共同研究や、世界経済フォーラムの「Future of Jobs 2025」など、信頼性の高い一次情報に基づいて、“今後消える可能性が高い職種”を日本国内の労働統計と照らし合わせながらランキング形式で紹介します。
| 順位 | 職業名 | 国内従事者数 （概算） | AIによる失職リスク （推計％） |
|---|---|---|---|
| 1 | データ入力スタッフ | 約16万人 | 80〜99% |
| 2 | 校正者・校閲者 | 約8万人 | 80〜95% |
| 3 | カスタマーサービス担当 | 約29万人 | 40〜80% |
| 4 | 翻訳者・通訳者 | 約31万人 | 60〜85% |
| 5 | ライター・コピーライター | 約11万人 | 60〜80% |
| 6 | グラフィックデザイナー | 約20万人 | 50〜70% |
| 7 | イラストレーター・デジタルアーティスト | 約5万人 | 60〜75% |
| 8 | 声優・ナレーター | 約6万人 | 50〜80% |
| 9 | 法律事務員（パラリーガル） | 約374万人 | 40〜70% |
| 10 | 市場調査アナリスト | 約374万人 | 50〜70% |
| 11 | 金融アナリスト・アドバイザー | 約8万人 | 50〜70% |
| 12 | トレーダー（金融取引業務） | 約8万人 | 50〜70% |
| 13 | ソフトウェア開発者・プログラマー | 約39万人 | 30〜60% |
| 14 | 教師・講師（特に語学分野） | 約34万人 | 20〜60% |
| 15 | ジャーナリスト・報道記者 | 約8万人 | 30〜60% |
ここまで見てきた自動化や職業代替の動きには、実はAIの種類によって違いがあることも見逃せません。
次は、従来型のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と、ChatGPTやGeminiといった生成AIとで、どんな点に違いがあるのかを具体的に解説していきます。
これまでのRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、ルールに従った定型作業、たとえば経理処理や勤怠管理、データ入力といった業務の自動化に活用されてきました。
しかし、ChatGPTやGeminiのような生成AIは、人のように思考し、文章や画像を生み出す力を備えており、これまで自動化が難しかった創造的な業務や、複雑な対話、さらには多言語への対応までその範囲を大きく広げています。
ChatGPTは問い合わせ対応や契約書のたたき台作成、多言語メールの自動翻訳、さらにはプログラミングコードの生成にまで活用されており、知的作業や企画、分析、クリエイティブといった分野にもAIの影響が及びつつあります。
単純作業にとどまらず、ホワイトカラー業務そのものが見直される時代が、すでに始まっているのです。
従来型のAIと生成AIとの違いは以下の記事で詳しく解説しています。
1位：データ入力スタッフ
データ入力の仕事は、生成AIや自動認識技術の進化によって、今後ほぼ確実に姿を消していく職種のひとつと見られています。
この業務の中心は、決まった手順を繰り返すルーティン作業であり、AIやOCR（光学文字認識）との相性が極めて高いのが特徴です。
実際、世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report 2025』でも、「今後数年間で最も雇用が減少する職種」のひとつとしてデータ入力職が明確に示されています。
すでに多くの企業で自動化が進んでおり、「ただ入力するだけ」の作業に依存したキャリアは、長期的に見て維持が難しくなることは避けられません。
今後は、人にしかできない付加価値の高い役割へのシフトが求められる時代となっています。
校正者・校閲者
校正・校閲の仕事は、生成AIの進化により、今後大きく縮小する可能性がある業務領域のひとつです。
その背景には、文法チェックや語句の整合性、表現の統一といった作業が、極めて定型化されており、AIの得意分野と重なる点があります。
特に、ChatGPTに代表される生成AIは、文章全体の文脈を捉えたうえで、誤字脱字の修正や文体の最適化を自動で行えるレベルに達しつつあります。
実際、企業現場では初稿の確認や言い回しの調整といった作業工程に、AIを導入する動きが着実に進んでいます。
世界経済フォーラムが公表した『Future of Jobs Report 2025』でも、こうした文書関連業務の需要は減少傾向にあると示されております。
単に「読む・直す」だけの役割に依存した職種は、将来的にAIへと移行していく可能性が高いと見られています。
カスタマーサービス担当
カスタマーサービス業務は、生成AIの台頭により、今後大きく縮小していくと見込まれています。
背景には、チャットボットをはじめとするAIの精度向上があり、とくにコールセンターを中心とした定型業務の分野では、人手の需要が急激に低下しつつあります。
実際、ChatGPTやGeminiのような生成AIは、商品の発送状況の確認やパスワードの再発行といった問い合わせに対して、自然なやり取りを介して即座に対応できるレベルに到達しています。
この技術進化により、多くの企業で人員構成の見直しやコスト削減が進められています。
『The Guardian』に、医療機関における受付担当がAI導入を契機に突然解雇された事例が報道され、現場レベルでの変化が現実味を帯びてきていることがうかがえます。
Katherine, 24, worked as a medical receptionist at a clinic in the Inner West of Sydney. Four days before Christmas her and three young co-workers were called into a meeting where they were informed their roles were being replaced by AI.
