AI workforceとは？労働市場への影響と企業の人材対応策を公的データで解説

AI workforce（AIワークフォース）とは、AIエージェントなどが人と並んで業務を担う「デジタルな労働力」、またはAIの普及によって変わっていく企業の人材構成のことです。固有名詞としては、株式会社LayerXが提供するエンタープライズ向けAIプラットフォーム「Ai Workforce」を指す場合もあります。どの意味でも、企業にとっての本質的な問いは「AIと人がどう仕事を分け合い、今いる社員をどう活かすか」です。この記事では、意味の違いと労働市場への影響、代替されやすい業務、スキルギャップの捉え方、企業が取るべき人材対応策を、内閣府や労働政策研究・研修機構などの公的な資料をもとに整理します。

目次

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1. AI workforce時代の第一歩は、既存社員の定着率を見直すこと
2. AI workforceとは｜労働市場への影響の全体像
3. 代替可能性が高い業務・低い業務
4. 企業が取るべき人材対応策｜リスキリングと配置転換
5. 公的データに見る雇用構造の変化
6. よくある失敗パターン4つ
7. 対応策の効果をどう確認するか
8. よくある質問(FAQ)
9. まとめ
10. 参考文献

AI workforce時代の第一歩は、既存社員の定着率を見直すこと

AI workforce時代の人材戦略は、AIに任せる業務を決める前に、既存社員の状態を把握して定着率を守ることから始まります。人材の面で先に起きやすいのは業務の置き換えよりも、「自分の仕事はなくなるのではないか」という不安による離職です。社外でも通用するスキルを持つ人ほど早く動き、業務を知る人が抜けるとAI活用そのものが進まなくなります。

会社が「AIで何を変え、社員にどんな役割を期待するのか」を示さないと、不安は離職につながりやすくなります。面談だけでは拾いきれないため、社員の状態を定期的に数字で見る仕組みを持つ会社もあります。役割の違う3つのサービスを、自社の状況から選べる形で並べます。

AI導入期に社員の状態を短い間隔で把握したい場合の一例が、Wevoxです。パルスサーベイで短時間の回答により組織課題を可視化でき、AIがチーム別・個人別のサーベイ結果を分析して今後のアクションを相談できる機能もあります。エンゲージメントサーベイのほか、独自の質問項目を作成して配信するカスタムサーベイも使えます。一方で、高度分析やセキュリティオプションなどは別途契約が必要です。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。

「対話を始めて、コミュニケーションの機会が増えました」「意見が言いやすくなりました」というチームが第2期は多く出てきました。

出典：TISシステムサービス株式会社「エンゲージメント活動の全社浸透を目指して」（Wevox公式メディア）

同社は、エンゲージメントサーベイが年1回で状態の変化をタイムリーに把握できないことを課題にWevoxを導入しています。年1回の調査では変化に気づくのが遅れる、という点はAI導入期の離職対策にも当てはまります。

職種ごとに、AIの影響と社員の不安は違う

AIの影響の受け方は職種によって異なり、社員が抱く不安の中身も変わります。公的な資料で示されている傾向をもとに、職種ごとの目安をまとめると次のとおりです。

職種の例	AIの影響	社員が抱きやすい不安
一般事務、データ入力、経理の定型処理	受けやすい。定型作業の多くを自動化できる	仕事そのものがなくなるのではないか
カスタマーサポート、翻訳、資料作成	受けやすいが、人の確認は残る	求められる役割が変わり、評価されなくなるのではないか
企画、営業、マネジメント	補完されやすい。AIで下準備を効率化できる	AIを使いこなせないと取り残されるのではないか
介護、現場作業、対人サービス	受けにくい。身体性や対面の判断が必要	人手不足による負担が続くのではないか

どの職種でも、AI活用の計画と同時に、社員が安心して働き続けられる仕組みを整えておくことが、AI workforce時代の人材戦略の土台になります。

AI workforceとは｜労働市場への影響の全体像

AI workforceとは、AIが人と並ぶ「働き手」として業務を担うようになった状態、またはそれによって変化する企業の人材構成を指す言葉です。ポイントは、AIを単なる道具ではなく、仕事の一部を分担する存在として捉える点にあります。

