(cache)AIでギュられる職業とは？公務員・事務職・SE・営業などの「消える仕事」と「残る仕事」

最近、「AIに仕事を奪われる」「シンギュラリティで職業がなくなる」といった話をよく聞くようになりました。

少し若者言葉っぽく言えば、これから一部の職業や業務は、AIに「ギュられる」可能性があります。

ここでいう「ギュられる」とは、単に仕事が効率化されるという意味ではありません。

今まで人間がやっていた仕事が、AIで代替され、「その作業、人がやる必要ある？」と見なされてしまうことです。

ただし、すべての職業が一気になくなるわけではありません。

実際には、職業そのものが消えるというより、まずは職業の中にある一部の業務からAIに置き換わっていきます。

この記事では、公務員、事務職、営業職、SE、士業、銀行員などを例に、AIにギュられやすい業務、残りやすい仕事、そして今から身につけたい生成AIスキルを整理します。

・AIで「ギュられる」とは、仕事全体がすぐ消えることではなく、文章作成・資料作成・情報整理などの業務がAIに置き換わること。

・公務員・事務職・営業職・SEなども、職業そのものより「定型業務」からギュられやすく、人間に残るのは判断・調整・信頼関係づくり。

・AIにギュられる側ではなく、AIを使う側に回るために、ChatGPTなどの生成AIスキルを早めに学んでおくことが大事。

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AIで「ギュられる」とはどういうことか

AIでギュられるとは、職業名そのものが明日から消える、という意味ではありません。

たとえば、公務員という職業がいきなりなくなるわけではありません。営業職やSE、事務職も同じです。

しかし、その中にある一部の業務は、かなりのスピードでAIに置き換わる可能性があります。

議事録を作る
メール文を作る
資料のたたき台を作る
情報を調べてまとめる
FAQを作る
報告書を整える
コードの下書きを作る
マニュアルを作る

こうした仕事は、これまで人間が時間をかけて行ってきました。

しかし、生成AIが普及すると、これらの作業は一気に短時間でできるようになります。

その結果、会社や組織から見ると、こう思われる可能性があります。

「この作業、AIでよくない？」

これが、この記事でいう「ギュられる」という状態です。

ギュられやすい仕事の共通点

AIにギュられやすい仕事には、いくつか共通点があります。

正解に近い型がある
過去の資料をもとに作れる
文章や表を整える仕事が多い
情報を集めてまとめる仕事が多い
判断よりも作業の比率が高い
誰がやっても結果が大きく変わりにくい

逆に、残りやすい仕事には、次のような特徴があります。

人間関係の調整が必要
責任ある最終判断が必要
相手の感情を読む必要がある
現場の空気や背景を理解する必要がある
例外対応が多い
専門知識と経験をもとに判断する必要がある