出典：https://www.news.com.au/finance/work/trends/is-it-legal-aussie-work-expert-unpacks-australias-ai-job-takeover/news-story/6ca9ccc30c935d2963d48c8889cb2dc4
訳：キャサリン（24歳）は、シドニーのインナー・ウエストにあるクリニックで医療受付係として働いていました。クリスマス4日前、彼女と3人の若い同僚は会議に召集され、彼らの役割がAIに置き換えられることを告げられました。
こうした流れの中で、単に問い合わせに「答えるだけ」の接客ではなく、顧客の気持ちに寄り添い、課題解決まで導けるような“人にしかできない対応力”こそが、これからのカスタマーサービスに求められる役割になっていくでしょう。
翻訳者・通訳者
翻訳や通訳の分野も、生成AIの言語処理能力の進化によって、大きな転換点を迎えつつあります。
特に、ChatGPTやGeminiといった生成AIは、文章の文脈を読み取りながら自然で正確な翻訳を瞬時に行えるようになっており、従来人手に頼っていた業務の多くが機械に移行し始めています。
メールや契約書、観光案内など、比較的専門性の低い文書については、すでに人間による翻訳が必要とされないケースも増えてきました。
世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report 2025』でも、翻訳・通訳業務のうち定型的な作業は自動化のリスクが高いとされています。
ただし、文化的な文脈や言葉のニュアンスを読み解き、相手との信頼関係を築きながら複雑な意図を伝えるようなコミュニケーションは、今なお人にしかできない領域です。
翻訳者・通訳者に求められる役割は、“訳すこと”から“伝わるように届けること”へと変化しているのかもしれません。
ライター・コピーライター
ライターやコピーライターといった「書くこと」を専門とする職種は、生成AIの進化により、大きな構造変化に直面しています。
特に、ChatGPTのようなAIは、文章の構成から情報の整理、表現の最適化までを一貫して自動で行えるため、定型的なライティング業務の多くがすでに代替可能な段階に達しています。
企業のマーケティング部門では、ブログ記事の初稿や商品説明の原案作成をAIに任せ、人間は内容の最終チェックやブランドトーンの調整といった「編集的役割」に集中するケースが急増しています。
世界経済フォーラム『Future of Jobs Report 2025』でも、広告やWeb分野における大量の文章生成作業は、自動化の進展によって需要が大幅に減少すると予測されています。
「文章を書くことそのもの」が仕事であった時代から、「どのようなメッセージを届けるか」を考える企画力や構想力が求められる時代へと、ライティングの価値の軸が移り変わろうとしています。
グラフィックデザイナー
グラフィックデザイナーという職種も、画像生成AIの進化に伴い、今後大きく変化していくと考えられます。
MidjourneyやAdobe Fireflyなどのツールは、わずかなテキスト指示で高精度なビジュアルを自動生成できる水準に達しており、特にSNSバナーや販促画像といった短納期の制作物では、AIによる代替が進んでいます。
広告制作の現場では、AIを活用することで制作時間とコストを大幅に削減し、人手をかけずに多数のビジュアルを展開する事例が増えています。
従来、デザイナーが手作業で行っていたレイアウトや素材制作は、標準化と自動化によって効率化の対象となりつつあります。
『Future of Jobs Report 2025』でも、反復的なビジュアル制作業務は自動化リスクの高い分野として指摘されています。
今後、デザイナーに求められるのは、単なる制作スキルではなく、ブランド全体の世界観やユーザー体験を設計する能力です。
構想力や統合的な視点が、デザインの本質的な価値を左右する時代に入っています。
イラストレーター・デジタルアーティスト
イラスト制作の現場でも、生成AIの急速な普及が大きなインパクトをもたらしています。
今後、この分野では人手による作業が大幅に減少していくと見込まれています。
その背景には、MidjourneyやStable Diffusionといった画像生成AIの進化があります。
構図や配色までを含め、数秒で完成度の高いビジュアルを自動生成できる技術は、すでに実用段階に達しています。
実際、ゲーム業界では変化が顕著に現れています。
中国のある制作スタジオでは、AIの導入によって4分の1のイラストレーターが職を失い、求人数全体が前年と比べて約70％減少したという報道もあります。
こうした動きは、キャラクターや背景など量産が求められる領域で、AIが代替手段として現実に活用されていることを物語っています。
According to games industry recruiter Leo Li, the number of illustrator jobs dropped by about 70% over the past year. In addition to regulatory pressure and slowing economy, the rapid adoption of AI technologies is the main factor.
