最近では、あらゆる指示や質問に対応できる生成AIが台頭し、まるで人間のように扱っているケースも多く見られます。こうした高度なAI技術により、さまざまなタスクの自動処理もできるようになった近年では、「自分の仕事はなくなるかもしれない」などの懸念も生まれやすくなっています。そこで今回は、どのような仕事ならAIに代替されないのか、将来性のあるキャリアに向けて覚えておきたいポイントを解説していきます。
この先の人材需要はどう変わる？AIの台頭と現状
この数年で目覚ましい発達を遂げているAI技術は、ビジネスシーンでも幅広く活用されている反面、今後の雇用を脅かす懸念も生み出しています。特に近年では、指示を打ち込むだけで、簡単に文章や画像などを作ることもできる、生成AIが急速に発達して高い注目を集めています。こうした生成AIは高度なテクノロジーとして受け入れられつつも、仕事を奪う存在として、さまざまな作品を創造するクリエイターですら危機感を抱くツールにもなっています。
とはいえ生成系も含めて、AIは決して万能なわけではなく、対応できないことも多くあります。なかでも生成AIではカバーできない作業としては、次のような例が挙げられます。
- 直観的なひらめきで独創的なアイデアを創出する
- その場の状況を読み取り、目の前の事象に対して柔軟に対処する
- 人間の感情や心の動きを察して寄り添う
- 大規模な構造物を組み立てるなどの物理的な動作 など
また上記のうち、物理的な動作に関しては、生成系ではなくロボットに実装されたAIで代替しているケースも見られます。ただしこのようなパターンは、一定の決まった操作を繰り返す操作に限定されており、さまざまな要望やトラブルなどに応じた臨機応変な動きはできません。
裏を返せば、上記にあるようなAIにはできない動作を含む仕事であれば、まだまだ高い人材需要に期待できます。とはいえこれからAIによって、人間の手を必要とする業務は減っていくのが現実で、場合によってはキャリアの選択肢が狭まる可能性も想定されます。一方で、人間にしかできない仕事があるのも確かな事実であり、人材としてのニーズが高まる分野も少なくないのが現状です。
生成AIに負けないキャリアを積むには？これから重視すべきスキル
生成系をはじめとしたAI技術に代替されず、この先も着実なキャリアを積んでいくためには、こうしたテクノロジーの苦手分野をカバーしていくことが重要です。そこでAIにはできない仕事をしていくために、今後より必要とされやすいスキルの代表例として、おもに次のようなものがあります。
コミュニケーション力
生成AIでは人間のように会話ができる機能も見られるが、あくまで質問や指示に対して、大量のデータから予測できる回答をしているにすぎません。会話しているように見えても、必要な情報を集めて学習した結果を打ち出しているだけで、人間の気持ちや価値観の理解まではできないのが現状です。そのためAIには、相手の言動から心情を察したり、お互いの空気感を読み取って言葉を選んだりなどのコミュニケーションはできません。信頼関係を築くコミュニケーションは、AIにはできないからこそ、人間ならではのビジネススキルとして磨いておきたい能力です。相手の状況を見て積極的に声をかけたり、個々を尊重した話題を見つけたりなど、主体的なコミュニケーション力が重要となるでしょう。また高いコミュニケーション力は、組織の指揮を執ったり、チームメンバーを取りまとめたりなど、マネジメント力にもつながります。
課題解決力
基本的にAIは、指示やデータにもとづいた判断・予測はできても、そこから状況に合わせて柔軟に対処していくことはできません。あくまで情報を与える必要があるため、その場で起きた急なトラブルなどには対応できない一面があります。またAIにさまざまなデータを読み取らせて、問題点の抽出や解決案の提示をさせることはできるものの、最終的な意思決定まではできません。そのため今後は、改善点や修正部分の発掘・原因の究明・対策方法の立案や実行まで、一貫して対応できる課題解決力も重要となります。特にAIでは、自ら課題を探り出したり突発的な事態を処理したりなどはできないため、こうした臨機応変な課題解決力が必要とされやすいでしょう。
論理的思考力
AIでは大量のデータから法則や傾向を見出し、特定の指示や質問に対して、統計的に確率の高い結果を打ち出すことはできます。ただしこれは、あくまで物事をパターン化して整理しているだけで、何かしらの根拠にもとづいた結論ではありません。つまりAIには、さまざまな情報を組み合わせて構造的に判断する機能はなく、物事を論理的にとらえることは人間ならではの能力といえます。こうした論理的思考力は、例えば問題発生時や新たな戦略立案時など、幅広いシーンにおける合理的な意思決定につながるものです。AIだけでは、筋の通った判断はできないため、論理的思考によって最適な結論を導き出すスキルも重要となります。
創造力
