【2040年】AIでなくなる仕事15選！孫正義が語った「本当に危ない企業」とは？

1億円への道

2026.07.14

この記事は約20分で読めます。

孫正義さんの2026/07/14のスピーチ

将来、AIそのものに仕事を取られるのではなく、AIを上手に使う会社に、使わない会社の仕事が取られる。

つまり、「人間対AI」というより、AIを使う人・会社と、使わない人・会社の競争になるという話です。

Content

パン屋さんで考えてみます
1. A店はAIを使わない
2. B店はAIを使う
2040年には何が起きると予測しているのか
1. ASIとは
「AIエージェント」とは何か
人型ロボットが働く未来
なぜ大量の電気が必要なのか
巨大な数字はどう理解すればよいか
「ROA」とは何か
AIには危険な面もある
孫さんが経営者に伝えたいこと
「人の和」だけでは足りないという話
人間は必要なくなるのか
最初に大切な結論
なくなる・大きく減る可能性がある仕事
エンジニアはなくなるのか
1. 減りやすいエンジニア
2. 残りやすいエンジニア
WEBライターはなくなるのか
1. 特に減りやすい文章
2. 残りやすいライター
デザイナーはなくなるのか
1. 減りやすいデザイン
2. 残りやすいデザイナー

パン屋さんで考えてみます

同じ町に、A店とB店という2つのパン屋さんがあるとします。

A店はAIを使わない

店長が経験だけで、毎日作るパンの数を決めます。

雨の日にもパンを作りすぎて、たくさん売れ残ります。材料の注文、売上計算、チラシ作りも、すべて人間が時間をかけて行います。

B店はAIを使う

AIが天気、曜日、過去の売上などを調べて、

明日はメロンパンを何個作ればよいか
どの材料を注文すればよいか
どんな広告を出せばよいか
お客さんからの質問にどう答えるか

を手伝います。

するとB店は、売れ残りを減らし、人件費を抑え、新商品を考える時間も増やせます。

その結果、A店のお客さんがB店に移るかもしれません。

これが、孫さんのいう、

「AIが仕事を奪うのではなく、AIを使う企業に仕事を奪われる」

という意味です。

2040年には何が起きると予測しているのか

孫さんは、2040年ごろには「ASI」が登場すると予測しています。

ASIとは

ASIは「人工超知能」のことです。

現在のAIは、文章作成、画像生成、計算など、特定の仕事を手伝う道具です。一方、ASIは、ほとんどの知的な仕事で人間より優れた能力を持つAIとして想定されています。

ただし、ASIが2040年に必ず実現することが証明されているわけではありません。これは、孫さんが考えている未来予測です。

「AIエージェント」とは何か

AIエージェントは、単に質問に答えるだけではありません。

人間から目的を教えられると、自分で考えて仕事を進めるAIです。

例えば、

「来月の修学旅行を計画して」

と頼むと、AIエージェントが自動的に、

行き先を調べる
ホテルや交通手段を比較する
予算を計算する
日程表を作る
必要な連絡文を書く

といった仕事を行うイメージです。

将来は、会社の中に大量のAIエージェントがいて、人間の代わりに24時間働く可能性があると孫さんは考えています。

人型ロボットが働く未来

孫さんは、AIを搭載した人型ロボット、つまり「ヒューマノイド」も大量に使われると予測しています。

例えば、

工場で商品を組み立てる
倉庫で荷物を運ぶ
建設現場で作業する
お店で商品を並べる
災害現場で危険な作業をする

といった仕事です。

ロボットは休憩や睡眠を必要とせず、危険な場所でも働けます。そのため、肉体を使う仕事の多くをロボットが担当する可能性があります。

ただし、すべての仕事がなくなるという意味ではありません。人間には、目的を決める、責任を取る、人の気持ちを理解する、新しいアイデアを生み出すといった役割が残ると考えられます。

