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なくなる仕事、求められる人材になるスキルを解説。AIが仕事をする未来とは?

なくなる仕事、求められる人材になるスキルを解説。AIが仕事をする未来とは?
仕事選びFV

※1. 2018/2/1~2018/7/31の当社研修参加者の内、当社が把握している就職決定者の割合
※2. 2005/5/1~2020/4/30の弊社主催の面接会参加人数
※3. 調査期間:2021年9月17日~9月19日(日本コンシューマーリサーチ)

「将来、なくなる仕事・なくならない仕事って何があるの?今の職場にこれからも勤務できるのか心配…」と感じている方もいらっしゃると思います。

この記事では、AIの進化によってなくなる仕事・なくならない仕事AIよりも人間が優位に立てる領域について紹介します。また、いつの時代も求められる人材に必要なスキルについても解説します。

さらに、将来性のあるキャリアを積むための就職を考える場合に、就職率を劇的に上げられるサービスの紹介もします。ぜひ最後までご覧ください。

なくなる仕事 -AIの影響を受けやすい仕事-

なくなる仕事 -AIの影響を受けやすい仕事-

オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授「雇用の未来/The Future of Employment」という論文で、今後さらにコンピュータ技術が発展し、AIによる業務の自動化が進む未来を分析した結果、「人間が行う仕事の半分が機械に奪われる」と予測しています。

引用:オックスフォード大学 「THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOWSUSCEPTIBLE ARE JOBS TOCOMPUTERISATION?」

この未来予測を含め、AIによる自動化の影響を受けやすい仕事について解説します。これからなくなる可能性が高い職種を把握し、就職活動の参考にしてください。

一般事務

一般事務とは、PCを利用して情報入力作業やデータ処理を行う仕事です。AIはデータ入力や情報処理を得意としているため、取って代わられる可能性が高いと言えます。

また、人間が情報入力を行う場合、疲労や集中力の欠如を原因にミスが発生することがあります。一方、AIは疲れることも集中力が途切れることもなく、事前に設定された業務をこなしていきます。ヒューマンエラーを発生させることがなく、コストパフォーマンスも高いことからビジネスシーンで重宝されることでしょう。

銀行員

銀行員とは、主に顧客の資産管理や企業への融資対応など、お金に関連する様々なサポートを行う仕事です。複雑な業務に感じられるかも知れませんが、FinTechやキャッシュレス技術の登場により、これまでと同じ数の人員が不要になる可能性が高くなっています。銀行の受付業務のほとんどがAIによって対応できるようになり、顧客がインターネットを活用することで対面業務も減少しています。

また、融資審査は、人によって結果が異なる場合がある点が問題視されていましたが、AIのビッグデータ活用により審査の正確性が向上し、人為的な偏りのない対応が可能になります。データ化されていないクライアントのニーズを把握したり、新しい金融商品を構築するような業務は人の方が得意とするかもしれませんが、単純作業の多くはAIによってなくなる可能性が高いでしょう。

警備員

警備員は、特定の建物や企業などを危機から守る仕事です。従来は、建物に対して警備システムを導入し、警告が出た際に警備員を派遣していました。しかし、監視カメラやセンサーがAI技術によってさらに向上し、人の目を使うことなく24時間365日つねに監視が可能になりました。近年では、施設内の情報をAIにインプットさせて巡回する「警備ロボット」が配置され始めています。

人間が警備を行う場合、長時間対応すると疲労や眠気などにより集中力が低下し、万が一の時に対応が遅れる恐れがあります。一方、AIを活用した警備システムやロボットであれば、常に同じレベルで対応が可能です。AIや警備ロボットのみに完全に置き換わる可能性は低いですが、これまであった大半の業務がなくなると見られます。

コンビニ・スーパーのスタッフ

コンビニ・スーパーのスタッフは、商品の品出しやレジ打ちなどを行います。コンビニ・スーパーの運営は細かい業務が多いことから、常に人手不足が懸念されていました。しかし、AI・最先端技術を使うことで、単純業務の機械化や電子マネーに置き換えることで、必要最低限の人員で運営が可能です。

近年はスタッフを一切配置しない「無人店舗」や、AIを活用した商品の品出し・在庫管理が行われています。試験的に無人店舗の運営を実施する企業は増えているため、近いうちになくなる可能性がある仕事のひとつと言えるでしょう。

タクシー運転手

タクシー運転手は、車を利用して顧客を目的地まで送り届けます。AIを活用した自動運転技術の開発が進んでおり、政府も自動運転タクシー導入を推進しています。スマホを利用した配車サービスやキャッシュレス決済はすでに浸透しつつあります。

