• 作成日 : 2026年1月27日

AIによって生まれる仕事とは？仕事例や新たな業務に適応する方法

AIの普及により、定型業務の需要は減少する一方で、AIの設計・運用・事業活用・リスク管理といった新たな仕事が次々と生まれています。職種が丸ごと消えるというより、業務の一部がAIに置き換わり、残るタスクは高度化していくと考えられます。人の判断や責任が求められる領域では、むしろ需要が増える見込みです。

当記事では、AIによって生まれる仕事の役割と具体例、またビジネスパーソンが準備すべきステップや企業が押さえるべきポイントを紹介します。

AIによって生まれる仕事・なくなる仕事とは？

AIは、定型的でルール化しやすい業務の需要を減らす一方、AIを使いこなすための設計・運用や、人の判断や対人対応が欠かせない仕事を増やします。減りやすいのは、データ入力、一次対応の問い合わせ振り分け、定型レポート作成、画像・文章の単純な生成などです。増えやすいのは、業務要件の整理、データ整備、モデル評価と安全管理、AIの結果を前提にした意思決定支援、顧客折衝や教育など、人の責任が問われる領域です。

なお、職種が丸ごと消えるより、職務の一部タスクが置き換わり、残るタスクは高度化する場合が多いと考えられます。例として、経理は入力が減り例外処理や監査対応が増え、医療は支援が進んでも説明責任は人が担うと考えられます。

AIによって生まれる仕事の役割は？

AIによって生まれる仕事は、開発・運用・事業活用・リスク管理の4領域に整理できます。人の責任が残る設計と判断が中心です。ここでは、AIによって生まれる仕事の役割を解説します。

AIを開発する仕事

AIを開発する仕事は、モデルや機能を設計し、学習・評価して製品や業務で使える形にするものです。データの取得・前処理、ラベル設計、モデル選定、学習、評価用データセットの整備、推論の高速化、API化や画面実装までを担当します。精度だけでなく、再現性、バージョン管理、ログ設計、ユニットテストと負荷テスト、利用規約に沿った実装も整えます。

また、既存モデルの微調整やプロンプト設計で目的に合わせる場合も多く、偏りや有害出力の検証、専門家レビュー、人のフィードバックを反映する改善も行います。運用へ渡すためのモデルカードや仕様書を用意し、導入後の劣化を想定した監視項目も決めておきます。加えて、権限管理や暗号化など基盤面の確認も欠かせません。

AIを運用する仕事

AIを運用する仕事は、導入後の品質と安定稼働を守り、現場で使い続けられる状態を維持する役割です。モデルと周辺システムを監視し、性能劣化やデータドリフトを検知して、更新・再学習・設定変更を計画します。障害時の切り戻し、SLAとコスト管理、権限設定、監査ログ、問い合わせ対応、ベンダー連携も対象となります。プロンプトやルールの版管理、A/Bテスト、変更申請の手順を整え、急な仕様変更で現場が混乱しないよう配慮が必要です。

さらに、人の確認工程や例外処理を設計し、誤出力が業務事故に直結しない運用にします。入力データの品質チェックやマスキング、バックアップ、アクセスログの定期点検を行い、利用部門へ注意事項を周知して定着を支えます。

AIで事業を伸ばす仕事

AIで事業を伸ばす仕事は、AIを使って売上や生産性、顧客体験を改善する施策を企画し、実行までつなげるものです。現場の業務を観察して課題を分解し、AI適用の優先順位を付け、KPIと期待効果、必要データ、運用体制を整理します。PoCの設計、結果の解釈、投資判断、導入後の効果測定までを一貫して担当します。

例として、需要予測で在庫を調整する、問い合わせを分類して対応速度を上げる、文章の下書きで作業時間を減らすなどがあります。関係部門の合意形成や業務フローの再設計を行い、人が最終判断する前提で改善サイクルを回します。AI前提の新サービス設計や価格戦略、データに基づく意思決定の仕組み化も範囲に含まれるため、失敗時の撤退条件も事前に決めておく必要があります。

AIのリスクを管理する仕事

AIのリスクを管理する仕事は、法令・契約・倫理の観点で安全に使える範囲を定め、事故を予防し、起きた場合に被害を抑える役割です。個人情報や機密の取り扱い、著作権、差別的出力、誤情報による誤案内、脆弱性悪用などを洗い出し、対策を決めます。利用ポリシー、承認フロー、ログ保存と監査、教育、委託先管理、インシデント対応計画を整備します。プロンプトインジェクションやデータ流出を想定したテストを行い、重要業務では人の確認を必須化し、根拠提示や二重チェックを運用要件に入れます。

さらに、モデル変更時の影響評価と利用停止の判断基準も定めます。社内の責任分界を明確にし、定期的なリスク評価とルール改定を回して継続的に統制します。海外規制動向も確認しましょう。

