AIで仕事はなくなる？なくなる仕事・残る仕事・新しく生まれる仕事【2026年版】

AIが進歩しても、仕事が職業ごと丸ごとなくなるとは限りません。公的な調査が示しているのは、「仕事の一部の作業がAIに置き換わり、仕事の中身が変わる」という姿です。ただし、決まった手順の事務・窓口・データ入力のような仕事は減る見通しで、準備は必要です。

この記事では、シンギュラリティ（AIが人間の知能を超え、技術の進歩が予測できないほど加速する時点）の議論のなかでも一番身近な「雇用」に絞って、NRI・IMF・世界経済フォーラム（WEF）の調査の数字を、何を測った数字なのかも含めて整理します。そのうえで、なくなる可能性が高い仕事・残る仕事・新しく生まれる仕事、自分の仕事を考える手順、今できる備えを順に説明します（調査内容の確認日：2026年11月2日）。シンギュラリティそのものの意味や「いつ来るか」は、シンギュラリティとは？意味・いつ来るか・最新議論の解説で解説しています。

AIで仕事はなくなる？3つの調査の数字と読み方

「AIで仕事の半分がなくなる」という話の元になっているのは、主に次の3つの調査です。数字だけを並べると別々の話に見えますが、何を測った数字なのかが違います。

調査	数字	何を測った数字か
NRI × オックスフォード大学 （2015年12月）	日本の労働人口の約49%が就いている職業で、10〜20年後にAIやロボット等で代替できる可能性が高い	日本の601職業が対象。1人の業務のすべてを、高い確率（66%以上）でコンピューターが代わりに実行できる職業の人数の割合。技術的な可能性であり、労働需給など社会環境要因は考慮していません。業務の一部だけが代替される場合も検討していません。
IMF （2024年1月）	世界の雇用のほぼ40%がAIの影響を受ける。先進国は約60%、新興市場国は40%、低所得国は26%	「AIにさらされている（影響を受ける）仕事」の割合。先進国では、影響を受ける仕事のおよそ半分は生産性が上がる恩恵を受け、残りの半分は主要な業務をAIが実行して労働需要が下がる可能性があるとしています。
世界経済フォーラム（WEF） （2025年1月）	2030年までに1億7,000万件の雇用が生まれ、9,200万件が失われ、純増は7,800万件	1,000社超の企業（22の産業・55の国と地域）への調査にもとづく予測。AIだけでなく、経済・人口・環境対応などの変化を合わせた数字で、現在の雇用の約22%が入れ替わるという見立てです。

出典：NRIの発表（2015年12月2日）、IMFのブログ（2024年1月14日）、世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」（いずれも2026年11月2日に原文を確認）。

数字の正しい読み方

• 49%は「なくなる仕事の割合」ではありません。「技術的には代替できる可能性が高い」職業に就いている人の割合で、実際にそうなるかは社会の側の事情の影響も大きいと、NRI自身が注記しています。
• 「影響を受ける」と「なくなる」は別です。IMFは、影響を受ける仕事のうち約半分は、AIを使うことで生産性が上がる側だとしています。
• なくなる仕事の数だけでなく、生まれる仕事の数も見ます。WEFの予測は、失われる雇用より生まれる雇用のほうが多く、全体では純増という見立てです。ただし、減る側の仕事に就いている人が、増える側の仕事に自動的に移れるわけではありません。

つまり、「全員の仕事が一斉になくなる」ではなく、仕事の中身が入れ替わり、減る仕事と増える仕事が分かれると読むのが、3つの調査に共通する見方です。

AIが人の知能を超えるのはいつ頃と予測されているのかは、シンギュラリティの意味と最新議論で解説しています。

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シンギュラリティにより失われる雇用：代替されやすい仕事の例

では、どんな仕事が減る側に入るのでしょうか。NRIの発表と、WEFの調査から、公表されている職業名を挙げます。

NRIの試算で、代替できる可能性が高いとされた職業の例

NRIは、代替できる可能性が高い100の職業と、低い100の職業を公表しています（並びは確率の順ではありません）。高い側の一部を挙げます。

分野	職業の例（NRIの公表リストより）
事務・窓口	一般事務員、データ入力係、受付係、銀行窓口係、経理事務員、医療事務員、行政事務員、郵便事務員、貸付係事務員、会計監査係員
販売・店舗	レジ係、スーパー店員、宝くじ販売人、レンタカー営業所員
運転・配送・警備	タクシー運転者、路線バス運転者、電車運転士、宅配便配達員、警備員、駐車場管理人
製造・倉庫・検査	自動車組立工、電子部品製造工、倉庫作業員、検収・検品係員、包装作業員、通関士