AIではデータの収集や分析はできても、そこから例えば新しい戦略を見出したり、何か企画したりは基本的にはできません。すでにデータとして存在している情報から、パターン化できる結論を打ち出す機能に限られているため、今までにないような斬新なアイデアを創出するのは苦手です。
例えば生成AIでは画像やイラストなどの制作もできますが、既存の完成品を組み合わせて模倣しているにすぎません。完全にオリジナルなものを生み出すことはできないからこそ、人間ならではの画期的な創造力が重要となります。クリエイティブな分野に限らず、売上アップや事業成長の戦略として新たな選択肢を見出すなど、さまざまなシーンでの創造力が求められるでしょう。
生成AIを活用する応用力
ここまでにも出てきたように、AIは幅広い業務を省略・効率化できるツールでもあり、いかにして有効に活用していくかが重要となります。今後さまざまな仕事の生産性を高めるには、AIによってムダを省きながら、本来集中すべき業務にリソースを割いていくことが欠かせませ。ただAIに頼るのではなく、使いこなして成果をあげていく手段をとっていくことが大切なので、操作方法や機能性などの技術的な理解を深めていく必要があります。こうしてAIに関する知識を身につけておくことで、自らの仕事に応用していくことで、確かな結果を出せる能力を持つ人材が重宝されるでしょう。
AIに奪われにくい仕事は？今後の将来性も高い職種10選
では実際に、現代のようなAI時代でも高い将来性に期待できる、前述で取り上げてきたようなスキルが必要とされる職種の一例もご紹介していきます。
建設・土木作業員
建設・土木作業では、生成AIのようなITツールでは代替できないような、規模の大きい物理的動作が発生します。さらには発注元からの依頼や現場の状況などに応じて、その場の臨機応変な判断で作業を進めていく場面も多く、ルーティン化するのが難しい職種でもあります。また職人ならではの手作業による微調整や、経験則にもとづくトラブル解消などをしていくケースも多々あり、AI技術だけではカバーできない仕事です。ちなみに建設・土木作業員といっても、担当する工事にはさまざまな種類があり、より細かく分類すると次のような職種に分かれます。
- 大工・内装職人
- 左官工
- 配管工
- 鉄筋工
- とび職人
- 型枠大工
- 塗装・外壁工
- 電気工事士
- 土木職人
- 造園工・庭師、植木職人
- 建材職人 など
ちなみに上記のような建設・土木作業員は、AIに奪われずに高収入を目指せる職種としても注目されています。
メンテナンス職
さまざまな設備や機械の正常な稼働を維持するメンテナンス職では、例えば異常発生時の対処など、その場で原因を究明して解決していく必要があります。AIでは不具合や問題などの検知・抽出はできたとしても、どのような対策をすべきか、具体的な措置を考えて講じることはできません。メンテナンス職は、実際の現場を見て臨機応変に対応していく職種となるため、AIによる代替は難しい仕事でもあります。なおAIに代わりにくいメンテナンス職としては、次のような職種例が挙げられます。
- 空調・電気・給排水などの建物系の設備保全
- 工場・機械・プラントなどの産業系の設備保全
- 電気技術者
- 自動車整備士 など
また上記のようなメンテナンス職は、安全確保のためにも常に安定した需要が見込める仕事でもあります。
エンジニア
さまざまなITツールの設計段階から担うSE（システムエンジニア）など、先進的な情報技術に携わるエンジニア職も、AIに代替されにくい職種です。顧客の要望を実現するための要件定義や、複雑な障害を解消するトラブルシューティングなどは、AIでは対応できない部分となります。そのためWebサービス・アプリやシステム系をはじめ、インフラ・セキュリティ・ネットワークなど、いずれも上流工程から手がけるエンジニア職は将来性が高いといえます。またAI技術そのものを活用するAIエンジニアも、今後の技術革新にともなって需要は高まる見込みです。ただしエンジニア職に関連する業務のなかでは、コーディングや保守運用といったパターン化できる作業はAIに代わりやすく、ゼロベースから構築できる技術が重要となります。
医療職
さまざまな観点から患者の病状を把握し、その状態に応じた治療やケアを施す医療職は、AIに代替するのは難しいでしょう。常に柔軟な判断が求められるうえに、対人業務が中心となるため、高度なコミュニケーション力が必要となる職種でもあります。患者の状況に左右されやすい分、パターン化ができない仕事となるので、今後さらにAIが発達したとしても人材ニーズは高いといえるでしょう。
なお医療職というと医師のイメージが強いかもしれませんが、その他には看護師・薬剤師・保健師・助産師・歯科衛生士なども、AIに仕事を奪われる可能性は低いと考えられます。また心身状態や動作をはじめとした機能回復を手がける、リハビリ分野の専門職となる（理学療法士）・OT（作業療法士）・ST（言語聴覚士）なども、AIには代わりにくいでしょう。
介護職
