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AIでなくなる仕事・なくならない仕事

35職種を同じ4軸で採点しています。職業を「タスクの束」として見て、置き換わりやすい業務と残りやすい業務を分けています。

リスクスコアは参考指標です。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(上位20職種)

編集部が設定した0〜100の暫定値。全35職種のうち上位20件。

バックオフィス

  • データ入力・オペレーター

    91/ 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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  • 一般事務・アシスタント

    88/ 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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    17
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  • 経理・会計

    73/ 100やや大きい

    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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    3
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  • 法務・パラリーガル

    66/ 100やや大きい

    契約書レビュー、法令調査、書類作成、期限管理。定型契約の一次確認からAIに移り、人の時間は交渉と例外判断へ寄っている。

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  • 人事・採用担当

    54/ 100中程度

    求人設計、母集団形成、選考運営、労務手続き。作業量の大きい前半工程から自動化され、人の時間は見極めと動機づけへ寄っている。

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    6
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    中程度
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カスタマー

  • カスタマーサポート

    73/ 100やや大きい

    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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    9
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クリエイティブ

  • イラストレーター

    66/ 100やや大きい

    キャラクター、装画、素材制作。画像生成の普及で量産領域の単価が下がり、作家性と権利処理の確かさが価値になっている。

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    1
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  • 映像編集者

    60/ 100やや大きい

    カット編集、字幕、色調整、書き出し。自動編集機能の普及で作業時間が縮み、構成と演出の設計に価値が寄っている。

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    1
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  • 声優・ナレーター

    59/ 100やや大きい

    ナレーション、アニメ・ゲームの演技、吹き替え。読み上げ系から合成音声への置き換えが進み、演技と権利管理に価値が移っている。

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  • 記者・編集者

    56/ 100やや大きい

    取材、執筆、編集、校閲。発表ものの記事化が自動化される一方、独自取材と裏取りの価値が相対的に上がっている。

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    1
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  • デザイナー

    48/ 100中程度

    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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    5
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    中程度
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専門職

  • 翻訳・通訳

    70/ 100やや大きい

    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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    1
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  • 弁護士

    35/ 100中程度

    相談対応、書面作成、交渉、訴訟代理。調査と起案の工数は減る一方、責任を負う判断は資格者に残る構造が変わっていない。

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    中程度
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現場職

  • 工場オペレーター

    54/ 100中程度

    ライン作業、目視検査、設備の監視と記録。自動化が最も長く進んできた領域で、人の役割は監視と異常対応へ移っている。

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    中程度
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  • 警備員

    42/ 100中程度

    施設警備、交通誘導、監視業務。検知の自動化で常駐人数は減る一方、駆けつけと対処は人が担う構成へ移っている。

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    1
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    中程度
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  • 農業従事者

    26/ 100限定的

    栽培管理、収穫、出荷調製、経営。スマート農業は人手不足を補う方向で導入されており、置き換えより省力化として作用している。

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  • 建設作業員

    24/ 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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ビジネス

  • マーケター・広告運用

    56/ 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

    45/ 100中程度

    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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技術職

  • データアナリスト

    52/ 100中程度

    データ整備、集計、可視化、示唆出し。ツールの民主化で「作業としての分析」が減り、問いの設計と解釈に価値が寄っている。

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    4
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    中程度
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  • プログラマー

    50/ 100中程度

    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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    25
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教育・スポーツ

  • 教員・講師

    31/ 100限定的

    授業、教材準備、評価、学級運営、進路指導。教材と採点の自動化で事務負担は下がる一方、対人の役割が相対的に大きくなっている。

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  • スポーツ選手・指導者

    5/ 100限定的

    競技、トレーニング、指導、戦術設計。競技の価値が「人が行うこと」に依存しており、AIは分析と体調管理の支援として入っている。

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対人サービス

  • 美容師・理容師

    7/ 100限定的

    カット、カラー、パーマ、カウンセリング。身体接触を伴う手技が中核で、AIの導入は予約・提案の補助にとどまっている。

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医療・福祉

  • 医師

    25/ 100限定的

    診察、診断、治療、手術、説明。AIは読影支援と文書作成で工数を下げており、判断と責任は医師に残る構造が続いている。

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  • 看護師

    18/ 100限定的

    観察、処置、投薬管理、記録、患者・家族対応。AIは記録と見守りの負担軽減に入っており、業務の中核は人に残っている。

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  • 介護士

    15/ 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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