なぜ大量の電気が必要なのか

AIは、何もない空間で考えているわけではありません。

巨大な建物の中にある、たくさんの高性能コンピューターを動かしています。この建物を「データセンター」と呼びます。

イメージとしては、

データセンターは、AIの頭脳が置かれている巨大な工場

です。

AIが増えれば増えるほど、コンピューターを動かしたり冷やしたりする電力が必要になります。

孫さんは、2040年にはAI関連のデータセンターが非常に大きな電力を消費すると予測しています。その電力を作る方法として、核融合発電にも期待しています。

ただし、核融合発電は現在も開発中の技術で、いつ、どの程度実用化されるかは確定していません。

巨大な数字はどう理解すればよいか

記事には、次のような非常に大きな数字が出てきます。

AI関連の年間売上：7000兆円
年間利益：3500兆円
毎年必要な投資：800兆円
AIロボット：10億体
AIエージェント：100兆規模

これらは、現在確認されている事実ではなく、孫さんの将来予測です。

大切なのは、数字を正確な未来として暗記することではありません。

孫さんが伝えたいのは、

「AIは一部の便利な道具ではなく、電気、自動車、インターネットのように、社会全体を変える巨大産業になる」

という考えです。

「ROA」とは何か

孫さんは、会社がAIを導入するとき、「Return on AI」という考え方が必要だと述べています。

簡単にいうと、

AIに使ったお金以上の効果があったかを確かめること

です。

例えば、ある会社がAIに100万円使ったとします。

その結果、

作業時間が減った
ミスが減った
売上が増えた
人が別の大切な仕事をできるようになった

などを合計して、300万円分の効果があれば、AIへの投資は成功だったと考えられます。

反対に、高価なAIを導入したのに誰も使わず、仕事も楽になっていなければ、よい投資とはいえません。

つまり、ただ「AIを入れました」と自慢するだけでは意味がありません。

AIには危険な面もある

AIは便利ですが、悪い目的にも使われる可能性があります。

例えば、悪意のある人がAIを使うと、

コンピューターの弱点を探す
大量の偽メールを作る
パスワードを盗もうとする
偽の画像や情報を広める
会社のシステムを攻撃する

といった行動を、これまでより速く行える可能性があります。

そのため会社は、AIを仕事に使うだけでなく、AIによる攻撃から守るためにもAIを使う必要があるということです。

これは、強い剣を手に入れるだけでなく、強い盾も用意しなければならない、というイメージです。

孫さんが経営者に伝えたいこと

孫さんの主張を整理すると、会社の経営者は次のように行動するべきだという話です。

1．未来の会社の姿を具体的に考える

「AIがすごくなりそう」という曖昧な考えではなく、

2040年に自分の会社は何をしているのか
人間とAIはどのように仕事を分担しているのか

を具体的に考えます。

2．未来から逆算する

2040年にAIを使いこなす会社になるには、2035年、2030年、来年に何をするべきかを逆向きに考えます。

これは、受験の日から逆算して勉強計画を立てるのと同じです。

3．小さく試し、効果を測る

AIを入れただけで満足せず、時間、費用、売上、ミスがどれだけ変わったかを調べます。

4．会社全体で使う

一部の詳しい人だけでなく、営業、経理、工場、接客など、会社全体でAIを使えるようにします。

5．安全対策も同時に行う

重要な情報をAIに入力してよいのか、誰が確認するのか、攻撃されたときにどう対応するのかを決めます。

「人の和」だけでは足りないという話

孫さんは、「仲良くすること」そのものを否定しているわけではありません。

仲間同士が協力することは大切です。しかし、全員が仲良く同じ方向へ進んでも、その方向が間違っていたら失敗します。

船に例えると、

みんなが力を合わせて船をこいでも、海ではなく丘に向かっていたら前に進めない

という意味です。

だから経営者には、仲間をまとめる力だけでなく、正しい目的地を決める力が必要だと述べています。

