元OpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏が公開したウェブサイトが、インターネット上で大きな話題を集めていますね。彼が作成した「US Job Market Visualizer」というサイトは、アメリカの労働市場に存在する342種類の職種について、AIによって将来的に代替される可能性を0から10までのスコアで評価し、視覚的にわかりやすいマップとして公開したものです。

Andrej Karpathy氏が公開した「US Job Market Visualizer」の画面です。

　多くの人が自分の職業のスコアを検索し、未来の働き方について思いを巡らせたのではないでしょうか。もちろん、スコアが高いからといって職業全体がいきなり明日から消滅してしまうわけではありません。

　私の職業であるライターなどもスコア9と高い評価がつけられており、AIに代替されやすい仕事のひとつだと言われています。しかし、独自の視点を持つトップ層のクリエイターはずっと残るでしょうし、多くの人はAIを優秀なアシスタントとして活用し、仕事の進め方を全く新しい形へと変化させていくはずです。

　ただ、これまで世の中に存在していた電話交換手やタイピストといった職業が技術の進歩とともに姿を消したり別の形に変化したりした歴史があるように、代替スコアが大きい職業は今後間違いなく構造的な大きな影響を受けるはずです。自分の仕事がテクノロジーの進化に対してどのような立ち位置にあるのか、その傾向はしっかりと把握しておいたほうがいいかもしれません。

　そこで、日本の労働市場における現状と未来を予測するため、厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「job tag」から日本の詳細な職業情報をダウンロードし、独自の分析を試みました。アメリカの労働市場と日本の労働市場では、法制度や商習慣、求められるサービスのかたちが異なる部分も多く存在します。そのため、日本の実情により即した形で分析を行う必要がありました。

「job tag」から日本の職業のデータをダウンロードして分析しました。

　今回活用した厚生労働省の「job tag」には、それぞれの職業がどのような作業環境で行われ、どのようなスキルや知識、身体的能力を必要とするのかといった、詳細なデータが収録されています。このデータを基に、ChatGPTに556種類の職業一つひとつの業務内容を読み込ませ、テクノロジーがどの程度介入できるのかを評価させました。評価には、実際に「US Job Market Visualizer」が採用している分析用のプロンプトを日本語に翻訳したものを利用しています。このプロンプトは、記事の最後に掲載しているので、興味のある方はチェックしてみてください。

　AIに読み込ませた日本の職業データは、単なる職業名だけでなく、どのような環境で働くのか、他者とのコミュニケーションの頻度はどれくらいか、手先の器用さや空間把握能力がどれほど求められるかといった多角的な指標を含んでおり、これらを総合的に評価させています。

元データには、細かく分類された職業ごとに多角的な情報が網羅されています。

　テキストデータに基づく分析であるため、大規模言語モデルが得意とする論理的な判断が存分に活かされています。このスコアの背景にあるのは、一つの職業を単一の塊として捉えるのではなく、多数の細かいタスクの集合体として分解して評価するというアプローチです。

　AIによる代替スコアが高い職業とは、職業そのものが不要になるというよりも、その職業を構成するタスクの大部分がパソコンやデジタル機器を使った定型的な情報処理であり、AIの得意分野に合致していることを意味します。逆にスコアが低い職業は、AIが介入できない非定型な物理的作業や、人間特有の感情のやり取りがタスクの大部分を占めていることを示しています。

　日本の556職業のデータを分析した結果からも、アメリカの労働市場と共通する傾向が浮かび上がってきました。私たちの仕事のどの部分が技術の波に飲み込まれやすく、どの部分に人間ならではの価値が残るのかを客観的なデータとして把握することは、これからのキャリアを考える上で強力な武器となります。日々の業務を棚卸しし、人間が本来注力すべき創造的な活動を見極めるためにも、このスコアが示す意味を深く掘り下げてみましょう。

ChatGPTにAI代替可能性スコアと根拠を生成させました。

現場での複雑な物理作業や対人コミュニケーションを伴う職業は代替スコアが小さく留まります

　日本の職業データを分析した結果、AIによる代替スコアが1から3といった小さな数値にとどまった職業にはいくつかの共通点が見受けられました。それは予測不可能な屋外環境での活動や現場ごとに条件がまったく異なる複雑な物理作業、そして人間の繊細な感覚や感情に依存する仕事です。

　たとえば建設現場の最前線で働く「とび」や「型枠大工」「鉄筋工」はスコア1と評価されています。とび職は高所での足場の組み立てや解体など、常に危険と隣り合わせの肉体労働を担います。鉄筋工もミリ単位の寸法が記入された施工図を読み取り、現場ごとに異なる条件の中で重い鉄筋を組み立てていきます。このような三次元空間での複雑な作業や気象条件など多様な現場環境へのリアルタイムな適応は、現在のソフトウェアとしてのAIには代替が極めて困難な領域です。

