AIでなくなる仕事の一覧を見て自分の職種が入っていないか探してしまったことはありませんか? 名前がなければ少しほっとして、あれば胸がざわつく。でもタブを閉じたあとも不安はきれいには消えないんですよね。
ランキングを何本読んでも自分の仕事が10年後も残るのか分からないのは、あなたの調べ方が悪いからではないんです。一覧のつくり方のほうに理由があるんですよね。
AIで丸ごとなくなる職業は思っているよりずっと少ないんです。なくなるのは職業の中の決まった作業で、同じ職種の中でもAIを使う側に回れる人と仕事をAIに明け渡す人に分かれていきます。
この記事では、なくなりやすい仕事の一覧と49%などの数字の本当の意味を図で整理します。そのうえで残る人と仕事を失う人を分ける力とその鍛え方までお伝えします。

AIを使う側に回れるかを分けるのは、AIの出力を速く読んで判断する力と正確に指示できる知識の幅です。どちらも土台はたくさん速く読む力です。私が教えている速読法GSRでその読む力をどう上げるのかは、下の無料の入門動画講座で先に確かめられます。
この記事の執筆・監修
浦地純也(しゃっく)
速読メソッド「GSR」講師 / 株式会社ManaBeラボ 代表取締役

- 株式会社ManaBeラボ代表取締役
- 中学校、高等学校理科教員免許
- 国際ジェネラティブチェンジ協会ジェネラティブトランス修了資格
- カリフォルニア大学発祥の心理学指導者資格
2013年、高知大学で理科教員免許を取得し、公立の高等学校で2年間理科教師として働く。その後速読に感銘を受け愛知県で速読教室と学習塾を開校。
その後、スタンフォード大学心理学博士のギリガン先生と出会い、「瞑想状態×速読」を用いた新しい速読メソッド【GSR(Generative Speed Reading)】をワールドクラスパートナーズ株式会社と開発。
2019年には、「人生を変える速読法 GSR」を出版。2025年までの10年間で44,000人以上への速読指導の実績。現在もオンラインで全国の人々へ向けて活動中。
AIでなくなる仕事の一覧と共通点

AIでなくなりやすいと名前が挙がるのは、データ入力や一般事務・経理の定型処理・レジ・コールセンターの一次対応といった決まった手順を繰り返す仕事です。どの調査やランキングを見ても顔ぶれはだいたい同じなんですよね。
名前が挙がりやすい仕事とAIに移る作業の一覧
名前が挙がる仕事でもAIに移るのは仕事の一部の作業だけです。職種ごとにAIに移りやすい作業と人に残る作業を表にまとめておきますね。
| 職種 | AIに移りやすい作業 | 人に残りやすい作業 |
|---|---|---|
| 一般事務 | データ入力、書類の作成、日程の調整 | 社内の調整、例外への対応 |
| 経理・会計 | 仕訳、集計、決まった形の報告書 | 数字の異常に気づく、経営への説明 |
| レジ・販売 | 会計、在庫の確認 | 接客、売り場づくり |
| コールセンター | よくある質問への回答 | 苦情や込み入った相談への対応 |
| 翻訳・ライター | 下訳、定型の文章 | 内容の確認、読み手に合わせた書き直し |
世界経済フォーラム(WEF)が2025年1月に出した未来の仕事レポート2025も、同じような職を挙げています。2030年までに減りやすいとされたのはレジ係やチケット販売、事務アシスタントと役員秘書、会計・監査などです。
なくなりやすい仕事に共通する3つの特徴
なくなりやすい仕事に共通するのは手順が決まっていて判断のぶれが少なく、パソコンの中で完結するという3つの特徴です。
- 手順がマニュアルに書ける
- 誰がやっても同じ答えになる
- 画面の中のデータだけで仕事が終わる
この3つがそろう作業ほどAIやシステムに任せやすくなります。自分の1日の仕事を振り返ってどれくらい当てはまるか数えてみてください。
ただし一覧に自分の職種がないからといって安心はできません。どんな職種にも決まった作業は含まれていて、そこから先にAIに移っていくからです。
AIでなくなりにくい仕事の共通点
なくなりにくいのは人と関わる・正解のない判断をする・現場で体を動かすのどれかが仕事の中心にある職種です。介護や看護・保育・営業の交渉・管理職・現場の技能職などがよく挙がります。
野村総合研究所も他者と協力したり相手を説得したりする仕事や、抽象的な考えをまとめて新しく生み出す仕事はAIでの代替が難しい傾向があるとしています。
しゃっく一覧を見て「うちの職種はセーフ」と思った方もちょっと待ってくださいね。大事なのは職種の名前より毎日どんな作業に時間を使っているかなんです。
AIで仕事がなくなる割合は?49%などの数字の本当の意味


