AIに奪われない仕事とは？3つの特徴と職種例、今から始めるリスキリング

AIに奪われない仕事の共通点は、人の気持ちをくみ取る「対人共感」、前例のない答えを生み出す「創造性」、現場の状況に体を使って対応する「身体性」の3つです。反対に、手順が決まった定型業務は職種を問わずAIに置き換わりやすくなります。ただし実際には、職業がまるごと消えるより、1つの仕事の中で「AIに任せる作業」と「人に残る作業」が分かれていく形が中心です。この記事では、野村総合研究所や内閣府、労働政策研究・研修機構（JILPT）、厚生労働省などの公的な資料をもとに、奪われにくい仕事と代替されやすい仕事の特徴、自分の仕事を点検する手順、個人と企業それぞれの学び直しの進め方を整理します。

目次

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1. AIに奪われない働き方への第一歩は、仕事の中身の見直しと学び直し
2. AIに奪われない仕事の3つの特徴
3. AIに代替されやすい仕事の特徴
4. AIに奪われない仕事に近づくためのリスキリング
5. 人材戦略としてのリスキリング投資
6. キャリア戦略でよくある失敗パターン
7. よくある質問（FAQ）
8. まとめ
9. 参考文献

AIに奪われない働き方への第一歩は、仕事の中身の見直しと学び直し

AIに奪われない働き方への第一歩は、仕事を作業単位に分け、AIに任せる部分と人に残す部分を切り分けたうえで、人に残す部分を伸ばす学び直しを始めることです。「AIに影響されない職業へ移る」ことだけが答えではありません。

観点	AIに奪われにくい仕事	AIに代替されやすい仕事
業務の性質	状況ごとに対応が変わる非定型な業務	手順が決まっている定型的な業務
求められる力	共感、説得、交渉、新しい発想、現場での判断	正確な処理、データの整理、決まったルールの適用
職種の例	介護職、看護師、教員、営業、企画、経営者	一般事務、データ入力、経理の定型処理、検品
AIとの関係	AIで下準備を効率化し、判断や対話に集中できる	作業そのものがAIや自動化ツールに置き換わる

表の右側に当てはまる作業が多くても、悲観する必要はありません。AIに奪われにくい仕事の多くは、AIで下準備を効率化することで成り立っています。ITやAIを道具として扱えれば、今の職場のまま人にしかできない仕事の比重を高められます（AIの基本は、AIの基本と中小企業の始め方も参考になります）。

個人の学び直しは本や講座でも進められますが、社員全体で進めるなら、学ぶ内容を用意し、受講状況を確認し、身についたかを確かめる「運営の仕組み」が要ります。次の3サービスは、ITやAIの講座そのものではなく、その運営を支えるeラーニングです。学習の目的が違うため、優劣ではなく役割の違いで並べています（内容は各商品ページで2026年10月14日に確認）。

研修やOJT、eラーニングを1つの仕組みで進めたい場合の一例が、株式会社FCEが提供する「Smart Boarding」です。商品ページによると、社内独自の教育内容を学習プログラム化でき、いつでも何度でも学習と復習ができます。階層別のキャリアマップに沿って教育プログラムを作成でき、ライブ型のオンライントレーニングで学んだ内容を実践する場もあります。一方で、自社独自の教育内容をプログラム化する段階では、担当者との打ち合わせなど一定の準備が必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

「『部門別の学習コース』の実施により、いちいち全員に説明をしなくても、各々が時間があるときに動画を確認してくれるので、かなりの指導する側の時間が短縮できていると感じます。」

新入社員の育成が急務だった株式会社ハナヤマ 管理部（出典:Smart Boarding公式サイトの導入事例。効果は導入企業の運用状況によって異なります）

AIに奪われない仕事の3つの特徴

AIに奪われない仕事の特徴は、対人共感、創造性、身体性の3つです。「AIに頼らない仕事」や「AIに乗っ取られない仕事」を探す場合も、見るべき観点は同じですが、AIをほとんど使わないことと、AIに奪われないことは別です。後者は「AIを使っても人の役割が残る」仕事を指します。