　また、水中という特殊な環境で溶接や構造物の据え付けを行う「潜水士」などもスコア1となっており、人間の物理的な存在と瞬時の状況判断が絶対条件となります。「花火師」もスコア1の評価を受けており、火薬を扱う危険作業であるため機械化が難しく、天候や風向きを読みながら屋外で打ち上げのタイミングを計る熟練の技術は人間の感覚に完全に依存しています。

　製造や食品加工の分野でも、職人の手先の感覚や五感に依存する仕事はスコアが低く算出されています。「豆腐製造」や「パン製造」はスコア2と評価されました。豆腐作りにおけるにがりの量や攪拌の加減、パン生地の発酵状態の確認などは、その日の気温や湿度を感じ取る職人の触覚や嗅覚に大きく依存しています。

　1000度を超える高温の溶融ガラスを竿で巻き取り、冷えて固まるまでのわずかな時間内にコテやはさみを使って目的の形に仕上げる「ガラス食器製造」もスコア1であり、高度な肉体技能を要します。

　自然や生き物を相手にする第一次産業や関連業務もAIによる代替が難しい分野です。「林業作業」はスコア1であり、チェーンソーや大型機械の操作を含む危険作業において、傾斜地での臨機応変な対応は人間の判断が欠かせません。「沿岸漁業従事者」もスコア2で、天候や潮流に応じた判断が不可欠です。「動物園飼育員」や「ブリーダー」もスコア2となっており、言葉を持たない動物の健康状態を日々の微妙な変化から読み取る必要があり、人間の観察力と愛情が必要不可欠です。

　さらに対人サービスの中で身体的な接触や深いケアを伴う職業も代替リスクは非常に低いと評価されています。「訪問介護員」はスコア2、「保育士」はスコア3となっています。これらの仕事は幼い子どもや高齢者の微妙な体調の変化を察知し、相手の感情に寄り添いながら身体的なケアを行うことが中心です。食事や入浴の介助といった物理的なサポートだけでなく、相手との信頼関係を築き情緒的な安定をもたらすコミュニケーションは、AIが最も苦手とする分野です。

　ただし、定型作業が多い場合は、フィジカルAIつまりロボットの普及により代替されるリスクはあるので、AIと関係ないというわけではありません。たとえば決められたルートを走る農業機械の操作や倉庫内でのピッキング作業、工場での製品包装作業などはセンサー技術の進化によって徐々にロボットへと移行していく可能性があります。物理的な作業であってもパターン化しやすいものであればロボットとAIの融合によって自動化される余地は残されています。

AI代替性が低い職業の例。

パソコン上で完結するデータ処理や定型的な知識労働はAIの進化によって業務の自動化が進みます

　一方で、代替スコアが非常に大きい7から10と評価された職業にはどのような特徴があるのでしょうか。これらの職業群を見ていくと、そのほとんどがパソコンの画面上で完結する知識労働や一定のルールに基づいた定型的なデータ処理を担う仕事であることがわかります。

　今回の分析で最も高いスコア10を記録したのは「データ入力」の仕事です。キーボードを用いて文字や数値をコンピュータに入力する業務ですが、精度の高い光学文字認識技術や業務自動化ツールの普及によってすでに大部分の自動化が進行しています。

　さらにスコア9の「コールセンターオペレーター」も、音声認識技術や自然な会話が可能な音声生成AIの急速な進歩により定型的な問い合わせ対応の大半をシステムが担うようになっており、大規模な人員の再編が進んでいます。語学の専門職である「翻訳者」もスコア9という高い代替可能性が示されました。特にマニュアルや契約書などを扱う産業翻訳の分野では機械翻訳の精度が飛躍的に向上しており、人間の役割はAIが翻訳した下書きを修正する作業へと移行しています。

　高度な専門知識を要する士業や専門職であっても、パソコン上での言語やデータ処理が中心となる仕事は代替スコアが大きくなっています。「司法書士」や「公認会計士」「税理士」「弁理士」といった職業は軒並みスコア8と評価されました。財務諸表の異常検知、税務申告書の自動作成、膨大な判例や先行特許の検索、定型的な登記書類の作成など、これまで膨大な時間と専門知識を要していた作業がAIによって瞬時に処理できるようになります。「通関士」もスコア7となっており、書類の自動作成や法令検索の効率化によって業務のあり方が大きく変わろうとしています。法務業務を支援する「パラリーガル」もスコア8となっており、判例検索や書類作成の効率化が進んでいます。

　クリエイティブやITエンジニアリングの分野もAIの波を強く受けています。「Webデザイナー」や「グラフィックデザイナー」「コピーライター」といった職業はスコア8から9に位置づけられています。大量のデータを学習した生成AIは高い精度で魅力的なキャッチコピーを考案し、指定されたイメージ通りのデザインや画像を瞬時に生み出すことができます。

　「プログラマー」はスコア9、「システムエンジニア」もスコア8と高く、AIによるコードの自動生成やバグの検出が日常的に利用されるようになり定型的なプログラミング業務の効率は劇的に向上しています。AIそのものを開発する「AIエンジニア」自身もスコア9と評価されていることは興味深い結果です。