NRIは傾向として、「特別な知識やスキルが求められない職業」と、「データの分析や、決まった順序・体系での操作が中心の職業」は代替できる可能性が高いとしています。

WEFの調査で、減ると見込まれている職業

WEFの調査では、雇用主が「2030年までに最も減る」と見込む職業として、次が挙がっています。

• 減る人数が最も大きい職業：レジ係・切符販売係、事務アシスタント・秘書
• 減る割合が最も大きい職業の上位：郵便事務員、銀行窓口係、データ入力係、経理・簿記・給与事務員、在庫管理係。ほかに上位15位以内に、グラフィックデザイナー、法務担当の補助職（リーガルセクレタリー）、保険金の査定担当、テレマーケターも入っています。

NRIの2015年の試算では代替しにくい側にあったグラフィックデザイナーが、2025年のWEFでは減る側に入っています。調査の時期・方法・対象が違うため、結果は一致しません。1つの調査の職業リストを、そのまま自分の将来の予言として読まないことが大切です。

仕事が減ったとき、収入はどうなるのか

仕事が減ることへの対策として、所得を下から支える制度（ベーシックインカムなど）や、学び直しの機会づくりが議論されています。ただし、これらは提案・議論の段階の話で、実際に制度化されたものではありません。代表的な提案は、シンギュラリティとは？意味・いつ来るか・最新議論の解説の「格差は広がる？ベーシックインカムなどの議論」で出典つきで紹介しています。

シンギュラリティ後も必要とされる仕事：代替されにくい職業

一方で、AIに置き換わりにくいとされる仕事もあります。NRIの発表では、芸術・歴史学・哲学のように抽象的な概念を整理・創出する知識が要る職業と、他者との協調、理解、説得、ネゴシエーション、サービス志向が求められる職業は、代替が難しい傾向にあるとされています。

NRIの試算で、代替できる可能性が低いとされた職業の例

分野	職業の例（NRIの公表リストより）
医療・ケア	外科医、内科医、小児科医、精神科医、歯科医師、助産師、理学療法士、作業療法士、言語聴覚士、ケアマネージャー
教育・保育	保育士、幼稚園教員、小学校教員、中学校教員、学校カウンセラー、日本語教師、大学・短期大学教員
創作・企画	アートディレクター、映画監督、作曲家、マンガ家、コピーライター、ゲームクリエーター、広告ディレクター、商品開発部員
対人サービス・助言	経営コンサルタント、中小企業診断士、美容師、ソムリエ、ツアーコンダクター、スポーツインストラクター

「残る仕事」を読むときの注意

• NRIの試算は2015年のもので、生成AIが普及する前の分析です。文章・画像・プログラムを作る仕事にも、生成AIが入り込んでいます。「創作系の仕事は安全」と言い切ることはできません。
• 仕事が残っても、中身は変わります。IMFは、先進国では約60%の仕事がAIの影響を受けるとしています。医療や教育でも、記録・資料づくりなどの作業はAIで置き換わる可能性があります。
• AIにできることと、人に任せたいことは同じとは限りません。診察や保育のように、人が担うことを前提にしたい場面があるため、技術的に可能でも、すぐに置き換わるとは限りません。

シンギュラリティにより新しくできる仕事：増える仕事と新しい役割

AIによって減る仕事がある一方で、新しく必要になる仕事もあります。WEFの調査から、増えると見込まれている職業を見てみます。

WEFが「2030年までに増える」と見込む職業

増え方	職業
割合で最も伸びる職業	ビッグデータ専門家、フィンテックエンジニア、AI・機械学習の専門家、ソフトウェア・アプリケーション開発者、セキュリティ管理の専門家、自動運転・電気自動車の専門家、UI・UXデザイナー、データ分析者・データサイエンティスト
人数で最も増える職業	農場労働者、配送ドライバー、建設作業員、営業担当者、食品加工従事者。ケアの分野では、看護師、ソーシャルワーカー・カウンセラー、介護・身の回りの世話の担当者、教育分野では高校・大学の教員

技術の職業が割合では最も伸びる一方で、人数で見ると、現場で体を動かす仕事や、人をケアする仕事が大きく増える見通しです。「AIの仕事だけが増える」わけではありません。出典：世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」（2026年11月2日に確認）。