人間は必要なくなるのか

この記事の考え方では、人間が完全に不要になるという話ではありません。

孫さんは、人間がAIを自分の分身として使う「スーパーヒューマン」になると表現しています。

例えば、昔の人間は走る速さに限界がありました。しかし自動車を使えば、遠くまで速く移動できます。

同じように、

自動車は足の能力を広げた
電話は声の届く範囲を広げた
インターネットは情報を集める能力を広げた
AIは考える能力を広げる

というイメージです。

AIに全部任せるのではなく、AIを使って人間の能力を大きくするという考え方です。

将来に備えて、AIの専門家に必ずならなければいけない、という意味ではありません。

大切なのは、

AIに分かりやすく指示する力
AIの答えが正しいか疑う力
情報を確認する力
自分で目的を決める力
人と協力する力
AIを安全に使う力

です。

特に、「AIが答えたから正しい」と考えないことが重要です。AIは自信があるような文章で、間違ったことを言う場合もあります。

中心的なメッセージは、次のように整理できます。

2040年ごろには、AIが会社や社会の仕組みを大きく変える可能性がある。
AIを拒否する会社より、AIを安全に使い、仕事を速く正確にできる会社のほうが強くなる。
そのため経営者は、未来の姿を具体的に描き、今から準備し、AIに使ったお金が本当に役立っているかを確認しなければならない。

ただし、2040年の産業規模やロボットの数などは、あくまで孫さんの予測です。「必ずそうなる未来」ではなく、「そうなる可能性を考えて、早く準備しよう」という提案として読むのが適切です。

AI活用の練習には「GPT Online（gptonline.ai）」のようなサービスもあります。ここでは、「会社が倒産する」という話と、「会社の中の仕事が減る」という話を分けて整理します。

AIで起きそうなのは、職業が一夜で完全になくなることではありません。

1人がAIを使って、今までの3人分、5人分の仕事をできるようになる

その結果、会社は同じ人数を雇わなくなり、特に新人向けの仕事や、単純作業を中心とする仕事が減る可能性があります。

最初に大切な結論

AIで起きそうなのは、職業が一夜で完全になくなることではありません。

1人がAIを使って、今までの3人分、5人分の仕事をできるようになる

その結果、会社は同じ人数を雇わなくなり、特に新人向けの仕事や、単純作業を中心とする仕事が減る可能性があります。

なくなる・大きく減る可能性がある仕事

仕事	危険度	AIに任せられやすい部分	人間に残りやすい部分
データ入力	非常に高い	転記、分類、入力、照合	例外処理、最終確認
一般事務	高い	議事録、メール、資料整理、日程調整	社内調整、判断、責任
コールセンターの一次対応	非常に高い	FAQ回答、予約、住所変更、注文確認	苦情、複雑な相談、感情対応
大量生産型WEBライター	非常に高い	SEO記事、商品説明、まとめ記事	取材、体験、専門分析、独自情報
簡単な翻訳者	高い	メール、説明書、一般文章	契約、医療、文学、文化的表現
バナー・画像制作担当	高い	サイズ変更、背景生成、文字配置	ブランド設計、企画、最終判断
動画の簡単な編集者	高い	切り抜き、字幕、短い広告動画	演出、撮影、長編構成
初級WEBデザイナー	高い	一般的なLP、テンプレートサイト	UX設計、ブランド戦略、顧客調査
初級プログラマー	中～高	単純な画面、API接続、コード修正	要件定義、設計、セキュリティー
ソフトウェアテスター	高い	テスト作成、バグ候補の発見	品質責任、複雑な再現確認
採用事務・求人原稿作成	高い	求人文、応募者整理、日程調整	面接、人柄の判断、条件交渉
広告運用担当	中～高	入札、配信調整、報告書作成	戦略、ブランド判断、顧客折衝
経理補助	高い	請求書、仕訳、照合、経費処理	税務判断、監査、経営相談
資料作成専門スタッフ	高い	情報収集、グラフ、スライド作成	経営判断、話の構成、説得
倉庫の仕分け作業	中～高	運搬、分類、棚への移動	故障対応、現場管理、安全判断