野村総合研究所は2015年、英オックスフォード大学のオズボーン准教授らとの共同研究で、国内601種類の職業についてAIやロボット等で代替される確率を試算しました。その結果、10年から20年後に日本の労働人口の約49%が就いている職業で、技術的には代替が可能になると推計しています（参考：野村総合研究所「日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に」）。同じ研究では、代替が難しい職業の傾向として、抽象的な概念を整理・創出する知識が必要な職業や、他者との協調・理解・説得・交渉・サービス志向性が求められる職業が挙げられています。これに現場での身体的な対応を加えると、AIに奪われない仕事の特徴は次の3つに整理できます。

1. 対人共感：相手の感情をくみ取り、信頼関係を築く

相手の表情や言葉の裏にある不安を察し、状況に合わせて対応を変える仕事です。AIは一般的な受け答えは得意ですが、人と人との信頼関係そのものを代わりに築くことはできません。介護や看護、カウンセラー、教員のほか、顧客の本音を聞き出して提案する営業や、部下の育成を担う管理職もこれに当たります。

2. 創造性：前例のない課題に答えをつくる

生成AIは既存のデータをもとに文章や画像をつくれますが、「何をつくるべきか」という問いを立て、事業や社会の文脈に合わせて価値を判断するのは人の役割です。新規事業の企画、商品開発、経営判断、研究職などが該当します。AIの出力を素材として使いこなしながら、最終的な方向性を決める力が求められます。

3. 身体性：現場で体を使い、状況に応じて動く

毎回異なる現場で、手先の器用さや体の動きを使って対応する仕事は、AIやロボットに置き換えるコストが高く、代替が進みにくい領域です。建築や設備の保守、電気工事、美容師、調理師、整備士などが代表例です。ただし、同じ作業を同じ場所で繰り返す工程は、機械化が進みやすい点に注意が必要です。

3つの特徴をもとに、AIに奪われにくい仕事の例と、同じ仕事の中でAIによる効率化が進みやすい部分をまとめると次のとおりです。

特徴	仕事の例	AIに奪われにくい理由	AIで効率化が進みやすい部分（一例）
対人共感	介護職、看護師、保育士、カウンセラー、教員	一人ひとりの心身の状態に合わせた対応と信頼関係が必要	記録や報告書の作成
対人共感と判断	法人営業、コンサルタント、管理職、人事	交渉、説得、合意形成と、その結果への責任が伴う	提案書や議事録の作成、顧客情報の整理
創造性	経営者、商品企画、研究職、デザイナー、編集者	課題設定と価値判断を人が担う必要がある	市場データの整理、資料のたたき台づくり
身体性	建設・設備の技能職、電気工事士、美容師、調理師、整備士	現場ごとに異なる状況で、体を使った細かな対応が必要	見積書や日報などの事務作業

3つの特徴に共通するのは、状況に応じた最終的な判断と、その結果への責任を人が引き受ける場面が残ることです。一方で、ここで挙げた職種でも、業務のすべてがAIの影響を受けないわけではありません。「職種を選べば安心」ではなく、「仕事の中の人にしかできない部分を伸ばす」と考えることが大切です。AIが得意なこと・苦手なことの整理は、AIが得意なこと・苦手なことの記事で詳しく解説しています。

AIに代替されやすい仕事の特徴

AIに代替されやすい仕事は、手順やルールが明確で、データとして処理できる業務が中心の仕事です。生成AIの登場によって、これまで人の仕事と考えられていた文章の作成や要約も、その対象に加わりました。

業務の性質	具体例	人に残りやすい部分
データの入力・転記	伝票入力、書類の転記、名簿の更新	入力元の不備への問い合わせ、例外処理
ルールに沿った計算・照合	経費精算のチェック、請求と入金の消し込み	不正の兆候の判断、取引先との調整
定型的な問い合わせ対応	よくある質問への回答、予約の受付	クレーム対応、個別事情のある相談
文章の作成・要約	議事録、定型メール、調査資料の要約	内容の正確さの確認、伝える相手に合わせた調整
同じ場所での繰り返し作業	工場のライン作業、検品、仕分け	機械の保守、品質トラブルの原因究明