人がタクシーを運転する場合、不注意による事故や酔っ払い客による運転手への暴行などが発生するケースがありました。一方、自動運転技術を採用した無人タクシーの場合、人為的なミスによる事故や、乗車した客による暴言・暴行はなくなり、より安全性の高い運行が可能です。

AIによる自動運転に適した道路整備や法改正はまだなされていないため、様々な課題も存在します。時間は掛かるかもしれませんが、いずれ時代とともになくなっていく仕事と言えるでしょう。

各種受付スタッフ

ホテルや病院などの受付スタッフは、AIの代替によってなくなる可能性が高い仕事です。受付スタッフは別業務も並行して行うこともありますが、その多くが単純作業です。近年では、インターネットを利用して事前に手続きをしておけば、タッチパネルで受付が完了することもあります。一部ホテルに関しては、AIロボットがフロントで受付対応をしており、人が行う業務が減少しているのです。

また、デジタル機器やAIロボットを活用して受付を行うことで、言語の壁がなくなります。外国人客への対応が言語の問題でスムーズにでき無かった場合、顧客満足度を低下させる可能性もあります。そのため、言語面でもAIによるサービス向上が期待できるでしょう。

工場スタッフ

工場スタッフは、生産現場で機械を操作したり、不良品がないかを検知する業務です。人間の場合、疲労や集中力低下が原因のエラー完全には避けられません。AIを搭載したロボットアームやセンサー技術を活用すれば、ヒューマンエラーをなくし、正確に業務を進められます。

また、機械の操作以外にも不良品や異物混入のチェック・在庫管理など、様々な業務をAIに置き換えることが可能です。人は一度に大量の製品を見ることができませんが、AIなら瞬時に多くの製品状況をチェックできます。さらに、AIに対して継続的にディープラーニングを実施することで、熟練スタッフと同等のスキルを獲得させられます。工場スタッフは、AIによってなくなる可能性の高い仕事と言えるでしょう。

建設作業員

建設作業員とは、設計図面に沿って材料の仕入れや加工・組み立てを行う業務です。災害復興や建設需要の増加により、建設作業員の人材不足が深刻化しているため、AIの導入が進められています。ドローンや画像認識技術を活用した航空撮影、各種重機をAIによる操作に切り替えるなど、人の手を使わずにできる業務が増えてきました。

また、AIの活用により、人が危険な現場で作業することが減り、安全性の向上も実現可能です。作業員数の減少と高齢化が進んでいるため、急速にAIの普及が進行しています。

電車運転手

電車運転の業務には高い技術と安全性が要求されるため、AIの導入が進んでいます。運転手を必要としないATO(自動列車運転装置)導入のテストも実施されています。毎日同じ時刻・同じ場所を走行する電車は、AIを導入しやすい領域と言えるでしょう。

しかし、ブレーキトラブルや自動運転列車の逆走など、まだまだ課題が存在します。完全に電車運転者の仕事がなくなる可能性は低いのですが、これまで人が対応していた業務の多くをAIが担うことになるでしょう。

ライター

ライター業務は、人が対応する部分が多い領域と考えられていますが、マニュアル化できる部分も多いことからAIによってなくなる可能性があります。

アメリカでは特定の単語を2〜5個入力するだけで、自動的に一定文字数の文章作成ができるサービスが展開されています。また、日本経済新聞ではAIを導入して、ライター業務のサポートを実施しています。ライティング・編集業務にAIが関わってくる可能性は非常に高いため、ライターは将来なくなる可能性が高い仕事と言えるでしょう。

なくならない仕事 -AIの影響をうけにくい仕事-

なくならない仕事 -AIの影響をうけにくい仕事-

先ほど紹介したマイケル・A・オズボーン准教授の論文「雇用の未来/The Future of Employment」を参考に、この章ではなくならない仕事、AIの影響を受けにくい仕事について考えていきます。

引用:オックスフォード大学 「THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOWSUSCEPTIBLE ARE JOBS TOCOMPUTERISATION?」

医者

医療分野では治療・手術機器へのAI導入が進んでいますが、AIによって仕事そのものがなくなる可能性は低いです。人の健康・命を預かる仕事となるため、AI導入に関しては患者側の心理的抵抗も大きいことが考えられます。

ただ、これまでの治療データに基づいた分析や、AIを活用した高性能機器の活用などは期待できます。そのため、AIが医師のサポートを行う機会は増加しつつも、人による診察・治療はなくなることはないでしょう。