一般語のAI workforceと、固有名詞のAi Workforceの違い

検索すると、一般語としてのAI workforceよりも、株式会社LayerXが提供する「Ai Workforce」というサービスの情報が多く表示されます。同社の2025年10月20日の発表によると、Ai Workforceはエンタープライズ向けのAIプラットフォームで、企業ごとの業務手順をAIに教える「AIワークフロー」と、ユーザーの要求を理解して判断・行動する「AIエージェント」を組み合わせ、単発のタスクにとどまらない連続的な業務の自動化を目指すものです（参考：株式会社LayerXのプレスリリース）。

観点	一般語のAI workforce	固有名詞のAi Workforce
指すもの	AIが担う労働力、またはAI普及後の人材構成	株式会社LayerXが提供するAIプラットフォームの名称
知りたいこと	労働市場への影響、代替される業務、人材対応	機能、対応できる業務、導入の進め方
確認先	公的統計や調査（この記事で整理）	提供元の公式サイトと資料

サービスの機能や料金、導入できるかどうかは、提供元の公式サイトや資料で確認してください。この記事はLayerX社とは関係なく、公的資料をもとに一般的な意味と人材面の論点を整理しています。

AIが仕事に与える2つの作用：代替と補完

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「代替」と「補完」の2つの作用に分けて整理しています（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がタスク単位の生産性を10%から56%向上させたとする研究が紹介されています。生産性が上がれば、同じ仕事を少ない人数でこなせるため人の仕事を置き換える「代替」が起こり得ます。一方で、翻訳や医療画像の解析のように、AIが人の作業を手助けして成果を高める「補完」の作用もあります。

作用	内容	企業での現れ方
代替	AIが人の作業を置き換える	定型業務の人員が減り、配置転換や採用抑制が起こる
補完	AIが人の作業を手助けし、成果を高める	一人あたりの生産性が上がり、より付加価値の高い仕事に時間を使える

AIエージェントと人の関わり方：2つの型

AI workforceを「デジタルな労働力」の意味で捉える場合、中心になるのはAIエージェントです。AIエージェントとは、指示を受けて情報を集め、手順を組み立て、他のシステムと連携しながら業務を進めるAIを指します（詳しくはAIエージェントとは｜生成AI・RPAとの違いと導入5ステップで解説しています）。このとき企業が最初に決めるべきなのは、人がどの段階でAIの仕事に関わるかです。関わり方は大きく次の2つの型に分けられます。

型	人の関わり方	向いている業務
人が都度確認する型（ヒューマン・イン・ザ・ループ）	AIが作った下書きや判断案を、人が確認・承認してから次に進める	契約書のチェック、採用の書類選考、顧客への回答など、誤りの影響が大きい業務
人が監視する型（ヒューマン・オン・ザ・ループ）	AIが自律的に処理を進め、人は結果を監視して必要なときだけ介入する	データの転記、定型的な問い合わせの振り分けなど、件数が多く手順が決まった業務

どちらの型を選ぶかで、社員に求められる役割も変わります。都度確認する型では、AIの出力の誤りを見抜く目と、最終判断に責任を持つ力が必要です。監視する型では、異常に気づいて止める判断と、AIの動き方を改善していく力が求められます。最初は都度確認する型で始め、精度と運用ルールが固まった業務から監視する型に移していくと、誤りによるトラブルを抑えながらAIに任せる範囲を広げられます。

AIエージェントを「デジタル従業員」として管理する考え方

AIエージェントを人の従業員に近い存在として管理する考え方もあります。PwC Japanのコラムは、採用、配置、教育、評価、監督、退職という従業員と同様の仕組みをAIエージェントにも設けること、権限は情報の取得、文案の作成、提案、自動実行の順にリスクが高まるため最小の権限から段階的に広げることを挙げています（参考：PwC Japan「AIエージェントという「デジタル従業員」を組織に迎え入れる時代に、企業は何を整えるべきか」）。

管理の項目	決めておくこと
業務の定義	AIエージェントに任せる業務の範囲と、成果の確認方法
権限	参照できる情報と、自動で実行してよい操作の範囲
監督者	AIの出力に責任を持つ人と、誤りが起きたときの連絡先
見直しと廃止	運用状況を見直す頻度と、使わなくなったときの権限の削除