表の右列のとおり、代替されやすい業務にも「人に残りやすい部分」があります。内閣府の「世界経済の潮流 2024年 I」は、AIが労働に与える影響を、人の仕事を置き換える「代替」と、人の作業を手助けして生産性を高める「補完」の2つの視点で整理しています（参考：内閣府「第1章 AIで変わる労働市場」）。同資料では、生成AIがタスクレベルの生産性を10%から56%向上させたとする研究も紹介されています。定型作業の比重が大きい仕事ほど、AIを補完として使いこなし、残った判断や調整の部分を担える人かどうかで、評価が分かれやすくなります。

なお、野村総合研究所の推計は、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行える職業に就く人を数えたもので、実際に代替されるかどうかは、労働需給を含む社会環境の影響も大きいと同研究自身が述べています。業務の一部分だけが置き換わる場合は、この推計に含まれていません。「49%の仕事がなくなる」と受け取るのではなく、「定型的な作業の多くは技術的に自動化できる段階にある」と読むのが正確です。

AIの普及で需要が高まる仕事もある

AIは仕事を減らすだけでなく、AIを導入し、使いこなし、管理する側の仕事を増やします。代表的なのは、AIやシステムを開発・運用するエンジニア、データを分析して意思決定に活かすデータサイエンティスト、業務のどこにAIを使うかを設計して現場を巻き込むDX推進の担当者です。経済産業省と情報処理推進機構（IPA）の「デジタルスキル標準」でも、DXを推進する人材の類型としてビジネスアーキテクトやデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニアなどが定義され、2026年4月の改訂（ver.2.0）ではAI活用の前提となるデータの整備・管理を担うデータマネジメント類型が新設されました（参考：経済産業省「デジタルスキル標準」）。

ただし、こうした仕事に就くために、すぐに転職する必要はありません。営業や経理、総務といった今の職種のまま、生成AIで業務を効率化する仕組みをつくる、AIの出力を確認して品質に責任を持つといった役割を担うだけでも、「AIを使う側」に回ることができます。業務を知っている人がAIを使いこなす形は、外部から専門人材を採用するより現場に定着しやすく、企業にとっても価値の高い人材になります。

自分の仕事で確かめる3ステップ

職種名だけで判断せず、自分の仕事を作業に分けて点検すると、AIに任せられる部分と人に残る部分が見えてきます。次の3ステップで確かめられます。

1. 自分の仕事を5個から10個の作業に書き出す。厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）では、職業ごとの仕事の性質やスキル・知識、免許・資格などを調べられるため、書き出しの抜けを減らせます
2. 各作業に「手順が決まっているか」「データとして処理できるか」「相手の感情や現場の状況で対応が変わるか」の3つの問いをあてる。前の2つに当てはまる作業はAIに任せやすく、最後に当てはまる作業は人に残りやすい
3. AIに任せやすい作業は、まず1つだけAIや自動化ツールで試し、空いた時間を人に残る作業に回す。出力の確認と最終的な判断は、人が担う

点検した結果を、次のチェックで確かめてみましょう。

AIに奪われない仕事に近づくためのリスキリング

リスキリングとは、今の仕事や今後就く仕事で必要になるスキルを新たに学び直すことです。AIに奪われない仕事に近づくには、AIを使う側に回るスキルと、人にしかできない力の両方を伸ばすのが基本です。

方向性	学ぶ内容の例	身につくこと
AIやITを使う側に回る	ITの基礎、生成AIの使い方、表計算やデータ分析、情報セキュリティ	定型作業をAIやツールに任せ、空いた時間を判断や対話に回せる
人にしかできない力を伸ばす	課題設定、企画、交渉、コーチング、マネジメント	AIの出力を活かして、提案や意思決定の質を高められる

2つの方向は対立するものではなく、組み合わせることで効果が高まります。たとえば経理担当者であれば、会計ソフトやAIによる自動仕訳の使い方を学んで入力作業を減らし、そのぶん数字をもとに経営層へ改善を提案する役割を担う、という形です。最初の一歩としては、どの職種でも土台になるITとデータ活用の基礎から始めるのが現実的です。