看護師

看護師も、医者と同じく健康・命に関わるため、AIの影響を受けづらい仕事です。看護師は患者と接する機会が多く、些細な変化にも臨機応変に対応する能力が求められます。

患者の急激な容態変化への対応や医者のサポートなど、業務のすべてを完全にマニュアル化するのは困難であり、AIによる代替は難しい業務と言えます。また、患者の心理的なケアも行います。AIでは人の心に寄り添った対応ができないため、看護師の仕事がAIに取って代わられる可能性は低いでしょう。

保育士

保育士は、子供の状態を注視しながらコミュニケーションも取り、同時に教育を施す必要もあるため、AIへの置き換えが難しいとされる仕事です。子供を預ける保護者に対しては、1日の様子やどのようなことをしていたか、無事に過ごせていたのかなど、安心感を与えることも重要です。

保育施設の清掃や事務処理などの業務に関してはAIでも代用可能ですが、保育部分に関してはまだ対応が難しいと言えるでしょう。

教師

教師は、保育士同様に子供の様子を見ながら、教育を進める必要があります。定められた学習カリキュラム以外にも、生徒の心身の状態に配慮した対応が求められるため、AIによる代替は難しいと考えられています。

また、一方的に学習カリキュラムを進めるのではなく、個々の生徒とコミュニケーションを取りながら、学習の進捗具合を確認し対応するため、業務を完全にパターン化することはできません。近年は、タブレットを利用してリモートで授業を進める学校も増えていますが、生徒と細やかにコミュニケーションを取る必要があることに変わりはありません。生徒の成長に応じた対応、学習管理が必要となることから、AIの代用は難しいと言えるでしょう。

コンサルタント

コンサルタントは、個人や企業の課題に対して解決策を示し、その発展を助ける業務です。対応方法は顧客によって異なり、ニーズや課題の発見だけでなく、企画・立案など様々な能力が必要とされます。

AIによって顧客の業務状況を数値化することはできても、顕在化していない悩みをコミュニケーションによって引き出し、解決まで導くことは困難でしょう。また、時代や状況に合わせた変化が求められる点でも、AIの影響を受けにくい仕事と言えるでしょう。

カウンセラー

カウンセラーは、顧客とコミュニケーションを取り、深層心理にアプローチする仕事です。高度なコミュニケーション能力が求められるため、AIによる置き換えは難しいでしょう。また、人は心の中で考えていることや悩みを、感情を持たないAIに対して話しづらい傾向もあります。

顧客の状態を客観的な基準で判断したり、その結果を数値化したりする部分ではAIを活用できますが、まだまだメインの業務は人が対応することになるでしょう。

クリエイター

クリエイターとは、芸術家やYouTuberなど、何らかの作品を生み出す職業です。AIは基本的にプログラムを元に作動するため、無の状態から何かしらの成果物を生み出すもことは不得手です。想像力と感性などを利用するクリエイターは、AIの影響を受けづらい仕事と言えます。

介護職

介護職は、高齢者や障がい者の介助やケアを行う仕事です。AIのみでは、被介護者のニーズに対してまだ臨機応変に対応できないこともあります。人材不足が常態化しているため、仕事の一部に対応するAIや介護の補助を行うロボットが導入されてきています。しかし、介護職の人員が一切不要になる可能性は低いでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、データに基づいて意思決定のサポートをしたり、ビジネス施策の立案を行う仕事です。ビジネス以外にも様々な分野のIT知識が必要とされます。

AIが集積し分析したビッグデータから必要な情報を読み解き、顧客にとって有効な施策を立案するため、数値の計算だけではなく発想力やクリエイティブな思考が求められます。データを活用する力が必要となることから、AIだけでは対応できない可能性があります。クリエイターのような思考力も必要であることから、データサイエンティストの仕事がAIによってなくなることはないでしょう。

営業職

営業職は、自社の製品やサービスの情報に精通し、顧客ニーズに合わせた最適なアプローチが求められる仕事です。AIによって自社製品にマッチするクライアントの選定や数値整理は可能ですが、実際に人とコミュニケーションを取り、契約を獲得するのは難しいと言えるでしょう。