AIで仕事がなくなる割合としてよく見る49%や4分の1は実際に消える仕事の割合ではなく、技術的に置き換えられる可能性や影響を受ける可能性を見積もった数字です。
ニュースでは切り取られて大きく見えがちなので何を測った数字なのかを先に押さえておきましょう。
野村総研とオックスフォード大学の49%は技術的に代替できる可能性
49%は、野村総合研究所が英オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授とカール・フレイ博士と共同で2015年12月に発表した試算です。
国内601種類の職業について仕事の中身からコンピューターで代替できる確率を計算しました。その結果日本の労働人口の約49%が、10〜20年後に技術的には代替できる可能性が高い職業に就いていると推計しています。


ほぼ半分と聞くと背筋が寒くなりますよね。でもこれは技術的にできるかどうかを見た数字です。
実際に何人が職を失うかを予測したものではありません。費用や法律・職場の事情で、技術的にできても置き換えない仕事はたくさんあるんです。
世界の雇用の4分の1は「消える」ではなく「影響を受ける」
国際労働機関(ILO)が2025年5月に出した報告の4分の1は、生成AIの影響を受ける可能性がある仕事の割合です。ポーランドの国立研究機関NASKとの共同研究で、消える仕事の割合ではありません。
ILOの報告でも多くの仕事は人の手が要る作業を含むため、なくなるより仕事の中身が変わる可能性が高いとしています。いちばん影響を受けやすいのは事務の仕事だとされています。
2030年までに消える仕事より生まれる仕事が多い
世界経済フォーラムの未来の仕事レポート2025では2030年までに消える仕事より生まれる仕事のほうが多いと見込まれています。


仕事が一方的に消えていくのではなく、消える場所と生まれる場所で大きく入れ替わるということなんです。問題はその入れ替わりの中で自分がどちら側に立つかですよね。
「AIで仕事がなくなる」は本当か
職業が丸ごと消えるという話には誇張が混じっていますが、仕事の中身が大きく入れ替わるのは本当です。どちらも職業ではなく作業の単位で見るとすっきり説明できます。
なくなるのは職業ではなく職業の中の定型作業
AIでなくなるのは職業そのものではなく、その中の決まった作業です。ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)が2026年4月に出した分析が、この違いをはっきり示しています。
- 今後2〜3年で米国の仕事の50〜55%は中身が変わる
- 実際になくなるのは10〜15%で、それも5年後かもっと先
変わるのが半分なのに消えるのは1割ちょっと。この差は営業の仕事で考えると分かりやすいんです。


提案メールの下書きや競合の下調べ、議事録の作成はどんどんAIに移っていきます。
でも顧客の本音を聞き出して条件を調整し、信頼を得るところはそう簡単には移りません。営業職が消えるのではなく、営業の中の決まった作業がAIに移るんです。
人員削減も人に戻す動きも起きている
AIを理由にした人員削減は現実に起きていますが、減らしたあとで人に戻した会社もあります。2025年にはこんな動きがありました。
- マイクロソフトが7月に約9,000人を削減(全社員の4%弱)
- コンサルティング大手のアクセンチュアがAIへの対応を理由に約3か月で1万1,000人以上を削減
一方で逆向きの出来事もありました。オーストラリアのコモンウェルス銀行は2025年7月、AIの音声ボットを入れたとしてコールセンターの45人を減らすと発表し翌月に撤回しています。


労働組合によると問い合わせは減るどころか増えていて、残業やリーダーの電話対応でしのいでいたそうです。銀行は判断に誤りがあったと認めました。
AIに置き換えれば済むと考えて人を減らすと現場が回らなくなることがあるんですよね。
日本は人手不足が続いていて解雇のルールも厳しいので、AIを理由にした大量解雇はほかの国より起きにくいと言われています。
なくなる仕事の一覧だけでは自分の立場が分からない
なくなる仕事の一覧をいくら見ても不安が消えないのは一覧が職業の単位で判定しているのに、実際に入れ替わっているのはもっと細かい作業の単位だからです。
同じ経理でも毎日の大半が入力と集計の人と、数字を読んで経営に説明している人とではAIの影響はまるで違いますよね。職種の名前ではこの違いが見えないんです。
同じ職種でも残る人と仕事を失う人に分かれる
これから立場を分けるのは職種ではなく、同じ職場の中でAIを使う側に回れるかどうかです。
先に言っておくと、AIはこれからも賢くなりますし任せられる作業は増え続けます。まだ大丈夫と安心させるつもりはありません。そのうえで人の側で差がつくところをはっきりさせておきたいんです。
分かれ道は職種ではなくAIを使う側に回れるか
同じ職種でもAIの出力を読んで判断し、次の指示を返せる人は残ります。同じ経理の部署に2人の社員がいる場面を思い浮かべてみてください。