何を学ぶかの目安になるのが、経済産業省とIPAのデジタルスキル標準です。そのうち「DXリテラシー標準（DSS-L）」は、全てのビジネスパーソンに求められる学習項目をまとめたもので、生成AIの登場を受けた学習項目例の追加も行われています（参考：経済産業省「デジタルスキル標準」）。全社員に必要なスキルの考え方は、DX人材育成とはの記事で整理しています。

学び直しを続けるための3つのコツ

• 今の業務で「AIに任せたい作業」を1つ決め、その作業に直結する内容から学ぶ
• 1回の学習を短く区切り、通勤時間や業務の合間に進められる教材を選ぶ
• 学んだ内容を、翌週の実務で一度は試す場面をつくる

コツの1つ目を実践するには、自社の仕事の進め方そのものを学習の形にするのが近道です。ベテラン社員が口頭やOJTで伝えてきた内容を、資料や動画にまとめて誰でも見られるようにすれば、「AIに任せる作業」と「人に残す作業」の切り分けも、全員が同じ前提で進められます。

コツの2つ目と3つ目にあたる、短い学習と実務での試行を支える一例が、株式会社イー・コミュニケーションズが提供する「SAKU-SAKU Testing」です。商品ページによると、パソコン・スマートフォン・タブレットのマルチデバイスに対応し、動画教材と確認テストを10分以内で完結させるような短時間の繰り返し学習を想定しています。テストは選択式のほか、穴埋め、並び替え、記述の問題にも対応し、受講状況や結果はリアルタイムで集計されます。注意点として、AIを使ったリモート監視などは有償オプションで、日本国外での利用はサポート対象外です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

「コンテンツの質の向上はもちろん、受講者への事前リマインドによる受講率向上や、受講状況・結果を容易に把握できるようになったことで、次の施策への展開が容易になった。」

eラーニングの充実を目的に導入したメディカル・データ・ビジョン株式会社 リスク・コンプライアンス部（出典:イー・コミュニケーションズ公式サイトの導入事例。効果は導入企業の運用状況によって異なります）

個人が使える公的な学び直しの支援

会社の研修だけでなく、個人が自分で学ぶ場合に使える制度もあります。雇用保険の教育訓練給付制度は、厚生労働大臣が指定する教育訓練を受講・修了した場合に、かかった費用の一部が支給される制度で、一般教育訓練・特定一般教育訓練・専門実践教育訓練の3種類があります（参考：厚生労働省「教育訓練給付金」）。対象になる人や給付の割合は種類ごとに異なり、見直されることもあるため、受講前にハローワークで確認しましょう。独学・スクール・社内研修のどれで学ぶか迷う場合は独学・スクール・社内研修の違いと給付制度を整理した記事が、資格から学びたい場合はG検定・E資格・生成AIパスポートなどAI資格の違いと選び方の記事が参考になります。

3サービスの役割を比較表で見る

人材戦略としてのリスキリング投資

AIに奪われない仕事は、個人のキャリアの問題であると同時に、企業の人材戦略の問題でもあります。人手不足が続く中で、定型業務をAIに任せ、社員を付加価値の高い仕事へ移していけるかどうかは、企業の競争力に直結します。公的な調査からは、日本の職場の現状が次のように見えてきます。

項目	調査結果	出典
職場でAIが使われている人の割合	12.9%	JILPT（2024年調査）
AI導入について雇用主と話し合いを行っている人	AIを使っている職場でも32.0%	JILPT（2024年調査）
企業による訓練提供や資金援助	AIを使っている企業で働く人のうち25.3%	JILPT（2024年調査）
技術的に代替可能性が高い職業に就く人	労働人口の約49%（10年から20年後の推計）	野村総合研究所（2015年）

労働政策研究・研修機構（JILPT）の調査からは、AIの導入に対して、社員への説明や学び直しの支援が追いついていない様子がうかがえます（参考：JILPT「AIの職場導入による働き方への影響等に関する調査」）。社員の側から見れば、「自分の仕事がAIに奪われるのでは」という不安を抱えたまま、何を学べばよいかも示されていない状態です。企業がリスキリングの方針と機会を示すことは、AI活用を進めるうえでも、社員の不安をやわらげるうえでも効果があります。

