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AI失業.com

職業別AIリスク

職業を「タスクの束」として捉え、AIに置き換わりやすい業務と残りやすい業務を整理しています。スコアはMVP用の参考指標であり、将来を断定するものではありません。

リスクスコアはMVP用の参考指標です。編集部が公開情報をもとに手動で設定した暫定値であり、特定の個人の雇用や将来を断定・予測するものではありません。 算定の考え方はデータ定義に記載しています。

暫定リスクスコアの比較

数値は編集部が設定した0〜100の暫定値です。下の一覧で内訳と根拠を確認できます。

バックオフィス

  • 一般事務・アシスタント

    90/ 100影響が大きい

    文書作成、データ転記、会議調整、庶務。手順が明文化された業務ほど自動化の対象になりやすい一方、社内の非公式な調整や例外対応は残りやすい。

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  • データ入力・オペレーター

    85/ 100影響が大きい

    帳票入力、名刺・伝票のデジタル化、データクレンジング。AI-OCRの精度向上により、人手は「入力」から「例外の検証」へ移りつつある。

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  • 経理・会計

    80/ 100影響が大きい

    仕訳入力、経費精算チェック、月次・年次決算、資金繰り管理。ルールが明文化された処理から順に自動化されている。

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専門職

  • 翻訳・通訳

    78/ 100影響が大きい

    文書翻訳、字幕、逐次・同時通訳。機械翻訳のポストエディット(MTPE)が主流化し、求められる役割が変わりつつある。

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カスタマー

  • カスタマーサポート

    75/ 100影響が大きい

    チャット・電話・メールでの問い合わせ対応。AIによる一次回答の導入で、人の担当範囲が「難易度の高い対応」へ寄っている。

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現場職

  • 建設作業員

    30/ 100限定的

    施工、重機操作、施工管理。AIとロボットは主に測量・進捗管理・危険作業の代替として導入されている。

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    限定的
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ビジネス

  • マーケター・広告運用

    62/ 100やや大きい

    広告運用、コンテンツ制作、効果測定。制作と運用の実務が自動化される一方、何を測り何に投資するかの設計は人の領域に残る。

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  • 営業

    58/ 100やや大きい

    新規開拓、既存深耕、提案・交渉。周辺作業の削減で商談に使える時間は増える一方、単純なリード対応の人員は絞られやすい。

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クリエイティブ

  • デザイナー

    60/ 100やや大きい

    UI/UX、グラフィック、広告クリエイティブ。生成AIは「案出し」を高速化するが、選ぶ・整える・説明する役割の重要性はむしろ増している。

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技術職

  • プログラマー

    55/ 100やや大きい

    実装、テスト、レビュー、運用。AI支援で個人の生産性が上がる一方、採用は「経験者を厚く、未経験を薄く」へ傾きやすい。

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対人サービス

  • 介護士

    22/ 100限定的

    身体介助、生活支援、記録、家族対応。AIは代替ではなく、記録負担の軽減と見守りの補助として入ってきている。

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