これから必要になりそうな役割の例（推測を含む）

次の例は、公的な調査の予測ではなく、AIが広がった社会で必要になると考えられる役割の例です。

• データ調査担当：AIやIoTで増えた大量の情報を解析し、まとめる役割
• 人とAIの協働責任者：人とAIの両方に適切な指示を出し、仕事を回す役割
• AIの運用・管理担当：AIの出力を確認し、品質と責任を管理する役割
• 量子機械学習の分析担当：量子コンピュータを使った機械学習を支援する役割
• エッジコンピューティングの専門家：端末の近くにサーバーを置いて通信を速める技術を扱う役割
• 遠隔診療の支援担当：病院が少ない地域で、遠隔操作とAIを使った診療を支える役割
• 健康づくりの伴走役：AIが管理する健康データをもとに、助言と対話で健康維持を支える役割
• 都市のセンサー・設備の保守担当：データを集めるセンサーなどが故障したときに現場で修理する役割
• 人と話す・付き添う役割：AIが広がるほど、人が相手をしてくれる価値が高まるという見方があります

AIが生んだ仕事を、さらにAIが担うこともあり得ます。それでも、AIの仕事の結果に最終的な責任を持つのは人です。人が働く時間が減れば、人を楽しませる仕事（動画配信、eスポーツなど）が増えるという見方もありますが、これも予測の一つにとどまります。

職種別に見る：事務・窓口・コールセンター・運転・製造・ライター・エンジニアはどうなる？

ここでは、「なくなるのか」をよく聞かれる職種ごとに、どの作業がAIに置き換わりやすく、どの作業が人に残りやすいかを整理します。公表された調査（NRI・WEF）で名前が挙がっている職業は、その結果を示します。作業の中身についての説明は、調査結果ではなく、作業の性質からの整理です。

一般事務・データ入力・経理事務

調査の結果：NRIの代替可能性が高い職業に、一般事務員、データ入力係、経理事務員、医療事務員が入っています。WEFでも、事務アシスタント・秘書、データ入力係、経理・簿記・給与事務員、在庫管理係は、減ると見込まれる職業です。

置き換わりやすい作業：書類の転記、数字の入力と集計、定型の文書や議事録の下書き。人に残りやすい作業：例外の判断、社内外との調整、AIが作った内容の確認と責任です。

銀行員・窓口業務

調査の結果：NRIの代替可能性が高い職業に、銀行窓口係、貸付係事務員が入っています。WEFでは、銀行窓口係は「減る割合が最も大きい職業」の上位です。

置き換わりやすい作業：入出金や各種手続きの受付など、手順が決まっている窓口の処理。人に残りやすい作業：お客様の事情を聞いたうえでの融資・資産の相談、不正や不自然な取引の見極めなど、判断と説明が要る仕事です。

コールセンター・顧客対応

調査の結果：WEFでは、顧客への情報提供・顧客対応の担当者（Client Information and Customer Service Workers）が、減る人数が大きい職業の一つに入っています。

置き換わりやすい作業：よくある質問への回答、手続きの案内、通話内容の記録と要約。人に残りやすい作業：お怒りのお客様への対応、前例のない相談、会社として判断が要る場面です。AIが一次対応をして、難しい相談だけ人に回す形が現実的です。

運転手・配達員

調査の結果：NRIの代替可能性が高い職業に、タクシー運転者、路線バス運転者、電車運転士、宅配便配達員が入っています。一方でWEFでは、自動車・バンなどの運転手と配送ドライバーは、むしろ人数が増える見通しです。

NRIの数字は「技術的に代替できるか」で、社会の側の事情（法律、安全の基準、需要の増減）は考慮していません。技術的にはできても、運転の仕事がすぐ減るとは限らないことを示す、よい例です。

レジ・スーパー・コンビニ店員

調査の結果：NRIの代替可能性が高い職業に、レジ係、スーパー店員が入っています。WEFでは、レジ係・切符販売係が「減る人数が最も大きい職業」に挙がっています。

置き換わりやすい作業：会計、在庫の記録、発注の補助。人に残りやすい作業：お客様への声かけや案内、売り場づくり、トラブルへの対応です。セルフレジが増えても、売り場の人は別の役割に移ります。

工場・製造・倉庫の作業

調査の結果：NRIの代替可能性が高い職業に、自動車組立工、電子部品製造工、倉庫作業員、検収・検品係員、包装作業員が入っています。WEFの図でも、組立・工場作業員は雇用が失われる側に入っています。

置き換わりやすい作業：決まった動作の繰り返し、外観の検査、搬送。人に残りやすい作業：設備の保守、不具合の原因を探す作業、ラインの改善です。WEFでは、産業・生産エンジニアが増える職業に入っています。仕事の数だけでなく、求められる中身が変わります。