訳：ゲーム業界の採用コンサルタントであるレオ・リー氏によると、過去1年間でイラストレーターの求人数が約70％減少した。規制圧力や経済の減速に加え、AI技術の急速な普及が主な要因となっている。
出典：https://gameworldobserver.com/2023/04/12/game-artist-jobs-china-down-70-percent-gen-ai-adoption
世界経済フォーラムが公表した『Future of Jobs Report 2025』でも、こうしたクリエイティブ系のルーチン業務は自動化の進展によって縮小が進む分野として言及されています。
これからは、“描く”という行為そのものよりも、感情や物語性、複雑な世界観の構築といった、人間ならではの創造力が求められる領域にシフトしていくことが重要です。
声優・ナレーター
声優やナレーターといった“声”に関わる仕事も、生成AIの進化によって今後大きく姿を変えると見られています。
現在の音声合成技術は、単に文字を読み上げるだけでなく、人間の声質や抑揚、感情表現までを精巧に再現できるレベルに到達しています。
実際、ニュースや天気予報ではAIアナウンサーの起用が広がっており、「人の声である必要」が問われる場面は少なくなりつつあります。
The Guardianに、本人が収録していないセリフを、AIがまるで本人のように生成したという事例が紹介されました。
The effect of generative AI in my industry is something I’ve felt personally. Recently, I was listening to an audio drama series I’d recorded and heard my character say a line, but it wasn’t my voice.
出典：https://www.theguardian.com/technology/2025/may/31/the-workers-who-lost-their-jobs-to-ai-chatgpt
訳：生成AIが私の業界に与える影響は、私自身が実際に感じているものです。最近、私が録音したオーディオドラマシリーズを聴いていたところ、私のキャラクターが台詞を言っているのを聞いたのですが、その声は私の声ではありませんでした。
問題は、その行為が制作現場では当然のように受け入れられた点にあります。
本人の抗議にもかかわらず、「スピードとコストの面でAIに軍配が上がる」とされ、結果的に“生身の声”が不要とされたのです。
こうした変化は、声の仕事に携わる人にとって、もはや遠い話ではありません。
求められるのは、単なる音声提供ではなく、キャラクターへの深い理解や場面に応じた演技力といった、人間にしか表現できない領域です。
技術の進化が進むほどに、その“人間らしさ”が価値として際立っていく時代になってきています。
法律事務員（パラリーガル）
法律事務員、いわゆるパラリーガルの仕事は、今後大きく変わっていく可能性があります。
とくに、生成AIの進化によって、これまで人が担っていた多くの業務が自動化されつつある点は見過ごせません。
たとえば、判例の検索や契約書のレビューといったルーティン作業は、ChatGPTやGeminiのような言語モデルが、短時間でこなせるようになっています。
複雑な契約書でも、リスクのありそうな条文を抽出したり、専門的な内容をわかりやすく要約したりすることが、すでに現実のものとなっています。
実際、日本国内でもLegalOn Technologies（旧LegalForce）やLeCHECKなどのAIレビューサービスが法務現場で広がっており、「文書チェックの半分がすでに自動化された」という企業の声もあります。
その結果、定型的な書面の処理には以前のような人手が不要になりつつあり、パラリーガルの人員ニーズは確実に縮小しています。
一方で、すべての業務が機械に置き換えられるわけではありません。
交渉の現場での駆け引きや、状況に応じた判断には、AIでは補えない人間の直感や倫理観が不可欠です。
今後は、そうした“人にしかできない”領域にパラリーガルの価値が移っていくことになるでしょう。
市場調査分析・マーケットリサーチャー
市場調査アナリストは、生成AIの進化により、今後大幅な縮小が予測されている職種の一つです。
その理由は明確で、膨大なデータを収集・分析し、レポートとして整理する一連の業務が、AIの得意分野と重なるためです。
たとえば米国では、「AlphaSense」というAIツールがすでに実用化されており、企業情報や業界トレンドを自然言語で検索し、数分で要点を抽出・要約する“AIアナリスト”として活用されています。
日本においても、Metareal RSが提供する自動分析ツールが注目されており、経済指標を入力するだけで、構成済みの市場レポートが数十秒で出力される仕組みが導入企業から高く評価されています。
かつては複数人で数週間かけて行っていた業務が、現在ではAIと一人の担当者のみで、数時間以内に完了するケースも増えています。
こうした環境下においては、情報を集めて整理するスキル以上に、「何を問うべきか」「どの視点で分析するべきか」といった仮説設計力が求められます。
AIが分析や構成を担う時代においては、人間には思考の方向性を定める役割がより重要となるでしょう。
金融アナリスト・ファイナンシャルアドバイザー
金融アナリストやファイナンシャルアドバイザーは、生成AIの進展により、今後大幅に縮小する可能性が高い職種とされています。
特に、財務データの分析や定型的な投資助言といった業務領域では、すでにAIによる高精度な代替が現実のものとなりつつあります。
たとえば、OpenAIのAPIやGoogle Geminiは、企業の決算情報や市場動向をもとに、株価変動リスクを分析し、複数の投資判断シナリオを自動で生成する機能を提供しています。
実際に米国では、大手金融機関の一部が、資産ポートフォリオの最適化にAIを導入し、顧客対応スタッフの人員を段階的に縮小する動きも見られます（Business Insider, 2025年5月）。
CEO David Solomon has said AI is changing processes like drafting IPO filings and analyst research.