AIによって生まれる仕事の例

AIによって生まれる仕事の例は、AI活用を事業に落とし込む役割、学習データと出力品質を支える役割、組織のルール整備と監査を担う役割、脅威から守る役割などです。ここでは代表的な4職種を解説します。

AIプロダクトマネージャー

AIプロダクトマネージャーは、AI機能を含む製品・業務システムの価値とリスクの両方に責任を持ち、要件から運用までを統括する仕事です。ユーザー課題を分解し、AIで解く部分と従来ロジックで解く部分を切り分け、KPI、データ要件、評価方法、導入手順を設計します。モデル更新時の影響やコストも見込み、関係部署と合意形成を進めます。誤出力時の扱い、最終判断を人が担う工程、説明責任の範囲も定め、改善サイクルを回します。

また、PoCの成功条件と撤退条件を明確にし、精度、再現率、幻覚率、遅延、コストなど監視指標を継続的に確認します。個人情報や著作権に配慮した入力設計、ログ方針、利用規約の整備も推進します。製品ロードマップに沿って優先順位を調整し、リリース計画を管理します。

AIトレーナー

AIトレーナーは、AIが望ましい出力を出せるように、学習用データや人手のフィードバックを設計・作成し、品質を継続的に高める仕事です。具体的には、ラベル付け基準の作成、回答例の作成、評価用テストケースの整備、誤りパターンの分析を行います。生成AIでは、プロンプトの改善、禁止事項のルール化、レビュー手順の整備も重要です。専門知識が必要な領域では、現場の用語や判断基準を反映し、偏りや不適切表現が出ないようにチェックします。更新後の挙動も再評価し、改善点を開発・運用へ戻します。

さらに、誤情報を減らすための根拠提示の型や参照範囲を定め、あいまい指示、攻撃的指示など想定外入力への耐性をテストします。危険な出力が出た場合は、原因を切り分けて修正案を提示します。

AIのガバナンス担当

AIのガバナンス担当は、組織がAIを安全かつ説明可能な形で使うために、ルールと監査の仕組みを整える仕事です。利用目的の妥当性、データの取り扱い、外部委託、モデル選定、ログ保存、権限管理を方針として定め、導入前のリスク評価と承認プロセスを運用します。加えて、モデルやデータの台帳を整備し、変更時の影響評価と記録を求めます。誤出力や差別的出力が起きた場合の対応手順、利用部門への教育、定期レビューも担当範囲です。

法令・契約・社内規程に照らし、改善提案を行います。海外規制の動向も踏まえ、必要に応じてリスク分類や文書化を更新します。監査に備えた証跡を残し、事業スピードと統制のバランスを取ります。

AIのセキュリティ担当

AIのセキュリティ担当は、AIシステムとデータを脅威から守り、情報漏えいと不正利用を防ぐ仕事です。入力に機密情報が混ざらない設計、データの暗号化とアクセス制御、APIキー管理、ログ監視、脆弱性対応を行います。生成AIでは、プロンプトインジェクションやデータ抽出、外部ツール連携の悪用を想定し、入力フィルタ、権限分離、出力の検知ルールを整備します。学習データの持ち出しやモデルの盗用、サプライチェーンのリスクにも目を配り、ベンダー評価と契約要件を確認します。事故発生時の封じ込めと再発防止まで担当します。

また、開発段階から脅威分析とテストを組み込み、定期的な模擬攻撃や演習で検知と対応速度を確認します。利用部門へ安全な入力の指針を周知し、教育も支援します。

AIを活用したいビジネスパーソンのための準備の進め方

AI活用の準備は、業務の棚卸しで影響を見極め、必要スキルを段階的に学び、成果物で効果を示す流れが現実的です。社内外の評価は結果で決まるため、手順を押さえて進めます。ここでは、準備の進め方を解説します。

業務をタスクに分解して変化を把握する

業務をタスクに分解すると、AIで置き換わる部分と人が担う部分が見えます。まず業務を工程単位に書き出し、入力、検索、要約、判断、対人調整、例外処理に分類しましょう。各タスクで、頻度、所要時間、品質基準、必要な根拠資料、機密性、誤り時の影響を記録します。次に、文章下書き、分類、要点抽出などAIの得意領域に当てはまるか確認し、必ず人が確認する箇所と責任者を明示します。利用するデータの所在と権限、共有してよい範囲も整理しましょう。

さらに、入力形式やテンプレートを統一し、再現できる手順にします。高リスク領域は二重チェックを前提にします。最後に、小さなタスクから試し、評価方法を共有して運用に乗せ、月1回は棚卸しを更新して変化を追える状態を保ちます。

AI活用スキルを段階別に身に付ける

AI活用スキルは、基礎→検証→定着の順で身に付けると失敗が減ります。基礎では、目的・制約・出力形式を明確にしたプロンプトの指示、要約や下書きの依頼、表や箇条書きへの整形を練習しましょう。