　企業戦略の中核を担う「経営コンサルタント」や「人事コンサルタント」もスコア8という高い数値を示しました。膨大な市場データの分析や財務予測、制度シミュレーション、レポートの自動生成といった作業はAIが瞬時にこなすようになります。「ファンドマネージャー」や「証券アナリスト」もスコア8で、アルゴリズム取引や市場予測モデルの進化によって劇的に効率化されています。「銀行支店長」などの管理職もスコア7となっており、融資審査や経営分析といった業務の多くがパソコン上で完結するため生産性が大幅に向上します。

　しかしこれらの知識労働が完全に不要になるという意味ではありません。公認会計士であれば数字の裏にある経営課題を読み解いて戦略的な提言を行うこと、コンサルタントであればビジョン設定や組織変革を推進することなど、人間にしかできないコミュニケーションや最終的な責任を引き受ける役割の重要性が一層高まります。AIを強力なツールとして使いこなし人間ならではの付加価値を提供できるかが知識労働者にとっての最大の鍵となるのです。

AI代替性の高い職業の例。

スコアの大小に関わらずテクノロジーを優秀なアシスタントとして活用する前向きな姿勢が求められます

　日本の556の職業データを詳細に読み解いていくと、私たちの仕事が今後どのような方向へ進化していくのかが鮮明に浮き彫りになります。物理的な手作業や対人での感情的なケア、予測不可能な現場での臨機応変な対応は、引き続き人間に頼る部分が大きく残ります。一方でパソコンを中心とした情報の処理や分析、コンテンツの生成といった知識労働は、AIによる自動化の恩恵を最も強く受ける領域となります。

　大切なのは、算出されたスコアの大小に過剰に振り回されることではありません。どのような職業であっても、必ず機械には代替できない人間独自の要素が含まれています。自分の仕事の中でAIに任せられる定型的なタスクと、人間にしかできない創造的・対人的なタスクを冷静に見極めることが重要です。AIを仕事を奪う脅威として恐れるのではなく、自らの生産性を飛躍的に高めてくれる優秀なアシスタントとして積極的に活用していく視点を持つことで、これからの時代に求められる新しい働き方を創造していくことができるでしょう。

解説画像

分析に利用したプロンプト

あなたは、さまざまな職業がAIにどれだけ影響を受けているかを評価する専門アナリストです。

日本の職業のデータを提供するので、その職業の全体的なAI影響度を0から10のスケールで評価してください。

AI影響度は、AIがこの職業をどれだけ変革するかを測定します。
直接的な影響（AIが現在人間が行っているタスクを自動化すること）と、間接的な影響（AIによって各労働者の生産性が非常に高くなり、必要な労働者数が減ること）の両方を考慮してください。

重要な指標は、仕事の成果物が根本的にデジタルであるかどうかです。
仕事がコンピューターを使って自宅のオフィスで完全に実行できる場合（文章作成、コーディング、分析、コミュニケーションなど）、デジタル領域におけるAIの能力が急速に進歩しているため、AI影響度は本質的に高くなります（7以上）。
今日のAIがそのような仕事のすべての側面を処理できないとしても、その軌道は急勾配で、上限は非常に高いです。

逆に、物理的な存在、手作業のスキル、または物理的な世界でのリアルタイムの人間とのやり取りを必要とする仕事は、AI影響に対する自然な障壁となります。

スコアを調整するには、次のアンカーを使用してください。

0～1: 露出が最小限。
仕事はほぼ完全に肉体労働、手作業、または予測不可能な環境でのリアルタイムの人間の存在を必要とします。
AIは基本的に日常業務に影響を与えません。
例: 屋根職人、造園業者、商業ダイバー。

2～3: 露出が低い。
ほとんどが肉体労働または対人労働です。
AIは軽微な周辺タスク（スケジュール、書類作成）を支援する可能性がありますが、コア業務には影響しません。
例: 電気技師、配管工、消防士、歯科衛生士。

4～5: 露出が中程度。
肉体労働／対人労働と知識労働の混合です。
AIは情報処理部分を効果的に支援できますが、仕事の大部分は依然として人間の存在を必要とします。
例: 登録看護師、警察官、獣医。

6～7: 露出が高い。
人間の判断、関係、または物理的な存在を必要とする知識労働が主です。
AIツールはすでに有用であり、AIを使用する労働者は大幅に生産性が向上する可能性があります。
例: 教師、マネージャー、会計士、ジャーナリスト。

8～9: 非常に高い露出度。
仕事はほぼ完全にコンピューター上で行われます。
すべてのコアタスク（ライティング、コーディング、分析、デザイン、コミュニケーション）は、AIが急速に進歩している分野です。
この職業は大規模な再編に直面しています。
例: ソフトウェア開発者、グラフィックデザイナー、翻訳者、データアナリスト、パラリーガル、コピーライター。

10: 最大の露出度。
ルーチン的な情報処理は完全にデジタル化されており、物理的な要素はありません。
AIはすでに今日、そのほとんどを実行できます。
例: データ入力係、テレマーケター。

この正確な形式のJSONオブジェクトのみで回答してください。
他のテキストは使用しないでください。

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