つまり、AI時代に問われるのは、単純に「この職業は安全か、危険か」ではありません。

自分の仕事の中に、AIに置き換わりやすい業務がどれだけあるかが重要になります。

職業別｜AIにギュられる業務・残る仕事・必要なAIスキル

ここでは、代表的な職業ごとに、AIにギュられやすい業務、残りやすい仕事、そして今後身につけたい生成AIスキルを整理します。

なお、「ギュられる度」は、その職業そのものが消える可能性ではありません。

その職業の中に、AIに代替されやすい定型業務、文章作成、情報整理、資料作成がどれくらい含まれているかを目安にしたものです。

職業	ギュられる度	AIに奪われやすい仕事	人間に残りやすい仕事	今後必要な生成AIスキル
公務員・自治体職員	★★★☆☆	議事録、答弁資料のたたき台、通知文、FAQ、過去資料検索、住民説明文の下書き	住民対応、利害調整、制度判断、議会対応、現場対応、災害対応	資料作成、要約、住民向け説明文作成、庁内AI活用
事務職	★★★★★	データ入力、メール文作成、日程調整、請求書処理、定型資料作成、マニュアル作成	例外対応、社内調整、業務改善、社員や顧客への配慮	AI事務、RPA、マニュアル作成、業務改善
営業職	★★★☆☆	営業メール、提案書の下書き、顧客リスト作成、競合調査、商談メモ	信頼関係づくり、交渉、クロージング、相手の本音を読む力	AI営業資料、顧客分析、提案文生成、商談準備
SE・ITエンジニア	★★★★☆	単純なコード作成、テストコード、エラー調査、仕様書作成、ドキュメント作成	要件定義、設計、顧客折衝、品質判断、業務理解、全体設計	Claude Code、AIエージェント、業務自動化、AI活用設計
ライター・編集者	★★★★★	SEO記事の下書き、要約、リライト、見出し作成、量産記事、タイトル案	取材、体験談、独自視点、専門性、編集判断、読者理解	AI編集、SEO設計、専門性と生成AIの組み合わせ
銀行員・金融職	★★★★☆	稟議書案、商品説明、定型審査補助、問い合わせ対応、資料作成	融資判断、顧客理解、リスク説明、地域企業支援、信頼関係	AIでの金融資料作成、顧客分析、提案書作成
士業・専門職	★★★☆☆	契約書案、申請書案、制度調査、説明文作成、定型的な相談回答	最終判断、顧客相談、個別事情への対応、責任ある助言	専門知識×AI活用、AI法務、AI会計、AI相談支援
教員・講師	★★★☆☆	小テスト作成、教材案、保護者文書、学習計画案、授業プリント案	生徒理解、進路相談、動機づけ、クラス運営、保護者対応	AI教材作成、個別学習支援、学習ログ活用

公務員はAIにギュられるのか

公務員は、AIにすべて置き換わる職業ではありません。

住民対応、議会対応、利害調整、災害対応、制度判断など、人間が責任を持って行うべき仕事は多く残ります。

特に行政の仕事は、単に正しい答えを出せば終わりではありません。

住民感情、地域事情、議会との関係、予算、条例、過去の経緯などを踏まえて判断する必要があります。

この部分は、簡単にAIに任せられるものではありません。

一方で、ギュられやすい業務も多くあります。

議事録作成
答弁資料のたたき台
住民向け説明文
FAQ作成
通知文案
過去資料の検索
会議資料の要約

これらは、生成AIとかなり相性がよい業務です。

つまり、公務員に必要なのは、「AIに仕事を奪われないこと」ではありません。

AIを使って資料作成や情報整理を速くし、人間にしかできない判断や調整に時間を使える人になることです。

事務職はかなりギュられやすい

事務職は、AIにギュられやすい代表的な職種です。

理由は、定型業務が多いからです。

データ入力
メール文作成
日程調整
請求書処理
議事録作成
マニュアル作成
社内文書の整備

こうした業務は、AIや自動化ツールによってかなり効率化されます。

場合によっては、これまで複数人で行っていた作業が、AIを使える少人数で回るようになるかもしれません。

ただし、事務職がすべて消えるわけではありません。

残るのは、例外対応、社内調整、相手に応じた配慮、業務全体の改善です。

これから強い事務職は、単に言われた作業をこなす人ではありません。

「この作業はAIで置き換えられる」「この業務は自動化できる」と考えられる人です。

営業職は全部はギュられないが、下準備はAI化される

営業職は、AIにすべて置き換わる職業ではありません。

営業には、人間同士の信頼関係、交渉、空気を読む力、相手の本音をつかむ力が必要だからです。

しかし、営業の下準備はかなりAI化されていきます。

営業メールの作成
提案書の下書き
顧客リストの整理
競合調査
商談メモの要約
顧客ごとの提案文作成

これらは、生成AIの得意分野です。

そのため、今後の営業職は、AIを使って準備の質とスピードを高める人が有利になります。

逆に、メール文も提案書も毎回ゼロから手作業で作っている人は、AIを使える営業に差をつけられるかもしれません。

営業職がギュられるというより、AIを使えない営業が、AIを使える営業にギュられるという方が現実に近いかもしれません。

SE・エンジニアは「コードだけ書く人」がギュられやすい

SEやITエンジニアは、生成AIの影響をかなり受ける職種です。

すでに、コードのたたき台、テストコード、エラー調査、仕様書作成、ドキュメント作成などは、AIで効率化しやすくなっています。

特に、単純なコード作成だけを担当している場合、今後は厳しくなる可能性があります。

一方で、SEやエンジニアの仕事がすべてなくなるわけではありません。

残るのは、要件定義、設計、顧客折衝、品質判断、業務理解、システム全体の責任です。

むしろ今後は、AIを使ってコードを書く力だけでなく、次のような力が重要になります。

AIエージェントで業務をどう変えるか
社内業務をどう自動化するか
生成AIを既存システムにどう組み込むか
顧客の業務課題をどうAIで解決するか

これからのSEは、単なる作業者ではなく、AIを使って業務そのものを変える人になることが求められます。

SEはAI時代にどう生き残る？システムエンジニアが進みやすいAI職種と学ぶべき生成AIスキル - AI時代のキャリアアップナビ lossgene-ai.hatenablog.com