次に、検証では、前提の提示、参照資料の指定、反例の提示、重要箇所の再確認を行い、誤りを見抜く癖を付けます。慣れたら、テンプレート化したプロンプト、社内の文書ルール、レビュー観点をセットで運用し、品質を揃えます。

さらに、業務ツールと連携できる範囲を把握し、入力→生成→確認→反映など手作業を減らす手順を作りましょう。評価指標として、時間短縮、修正回数、誤り件数を決めて追います。機密情報の扱い、個人情報の削除、社内ポリシーの順守を習慣化し、誰が見ても再現できる形にするのが大切です。

成果物で実績を積み上げる

成果物で実績を積み上げるには、小さな改善を可視化して再利用できる形で残すことが近道です。まず、議事録要約、提案書のたたき台、FAQ案、分類ルールなど、失敗しても影響が小さい成果物を選びます。次に、利用した入力、プロンプト、確認観点、修正内容をセットで保存し、再現性を確保しましょう。提出時は、関係者の合意を得るために、作業時間の削減や品質の向上を数字で示すことが大切です。

また、誤出力が混ざるリスクを前提にし、根拠確認と最終確認の担当者を明確にします。版管理を行い、更新理由と変更点を短く残します。複数の成果物が揃ったら、テンプレート集として共有し、他者の利用結果も回収しましょう。最終的に、業務手順書やチェックリストに組み込み、個人技からチームの標準へ引き上げます。

企業でAI活用の仕事を作るときのポイントは？

企業でAI活用の仕事を作る要点は、役割とプロセスを再設計し、職務と評価指標を明確化し、ガバナンスを運用で回すことです。拙速な全社展開より小さく始めて標準化します。ここではポイントを解説します。

役割分担と業務プロセスを組み直す

役割分担と業務プロセスを組み直すには、AIが担う工程と人が担う工程を先に切り分けます。現行フローを入力、検索、生成、判断、対人調整、例外処理に分解し、AIは下書き作成や分類など再現しやすい部分に限定します。

次に、最終判断者と確認手順を明記し、誤出力が混ざっても業務事故にならない止め方を用意しましょう。データの所在と権限、社外送信の可否、テンプレート化した入力形式も決めます。承認、ログ、差し戻し、切り戻しの流れを整え、SLAとコストを含めた運用責任を明確にします。まずは限定業務で試し、精度、遅延、例外件数を監視してから対象を広げましょう。運用が回る単位で部門横断の窓口を置き、改善要望を定期的に吸い上げます。

職務定義と評価指標を整える

職務定義と評価指標を整えると、AI関連業務が属人化しにくくなります。職務定義では、目的、担当範囲、権限、他部門との責任分界、必要スキルを文章で固定します。評価指標は、精度の数値だけでなく、業務の時間短縮、手戻り回数、例外処理の削減、コスト、利用率など業務成果に結び付くものを選びましょう。

加えて、品質を守る指標として、誤案内の件数、監査指摘、個人情報の扱い違反の有無も含めることも大切です。短期はPoCの達成度、長期は継続運用での改善幅を見ます。ベンチマーク用のテストケースを作り、閾値を下回ったら利用範囲を縮める基準も定めます。指標は計測方法と集計頻度まで決め、月次レビューで原因分析と施策を回しましょう。

AIガバナンスの運用を設計する

AIガバナンスの運用設計では、ルールを作るだけでなく、日々回る手順に落とします。まず、利用目的の範囲、取り扱うデータ区分、禁止事項、外部送信の条件をポリシーとして明文化します。次に、導入前のリスク評価、承認、記録の流れを決め、モデルやデータの台帳を整備しましょう。委託先を使う場合は、学習利用の可否、保存期間、再委託、監査権限を契約で確認します。

運用では、ログ保存と監査、権限管理、教育、インシデント対応を定例化し、モデル更新時は影響評価と切り戻し手順を必須にしましょう。重要業務は人の確認を前提にし、誤情報、偏り、著作権侵害の兆候を監視指標として追います。最後に、四半期ごとにルールと実態を照合し、改善を反映します。

AIとともに働く未来に備えよう

AIは定型業務を減らす一方、設計・運用・リスク管理など新たな仕事を生み出します。ビジネスパーソンは、業務をタスクに分解してAI適用箇所を見極め、段階的にスキルを身に付け、成果物で実績を積むことが重要です。

企業側は役割分担を再設計し、職務定義と評価指標を明確化し、ガバナンスを運用に組み込む必要があります。小さく始めて標準化し、人が最終判断する前提で改善サイクルを回すことで、AIを安全かつ効果的に活用できます。準備を進めて、AI時代の働き方を実現しましょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。