技術職
データ分析・データサイエンティストを含みます。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。
AI影響の暫定スコア
52/ 100
中程度
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。
Visa が従業員の約7%にあたる約2,600人を削減する。対象は主に技術・プロダクト部門。ライアン・マキナニーCEOのメモは「AIもこの変化を加速させ、Visaでの働き方を形作っている」と述べているが、同社はCNBCに対しAIは重要な役割を果たしたが唯一の原因ではないと説明している。
みずほフィナンシャルグループが、自社サービス向けAI開発を担う専門人材を2026年度中に現在の2倍となる400人規模へ増やす方針を示した。2028年度までの3年間で最大1,000億円を投資する。
サイバーエージェントが社内に設けたAIオペレーション室で、既存業務の約60%を削減する目標を掲げた。あわせて全社員向けの生成AIリスキリングを実施し、約6,200人が受講している。広告運用の完全自律化も目指す。
アクセンチュアの2025年8月期第4四半期決算で、同四半期に1万1,000人超が退出したことが明らかになった。ジュリー・スウィートCEOは「必要なスキルについて、我々の経験上リスキリングが現実的な道ではない人については、圧縮した期間で退出させている」と述べた。同社は8億6,500万ドルの再編費用を計上する一方、AI・データ人材を2023年の4万人から2025年に7万7,000人へ増やしている。
置き換わりやすい業務を1つ選び、いまの手順を書き出す
定型レポートの集計と更新、ダッシュボードの作成、SQLの定型クエリ作成のうち、自分がいちばん時間を使っているものを1つ選びます。手順を書き出して、判断が入らない部分に印を付けると、AIや道具に任せられる候補が見えてきます。
事業課題を分析可能な問いへ翻訳する、交絡・バイアスの検討と因果の解釈、データ基盤の設計と品質担保、意思決定者への説明と合意形成は置き換わりにくい業務です。担当を増やせる機会がないか確かめてください。足すスキルとして、因果推論・実験計画、データ基盤（dbt / データウェアハウス）の設計、ドメイン知識（事業KPIの構造）、AI出力の検証と再現性の確保を挙げています。
講座を受けるなら、教育訓練給付制度（厚生労働省）（外部サイト）で受講費用の一部が支給される場合があります（要件あり・確認日 2026-08-15）。 どの行動も、仕事を失わないことを約束するものではありません。
この節は出典つきの記録ではありません。 公開情報と当データベースの記録をふまえて編集部が書いた読み物で、とくに「この先」は 起きていないことについての見立てです。出典のある数字はこの職種で起きていることと見えない失業にあります。
これまでAIが実用段階に入る前
データを集め、整え、集計し、示唆を出す。SQLと統計の知識が参入障壁になっていた。
いま足元で起きていること
集計とグラフ化、簡単な分析コードの生成が自動化され、手を動かす部分の時間が落ちている。何を問いとして立てるかは人の側に残っている。
この先起きていないことについての見立て
「集計できる人」の希少性は下がるだろう。事業の文脈を理解して問いを立てられる人、出てきた結果の妥当性を疑える人が残るとみられる。
集計・可視化・定型レポートはBIツールと生成AIの組み合わせで非専門家でも実行できるようになった。一方で、何を問いにするかの設計と、出た数字を意思決定へ翻訳する役割は残るため中程度とした。
集計・ダッシュボード更新・定型レポート作成が反復作業。
レポーティング専任の体制を縮小した事例が出ている。
データ作業は遠隔で完結する。
集計は自動化できるが、因果の解釈と意思決定への接続は人が担う。
答えはこのページに載せている編集部の評価と求人動向をまとめ直したものです。 スコアの決め方はデータの定義に書いています。