出典：https://www.businessinsider.com/wall-street-goldman-jpmorgan-bridgewater-using-ai-2023-12
訳：CEOのデビッド・ソロモンは、AIがIPO申請書の作成やアナリストのリサーチなど、プロセスを変革していると述べています。
世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、金融分析関連の職種が今後4年間で大きく雇用を減らすリスクがある分野として明確に指摘されています。
単純な数値の読解や商品の提案といった機能的役割は、今後さらにAIへと移行していくと考えられます。
このような時代において金融プロフェッショナルに求められるのは、顧客の価値観や将来設計を的確に理解し、複雑な意思決定をサポートするための“人間的判断力”です。
テクノロジーでは置き換えられない、共感や洞察を伴う支援が、今後の差別化要因となっていくでしょう。
トレーダー（金融取引業務）
金融市場におけるトレーダー業務も、生成AIの導入によって、今後大きく縮小していくと見られています。
価格変動のパターンを読み取り、高速で売買判断を下すといったスピードと正確性が求められる分野では、AIの優位性が際立っているためです。
実際、米国の主要投資銀行では、自動トレーディング・アルゴリズムの導入が加速しており、短期的な売買業務の多くがすでに人間の手を離れつつあります。
世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、「ルール化された業務ほどAIによる完全自動化が進みやすい」とされており、トレーディング分野はその代表例として言及されています。
こうした変化を踏まえると、今後も求められるトレーダーには、単なる発注やデータ分析を超えたスキルが求められるようになるでしょう。
戦略構築、リスク管理、さらには市場全体の流れを大局的にとらえる力など、AIには置き換えにくい判断力こそが、人間の価値として問われていきます。
情報処理をAIに委ねつつ、人間はより本質的な意思決定を担う役割へと移行することが求められています。
ソフトウェア開発者・プログラマー
ソフトウェア開発者やプログラマーの業務は、生成AIの進化に伴い、大きな構造変化に直面しています。
特に定型的なコードの生成やデバッグ作業は、AIによって高精度かつ迅速に自動化されつつあり、従来必要とされていた人員規模の見直しが進んでいます。
たとえば、GitHub CopilotやChatGPTによるコード補完機能は、エンジニアの作業効率を最大55％向上させるとされており、すでに多くの企業が開発工数の削減とチームのスリム化に取り組み始めています。
GoogleやOpenAIも、将来的にエンジニアリング業務の一部をAIで代替する方向性を明確に示しており、実装や初期設計の工程は今後、AI主導にシフトする可能性が高まっています。
Some product managers have speculated that AI will increasingly take on some technical coding tasks and circumvent their need for engineers.
