AIでなくなる仕事・残る仕事とは？共存時代の働き方を徹底解説

なぜAIで仕事が「なくなる」と言われるのか？

AIによって仕事がなくなるとされる背景には、近年の技術革新によって業務の自動化が急速に進んでいるという事実があります。特に生成AIやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の発達により、単純作業に限らず、知的業務の一部さえもAIが担えるようになってきました。

たとえば、契約書のチェックや経費精算といった業務は、従来であれば人の手で丁寧に処理されていましたが、今ではAIが高速かつ正確に対応することが可能です。このような状況を踏まえると、「多くの仕事がAIに取って代わられるのではないか」という不安が広がるのも無理はないでしょう。

AIに代替されやすい仕事の特徴とは

AIに置き換えられやすい仕事には、いくつかの共通する特徴があります。そのひとつが、定型的でルールに従って繰り返し行われる業務であるという点です。

なぜなら、AIは大量のデータを高速かつ正確に処理することや、一定のパターンを認識することを得意としているためです。実際に、データ入力や経理処理、定型レポートの作成、カスタマーサポートの一部業務などは、すでにAIが導入され、業務を補完・代替しています。

このように、構造化されており手順が明確な作業ほど、AIによる置き換えが進みやすいといえるでしょう。

AIの発展が引き起こす業務構造のシフト

AIの進化は、単に一部の仕事をなくすだけではありません。むしろ、業務全体の構造そのものを再編する力を持っています。

従来は一人の担当者が一貫して行っていた業務プロセスも、AIの導入によって分業が進み、役割が再定義されるケースが増えています。たとえば、営業活動では、顧客の興味関心をAIがデータ分析によって把握し、その情報をもとに営業担当者が提案を行うという新たなスタイルが定着しつつあります。

このように、人間とAIが役割を分担し、それぞれの強みを生かしながら業務を最適化するという流れが、さまざまな職種で進行しているのです。

判断・交渉・意思決定を伴うビジネス職の重要性

AIの進化が進んだ現在でも、最終的な判断や意思決定を人間が担う場面は多く残っています。
その理由は明確です。AIは過去のデータやルールに基づいた最適解を導くことには長けていますが、「正解が一つでない状況」への柔軟対応は得意ではありません。

たとえば、経営判断やクレーム対応、リスクの高い意思決定などにおいては、感情や倫理、利害関係といった複雑な要素を考慮する必要があります。
こうした判断には人間の総合的な判断力が欠かせず、今後も重要な役割として残り続けることは間違いないでしょう。

社内外との関係構築を担うポジションは残る

AIには真似できないもの。それは人と人とのあいだで築かれる信頼関係です。
ビジネスにおいては、社内外のステークホルダーと信頼を築きながら協働する能力が極めて重要であり、それはAIには再現できない領域にあたります。

たとえば、営業や人事、マネジメントの現場では、相手の感情を汲み取り、場の空気を読みながら臨機応変に対応する力が求められます。法人営業では、契約の成否を左右するのが「雑談力」や「親しみやすさ」といった要素であることも少なくありません。

このように、対人スキルを武器とする職種は今後もAIに代替されにくく、引き続き重要な役割を担っていくと考えられます。

AIを活用・監督できる「橋渡し人材」が求められる

AIを業務に取り入れるうえで欠かせないのが、その技術と現場をつなぐ「橋渡し人材」の存在です。
ツールそのものを開発・運用するだけでなく、それを適切に理解し、どの業務にどう活かすかを判断できる人材がますます重要になっています。

たとえば、マーケティングの現場では、AIが分析した顧客データをもとに企画を立案し、実行・改善までを統括できる人材が重宝されています。
AIそのものの力だけでは成果につながらず、それを使いこなす「人の力」が最終的な差別化要因になるのです。

バックオフィス業務（総務・経理・人事）への影響と備え方

バックオフィス業務は、AIやRPAの導入によって最も影響を受けやすい領域といえるでしょう。
こうした業務は定型的かつルールベースで進行するものが多く、AIの得意分野であるからです。

たとえば、経費精算や勤怠管理、給与計算といった業務は、すでに多くの企業でAIツールによって自動化が進んでいます。
今後は、単なる処理能力だけでは差別化できなくなり、「制度そのものの改善提案」や「よりよい仕組みづくり」に貢献できる人材が重視されるようになるでしょう。

営業・マーケティング職の再定義が求められる理由

営業やマーケティングの領域では、AIの活用によって従来の業務スタイルが大きく変化しつつあります。
AIは顧客の行動データを解析したり、パーソナライズされた広告を自動生成したりと、高度な支援を提供できるようになっているためです。