世界経済フォーラムは、事務補助職などに加えて、グラフィックデザイナーも減少の速い職種に入る可能性を示しています。一方で、AI・機械学習の専門家、ビッグデータ関連、フィンテック技術者などは増加が予想されています。(World Economic Forum)

エンジニアはなくなるのか

減りやすいエンジニア

次のような作業だけを担当するエンジニアは厳しくなりそうです。

指示された通りに単純な画面を作る
WordPressのテンプレートを設定する
同じようなコードを繰り返し書く
簡単なバグを修正する
テストコードだけを書く
既存システムの説明書を作る
コードを別の言語に書き換える

例えば、以前は5人の若手エンジニアで行っていた作業を、将来は「AIを使える上級エンジニア1人と若手1人」で行える可能性があります。

Googleの2025年調査では、回答した開発者の80％以上がAIによる生産性向上を報告しました。Google社内でも、コードレビュー、テスト、システム移行などへのAI利用により、開発速度が約10％向上したとしています。IBMも社内向けAI開発支援ツールを8万人以上が利用し、利用者の自己申告で平均45％の生産性向上があったと発表しています。(blog.google)

残りやすいエンジニア

顧客が本当に必要としているものを考えられる
システム全体を設計できる
AIが書いたコードを検査できる
セキュリティーを担当できる
障害発生時に責任を持って判断できる
業界知識とITの両方を持っている
AIエージェントを設計・管理できる

つまり、コードを速く書く人より、「何を作るべきかを決められる人」の価値が上がると考えられます。

WEBライターはなくなるのか

特に減りやすい文章

「おすすめ10選」のような大量生産記事
商品説明文
ニュースの要約
企業ブログの一般的な解説
SNS投稿文
メールマガジン
検索上位だけを目的としたSEO記事
他の記事を言い換えただけの記事

これらはAIが短時間で大量に作れます。

残りやすいライター

自分で人に会って取材できる
現場を体験して書ける
専門資格や実務経験がある
独自データを調査できる
企業の売上につながる文章を設計できる
AIの文章の間違いを発見できる
社長や専門家の考えを引き出せる

今後は「文章を作る人」より、情報を集め、事実を確認し、読者に伝わる形に編集する人が残りやすくなります。

デザイナーはなくなるのか

減りやすいデザイン

広告バナー
SNS用画像
YouTubeのサムネイル
背景画像
簡単なロゴ案
商品画像の加工
サイズ違いのデザイン制作
テンプレート型のLP
短い広告動画

残りやすいデザイナー

ブランド全体を設計できる
顧客調査ができる
商品の魅力を見つけられる
UI・UXを設計できる
撮影現場を指揮できる
AI画像の不自然さや権利問題を判断できる
経営者や顧客に企画を説明できる

「画像を作る作業」は減っても、何を、誰に、どう見せるかを決める仕事は残ります。

アメリカの有名企業5社

以下は「会社がなくなる候補」ではありません。むしろ、AIを積極的に使うため、その会社の中で従来型の仕事が減る可能性がある企業です。

1．Amazon

減りそうな仕事

一般事務
中間管理職
商品説明文の作成
カスタマーサポート
倉庫内の運搬・仕分け
簡単なデータ分析

AmazonのCEOは2025年6月、生成AIとAIエージェントの導入により、一部の仕事に必要な人員が減り、今後数年間で本社部門の従業員数が減少する可能性を公式に説明しました。Amazonは物流現場に100万台以上のロボットを導入したとも発表しています。(Amazon News)

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これまで10人で行っていた商品登録、問い合わせ対応、報告書作成を、AIを使う5～6人で行う形です。

2．IBM

減りそうな仕事

初級プログラマー
コードの移行担当
テスト担当
ITヘルプデスク
社内システムの問い合わせ担当
定型的な管理業務

IBMは、社内の8万人以上がAI開発支援ツール「Bob」を利用し、利用者が平均45％の生産性向上を自己申告したと発表しています。また、IBMが調査した経営者の65％が、人手不足への対応として自動化を使用すると回答しています。(IBM Newsroom)