訳：一部の製品マネージャーは、AIが技術的なコーディングタスクをますます担うようになり、エンジニアの必要性を回避する可能性があると推測しています。
出典：https://www.businessinsider.com/career-ladder-software-engineers-collapsing-ai-google-meta-coding-2025-2
このような環境の中で、人間の役割は「どのような機能を開発するか」「どのようにユーザーに価値を届けるか」といった上流工程に集約されつつあります。
単にコードを書くことが開発者の仕事とされた時代は過去のものとなりつつあり、今後は構想力やシステム全体を見渡す統合的な視点が、開発者にとって不可欠な資質となるでしょう。
教師・講師（特に語学分野）
語学分野における教師や講師の業務は、生成AIの普及により、今後大きく縮小する可能性が指摘されています。
特に英会話や基礎文法といった反復的・定型的な指導内容は、AIによる自動化が急速に進んでいる領域のひとつです。
ChatGPTは言語学習者の会話相手や英文添削ツールとして広く活用されており、2025年時点でAI英語講師アプリの利用者数は、国内外で数百万人規模に達しています。
日本国内でも、AIを活用した語学教育が現実味を帯びてきています。
たとえば、英会話アプリ「スピークバディ」が一部の中学校で補助教材として試験的に導入されるなど、教育現場での実証が始まっています。
AI英会話「スピークバディ」、千葉市教育委員会 先端技術活用事業の実証ソフトウェアとして採択
出典：https://www.speakbuddy.com/archives/20240516
もちろん、学習者の心理に寄り添う共感や、継続を支援するモチベーション形成といった人間ならではの指導が不可欠な場面もあります。
しかし、「文法の説明」や「例文の添削」など、明確なルールに基づく反復作業については、AI主導の教育スタイルに置き換わっていくと考えられます。
今後の語学教育では、“教える”こと以上に、“伴走しながら支援する”姿勢が求められるフェーズへと移行していくでしょう。
ジャーナリスト・報道記者
ジャーナリストや報道記者といった職種も、生成AIの発展により、今後大幅に縮小する可能性が高まっています。
特に速報性が求められる記事や、定型的な構成の報道内容は、すでにAIによる自動生成が現実のものとなりつつあります。
アメリカでは、報道の現場にもAI活用の波が本格的に押し寄せています。
Business Insiderでは、編集部の人員を約21%削減する一方で、従業員の7割以上が日常業務にEnterprise ChatGPTを活用していると公表しました。
“We are reducing the size of our organization, a move that will impact about 21% of our colleagues and touch every department,” Peng wrote in the memo, which was sent to staff Thursday morning.
出典：https://www.sfgate.com/bayarea/article/business-insider-ai-laying-off-staff-20353086.php
訳：「当社は組織の規模を縮小する措置を講じており、この措置は約21％の従業員に影響を及ぼし、すべての部門に及ぶことになります」と、ペンは木曜日の朝に従業員に送付されたメモに記した。
AIを単なる補助ではなく、業務の一部として組み込む取り組みが急速に広がっています。
もっとも、取材を通じた人間関係の構築や、断片的な情報から真相を掘り下げる調査報道など、人間でなければ担えない領域が残るのも事実です。
しかし、日々のルーチンワークや速報対応に関しては、AIの導入が進むことで、人員配置や業務の在り方が大きく変わっていくと予想されます。
これからの報道においては、「誰が書くか」よりも「何をどれだけ深く伝えるか」が価値の基準となる時代に移行しつつあります。
将来なくなる仕事ランキングに共通するAI代替の要因と職種傾向
「自分の仕事がAIに取って代わられるのではないか」こうした不安を抱える方は、今や珍しくありません。
実際に、AIによる代替が進みやすい職種には、いくつかの共通する構造があります。
ここではその中でも特に顕著な三つの傾向に着目し、なぜ特定の業務がAIに置き換わりやすいのかを整理してみましょう。
単純作業・ルーティン業務はなぜAIに代替されやすいのか
結論から言えば、ルールが明確で反復性の高い業務は、AIによる代替が最も進みやすい領域です。
判断基準が定型化されていればいるほど、機械による処理が可能になり、人間の介在が不要になっていきます。
請求書の入力作業のように毎回同じ手順で進める業務や、定型的なフレーズを用いるカスタマーサポート業務などが該当します。
こうした業務では、人間の創意工夫よりも、正確さとスピードが重視される傾向があります。
AIはその特性を活かし、高速かつ安定的に処理を実行できるうえ、ミスの発生率も人間より低い場合があります。
このような構造は、あらかじめ決められた動きを繰り返す機械装置にも近く、明確なパターンが存在するほどAIとの相性が高まります。