常に人と人との関わり合いが生じる介護職では、AIには対応できない高度なコミュニケーション力が求められます。数多くの利用者様と接するなかで、それぞれで心身状態は異なるため、その場で臨機応変に察しながらサポートしていく必要があります。例えば利用者の表情や声のトーンなどを汲み取りながら、一人ひとりに寄り添ったケアをしていく場面も多く、複雑な判断が必要となるためAIには代替しにくいでしょう。体調の変化なども、日々の現場で敏感に観察しながら状況に応じて対処していく職種でもあり、AIの発達によって仕事がなくなる可能性は低いといえます。
マネジメント職
組織を動かして目標達成を図っていくマネジメント職も、人間ならではの複雑な判断が求められる場面が多く、AIでは代替できない仕事です。チームメンバーを取りまとめて管理するマネジメント職では、個々を尊重した指示出しやフィードバックなど、高度なコミュニケーション力が欠かせません。またチームとしての成果をあげるためには何をすべきか、課題解決力や論理的思考力が必要とされる部分もあり、AIには対応できない部分も多々あります。またマネジメント職の一例としては、SV・エリアマネージャーや人事・採用担当をはじめ、各部門の責任者となる役職全般が挙げられます。その他にも専門領域でいえば、IT分野で見られるプロジェクトマネージャーや、建設・土木分野の施工管理なども、AIには奪われにくいマネジメント職です。
教員、講師
教員や講師といった教育分野の仕事では、生徒の性質や習熟度になどに応じて指導していく必要があり、AIに代替させるのは難しいでしょう・またAIは、大量のデータを収集して読み取ったうえで機能できるため、そもそも学習させなければならないツールです。こうして考えると、教員や講師は、いわばAIが機能するための情報源を持つ存在といえます。また常に人と接する対人業務でもあるため、臨機応変なコミュニケーション力が求められる職種であり、AIではカバーしにくい部分も多くあります。さらに経験にもとづいたレクチャーにより、特定のノウハウの習得や上達を促していくことは、指示やデータがないと動作しないAIには困難といえます。学校の教員や学習塾の講師はもちろん、さまざまな分野のインストラクターやトレーナーなどを含めて、AIに代わる可能性は低いでしょう。
広報、マーケティング職
広報やマーケティング職では、商品・サービスの販売促進に向けたさまざまなアイデアが求められる一面があり、AIでは対応できない部分も多くあります。例えば市場調査や宣伝に向けたコンテンツ制作など、一部の業務は生成AIを使って省略もできます。しかしブランディングや広告戦略など、現状からどのように成果を出すべきなのか検討するにあたり、課題解決力や論理的思考力が必要となります。またSNS運用など、斬新な創造力が重要となる業務も多々あり、AIで代替するのは難しい職種といえます。広報やマーケティング職では、AIによるデータ収集・分析の結果を発展させていく要素も強く、人間ならではの発想も欠かせません。
営業職
営業職は、顧客との信頼関係を構築していくコミュニケーションが不可欠となるため、AIで代替するのは難しい職種です。顧客の潜在的なニーズを引き出したり、近況を細かく汲み取りながら提案をしたりなど、AIが苦手とする柔軟性が求められます。さまざまな顧客に対応するなかで、状況に合わせて複雑に判断しながら成果をあげていく仕事でもあり、高い課題解決力や論理的思考力も欠かせません。また新たな販路の開拓など、マーケティング的な要素を担うケースもあり、AIを応用して戦略に落とし込むことが重要となります。AIに取って代わられるのではなく、うまく使いこなしていくことで、今後の将来性にもつながっていく仕事です。
コンサルタント
さまざまな問題に対する解決策を提示し、目標達成に向けたプランニングを図るコンサルタントは、人間ならではの柔軟性や発想が求められます。まさにAIのウィークポイントでもある課題解決力や、論理的思考力によって、成果をあげるための施策を練っていく職種でもあります。なおコンサルタントが携わる領域としては、経営企画・事業開発・DX・業務改善・組織構築など、さまざまな専門分野に分かれます。人間ならではの経験値を活かしやすい一面もあり、AIの発達が著しい現代でも、確かな将来性に期待できます。
まとめ
AIが得意としていることは、おもにパターン化された単純作業や、データの収集・分析・抽出・整理・学習が中心となります。近年で急速に発達した生成AIでは、まるで人間のように動作する機能も見られますが、基本的には大量の情報源を整理しているにすぎません。特に生成AIでは、倫理観を欠けていたり、事実誤認だったりする結果が打ち出されることもあり、人間ならではの判断が不可欠となります。現状として、AIに代替される可能性が高い仕事が存在するのも事実ですが、一方で人間の手を介すべき業務も多く存在します。より将来性のあるキャリアを考えたい時には、ぜひ本記事も参考に、今後の方向性を検討してみるとよいでしょう。