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若手が1週間かけて行っていたコード修正やテストを、AIが下書きし、経験者が1～2日で確認する形です。

3．Salesforce

減りそうな仕事

コールセンター担当
営業報告書の作成担当
顧客データ入力
CRMの単純な設定作業
営業メール作成
一般的なサポート業務

Salesforceの2025年調査では、顧客サービス案件の約30％をAIが処理しており、2027年には約半分をAIが処理するとサービス部門が予想しています。一方で、会話型AIの設計やAI顧客体験戦略など、新しい仕事も生まれるとしています。(Salesforce)

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「パスワードを変更したい」「請求書を確認したい」といった質問はAIが担当し、人間は解約相談や大きな苦情を担当します。

4．Duolingo

減りそうな仕事

一般的な翻訳
教材文章の大量作成
音声教材の作成
簡単な問題作成
社内ヘルプデスク
初級エンジニアの定型作業

DuolingoはAIを使って教材制作を大幅に拡大しており、2026年第1四半期には2万500以上の学習項目を公開しました。2024年は四半期当たり約1800だったため、制作量が急増しています。また、社内AIアプリは従業員の約30％が毎週利用し、問い合わせ対応、障害調査、コード修正、プルリクエスト作成などを支援しています。(Duolingo, Inc.)

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以前は人間が1つずつ文章、音声、問題を作っていましたが、AIが大量に下書きし、人間が確認する方法になります。

5．Chegg

減りそうな仕事

学習解説の執筆者
質問回答スタッフ
教材編集者
SEO記事ライター
オンライン家庭教師の一部
コンテンツ管理担当

Cheggは、生成AIの普及とGoogleからのアクセス減少によって、利用者数と売上が大きく減少したと説明し、2025年に学習事業の運営体制を再編しました。今回挙げた米国企業の中では、AIによって従来のビジネスモデルが直接的に厳しくなった例に最も近い企業です。(Chegg)

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以前は学生がCheggで解説を探していましたが、直接AIに質問するようになると、有料の解説サイトを利用する理由が弱くなります。

日本の有名企業5社

1．ソフトバンク

減りそうな仕事

コールセンターの一次対応
社内問い合わせ対応
資料作成
情報収集
通信ネットワークの設定作業
定型的な営業支援

ソフトバンクは、自然な音声で顧客対応するAIオペレーター「X-Ghost」を提供しています。また、通信ネットワークの設定をAIが推論し、従来は数日かかっていた作業を数分に短縮できるとしています。資料の情報収集、構成、デザインを支援するAIサービスも提供しています。(ソフトバンク)

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電話の簡単な問い合わせはAIが24時間対応し、通信設備の設定もAIが候補を作り、人間は確認と最終判断を担当します。

2．LINEヤフー

減りそうな仕事

広告バナー制作
広告文作成
検索用記事の要約
人事・総務の定型業務
社内問い合わせ対応
初級エンジニアの定型作業

LINEヤフーは約1万1000人の全従業員を対象に生成AI活用を進め、2025年には業務利用を原則化しました。広告画像生成機能については、デザイナーによる制作業務の一部を代替すると明記しています。約7000人のエンジニアには、設計、実装、検証をAIで支援する開発環境を導入しています。(Lycorp)

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広告主が文章で希望を入力すると、AIが広告画像を作ります。デザイナーはゼロから制作するのではなく、AIの作品を選び、修正する役割に変わります。

3．GMOインターネットグループ

減りそうな仕事

カスタマーサポート
社内問い合わせ担当
WEB文章作成
情報収集
定型的なプログラミング
バックオフィス業務

GMOは2025年、国内従業員の生成AI業務利用率が95％に達し、1カ月当たり約25万1000時間、1人当たり約43時間を削減したと発表しています。グループ会社ではAIエージェントによって問い合わせを7万件以上減らし、対応工数を68％以上削減し、人員を他部署へ配置転換した事例もあります。(GMOインターネットグループ株式会社)