創造性や柔軟な判断が求められない領域では、学習済みのAIが高い再現性を発揮するため、こうした“迷わずにこなせる仕事”ほど早期に自動化が進行するのです。
現場作業・肉体労働の自動化が進む背景とは
重機の操作や物流現場での作業など、いわゆる現場系の業務も、AIとロボティクスの進化によって着実に自動化が進んでいます。
とくに、人間の動きをルールとして定義しやすい業務ほど、自動化の対象となりやすい傾向があります。
倉庫内での仕分けや検品、ピッキングといった作業は、複雑な判断を要さない反復的な動作が中心です。
近年では、センサーとAIを組み合わせたロボットがこうした作業を高い精度でこなし、しかも長時間の連続稼働が可能となっています。
人件費の削減や労働災害のリスク低減といった観点でも、導入のメリットは大きいといえるでしょう。
こうした傾向は、工場のライン作業のように動きが明確に定義されている職種から順に自動化されてきた歴史と重なります。
言い換えれば、「なぜ人がその動作を行うべきなのか」を説明できない業務ほど、AIやロボットへの置き換えが進みやすいということです。
これからの現場では、求められるのは筋力や反復性ではなく、その場で適切に判断する力や、状況に応じて対応を変える柔軟性であると言えるでしょう。
クリエイティブ職も例外ではない？生成AIで変わる制作の現場
かつては人間ならではの能力とされていたクリエイティブ領域も、生成AIの登場によって構造が大きく変わり始めています。
その背景には、「大量・高速・低コスト」といったビジネス上のニーズと、AIの特性が合致した点が挙げられます。
広告バナーやランディングページの画像、商品説明文の作成といった業務では、テーマに沿った複数の案を迅速に提示することが求められます。
このような作業は、MidjourneyやChatGPTといった生成AIが得意とする領域であり、短時間で多数のバリエーションを出力できるため、人手による初稿作成の需要は着実に減少しつつあります。
こうした変化は、創造性そのものを否定するものではありません。
むしろ、創造の“起点”が人間からAIへと移行していると捉えるべきです。
今後は、AIが出力した案をいかに評価し、どのように磨き上げていくかが、クリエイティブ職における人間の価値として問われるようになります。
ゼロからすべてを作り上げることだけが創造とされる時代は、すでに過去のものとなりつつあるのです。
将来なくなる仕事ランキングから見えるAI時代に残る職業と人間の強み
このセクションでは、前パートで取り上げた「AIに代替されやすい仕事の特徴」を踏まえつつ、今後もAIに置き換えられにくく、高い確率で生き残ると考えられる職種の共通点と具体例を整理します。
あわせて、それらの職種に共通する「人間ならではの価値」とは何かについても、明確にしていきます。
なくならない仕事に共通する“人間の強み”とは？
結論から言えば、今後もなくならない仕事には、人間にしか担えない力が共通して存在します。
具体的には、共感力、倫理的な判断、創造性、そして関係性を構築する力がその中心です。
AIは情報処理やパターン分析においては高い性能を発揮しますが、相手の感情を汲み取り、状況に応じて気配りや思いやりを自然に盛り込む対応はできません。
たとえば、カウンセリングや教育、マネジメントのように、人と人との信頼関係を基盤とする業務では、価値観の共有や繊細なコミュニケーションが不可欠です。
言い換えれば、「正解が一つに定まらない状況で、相手と対話を重ねながら最適解を見つけていく力」こそが、AIでは代替できない人間固有の能力です。
こうした力を土台とした職種は、今後AIがいかに進化しても、簡単に置き換えられることはないでしょう。
AIにできない“判断”と“共感”の価値が見直される理由
AIには対応が難しい領域として、状況に応じた判断と他者への共感が挙げられます。
これらは、業務における人間の価値を示す重要な要素として再認識されつつあります。
AIはデータ分析や情報処理において優れた性能を発揮しますが、感情や背景の文脈を汲み取って判断することはできません。
たとえば、医療・教育・接客といった領域では、相手の表情や声のトーン、過去の経緯まで踏まえた柔軟な対応が求められます。
こうした判断は、数値化できない非言語的な要素を読み取る力に支えられています。
効率性は重要ですが、それだけでは業務の本質的な目的を果たせない場面も多く存在します。
AIが提示する最適解ではなく、その状況下で最も適切な判断を下す力こそが、人間が担うべき役割であり、組織における存在意義として評価されるポイントとなるでしょう。
人間の強みを活かせる職種例と今後の可能性
共感力や創造性といった“人間ならではの特性”を活かせる仕事は、今後ますますその重要性を高めていくと考えられます。
AIでは容易に代替できない領域に強みを持つ職種は、引き続き注目されるでしょう。
たとえばUXデザイナーは、ユーザーの心理を読み取り、それを具体的な体験設計に落とし込む力が求められます。
ビジネスコンサルタントにおいては、経営者の悩みや組織文化に深く向き合いながら、最適な解決策を共に導き出す対話力と柔軟な思考が不可欠です。
教育・福祉・営業といった“人と密接に関わる職種”でも、信頼関係の構築やその場に応じた判断力が重視されます。
こうした領域では、AIを活用しつつも「人間であるからこそ果たせる役割」が中心に据えられます。