1人はAIが出した集計表や報告書の下書きをそのまま出すか、怖くて使えないまま止まってしまいます。AIの出力をそのまま信じると誤りもそのまま外に出てしまいます。
もう1人はAIの出力をすばやく読んで合っているところと違うところを見分け、次の指示を返していきます。数年後、後者はAIを部下のように使って仕事を回しているはずです。
なくなる仕事の一覧にはこの違いは映りません。職業ではなく一人ひとりの側から、AIに代替されない人の条件を見ておくと迷いにくくなります。


道具が賢くなるほど結果を分けるのは使い手の力
道具の性能が上がるほど結果の差は使い手の側で生まれます。同じカメラを渡されても撮る人によって写真はまるで違いますよね。
性能の低い道具なら誰が使っても結果は大きく変わりません。ところが道具が優秀になるほど使う人の腕の差がそのまま結果に出てきます。料理人と素人に同じ包丁を渡したときと同じです。
優秀なAIが全員に配られても、みんなが同じ結果になるわけではないんです。使い手の力の差がこれまで以上にはっきり出るようになります。
AIを使う側に回る人が持っている2つの力
AIを使う側に回る人が持っているのはAIの出力を速く読んで判断する力と、短く正確に指示できる知識の幅の2つです。




AIの出力を速く読んで判断する力
AIがどれだけ速く答えを出しても最後にそれを読んで判断するのは人なので、人の読む速さが仕事全体の速さを決めます。
私は3万人規模の生成AIのコミュニティに速読法GSRを導入しています。
きっかけは主催者の方から「AIの使い方をどう教えても、みんなAIが出した文章を読めなくてそこで止まる。どうにかしてほしい」と相談されたことでした。
AIの使い方を覚えても出てきた長い文章を読むところで手が止まる人は多いんです。読まずに使えば誤りを見逃し、時間をかけて読めばAIを使った意味が薄れます。


文章を受け取って処理する速さは大人になってからでも練習で上げられます。


AIに短く正確に指示できる知識の幅
知識の幅が広い人ほど、AIへの指示が短く正確になります。そのぶん返ってくる答えも的確になるんです。
あるゲームを知らない相手に説明するなら四角いブロックが上から落ちてきて横一列そろうと消えて、と何十文字もかかります。でも相手が知っていれば「テトリスのようなゲーム」の一言で終わりますよね。
AIへの指示もこれと同じで、知っている言葉や考え方が多いほど少ない言葉で狙いどおりの答えを引き出せます。分野の違う知識を組み合わせて新しい案を出すのも頭の中に材料がある人にしかできません。


2つの力の土台はたくさん速く読む力
AIの出力を速く読む力も知識の幅も土台はたくさんの文章を速く読んで処理する力です。だから速読を教えている私がこの話をしているんです。
知識の幅を広げるほど読む量が必要になる
知識の幅を広げるいちばん確かな方法は、昔から変わらず本を読むことです。AIの要約で答えだけを受け取っても、そこに至る考え方やまわりの知識は自分の中に残りにくいんですよね。
マイクロソフト共同創業者のビル・ゲイツも今でも年に50冊ほどの本を読むと語っています。AIで何でも調べられる時代でも、自分で読んだ知識だけがAIへの指示や判断に使える引き出しになるんです。


ただここで壁にぶつかります。知識を広げようとするほど読む本は増えるのに、1冊に何時間もかかっていたら仕事と家庭の合間ではとても追いつきません。読む必要はあるのに読む時間がないんですよね。


速読法GSRは読む速さと理解をまとめて上げる
私が教えている速読法GSRはページを飛ばす読み方ではなく、脳が文章を処理するやり方を変えて速く読んでも内容をつかめるようにする方法です。
速読と聞くとページをパラパラめくるだけとか、目を速く動かす訓練とかを思い浮かべるかもしれません。でも理解を置き去りにしたまま速くめくっても内容は頭に残りません。


GSRはスタンフォード大学の心理学博士らが開発した特別な集中状態(ジェネラティブステート)と脳科学を組み合わせた読み方で、柱は3つあります。
- 頭の中で音読せず見て意味を取る
- 読む前に落ち着いて集中した状態をつくる
- 読んだ内容を取り出すところまでをセットにする
鍛えているのは本を読むコツではなく、文章を受け取って処理する脳の働きそのものです。だから本だけでなくAIの出力や仕事の資料、長いメールにもそのまま効いてきます。



AIの話をしていたのになんで速読?って思いましたよね。AIを使う側に回る2つの力は、どちらも読む力の上に乗っているからなんです。


読む速さが変わって仕事が変わった受講者の声
読む速さが変わると、仕事の進み方そのものが変わります。ここでは仕事の時間の使い方が変わった受講者の声を紹介させてください。