ライター・翻訳・デザイン

調査の結果：NRIの低リスク側に、コピーライター、雑誌編集者、スポーツライターなどが入っていますが、これは生成AIの普及前（2015年）の試算です。WEFでは、グラフィックデザイナーが減る側に入り、メディア・コミュニケーション関連の職業は増える側に入っています。

置き換わりやすい作業：下書き、要約、定型の翻訳、バナーなどの定型デザイン。人に残りやすい作業：何を伝えるかの企画、取材や一次情報の確認、事実の裏取り、表現の最終判断です。「下書きはAI、確認と責任は人」という分担が広がっています。

エンジニア・プログラマー

調査の結果：WEFでは、ソフトウェア・アプリケーション開発者、AI・機械学習の専門家、フルスタックエンジニアなどが、増える職業に入っています。

置き換わりやすい作業：定型的なコードの下書き、テストコードの作成、エラーの調査の補助。人に残りやすい作業：何を作るかの要件の整理、設計、AIが書いたコードのレビューと責任です。職業としては増える見通しでも、求められる力は「書く」から「設計して確かめる」へ寄っていきます。

AIが苦手なことと、人に残る強み

NRIの発表は、他者との協調、理解、説得、ネゴシエーション、サービス志向が求められる職業と、抽象的な概念を整理・創出する職業を、代替が難しい傾向としています。実務では、次のような場面が人に残ります。

• もっともらしい誤りを見抜く：生成AIは事実と違うことを自然な文章で書くことがあるため、重要な数字や結論は人が確かめます。
• 責任を負う判断：診断、融資、採用などの結果に責任を持つのは人です。
• 前例のない状況での判断：データにない事態や、現場の空気を読む場面は、人の判断に頼ります。
• 相手の気持ちをくむ：不安や怒りに向き合う対話は、人が担うことが求められます。

自分の仕事はなくなる？タスクに分けて考える4ステップ

職業名のリストを見ても、「自分の仕事」がどうなるかは分かりません。調査が測っているのは、職業というより作業（タスク）の代替しやすさだからです。同じ「事務」でも、中身の作業によって影響は違います。次の4ステップで、自分の仕事を分解して考えてみてください。

ステップ1〜2：作業を書き出して3つに分ける

まず1日の作業を10〜15個書き出し、それぞれを次の3つに分けます。

分け方	作業の特徴	AIとの関係
A 決まった手順	入力・転記・集計・定型文の作成など、手順が決まっている	AIに任せやすい。NRIが「代替できる可能性が高い」とする特徴に近い
B 人との判断	相手の事情をくむ、説得する、責任をもって決める	AIは下書きや材料づくりを手伝い、最後は人が判断する
C ゼロから創る	企画、方針づくり、新しい問いを立てる	AIで案を増やせるが、何を選ぶかは人が決める

下は、一般事務の作業を分けてみた見本です（自分の仕事を考えるための例で、調査結果ではありません）。

作業の例	分類	AIとの付き合い方
請求書の数字をシステムに入力する	A	AIや自動化に任せ、人は誤りの確認だけをする
会議の議事録の下書きを作る	A	AIで下書きを作り、人が内容を直す
取引先の事情を聞いて納期を調整する	B	人が担当。AIは過去のやり取りの整理を手伝う
部署の業務のやり方を見直す案を考える	C	AIで案を出し、人が選んで合意をとる

ステップ3〜4：AIで試して、人が担う部分を増やす

Aの作業は、実際に無料の生成AIで同じ作業をやらせてみると、どこまで任せられるかが分かります。誤りが出る場面も見えるので、「AIの出力を確認する」という新しい作業が生まれることにも気づけます。そのうえで、時間が空いた分をBとCに回し、AIを使いこなして最終判断をする側に比重を移していきます。

AI時代に仕事を守るために、今できること

WEFの調査は、備えの方向も示しています（世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」・2026年11月2日に確認）。

• 働く人の既存スキルの約39%が、2030年までに変わるか、時代遅れになると雇用主は見ています。
• 世界の働き手を100人とすると、59人が2030年までに研修を必要とすると見込まれています。内訳は、今の役割のままスキルを高められる人が29人、社内の別の役割に移って高められる人が19人、必要な研修を受けられない恐れがある人が11人です。
• 雇用主が最も重視する中核スキルは分析的思考で、次が柔軟性・俊敏性（変化への対応力）です。
• 調査した雇用主の85%が、従業員のスキル向上を優先する計画です。