たとえば、CRM（顧客管理システム）やMA（マーケティングオートメーション）ツールを導入して、AIが見込み顧客をスコアリングする手法は、すでに多くの企業で実践されています。
このような時代に求められるのは、数値や仮説に基づいた論理的な提案ができる営業職や、分析結果をもとに施策を組み立てられるマーケターです。つまり、データを武器に価値を生み出す人材が重宝されるようになるでしょう。

専門職・技術職もAIと補完し合う時代へ

AIの導入によって、専門職や技術職にも変化の波が押し寄せています。しかし、それは「なくなる」のではなく、「役割が再定義される」という意味での変化です。

AIは、契約書レビューや分析業務といったパターン化しやすい作業には優れていますが、最終的な判断や説明責任を担うことはできません。
たとえば、法務業務ではAIが契約書のたたき台を作ることは可能でも、最終的な確認と修正は専門家の手に委ねられています。SEや税理士といった職種も同様に、AIと分業・補完する働き方が主流となっていくでしょう。

中間管理職の役割もアップデートが必要

中間管理職の業務にも、AIの影響が確実に及んでいます。
かつては部下への指示伝達や進捗管理といった“橋渡し”の役割が中心でしたが、これらの業務はAIや業務ツールによって効率化が進んでいます。

たとえば、タスク管理アプリやチャットボットによる進捗報告の自動化などは、管理の省力化に直結しています。
その一方で、今後の中間管理職には「人を育てる力」や「組織の文化を醸成する力」といった、AIでは代替できない“人間力”がますます求められるようになるでしょう。

ビジネスパーソンに必要な3つのスキルセットとは？

まず大切なのは、AIの得意分野と限界を正しく理解することです。
たとえば、ChatGPTのような生成AIは自然な文章を出力できますが、その内容が必ずしも事実に基づいているとは限りません。
こうした性質を理解せずに使用すると、誤った判断につながるおそれがあります。AIを活用するには、その仕組みと特性に対する基本的な理解が前提となるのです。

AIリテラシー

AIが何を得意とし、どこに限界があるかを理解することは、誤用や過信を防ぐ第一歩です。
たとえば、ChatGPTは自然な文章を生成できますが、必ずしも事実に基づいた情報を返すとは限りません。
これを知らずに使うと、意思決定に誤りを生む恐れがあります。

クリティカルシンキング

AIの提案をそのまま受け入れるのではなく、「なぜそうなるのか」「本当に適切なのか」と問い直す姿勢が必要です。
たとえば、AIが出したマーケティング施策に対し、その有効性や実行可能性を検討し、人間の視点から微調整を加える能力が求められます。
こうしたクリティカルシンキングによって、AIの力を最大限に引き出すことができるのです。

デジタルツール活用力

業務の中でAIを効果的に活用するには、各種ツールに慣れておくことが欠かせません。
NotionやSlack、Google Workspaceといった業務支援ツールはもちろん、これらのAI拡張機能も積極的に使いこなすことで、個人やチームの生産性を飛躍的に高めることができます。
今や、こうしたツールの活用力は“あると便利”ではなく“なければ困る”スキルとなっているのです。

AI導入を成果につなげる企業側の条件とは

AIを導入するだけでは成果にはつながりません。むしろ、導入後に「どのように現場に根づかせるか」が成否を分けるポイントです。

たとえば、社内にチャットボットを導入したにもかかわらず、マニュアル整備や社員教育を怠ったことで、活用が定着せずに終わってしまった企業もあります。
一方で、成功している企業は、導入前に業務フローを見直し、現場の声を反映させながらルールやサポート体制を整えています。

AIの価値を最大限引き出すには、ツールだけでなく、それを活かす「仕組みと文化」づくりが不可欠です。

「Rakuten AI for Business」が企業のDXを後押しする理由

初めてのAI導入でも安心して始められるのが、「Rakuten AI for Business」の大きな魅力です。
特にマーケティングや営業の現場で活用できる生成支援機能が充実しており、専門知識がなくても直感的に使える点が評価されています。

たとえば、「製品説明文を簡潔に要約する」「問い合わせメールの返信文を自動生成する」といった作業も、非エンジニアが自力でこなすことができます。
加えて、導入支援や活用ガイドが整っているため、AI初心者の企業でも成果につなげやすいのが特長です。
こうした実用性の高さとサポート体制により、企業のDX推進を強力に後押ししてくれる存在といえるでしょう。