AIに取られない仕事ランキング・ベスト12

近年、人工知能(AI)が世界を席巻しています。

医療、金融、顧客サービスなどの分野では、費用対効果が高く、より簡単にビジネスを行える方法として、AI技術の導入が急速に進んでいます。しかしながら、AI技術が驚くほど進歩し、多くの分野や産業で生産性レベルを向上させる可能性があるにもかかわらず、AIが人間に完全に取って代わることのない仕事も存在することを理解しておくことが重要です。

高度に知的な機械は、プログラムされたことに基づいて意思決定を行うことができますが、実際の人間がさまざまな状況下でどのように反応し、行動するかを必ずしも再現できるわけではありません。また、コミュニケーション、創造性、思いやりなど、機械にプログラムできない能力が必要な職業も存在します。

以下は、私たちが考えるAIが決して代替できない12の仕事です。

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目次

人間関係

人間同士の交流は、雇用市場で最も価値のあるものの1つであり、人間を人間たらしめている重要な要素です。オートメーションが多くの仕事を引き継いだとはいえ、単に人間との相互作用を必要とする職業やタスクはまだ多くあります。

1. ソーシャルワーカー

精神的な問題を抱える人、虐待の被害者、依存症に悩む人などは、テクノロジーよりも何よりも人間の手厚い支援が必要です。そこで登場するのがソーシャルワーカーです。ソーシャルワーカーは、困難な状況に直面する個人に対して個別のサポートを提供するための訓練を受けた専門家で、カウンセリングを通じて人々が問題に対処するのを助け、根本的な問題を解決するためのリソースを探し出します。

また、これらの訓練を受けた専門家は、過去の経験から行動パターンを特定し、人工知能では決して真似できない特定の問題に対する解決策を見つけ出すことができます。ソーシャルワーカーは、一人ひとりがユニークであり、個別の対応が必要であることを理解しています。したがって、この分野では、自動化されたシステムよりも有意義な人間同士のつながりが常に優先されます。

つまり、テクノロジーの進化は社会に多大な影響をもたらしていますが、人々が抱える心理的な問題や困難な状況に対処する場合には、人間らしい温かみや思いやりが欠かせません。そこで、ソーシャルワーカーの存在はますます重要性を増しており、機械ができない人間同士のつながりを大切にしながら、個別のサポートを提供していくことが求められています。

2. カウンセラー

カウンセラーは、テクノロジーの助けを借りて、高い需要がある仕事の一つです。個人生活、人間関係、職業において指針を求める人々に、感情的かつ問題解決的なサポートを提供します。うつ病、不安神経症、依存症などの長期的な精神的問題を抱える人々が、前向きな対処法を身につけ、達成可能な目標を設定し、感情を管理し、不健康な行動パターンにうまく対処するための新しいテクニックを学ぶことを支援します。

カウンセラーは、個人が逆恨みを恐れずに自分の考えや感情を探求できるよう、信頼できる空間を提供します。多くの人が複雑な個人的問題について打ち明けるために必要とする、無関心と受容を組み合わせたユニークな組み合わせを、アドバイザーとして提供します。

コンピュータは、相手の身体的・精神的な状態を安全に把握し、それに基づいて最善の行動をとるための意見を述べたり、状況や過去の経緯に基づいて個人に合った目標を設定したりすることはできません。カウンセラーが提供する人間的なアプローチを代替することはできないため、人間関係においては、カウンセラーはかけがえのない存在であり続けるでしょう。

3. 教師

教師は、生徒を指導し、彼らが自分自身のベストバージョンに成長するのを手助けする役割を担います。生徒が心地よく、安全に、そして意欲的に学び続けられるような環境を作り出すことが求められます。教育体験を効果的に実現するためには、教えられる側と意味のある関係を築く能力が欠かせません。

AIが個々の生徒に特化した質の高いデータ駆動型アドバイスを提供することで指導を促進することができても、生徒が大人になるまでの複雑なプロセスや、人生のトピックに関する複雑な会話に対処するためには、テクノロジーだけでは不十分です。最終的には、人間が介在し、濃密な会話を行い、適切な文脈を提供することが必要になります。

特に高等教育では、教授が独自の教授スタイル、教授法、教授技術を駆使して、AIシミュレーターでは再現できないような創造的なアプローチを学生に提供しています。また、教師は、特別な支援や配慮を必要としながらも、それを求めることが難しい生徒を見抜くことが求められます。そのため、教師と生徒の間で個人的なコミュニケーションを取ることが必要です。つまり、教師はAIが提供できない人間的な要素を提供する必要があると言えます。

4. 医療従事者

医療従事者は、直接的な患者ケアから外来・入院患者の管理まで、医療業界で重要な役割を担っています。最近では、テクノロジーが活用されることで、患者のケアをより効率的にすることが可能になってきました。しかし、これらのシステムの成功は、依然として人間の相互作用に大きく依存しています。

例えば、AIを活用したシステムは、患者のデータを分析し、医師をより良い結果に導くことができますが、医師は患者一人ひとりのニーズに合わせたホリスティックなケアアプローチを提供しなければなりません。

さらに、看護師、医師助手、放射線技師などの専門的な医療従事者は、経験によって得られる患者の履歴や健康管理に関する包括的な理解を持っています。そのため、AIが代替できることはありません。医療従事者は、AIプログラムでは識別できない病状や症状のパターンを認識し、正確に予測することが必要です。さらに、どのような機械も、人間中心のケアの訓練を受けた個人と同じレベルの共感や思いやりを持つことはできません。

つまり、AIは予約のスケジューリングや医療検査の分析など、人間だけよりも迅速かつ正確に特定の作業を効率化するのに役立つかもしれませんが、包括的なケアに関しては、人間と患者との対面での対話に代わるものはありません。最良のケアは、常に人間中心のアプローチが必要です。