企業がAIの活用を進めるときは、使い方の研修に加えて、守るべきルールを全社員で揃える必要があります。社内の情報や個人情報を生成AIに入力してしまう、他者の著作物を確認せずに使ってしまうといった失敗は、ルールを知らないことから起こりやすいためです。こうした共通ルールを学ぶ場合の一例が、株式会社Oysterが提供する「OneCompliance(ワンコンプライアンス)」です。商品ページによると、コンプライアンス研修に特化したeラーニングで、著作権（AIに関する著作権を含む）、個人情報保護法、情報セキュリティなどのコースがそろい、コースの割り当てや自動リマインダーなど、連絡や集計の手間を減らす仕組みがあります。コンプライアンス領域に特化しているため、それ以外の研修は別の手段と組み合わせて検討する必要があります。料金は人数に応じた課金体系のため、資料や問い合わせで確認してください。

「社内で法務専任担当や教育専任担当がいなかったので、様々なコンプライアンス研修を社内のみで実施することは難しいと感じていました。」

上場準備にあたり導入した株式会社プリメディカ 取締役CFO（出典:株式会社Oysterのプレスリリース（導入インタビュー）。効果は導入企業の運用状況によって異なります）

費用面では、国の支援制度も用意されています。厚生労働省の人材開発支援助成金には7つのコースがあり、たとえば「人への投資促進コース」は、デジタル人材・高度人材を育成する訓練や定額制訓練（サブスクリプション型）などを実施した場合に、訓練経費や訓練期間中の賃金の一部等を助成するものです。「事業展開等リスキリング支援コース」は、新規事業の立ち上げなどの事業展開等に伴い、新たな分野で必要となる知識及び技能を習得させるための訓練が対象です（参考：厚生労働省「人材開発支援助成金」）。対象となる訓練や助成率、申請の手順はコースごと・年度ごとに見直されるため、活用を検討する際は最新の要件を厚生労働省のページや管轄の労働局で確認しましょう。

3サービスの役割を比較表で見る

キャリア戦略でよくある失敗パターン

AIに奪われない仕事を目指す取り組みで多い失敗は、職種名だけで判断する、AIを避ける、資格取得が目的になる、研修が一度きりで終わる、の4つです。個人と企業の両方でよくある失敗と、改善の方向をまとめます。

失敗パターン	よくある考え方（Before）	改善後の考え方（After）
1. 職種名だけで判断する	ランキングで安全とされた職種に移れば安心だと考える	今の仕事を作業単位に分け、人に残る部分を伸ばす
2. AIを避けようとする	AIに関わらない仕事を探し、AIの学習を後回しにする	AIを道具として使いこなし、下準備の時間を減らす
3. 資格取得が目的になる	業務と関係の薄い資格を取り、実務では使わない	今の業務の課題から逆算して学ぶ内容を選び、すぐ実務で試す
4. 研修が一度きりで終わる	企業が集合研修を1回実施し、その後は個人任せにする	継続して学べる仕組みを用意し、受講状況と実務での活用を定期的に確認する

4つの失敗に共通するのは、「どの仕事が安全か」という答え探しで止まってしまい、自分や社員の仕事をAI時代に合わせて組み替える行動に移れていない点です。特に企業では、研修の実施自体が目的になりやすいため、学んだ内容が業務でどう使われているかまで確認する仕組みが欠かせません。受講状況の集計と理解度テストを組み合わせれば、「受講した」ではなく「理解できたか」を定期的に確かめられます。

よくある質問（FAQ）

Q1. AIに奪われない仕事にはどのような特徴がありますか？

A. 相手の感情をくみ取って信頼関係を築く「対人共感」、前例のない課題に答えをつくる「創造性」、現場で体を使って状況に応じて動く「身体性」の3つが代表的な特徴です。手順が決まった定型業務が少ない仕事ほど、AIに奪われにくいといえます。

Q2. AIが絶対にできない仕事はありますか？

A. 「絶対にできない」と言い切れる仕事があるとは、本記事で参照した公的な資料では述べられていません。野村総合研究所の研究も、代替が難しい傾向として、抽象的な概念を整理・創出する仕事や、他者との協調・理解・説得・交渉が求められる仕事を挙げるにとどまります。技術は進歩するため、職種で判断せず、仕事の中の人に残る部分を伸ばすことが現実的です。