将来的なキャリア形成においても、テクノロジーとの分業を前提に、自身の“人間的な強み”をいかに活かすかが重要な視点となるでしょう。
AI時代に無くならない職業のランキングは以下の記事でまとめています。
AI時代に備えるスキル見直しとリスキリング戦略
将来への不安を漠然と抱えるだけでなく、実際の行動に変えていくためには、学び直しとキャリア戦略の見直しが欠かせません。
本セクションでは、AI時代においても通用するスキルの見極め方と、具体的なリスキリングの進め方について紹介します。
変化に対応するだけでなく、主体的に選択できる力を身につけるための視点と方法を整理していきます。
市場価値を高めるスキルはどう選ぶ？見直しの視点と考え方
AI時代において市場価値を維持・向上させるためには、「代替されにくいスキル」を見極め、重点的に学ぶことが不可欠です。
自動化の進展により、単純作業や定型業務の価値は徐々に低下しています。
一方で、判断力・共感力・戦略性といった、人間ならではの“非定型スキル”へのニーズは着実に高まっています。
では、どのようなスキルがAIに代替されにくく、今後も市場で評価され続けるのでしょうか。
以下の4分類が代替されにくいスキルとなります。
| 分類 | 具体スキル例 | AI代替の可能性 |
|---|---|---|
| 分析力 | データ読解 要約 改善提案 | 低い |
| 判断・設計力 | 優先順位づけ UX設計 課題抽出 | 低い |
| 共感・対話力 | ユーザー理解 営業ヒアリング | 極めて低い |
| 創造性 | 新サービス企画 クリエイティブ | 低い |
こうしたスキルを自分の強みとどう結びつけるかが、リスキリング成功の鍵となります。
そのためには、自身の棚卸しと戦略的なスキル選択が重要です。
「4ステップ自己棚卸法」が、有効な指針となります。
自分がどんな業務を経験し、どんなスキルや資格を持っているかを洗い出しましょう。
履歴書や職務経歴書を見直しながら、「自分は何ができるのか」「どんな場面で成果を出してきたのか」を整理することが出発点になります。
専用の棚卸しシートを作ると、客観的に自分を見つめ直す手助けになります。
次に大切なのは、“市場の声”を知ることです。
求人サイトや業界レポート、AIやDXに関する導入事例などをチェックし、「今、どんなスキルが求められているのか」を調べましょう。
自分の経験や得意分野と重なる部分があれば、そこが新しいチャンスの入口になります。
理想のキャリア像に向けて、自分に何が足りていないかを明確にします。
「あと少し分析力が必要」「この分野の知識を深めたい」といったギャップが見えてきたら、リスキリングの出番です。
講座の受講など、自分に合った方法で学び直す計画を立てましょう。
スキルは“持っている”だけでは意味がありません。
実際の仕事や副業、学習プロジェクトで使ってみることで、初めて「使えるスキル」に育ちます。
定期的に成果を振り返り、「まだ弱い部分はどこか」「新たに学ぶべきことは何か」を見直しながら、自分のスキルマップをアップデートしていくことが大切です。
「とにかく勉強する」ではなく、「何を・なぜ学ぶか」を明確にした上で行動を起こすことが重要です。
今の延長ではなく、少し先のキャリア像から逆算して選ぶことで、学びは“漠然とした不安の解消”から“確実な自己投資”へと変わっていきます。
今学ぶべきリスキリング講座5選（Udemy・Coursera）
AIに代替されにくいスキルを身につけるためには、実務と直結した“非定型スキル”に焦点を当てることが重要です。
ここでは、信頼性の高い講座の中から、Udemy・Courseraにおける注目度の高い5つの講座を厳選して紹介します。
- 【データ分析】Udemy「はじめてのデータ分析－データの読み解き方の基本マスター」
- 【AI理解】Coursera「すべての人のためのAI」
- 【AI実装】Udemy「言語生成AI開発入門」
- 【UX設計】Udemy「UXデザイン講座 UXデザイン基礎入門」
- 【営業戦略】Coursera「販売戦略」
これらの講座はすべて、「実務直結性」「習得効率」「市場ニーズ」の3軸で選ばれています。
Udemyについては、こちらの記事もご覧ください。
リスキリングの成果を確実にキャリアに結びつけたい方にとって、有効な投資となるでしょう。
補助金・支援制度を活用した学び直しの進め方
学び直しにかかる費用は、国の補助制度を活用することで大幅に軽減できます。
政府は現在、リスキリングを国家戦略の柱と位置づけており、社会人や転職希望者を対象とした複数の支援策を整備しています。
特に、受講料の一部が補助・返還される制度を上手く活用することで、自己負担を抑えながら専門スキルの習得が可能になります。
代表的な補助制度として、以下の2つがあります。
| 制度名 | 支援内容 | 対象者 | 補助上限 | 特記事項 |
|---|---|---|---|---|
| リスキリング支援事業（経産省） | 受講料の最大70%を補助 | 在職者・転職希望者 | 最大56万円 | 経産省指定講座が対象 |
| 教育訓練給付制度（厚労省） | 支払額の20～70%を給付 | 雇用保険の加入者または加入歴のある方 | 最大112万円 | 雇用保険の加入期間など要件あり |