ライター・編集者はかなりギュられる

ライターや編集者も、AIの影響を大きく受ける職種です。

特に、次のような仕事はAIに置き換わりやすいです。

SEO記事の下書き
見出し案の作成
要約
リライト
タイトル案
量産型の記事作成

すでに、簡単な記事や説明文であれば、生成AIでかなりの水準まで作れるようになっています。

そのため、ただ情報をまとめるだけの記事は、かなり厳しくなっていくでしょう。

一方で、残る仕事もあります。

独自の体験談
取材
専門家としての視点
読者心理の理解
編集方針の設計
信頼できる情報の選別

これからのライターは、AIに文章を書かせるだけでは不十分です。

AIを使いながら、自分にしか出せない視点や経験を加えられる人が残っていくはずです。

銀行員・金融職は定型資料がギュられる

銀行員や金融職も、AIの影響を受けやすい職種です。

特に、稟議書案、商品説明、定型的な問い合わせ対応、資料作成などはAI化されやすい分野です。

金融商品や制度の説明も、一定のルールに沿って文章化する部分はAIと相性があります。

一方で、融資判断、顧客の事情の理解、リスク説明、地域企業との信頼関係づくりは、人間の役割として残りやすいでしょう。

金融職で今後重要になるのは、AIに資料を作らせる力だけではありません。

AIが出した情報を確認し、顧客に合わせて正しく説明する力です。

つまり、金融職もまた、AIに代替される側ではなく、AIを使って顧客対応の質を高める側に回れるかが重要になります。

士業・専門職は「調査」と「下書き」がギュられる

税理士、社労士、行政書士、司法書士などの士業も、AIの影響を避けられません。

特に、制度調査、契約書案、申請書案、説明文作成、定型的な相談回答などは、生成AIで効率化されやすい業務です。

ただし、士業の仕事がすべてAIに置き換わるわけではありません。

個別事情を整理し、リスクを説明し、責任ある助言を行う部分は、人間の専門家に残ります。

むしろ今後は、AIを使える士業と使えない士業で差が出る可能性があります。

調査や下書きはAIで速く行い、最終判断や顧客対応に時間を使える専門職が強くなるでしょう。

AI時代に生き残る士業とは？税理士がChatGPT時代に価値を高める方法 - AI時代のキャリアアップナビ lossgene-ai.hatenablog.com

教員・講師は教材作成がギュられる

教員や講師も、AIによって一部の業務が変わります。

特に、教材案、小テスト、保護者向け文書、学習計画案、授業プリント案などはAIで作りやすい分野です。

ただし、教育の本質は、教材を作ることだけではありません。

生徒の理解、進路相談、動機づけ、クラス運営、保護者対応など、人間だからこそできる仕事は多く残ります。

これからの教員や講師は、AIで教材作成を効率化し、その分、生徒と向き合う時間を増やすことが重要になるかもしれません。

AIにギュられる一方で、生まれる新しい仕事もある

ここまで見ると、AIによって多くの仕事が「ギュられる」ように感じるかもしれません。

たしかに、書類作成、調査、入力、要約、定型的な説明、簡単な資料作成などは、今後かなりAIに置き換わっていく可能性があります。

しかし、仕事が減る一方で、まったく新しい仕事も生まれていきます。

ポイントは、「AIに仕事を奪われる側」だけでなく、「AIを使って仕事を作る側」に回れるかどうかです。

1　AI業務改善担当

まず増えていきそうなのが、職場の中でAIを使って業務改善を進める人です。

たとえば、今まで人が手作業でやっていた議事録作成、問い合わせ対応、マニュアル検索、資料のたたき台作成などを、AIで効率化する役割です。

これは、必ずしも高度なプログラマーだけの仕事ではありません。

むしろ、現場の仕事をよく知っている人が、

どの業務がムダなのか
どこに時間がかかっているのか
AIに任せてよい部分と、人が見るべき部分はどこか

を整理できることが重要になります。

つまり、今の仕事を知っている人ほど、AI業務改善担当になれる可能性があります。

2　AIチェック・監督担当

AIが作った文章や資料を、そのまま使うことはできません。

間違いがないか、表現が強すぎないか、法律や社内ルールに反していないか、相手に誤解を与えないかを確認する必要があります。

そこで必要になるのが、AIの出力をチェックする仕事です。

たとえば、

AIが作った回答文を確認する
AIが要約した資料に誤りがないか見る
AIが作った企画案を現実的な形に直す