AIの安全な使い方や社内ルールの考え方は、AIリスクとは？企業が知るべき4分類と対策5ステップも参考になります。

日本の企業にとっての意味

日本では少子高齢化で働き手が減り続けており、AIは人手不足を補う手段として期待されています。そのため、欧米のように「AIで人員を削減する」よりも、「限られた人数でどう事業を回すか」という文脈でAI workforceを考える企業が中心です。ここで重要なのは、AIに任せて空いた時間を、今いる社員がより価値の高い仕事に使えるようにすることです。そのためには、業務の切り分けと、社員のスキル転換をセットで進める必要があります。

代替可能性が高い業務・低い業務

AIの影響は「職種」単位ではなく「業務（タスク）」単位で考えると、実態に近づきます。同じ経理担当者でも、仕訳の入力はAIに任せやすく、取引先との条件交渉や不正の兆候の判断は人に残りやすいといった具合です。業務の性質ごとの目安は次のとおりです。

業務の性質	代替可能性	具体例
手順が決まった定型作業	高い	データ入力、書類の転記、定型メールの作成、議事録の文字起こし
情報の収集・要約・下書き	高い（ただし人の確認が必要）	調査資料の要約、提案書の下書き、問い合わせへの一次回答
判断と責任を伴う業務	低い	採用や評価の最終判断、契約条件の決定、トラブル時の対応方針
対人関係・信頼構築	低い	顧客との関係づくり、部下の育成、社内の合意形成
身体を使う現場作業	低い	介護、設備の保守、店舗での接客

総務省の「令和元年版 情報通信白書」でも、AIの導入によってホワイトカラーの職務の一部が転換される可能性が指摘されています（参考：総務省「AIの利用が経済や雇用に与える影響」）。つまり、事務系の職種がまるごと消えるというより、職種の中の定型的な部分が減り、残った判断や対人の部分の比重が増えると考えるのが現実的です。「仕事がなくなるのか」という疑問そのものは、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で詳しく扱っています。自社の業務を洗い出す際は、担当者ごとに「AIに任せられる作業」と「人が担うべき作業」を分けてリスト化すると、配置の見直しや必要なスキルが見えやすくなります。

企業が取るべき人材対応策｜リスキリングと配置転換

業務の切り分けができたら、次は人の側の対応です。AI workforceへの人材対応策は、主に次の4つを組み合わせて進めます。

対応策	内容	向いている場面
リスキリング	AIの使い方や、新しい業務に必要なスキルを社員に学んでもらう	今の業務の中でAI活用を広げたいとき
配置転換	定型業務が減った部署から、人手が足りない部署へ異動する	社内に人手不足の部署や新規事業があるとき
役割の再定義	AIの出力を確認・判断する役割など、新しい役割と評価基準を定める	職種は変えずに仕事の中身が変わるとき
外部からの採用	社内で育成が難しい専門人材を採用する	AI導入を主導する人材が社内にいないとき

AI時代のスキルギャップとは｜分析の進め方

スキルギャップとは、業務で求められるスキルと、社員が今持っているスキルとの差のことです。AI workforceへの対応では、先に業務を切り分け、AIを使う前提で必要になるスキルを書き出し、現状との差を部署単位で確認します。進め方は次の4ステップです。

ステップ	やること	確認の例
1. 業務を切り分ける	前章の表で、AIに任せる作業と人に残る作業を分ける	担当者ごとの作業リスト
2. 必要なスキルを書き出す	人に残る作業と、AIの出力を確認・判断する作業に必要なスキルを挙げる	判断力、AIの出力の誤りを見抜く力、AIへの指示の出し方
3. 現状を把握する	面談、自己申告、研修の受講履歴などで、社員が今持つスキルを確認する	部署ごとの不足の大きさ
4. 差を埋める手段を選ぶ	差の大きい部署から、リスキリング、配置転換、採用のどれが合うかを決める	研修の対象者と時期

現状の把握では、スキルだけでなく、社員の性格傾向や得意な仕事の進め方も材料になります。配置転換の候補を考える場面で、社内受検の結果を参考にする方法の一例が、ミキワメAI 適性検査です。社員の性格傾向から自社の人材像を具体化する機能や、部署やチームごとの性格傾向を分析して配属を検討する機能があります。ただし、性格傾向は配置を決める唯一の根拠にせず、本人との面談やスキルの確認と組み合わせて使うことが前提です。紙や会場での受検には対応していません。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。

ミキワメ導入後、新卒採用者の早期離職者が0になった。

出典：アサヒ物産株式会社の利用事例（ミキワメAI公式）

これは採用基準を見直した新卒採用の事例で、社内の配置転換での効果を示すものではありません。配置の判断材料として使う場合も、結果は面談と組み合わせて読むのが前提です。