雇用主が「中核スキル」と考える上位10項目（WEF）

順位	スキル	中核と考える雇用主の割合
1	分析的思考	69%
2	柔軟性・俊敏性（変化への対応力）	67%
3	リーダーシップと社会的影響力	61%
4	創造的思考	57%
5	意欲と自己認識	52%
6	テクノロジーへの理解	51%
7	共感と傾聴	50%
8	好奇心と生涯学習	50%
9	人材のマネジメント	47%
10	サービス志向と顧客対応	47%

上位には、分析・変化への対応・創造性といった考える力と、リーダーシップ・共感・傾聴といった人と向き合う力が並んでいます。AIの知識（11位・45%）は、これらと組み合わせて求められています。

今日から始められる備え

1. 生成AIを、実際の仕事で使ってみる。得意なことと誤りやすいことを体で覚えます。
2. 自分の作業を分けて、AIに任せる部分を決める。前の節の4ステップを、月に一度見直します。
3. 判断・対人・企画の比重を増やす。AIの出力を確かめて決める力は、AIが広がるほど必要になります。
4. 社内の研修や、公的な学び直しの機会を調べる。必要な研修を受けられない人が出ると見込まれているため、自分から機会をつかむことが重要です。

社会や会社としての備え、各国のAIのルールづくりは、シンギュラリティとは？意味・いつ来るか・最新議論の解説の「どう備えるべきか」でまとめています。

AIと仕事に関するよくある質問

Q. AIで仕事がなくなるのは本当ですか？

職業ごと丸ごとなくなるとは限りません。NRIの試算の49%は「技術的に代替できる可能性が高い職業に就く人の割合」で、実際に代替されるかは労働需給など社会の事情の影響も受けます。WEFは2030年までに9,200万件の雇用が失われる一方、1億7,000万件が生まれると予測しています。決まった手順の事務・窓口・データ入力などは減る見通しです。

Q. AIでなくなる仕事は、いつごろ出てきますか？

NRIの試算は「10〜20年後」（2015年の発表時点から）、WEFの予測は2030年までです。ただし、これらは試算・予測であり、時期を断定できる調査はありません。シンギュラリティそのものの時期は意見が分かれており、シンギュラリティの解説記事で整理しています。

Q. AIに置き換わりにくい仕事はありますか？

NRIの発表では、抽象的な概念を整理・創出する職業や、他者との協調・理解・説得・サービス志向が求められる職業は代替が難しい傾向があるとされています。医療・保育・教育・ケア、創作・企画の職業が例に挙がっていますが、2015年の試算で生成AIの普及前です。仕事が残っても、中身は変わります。

Q. 事務職はなくなりますか？

WEFの調査では、事務アシスタント・秘書は、減る人数が最も大きい職業の一つと見込まれています。データ入力係、経理・簿記・給与事務員、在庫管理係も減る割合が大きい職業に挙がっています。ただし、事務の中でも、人と調整する判断の仕事や、AIの出力を確認する仕事は残ります。作業ごとに見直すことが大切です。

Q. 生成AIの登場で、予測は変わりましたか？

IMFは2024年1月に、世界の雇用のほぼ40%がAIの影響を受け、先進国では約60%に上るとしました。影響を受ける仕事のおよそ半分は生産性向上の恩恵を受け、残りの半分では主要な業務をAIが実行して労働需要が下がる可能性があるとしています。

Q. 仕事が減ったら、収入はどうなりますか？

所得を下から支える制度（ベーシックインカムなど）や学び直しの機会づくりが議論されていますが、提案・議論の段階で、制度として実現したものではありません。代表的な提案は、シンギュラリティの解説記事の記事で紹介しています。

まとめ

この記事のポイントを振り返ります。

• NRI（49%）・IMF（約40%、先進国で約60%）・WEF（9,200万件が失われ、1億7,000万件が生まれる）は、測っているものが違う数字です。「何%の仕事がなくなる」とは読めません。
• 減る側に入りやすいのは、決まった手順の事務・窓口・データ入力・単純な販売・運転などです。ただし、調査ごとに職業リストは一致しません。
• 残るとされるのは、他者との協調・説得・ケアや、抽象的な概念を扱う仕事です。ただし、仕事が残っても中身は変わります。
• 増える仕事は、技術の職業と、現場・ケア・教育の職業の両方です。
• 自分の仕事は、職業名でなく作業に分けて考え、AIを実際に試して、判断する側の比重を増やします。

シンギュラリティの意味、時期の予測、社会全体への影響は、シンギュラリティとは？意味・いつ来るか・最新議論の解説で解説しています。

出典（2026年11月2日に確認）：NRIの発表（2015年12月2日）／IMFのブログ（2024年1月14日）／世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」