また、顧客に合わせた資料の作成や業務外でのコミュニケーションも求められる仕事です。単純作業も少ないことから、AIによってなくなる可能性は低いでしょう。

AIよりも人間が優位になる領域

情報入力やデータ処理など、単純作業はAIが代替できます。しかし、下記領域はAIよりも人間の方が優位となり得ます。

  • マネジメント系
  • クリエイティブ系
  • ホスピタリティ系
  • クラフトマン系
  • IT・テクノロジー系

上記の領域について、以下で解説していきます。

マネジメント系

マネジメント系とは、チームや企業をマネジメントする領域です。

AIはプログラムされた内容の対応しか取ることができません。マネジメント系の領域では、人とコミュニケーションを取り、教育・指導・統括を行います。どんな局面においても考えて行動することは、AIにはまだ完全にできないことです。AIよりも人間が優位になる領域と言えるでしょう。

クリエイティブ系

クリエイティブ系とは、0から1を生み出す創造力が問われる領域です。AIは既存の情報を元に作動するため、新しいもの・考え方を作り出すことはできません。

人は今までにないものを作り出すことが可能です。例えば、新製品や映画・絵画などがクリエイティブ系に当たります。既存の情報と新たなアイデアで何かを作り上げるクリエイティブ系では、AIが人間の優位になることはないでしょう。

ホスピタリティ系

ホスピタリティ系とは、コミュニケーションを行い、人の感情に作用する領域です。

AIには感情がないため、人の心に寄り添った対応を行うことは困難です。優れた保育士やカウンセラーは、専門知識や技術だけではなく、人の信頼を得るコミュニケーション能力を持っています。また、顧客のニーズを探り、解決策を提示する能力も必要です。そのため、ホスピタリティ系は人間がAIよりも優位にある領域と言えます。

クラフトマン系

クラフトマン系とは、人間独自の身体能力を活かした領域です。たとえば、配達員やレスキュー隊、ハウスキーパーなどがクラフトマン系に該当します。AIを活用したロボットは人間のサポートを行うことはできますが、複雑な状況に対して臨機応変な対応ができません。

また、伝統工芸の職人やレストランの料理人もクラフトマン系であり、AIにシステムを理解させたとしても同じ技術・業務ができないこともあります。そのため、人間独自の身体性を用いたクラフトマン系では、AIが優位に立つことは難しいでしょう。

IT・テクノロジー系

IT・テクノロジー系とは、DXの推進やエンジニアなどの領域です。

AIは、単体では活用できません。IT・テクノロジー系の人材が研究・開発を行うことで、実用可能となります。AIをプログラムし、操作できるのはIT・テクノロジー系の人材であることから、人間よりも優位に立つことはできないでしょう。

消滅する仕事が出てくる事の社会的意味

消滅する仕事が出てくる事の社会的意味

AIやロボットに関する技術が目覚ましい進歩を遂げることで、これまで人間が行なってきた単純作業を代替する時代に突入しています。つまり、AIによって人が行わなくなる仕事も多数存在するということです。

しかし、単純に仕事が存在しなくなるのではなく、「AIの導入により人がやらなくてもいい仕事が増える」という見方もできます。

また、日本の抱える問題に『2040年問題』があります。日本の人口は2040年に1億1,000万人となり、1.5人の現役世代(生産年齢人口)が1人の高齢世代を支える「超高齢社会」になります。深刻化する人口減少と高齢化により働く人材が少なくなる日本において、AIの台頭は悪いことばかりではないと言えるでしょう。

参考:日本経済研究センター

AIの台頭によって生まれてくる、新しい仕事については下記の記事でも確認してみてください。

いつの時代も求められる人材に必要なスキル

今後、AIの台頭超高齢社会など、変化が激しい世の中は「VUCA(ブーカ)の時代」と言われます。VUCAとは、将来を予測するのが困難な状態を示す言葉です。 つまり、VUCAの時代とは、これまでの常識を覆すような社会変化が次々と起こる時代を意味します。

しかし、どんな時代にも求められるスキルは存在します。普遍的なスキルを身につけておくことで、AI台頭の影響を受けにくく、仕事を失う心配をしなくて済むようになるでしょう。

いつの時代も求められる人材に必要なスキルには、以下のようなものがあります。

  • 資格を取得する
  • 発想力・考える力を身につける
  • コミュニケーション能力を鍛える
  • IT関連の知識を身につける

上記のスキルについて、順に解説していきます。

資格を取得する

AIが台頭する時代でも、特定の資格を取得しておくことで求められる人材となる可能性が高まります。特に取得がおすすめの資格は以下の通りです。

  • 保育士
  • 社会福祉士
  • メンタルヘルス・マネジメント検定
  • 中小企業診断士

詳しく見ていきましょう。

保育士

保育士は、保育や子どもに関する知識だけではなく、コミュニケーション能力も求められる資格です。子どもの些細な変化に対応するだけでなく、保護者とも適切に連携するなど、様々なスキルが必要とされます。時代が変わっても、常に求められる人材と言えるでしょう。