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問い合わせ対応に10人必要だった部署で、AIが簡単な質問を処理し、人間を新規事業や難しい顧客対応へ移します。

4．サイバーエージェント

減りそうな仕事

広告コピーライター
バナーデザイナー
広告動画編集者
絵コンテ作成
広告の大量パターン制作
広告運用担当

サイバーエージェントは生成AIを利用した広告制作を進めています。2025年には、通常は1本数千万円、制作期間約3カ月とされる動画広告を、3本300万円、約1.5～2週間で作る生成AI型の商品を発表しました。また、広告制作企業の54％がすでに生成AIを利用しているとの調査結果も公表しています。(サイバーエージェント)

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以前は企画、絵コンテ、撮影、編集に多くの人が必要でした。今後は少人数のディレクターがAIに映像を作らせ、完成品を調整する形になります。

5．リクルートホールディングス

減りそうな仕事

求人原稿作成
応募書類の整理
採用日程の調整
候補者の一次選別
一般的な人材紹介業務
求人と求職者の照合作業

リクルートは、IndeedなどでAIを使った求人・求職者のマッチングを進め、採用プロセスの効率化と自動化に取り組んでいます。求人情報をAIで適切なサイトに掲載し、応募者管理を一元化する仕組みも展開しています。(リクルートホールディングス)

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これまでは人材会社の担当者が求人票を読み、候補者を探していました。AIが候補者を絞り込み、人間は面談や条件交渉を担当します。

5社ずつを簡単にまとめると

アメリカ

企業	特に減りやすい仕事
Amazon	一般事務、商品登録、倉庫作業、顧客対応
IBM	初級開発、テスト、IT運用、社内サポート
Salesforce	コールセンター、営業事務、CRMの単純作業
Duolingo	翻訳、教材制作、問題作成、初級開発
Chegg	教材ライター、質問回答、SEOコンテンツ

日本

企業	特に減りやすい仕事
ソフトバンク	コールセンター、資料作成、通信設備運用
LINEヤフー	広告デザイン、人事総務、初級開発
GMO	問い合わせ対応、WEB制作、バックオフィス
サイバーエージェント	広告コピー、バナー、動画制作
リクルート	求人原稿、応募者整理、採用マッチング

企業そのものがなくなりやすい分野

具体的な会社について「倒産する」と断定することはできません。ただし、次のような企業は、現在の仕事の進め方を変えなければ厳しくなる可能性があります。

安いSEO記事を大量生産する会社
バナーやサムネイルだけを作る会社
テンプレート型ホームページだけを作る会社
FAQ対応だけを行うコールセンター会社
データ入力だけを請け負う会社
一般文章だけを扱う翻訳会社
求人原稿の作成だけを行う人材会社
単純なテストだけを請け負うIT会社
素材画像を販売するだけの会社
他サイトをまとめただけの情報メディア

逆に、今回挙げた大企業はAI導入を進めているため、会社そのものがなくなるというより、社内の人数や採用職種が入れ替わる可能性が高い企業です。

これから価値が上がりそうな人

AI時代に強いのは、単に「AIを使える人」だけではありません。

AIに仕事をさせ、間違いを見つけ、最終的な責任を取れる人

です。

具体的には、次のような人です。

AIが作った文章やコードを確認できる人
顧客と直接話して問題を発見できる人
業界の専門知識を持つ人
AIでは判断しにくい例外に対応できる人
セキュリティーや個人情報を守れる人
チームをまとめられる人
新しい商品やサービスを考えられる人

したがって、エンジニア、ライター、デザイナーが完全になくなるのではありません。

AIを使わずに、単純作業だけをするエンジニア、ライター、デザイナーが減っていく

という理解が、最も現実に近いでしょう。

AIを仕事にどう取り入れるか試す際は、「GPT Online（gptonline.ai）」のような環境で、文章作成、調査、企画、コード生成を実際に試してみると変化をイメージしやすくなります。