対応策を進める際に欠かせない社員との対話

どの対応策を選ぶにしても、社員への説明と対話が欠かせません。労働政策研究・研修機構（JILPT）が2024年に雇用者約2.2万人を対象に行った調査では、AIを使っている職場でも、AIの導入について雇用主と「話合いを行っている」と答えた人は32.0%にとどまりました（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3人に2人は、十分な説明がないままAIと働いている可能性があるということです。

リスキリングや配置転換は、社員が「会社は自分を必要としている」と感じられて初めて前向きに受け止められます。説明がないまま研修だけを始めると、「人員削減の準備ではないか」と受け取られ、かえって離職を招くことがあります。AI活用の目的、社員に期待する役割、評価やキャリアへの影響をあわせて伝え、面談などで個別の不安を拾う仕組みを整えておきましょう。

公的データに見る雇用構造の変化

AIが働き方にどのような変化をもたらしているのか、公的な調査の結果を整理します。

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%（自身がAIを利用している人は8.4%、生成AIの利用者は6.4%）	JILPT（2024年調査）
AI利用前後の変化	月間の残業時間は「減少した」が「増加した」を上回り、賃金総額や学習機会は「増加した」が上回った	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）
生成AIによる生産性の向上	タスク単位で10%から56%向上したとする研究を紹介	内閣府「世界経済の潮流 2024年 I」

これらのデータからは、日本の職場でのAI活用はまだ一部にとどまる一方、使っている職場では残業の減少や学習機会の増加といった前向きな変化が出ていることがわかります。また、企業による訓練の支援を受けている人は4人に1人程度で、AIの導入に人材育成が追いついていない様子もうかがえます。今後AIの利用が広がるにつれ、社員の学び直しと、変化の中でも社員が安心して働ける環境づくりの差が、企業ごとの人材の定着に表れてくると考えられます。

よくある失敗パターン4つ

AI workforceへの対応でつまずく原因は、AIの性能よりも、人と組織の側の進め方にあることが少なくありません。よくある失敗と改善策をまとめます。

失敗パターン	よくある進め方（Before）	改善後の進め方（After）
1. 説明なしで導入する	経営層だけでAI導入を決め、現場には結果だけを伝える	導入の目的と社員に期待する役割を先に説明し、意見を聞く場を設ける
2. 職種単位で判断する	「事務職はAIで不要になる」と職種ごと人員を減らす	業務単位でAIに任せる部分を切り分け、人に残る仕事を明確にする
3. 研修だけで終わる	AIツールの研修を一度実施して、その後は個人任せにする	研修後に実務で使う場面を用意し、新しい役割に合わせて評価基準も見直す
4. 離職の兆候を見逃す	業務の効率化にばかり目が向き、社員のコンディションの変化に気づかない	面談やアンケートで不安を定期的に把握し、兆候があれば早めに対応する

4つ目の失敗は、AI導入の成果が出始めた時期に起こりやすい点に注意が必要です。業務が効率化されて数字が改善しているように見えても、その裏で業務を支えてきた社員が離職の準備をしていることがあります。年1回の調査では変化に気づくのが遅れるため、短い間隔で社員の状態を見る仕組みが役に立ちます。AI活用の進み具合と、社員の定着の状況を両方見ながら進めることが大切です。

対応策の効果をどう確認するか

AI workforceへの対応は、一度決めて終わりではありません。AI活用と人材対応の両面から、定期的に効果を確認します。確認する指標の例は次のとおりです。

観点	指標の例	確認の頻度の目安
業務の効率	対象業務の作業時間、残業時間、処理件数	月次
スキルの定着	研修の受講率、実務でAIを使っている社員の割合	四半期
社員の状態	エンゲージメント調査の結果、面談で出た不安の件数	四半期から半年
人材の定着	部署別の離職率、配置転換後の定着率	半年から1年

業務の効率だけが改善し、社員の状態や定着率が悪化している場合は、AI導入の進め方を見直すサインです。特に、AIの影響を受けやすい部署の離職率や、配置転換した社員の定着率は、個別に追いかけておくと問題に早く気づけます。