AIの回答が差別的・不公平になっていないか確認する

といった役割です。

AI時代には、「自分で全部作る人」よりも、AIが作ったものを見抜き、直し、責任を持って使える人の価値が高まるかもしれません。

3　AI相談役・社内サポート役

AIツールが職場に入っても、全員がすぐに使いこなせるわけではありません。

「何を入力すればいいのか分からない」
「どこまでAIに任せていいのか不安」
「個人情報を入れていいのか分からない」

こうした人を支える、社内のAI相談役のような仕事も生まれていくでしょう。

これは、エンジニアというよりも、人に教えるのが得意な人、現場の悩みを聞ける人に向いています。

AIを使える人が、AIを使えない人を支える。

その橋渡しをする仕事は、今後かなり重要になるはずです。

4　AI時代の業務設計担当

AIを入れれば、すぐに仕事が楽になるわけではありません。

むしろ、業務の流れが整理されていない職場では、AIを入れても混乱するだけです。

そのため、

どの作業をAIに任せるか
どこで人が確認するか
最終判断は誰がするか
ミスが起きたときの責任をどうするか

といった業務設計が必要になります。

これは、AIそのものよりも、仕事の流れを理解する力が問われます。

これまで現場で仕事をしてきた経験は、AI時代にも無駄にはなりません。

5　小さなAIアプリ・ツールを作る人

もう一つ生まれそうなのが、現場の困りごとを解決する小さなAIアプリやツールを作る人です。

たとえば、

介護記録を整理するAIメモ
面接練習の回答を作るAIツール
議事録から要点を抜き出すAIツール
社内マニュアルを検索しやすくするAIボット
イベントの混雑情報を整理するAIサービス

のようなものです。

大きなサービスでなくてもかまいません。

一部の人が本当に困っていることを、AIで小さく解決する。

そういう個人開発や副業的な動きも、今後増えていくと考えられます。

新しい仕事に共通するのは「AIを使う側」に回ること

これから生まれる仕事に共通しているのは、AIそのものと競争するのではなく、AIを使って人間の仕事を組み直すという点です。

新しく生まれそうな仕事	求められる力	向いている人
AI業務改善担当	業務のムダを見つける力	現場経験がある人
AIチェック・監督担当	誤りやリスクを見抜く力	慎重に確認できる人
AI相談役・社内サポート役	人に教える力	説明が得意な人
AI時代の業務設計担当	仕事の流れを整理する力	段取りを考えるのが得意な人
小さなAIアプリ・ツールを作る人	困りごとを形にする力	個人開発に興味がある人

AI時代に強いのは、単にAIに詳しい人だけではありません。

むしろ、現場を知っていて、人の困りごとが分かり、それをAIで少し楽にできる人です。

仕事がギュられる時代には、ただ不安になるだけではなく、

「自分の仕事のどこをAIに任せるか」
「自分はAIを使って何を残すか」
「AIで新しく何を作れるか」

を考えることが大切になります。

AIに置き換えられる側にとどまるのか。
それとも、AIを使って新しい仕事を作る側に回るのか。

この差が、数年後の働き方を大きく分けるかもしれません。

AIにギュられる側ではなく、AIを使う側に回りたい人へ

これからは、ChatGPTなどの生成AIを「なんとなく触れる」だけでなく、仕事の資料作成・文章作成・業務改善に使える人が有利になります。

DMM 生成AI CAMP 学び放題では、生成AIを仕事で使うための基本スキルや、AIツールの活用方法を学ぶことができます。

AIに仕事を奪われる不安がある人ほど、まずはAIを使う側に回る準備をしておくのが現実的です。

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まとめ｜ギュられる前に、AIを使う側へ

AI時代には、すべての職業が一気になくなるわけではありません。

しかし、職業の中にある一部の業務は、確実にAIに置き換わっていきます。

特に、文章作成、資料作成、情報整理、定型対応、下書き作成のような仕事は、AIにギュられやすい分野です。

一方で、人間関係、責任ある判断、個別事情への対応、専門性、現場感覚が必要な仕事は残りやすいでしょう。

これから重要なのは、AIを避けることではありません。

AIにギュられる側ではなく、AIを使って仕事を変える側に回ることです。

そのためにも、今のうちから生成AIの基本的な使い方を学んでおく価値は十分にあります。