社会福祉士

社会福祉士とは、医療・福祉・介護などの知識を身につけて、日常生活に困難を抱える人の相談を受け、助言や指導・援助を行うために必要な資格です。

幅広い知識と高度な技術、高いコミュニケーション能力が必要とされます。思いやりや先を読む力も必要とされるため、AIに代行されないスキルです。

メンタルヘルス・マネジメント検定

メンタルヘルス・マネジメント検定とは、働く人の心身の不調を防ぎ、対処するために必要な資格です。AIには人の心に寄り添い、問題を解決する力はありません。

時代の変化や技術の進歩・SNSの発達などが原因で、人は様々なストレスにさらされています。働く人は特にストレスの影響を感じやすいため、メンタルヘルスを実行する必要があります。今後も様々なストレス要因が生じることが想定されるため、常に求められるスキルと言えるでしょう。

中小企業診断士

中小企業診断士とは、中小企業を中心に経営状況の診断や問題の改善を施すために必要な資格です。コンサルタントが保有している割合の多い資格で、企業の経営状況を正確に判断し、改善できるようアドバイスやサポートを行います。

AIは経営データの数値化や統計による判断は可能ですが、問題を解決する力や経営者に寄り添うことはできません。中小企業診断士は前例がないことでも、企業にとって改善の見込みがあれば提案・実行していきます。そのため、いつの時代も求められるスキルです。

発想力・考える力を身につける

AIは既存のデータやプログラムをもとに機動するため、独自の考えや新たな発想をすることができません。つまり、発想力や考える力を磨くことで、AIに代替されない人材となれます。

時代や状況に合わせた対応や、新たなサービスを作り出すことは人間にしかできません。既存の価値観と自分だけのアイデアを組み合わせることで、AIにはできない着想を展開していけるでしょう。

コミュニケーション能力を鍛える

AIは、プログラムされていなければ人と会話できません。一方、人間は人と会話して何を考えているのか、相手はどんな気持ちなのかを考えることができます。

営業やコンサルタント・保育士など、相手とコミュニケーションを取りながら課題を解決していく仕事は、AIによる影響を受けにくいため、今後もなくならない可能性が高いです。コミュニケーション能力を鍛えて、相手の気持ちを理解する共感力を磨くことで、常に求められる人材になれます。

IT関連の知識を身につける

AIによってなくなる仕事もある一方で、AIを活用するためには人がIT関連の知識をつける必要があります。AIは事前に行動内容をプログラムしていなければ、何も対応できません。

つまり、AIを操作できるIT関連の知識を身につければ、求められる人材になれます。今後もAIや様々なIT関連の技術が進歩すると考えられています。ITに関する知識を身につけておくことで、仕事を奪われるのではなくAIを操作する人材として活躍できるでしょう。

2030年に重要になってくる能力は?

2030年には、今よりも新しい技術が次々と生まれてくることが予想されています。そこで、これから最も重要になってくる技術は、「戦略的学習力」だと言われています。

現在の社会では、SNS、テレビ、新聞、雑誌などからの情報があふれていて、本当に重要な情報が何なのか分からない状態になっています。AIによって仕事が無くなっていくと同時に、「需要がある仕事」「今ある仕事で求められるスキル」が大きく変化していきます。

社会の情勢を正しく読み解き、その時代に求められるスキルや知識をアップデートしていける人材こそ、今後、活躍し続ける人材だと言えます。

参考:メガスタプラス

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まとめ

AIの台頭でなくなる仕事・なくならない仕事、AIよりも人間が優位になる領域について解説しました。AIやロボットに関する技術は、人口や労働力不足を補うため急速に発展しています。AIの影響を受けづらく、消滅しない可能性が高い仕事に就くためには、AIにはないコミュニケーション能力や共感力・創造力を身につける必要があるでしょう。

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古庄 拓取締役
株式会社ジェイック取締役。IT業界・コンサルティング業界等への転職支援からキャリアを開始。大学キャリアセンターとの就職支援プロジェクト(2021年2月末:102大学と連携)、新卒の就職支援事業、リーダー研修事業など、複数サービスや事業の立上げを担当し、現在に至る。新卒の就職、中途の転職、また企業側の採用・育成事情に詳しい。 7つの習慣R認定担当インストラクター、原田メソッド認定パートナー、EQPI認定アナリスト等