UdemyやCourseraなどのオンライン講座は、多くの場合これらの補助対象外となります。
必ず受講前に、対象講座であるかどうかを確認してください。
両制度は原則として併用不可です。
まず、自身が受講を検討している講座が、補助制度の対象に含まれているかどうかを確認することが第一歩です。
政府が公表している認定講座のリストや、各制度の公式サイトを事前にチェックしておきましょう。
次に、給付を受けるための条件を把握し、必要となる書類の準備を進めます。
雇用保険の加入期間や事前申請の有無など、制度ごとの細かな要件にも注意が必要です。
講座の修了後は、修了証明書や報告書を添えて正式な申請を行えば、所定の補助金が給付されます。
申請期限や提出書類の不備にも留意し、スムーズな給付手続きを目指しましょう。
加えて、地方自治体が独自に展開するリスキリング支援にも確認しましょう。
たとえば東京都では、プログラミングやオフィススキルを対象とした無料の職業訓練講座を定期的に提供しています。
こうした支援は地域や年度ごとに異なるため、お住まいの自治体の公式ウェブサイトで最新情報を確認するとよいでしょう。
公的補助制度をうまく活用することで、リスキリングに伴う経済的な負担を抑えることができ、キャリア形成に集中しやすくなります。
「学びたいが費用が心配」と感じている方は、まずは自分が利用できる制度の確認から始めてみてはいかがでしょうか。
AI・ChatGPTで仕事は本当になくなる？よくある疑問FAQ
生成AIの進化は多くの業界や職種に影響を与えつつあります。
とはいえ、「実際どの程度の仕事が影響を受けるのか」という点について、不安や疑問を持つ方も少なくありません。
ここでは、信頼性の高い一次情報をもとに、よくある質問にお答えします。
- 本当に「すべての仕事」がAIに取って代わられるのですか？
-
2025年時点での主要な調査（世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」など）によると、AIや自動化が多くの業務や職種を変えていくのは間違いありません。
ただし、「すべての仕事がなくなる」わけではないという点は強調すべきです。
むしろ技術の進化によって、人間だからこそ果たせる役割や、まったく新しい職業の創出も進んでいます。
創造力、共感力、状況判断といった、人間特有のスキルを活かせる領域は今後さらに重要性を増すと見られています。
- どの業界・職種が特に影響を受けやすいのですか？
-
単純作業や定型業務が中心の職種は、特に影響を受けやすいといえます。
コールセンター、データ入力、定型的なレポート作成業務では、すでにAI導入による効率化が進んでいます。
ChatGPTなどの生成AIは、質問応答や文書作成において即戦力として活用されており、業務の一部が代替されるケースが広がっています。
- 日本でも実際に影響が出ているのでしょうか？
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はい。日本国内でも業種によってはすでに人員調整が始まっています。
特に、金融業界、eコマース、マーケティング分野などでは、ChatGPTをはじめとする生成AIが定型業務を代替し、組織構造の見直しが進行中です。
企業の求人要件に「AIツールの活用経験」が明記されるケースも増えてきています。
- 今後も安心して働けるのは、どのような仕事ですか？
-
共感力・判断力・倫理観を伴う仕事は、引き続き人間にしか担えない価値ある領域です。
UXデザイナー、コンサルタント、医療・福祉関係、教育支援などの職種では、人と向き合う力や価値観の理解が求められるため、AIによる完全代替は難しいとされています。
こうした分野では「AIと共に働くスキル」を持つ人材への需要がむしろ高まっています。
- 仕事はいつ頃、どの程度のスピードで変わっていくのでしょうか？
-
今後5〜10年をかけて、段階的かつ業種ごとに変化が進んでいくと見られています。
OpenAIや各種経済レポートによれば、業務の自動化スピードには業界間でばらつきがあります。
若年層やホワイトカラー職では、今後5年で「AIを前提とした働き方」への転換が加速するという見通しが示されています。
まとめ
生成AIの進化により、「将来なくなる仕事」はもはや仮説ではなく、現実的な課題として顕在化しています。
データ入力や定型的な文書作成、単純なクリエイティブ業務など、すでに一部の職種ではAIによる業務代替が進行中です。
ChatGPTやMidjourneyといったツールの普及は、働き方そのものに構造的な変化をもたらしつつあります。
こうした状況の中で、人間にしか担えない「判断力」「共感力」「創造性」に基づいた職種の価値は、再評価され始めています。
AIと共存する時代においては、「どのスキルを磨くか」「どの領域で価値を発揮できるか」が、キャリア形成の核心となるでしょう。
本記事では、AIに代替されやすい職種の特徴から、今後求められるスキル、具体的なリスキリングの方法、公的支援制度の活用までを包括的に紹介しました。
もし今、自分の仕事や将来に対して漠然とした不安を感じているとすれば、それは変化に備える重要なサインです。
AIは、正しく活用すれば脅威ではなく成長の支援者となり得ます。
まずは一つ、行動に移すことから始めてみてください。
小さな一歩が、将来の確かなキャリア基盤を築く第一歩となるはずです。