仕事	危険度	AIに任せられやすい部分	人間に残りやすい部分
データ入力	非常に高い	転記、分類、入力、照合	例外処理、最終確認
一般事務	高い	議事録、メール、資料整理、日程調整	社内調整、判断、責任
コールセンターの一次対応	非常に高い	FAQ回答、予約、住所変更、注文確認	苦情、複雑な相談、感情対応
大量生産型WEBライター	非常に高い	SEO記事、商品説明、まとめ記事	取材、体験、専門分析、独自情報
簡単な翻訳者	高い	メール、説明書、一般文章	契約、医療、文学、文化的表現
バナー・画像制作担当	高い	サイズ変更、背景生成、文字配置	ブランド設計、企画、最終判断
動画の簡単な編集者	高い	切り抜き、字幕、短い広告動画	演出、撮影、長編構成
初級WEBデザイナー	高い	一般的なLP、テンプレートサイト	UX設計、ブランド戦略、顧客調査
初級プログラマー	中～高	単純な画面、API接続、コード修正	要件定義、設計、セキュリティー
ソフトウェアテスター	高い	テスト作成、バグ候補の発見	品質責任、複雑な再現確認
採用事務・求人原稿作成	高い	求人文、応募者整理、日程調整	面接、人柄の判断、条件交渉
広告運用担当	中～高	入札、配信調整、報告書作成	戦略、ブランド判断、顧客折衝
経理補助	高い	請求書、仕訳、照合、経費処理	税務判断、監査、経営相談
資料作成専門スタッフ	高い	情報収集、グラフ、スライド作成	経営判断、話の構成、説得
倉庫の仕分け作業	中～高	運搬、分類、棚への移動	故障対応、現場管理、安全判断

エンジニアはなくなるのか

減りやすいエンジニア

次のような作業だけを担当するエンジニアは厳しくなりそうです。

指示された通りに単純な画面を作る
WordPressのテンプレートを設定する
同じようなコードを繰り返し書く
簡単なバグを修正する
テストコードだけを書く
既存システムの説明書を作る
コードを別の言語に書き換える

例えば、以前は5人の若手エンジニアで行っていた作業を、将来は「AIを使える上級エンジニア1人と若手1人」で行える可能性があります。

残りやすいエンジニア

顧客が本当に必要としているものを考えられる
システム全体を設計できる
AIが書いたコードを検査できる
セキュリティーを担当できる
障害発生時に責任を持って判断できる
業界知識とITの両方を持っている
AIエージェントを設計・管理できる

つまり、コードを速く書く人より、「何を作るべきかを決められる人」の価値が上がると考えられます。

WEBライターはなくなるのか

特に減りやすい文章

「おすすめ10選」のような大量生産記事
商品説明文
ニュースの要約
企業ブログの一般的な解説
SNS投稿文
メールマガジン
検索上位だけを目的としたSEO記事
他の記事を言い換えただけの記事

これらはAIが短時間で大量に作れます。

残りやすいライター

自分で人に会って取材できる
現場を体験して書ける
専門資格や実務経験がある
独自データを調査できる
企業の売上につながる文章を設計できる
AIの文章の間違いを発見できる
社長や専門家の考えを引き出せる

今後は「文章を作る人」より、情報を集め、事実を確認し、読者に伝わる形に編集する人が残りやすくなります。

デザイナーはなくなるのか

減りやすいデザイン

広告バナー
SNS用画像
YouTubeのサムネイル
背景画像
簡単なロゴ案
商品画像の加工
サイズ違いのデザイン制作
テンプレート型のLP
短い広告動画

残りやすいデザイナー

ブランド全体を設計できる
顧客調査ができる
商品の魅力を見つけられる
UI・UXを設計できる
撮影現場を指揮できる
AI画像の不自然さや権利問題を判断できる
経営者や顧客に企画を説明できる

「画像を作る作業」は減っても、何を、誰に、どう見せるかを決める仕事は残ります。