社員のコンディションや離職の兆候を継続的に把握する手段の一例が、ラフールサーベイです。メンタル・フィジカル・エンゲージメントなどを定点観測するショートサーベイと、組織の状態を包括的に把握するディープサーベイがあり、後者は厚生労働省準拠のストレスチェックを内包しています。専任担当によるサポートを受けられる一方、組織課題の解決に向けたオプションサービスは見積もりでの依頼になります。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。

社員の定着率や離職率の課題を感じていた（導入の背景）。専門性の高い設問設計や分析により、具体的な改善施策の立案をしやすい（導入後の気付き）。

出典：株式会社オンデーズのラフールサーベイ導入事例（ラフールサーベイ公式）

よくある質問(FAQ)

Q1. AI workforceとはどういう意味ですか？

A. AIが人と並ぶ働き手として業務の一部を担う状態、またはそれによって変化する企業の人材構成を指す言葉です。株式会社LayerXが提供するAIプラットフォーム「Ai Workforce」の名称として使われることもあります。

Q2. Ai Workforce（LayerX）の料金はいくらですか？

A. 料金は利用範囲によって異なるため、この記事では金額を掲載していません。最新の料金や導入条件は、株式会社LayerXの公式サイトや問い合わせで確認してください。

Q3. AIによって仕事はなくなりますか？

A. 職種がまるごとなくなるよりも、職種の中の定型的な業務がAIに置き換わり、判断や対人の業務の比重が増えると考えるのが現実的です。内閣府の資料でも、AIには人の仕事を置き換える代替と、手助けする補完の2つの作用があると整理されています。

Q4. AIに代替されやすい業務はどのようなものですか？

A. データ入力や書類の転記など手順が決まった定型作業や、情報の収集・要約・下書きなどです。一方、判断と責任を伴う業務、対人関係の構築、身体を使う現場作業は代替されにくいとされます。

Q5. スキルギャップ分析はどのように進めればよいですか？

A. 業務を切り分け、人に残る作業に必要なスキルを書き出し、面談や研修の受講履歴などで社員の現状を確認して、差の大きい部署から対応します。差を埋める手段は、リスキリング、配置転換、採用から選びます。

Q6. 企業はAI workforceにどう対応すればよいですか？

A. 業務単位でAIに任せる部分を切り分けたうえで、リスキリング、配置転換、役割の再定義、外部からの採用を組み合わせます。あわせて、社員への説明と対話を通じて不安を把握し、離職を防ぐことが重要です。効率だけでなく、社員の状態や部署別の離職率も定期的に確認しましょう。

まとめ

AI workforceの意味と労働市場への影響、企業が取るべき人材対応策を解説しました。ポイントは次の5つです。

1. AI workforceは、AIが人と並んで業務を担う状態や、それによって変わる人材構成を指し、固有名詞のAi Workforce（LayerX）とは区別して読む
2. AIの影響は職種単位ではなく業務単位で考え、AIに任せる作業と人に残る作業を切り分ける
3. スキルギャップを部署単位で把握し、リスキリング、配置転換、役割の再定義、採用を組み合わせて、社員への説明と対話をセットで進める
4. 業務の効率だけでなく、社員の状態や定着率もあわせて確認し、AI導入期の離職を防ぐ
5. 社員の状態や配置の判断材料を整えるために、サーベイや適性検査の資料を取り寄せて比較検討する

AIを活かせるかどうかは、最終的には業務を理解し、AIを使いこなす社員がいるかどうかにかかっています。AIの導入と同時に、社員が安心して働き続けられる環境を整え、人とAIが力を合わせられる組織をつくっていきましょう。

参考文献

• 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19日確認
• 総務省「令和元年版 情報通信白書 AIの利用が経済や雇用に与える影響」、2026年10月19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19日確認
• 株式会社LayerX「LayerXのAIプラットフォーム「Ai Workforce」が「AIエージェント基盤」に大幅アップグレード」（2025年10月20日）、2026年10月19日確認
• PwC Japan「AIエージェントという「デジタル従業員」を組織に迎え入れる時代に、企業は何を整えるべきか」、2026年10月19日確認
• TISシステムサービス株式会社「エンゲージメント活動の全社浸透を目指して――モデル部門と歩んだ事務局の1年間」（Wevox公式メディア）、2026年10月19日確認
• 株式会社オンデーズ「ラフールサーベイ導入事例」、2026年10月19日確認
• アサヒ物産株式会社「ミキワメ導入事例」、2026年10月19日確認