Q3. AIに勝てる仕事や、AIができない仕事に、公的な順位表はありますか？

A. 本記事で参照した公的な資料に順位表はなく、民間の記事では順位や基準が記事ごとに異なります。順位より共通する特徴で見るのが確実です。対人共感が必要な介護・看護・教育、創造性が必要な企画・経営、身体性が必要な建設・設備・美容・調理などが、奪われにくい例として挙げられます。ただし、これらの職種でも記録や資料作成などの一部業務はAIで効率化が進んでいます。

Q4. AIで日本の仕事の49%がなくなるというのは本当ですか？

A. 野村総合研究所の2015年の推計で、日本の労働人口の約49%が就く職業が、10年から20年後に技術的にはAIやロボット等で代替可能になるとされました。ただし同研究は技術的な可能性を示したもので、実際に代替されるかは人手の需給や社会環境の影響も大きいとしています。

Q5. AIに奪われないためには何を学べばよいですか？

A. ITの基礎や生成AIの使い方、データ活用など「AIやITを使う側に回る」スキルと、課題設定や交渉、マネジメントなど「人にしかできない力」の2つを組み合わせて学ぶのが効果的です。まずは今の業務でAIに任せたい作業に直結する内容から始めましょう。

Q6. 社員のリスキリングや学び直しに使える支援制度はありますか？

A. 企業向けには、厚生労働省の人材開発支援助成金に、デジタル人材の育成や定額制訓練などを対象とする「人への投資促進コース」、新規事業の立ち上げなどに伴う訓練を対象とする「事業展開等リスキリング支援コース」などがあります。個人が自分で学ぶ場合は、雇用保険の教育訓練給付制度があります。要件は見直されるため、最新の内容を厚生労働省のページやハローワーク、労働局で確認してください。

まとめ

AIに奪われない仕事の特徴と、代替されやすい仕事との違い、AI時代に向けたリスキリングの進め方を解説しました。ポイントは次の5つです。

1. AIに奪われない仕事の特徴は、対人共感、創造性、身体性の3つ
2. AIに代替されやすいのは手順が明確な定型業務だが、同じ仕事の中にも人に残る部分がある
3. 職種名だけで判断せず、仕事を作業単位に分けて、AIに任せる部分と人が担う部分を切り分ける
4. ITやAIを使う側に回るスキルと、人にしかできない力を組み合わせて学び直す
5. 企業は学び直しを一度きりで終わらせないよう、受講状況の管理や理解度の確認ができるeラーニングの資料を比べて検討する

AIの進化によって、仕事の中身は少しずつ変わっていきます。変化を恐れてAIを避けるのではなく、AIを道具として使いこなしながら、人にしかできない仕事に時間を使えるようになることが、これからのキャリアと人材戦略の土台になります。

参考文献

• 株式会社野村総合研究所「日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に」（2015年12月2日）、2026年10月14日確認
• 内閣府「第1章 AIで変わる労働市場（世界経済の潮流 2024年 I）」、2026年10月14日確認
• 独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）「調査シリーズNo.256 AIの職場導入による働き方への影響等に関する調査（労働者Webアンケート）結果」、2026年10月14日確認
• 厚生労働省「人材開発支援助成金」、2026年10月14日確認
• 厚生労働省「教育訓練給付金」、2026年10月14日確認
• 厚生労働省「職業情報提供サイト（job tag）」、2026年10月14日確認
• 経済産業省「デジタルスキル標準」、2026年10月14日確認
• 導入事例の出典: 株式会社ハナヤマ（Smart Boarding）、メディカル・データ・ビジョン株式会社（SAKU-SAKU Testing）、株式会社プリメディカ（OneCompliance）、いずれも2026年10月14日確認