本を読む速度が、GSR受講前と比べると119倍速くなりました。ただ速くなっただけではなく仕事に活かせるアウトプットもできています。個人的には、「速いスピード」で仕事をすることが自然にでき、生産性が上がったことが嬉しかったです。


とにかく忙しい、時間がないという毎日でしたが、劇的な変化がありました。それは、残業時間が毎月95時間だったのが20時間に減ったことです!さらに、以前は子どもや職員にイライラしていましたが、今では緊急なことが起こっても冷静に対応することができています。
ギリギリまで寝て、チャッと水を飲み、朝マックをするのが私の日課でした(笑)。そんな毎日から、早起きをして・瞑想と読書をし・朝食を作る。さらに余った時間で1日の計画ができるようになりました。これは奇跡としか言いようがありません。


読書した内容を「ただの思い出」に終わらせることなく、アウトプットまでできるようになりました。いまは、もっと読みたい!と好奇心が湧くようになり、読書をする時間も確保できています。
以前までは、ドラマの台本や映像を隅から隅まで見返し、とても時間がかかっていました。しかし、GSRをやってからは短い時間で要点を捉えるだけで周りからの質問にも答えられるようになった。
時間にゆとりができ心に余裕を持つことができました。
無料教材を含めて累計45,000人超が活用
速読法GSRは無料教材を含めて累計45,000人を超える方に活用されています(2026年5月時点、PR-FREE)。
まずは無料の入門動画講座で読み方を確かめる
AIの時代に何を身につければいいか迷っているならどの仕事にも効く読む力から鍛えるのが近道です。まずは無料の入門動画講座で今の自分の読み方のクセを確かめてください。
動画を最後まで見ると通常5,000円のGSRオンライン体験会に無料で参加できます。
AIでなくなる仕事についてよくある質問
- AIで仕事は本当になくなりますか?
-
職業が丸ごと消えることは多くありません。なくなるのは職業の中の決まった作業です。BCGの2026年の分析でも米国の仕事の50〜55%は2〜3年で中身が変わる一方、実際になくなるのは10〜15%で、それも5年後かもっと先とされています。
- AIでなくなる仕事にはどんなものがありますか?
-
データ入力や一般事務・経理の定型処理・レジやチケット販売・コールセンターの一次対応など、決まった手順を繰り返す仕事がよく挙がります。ただし消えるのは仕事の一部の作業で、職種の名前だけで判断はできません。
- AIで49%の仕事がなくなるという話は本当ですか?
-
野村総合研究所が英オックスフォード大学と2015年に出した試算です。日本の労働人口の約49%が、10〜20年後に技術的には代替できる可能性が高い職業に就いているというものです。実際に半分の人が職を失うという予測ではありません。
- AIでなくならない仕事は何ですか?
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介護や看護・保育・営業の交渉・管理職・現場の技能職など、人と関わる・正解のない判断をする・体を動かすことが中心の仕事はなくなりにくいとされています。ただしどの仕事にも決まった作業はあり、そこはAIに移っていきます。
- AIで仕事がなくなるのは何年後ですか?
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一斉に消える時期はありません。世界経済フォーラムの予測では2030年までに約9,200万人分の仕事が消える一方で約1億7,000万人分が生まれ、差し引き約7,800万人分増える見込みです。数年かけて少しずつ入れ替わっていくと考えるのが実態に近いです。
- AIに仕事を奪われないために、今から何をすればいいですか?
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AIの出力を速く読んで判断する力とAIに短く正確に指示できる知識の幅を鍛えることです。どちらもたくさんの文章を速く読んで処理する力が土台になります。特定のツールの使い方は数年で古くなりますが、読む力はどの仕事にも長く効きます。
まとめ
AIでなくなる仕事の一覧に名前が挙がっても職業が丸ごと消えるわけではないんです。この記事でお伝えしたことを並べておきますね。
- AIでなくなるのは職業ではなく、職業の中の決まった作業
- 49%や4分の1は、技術的にできる可能性や影響を受ける可能性を見積もった数字
- 2030年までに消える仕事より生まれる仕事のほうが多いと見込まれている
- 分かれ道は職種ではなく、同じ職場の中でAIを使う側に回れるかどうか
- 使う側に回る力は、AIの出力を速く読んで判断する力と知識の幅で、土台は読む力
求められるスキルはこれからも数年ごとに変わりますが、たくさん速く読んで処理する力はどのスキルの下でも効き続ける土台です。



なくなる仕事の一覧を探す時間を自分の読む力を鍛える時間に変えてみませんか。その一歩を私は応援しています!