クリエイティブな仕事

クリエイティブな仕事において、成功に必要なのは人間的なタッチであり、それをAIが代替することはできません。AIは長い道のりを歩み、多くの手間のかかる作業をこなせるようになっていますが、ユニークなものを生み出すために必要な創造性や創意工夫は、まだ欠けています。

以下に、AIでは決して代替できない、クリエイティブな仕事のいくつかを紹介します。

5. ライター

「ライター」とは、様々な形式で表現される文章の専門家であり、クリエイティブライティング、ノンフィクション、テクニカルライティングなどが含まれます。文章は、ジャンルや形式を問わず、特定の感情や気持ちを他の手段よりもうまく伝えることができる、コミュニケーションに不可欠なツールです。ライターは、メディア産業や社会の中で重要な役割を果たしています。

クリエイティブ・ライターは、現代において最も重要なストーリーテラーの一人です。言葉を使って物語を作り出し、人々を楽しませたり、思考を刺激したり、心を温めたりすることができます。偉大な作家たちの想像力と創造性は、どんなAIにも真似できません。小説、短編小説、詩、戯曲などはすべて、魅力的な想像力と言葉で表現する能力を持つ作家たちによるユニークな貢献です。

ノンフィクション作家には、以下のような種類があります。

  • 大量の情報を簡潔なストーリーにまとめる「ジャーナリスト」。
  • 複雑なアイデアを分かりやすく説明する「テクニカルライター」。
  • 細部にまで目を配る「雑誌編集者」。
  • 徹底的なリサーチを行う「出版社の作家」。
  • 独自の視点で影響を与えるトピックを紹介する「ブログライター」。

AIは既に、機械で生成されたニュース記事のようなものを作り出すことに成功していますが、才能あるライターが物語を伝え、世界中の読者を魅了する方法でアイデアを伝えるために使う声やトーンは、誰にも真似することができません。

6. アーティスト

近年、人工知能技術への投資が増加しているにも関わらず、クリエイティビティにおいては、機械では到達できない側面があると考えられています。AIは進化を続けていますが、人と同じレベルの創造性を提供するには、まだまだ時間がかかるでしょう。新しいテクノロジーの登場によって、多くの人が自分の仕事の将来を不安視しています。しかしながら、経済が刻々と変化する中で、機械が補えない分野を把握することが肝要です。

芸術家は、自動化から「安全」な職業のひとつに過ぎません。作家、ミュージシャン、画家など、クリエイティブな分野では、いつでも自分の居場所があります。例えば、

  • 作家:フィクションやノンフィクション、脚本、本、ウェブコピー、雑誌記事など、言葉を操る人はAIに取って代わられることはありません。
  • 音楽家と作曲家:AIには、音楽を環境条件や他のアートワークと「結びつける」能力がないため、コンピュータ・アルゴリズムが感情移入できるような芸術的解釈や楽譜を提供することはできません。
  • 画家とイラストレーター:Adobe Photoshopなどのコンピューターソフトウェアを使えば、スクリーン上の画像を操作することができますが、バランス、構造、美しさといったコンセプトは、どんな機械でも再現できない物理的要素に対する深い観察力を必要とします。例えば、壁にスプレーで描いた虹は、夕暮れ時や夜明け時に太陽光の角度によって異なる光を反射し、人間の技術でしか見ることも捉えることもできません。

7. 音楽家

クリエイティブな仕事において、音楽に対する優れた耳と才能に匹敵するものはほとんどないでしょう。楽器をマスターするには、数え切れないほどの練習、献身、情熱が必要です。しかし、その結果生まれる芸術は、信じられないほどの力を持つものとなります。長年、このような音楽家たちはテクノロジーに取って代わられることが懸念されてきました。しかし、現在のところAIプログラムはポピュラー音楽のニュアンスを再現したり、メロディーを通して真の感情を表現したりすることはまだ実現していません。優れたミュージシャンたちは常にライブを完売させ、プログラムされたロボットに取って代わられることはないでしょう。

音楽家にはさまざまなタイプがあり、業界内での役割も多岐にわたります。オーケストラで活躍するクラシック音楽家から、メジャーアーティストのレコーディングに参加するセッションベーシスト、インディーズヒップホップのトラックを制作するビートメイカーまで、音楽演奏のあらゆる場面で、ミュージシャンが活躍する場があります。また、ブランド広告のジングルや映画音楽、ゲームのサウンドトラックや子供向けミュージカルなど、一つのスタイルやジャンルにとどまらない様々な作曲形態があり、あらゆるメディアで音楽の才能が必要とされています。

ここ数十年にわたる技術の進歩にもかかわらず、ミュージシャンは世界中の音楽制作に不可欠な存在であり続けています。ライブ演奏であれ、スタジオ録音であれ、レフトフィールドのメロディーであれ、伝統的なヒット曲であれ、人間の経験は機械やアルゴリズムだけでは決して置き換えられないものなのです。ですから、このような芸術分野においては、AIプログラムはまだまだミュージシャンたちの才能や感性にはかなわないといえます。

8. デザイナー

デザイナーは、製品、サービス、体験の開発において重要な役割を担っています。アイデアの着想から完成まで、クリエイティブなプロセスのすべての段階に関与します。そのため、デザイナーには、想像力、創造力、問題解決力など、多彩なスキルが求められます。

具体的には、デザイナーは、視覚に訴えるロゴやウェブサイトのデザイン、パッケージや製品のデザインコンセプトの開発など、あらゆることを担当します。そのため、多岐にわたるテーマを同時にこなし、目的を達成し、企業のブランドアイデンティティに適合し、美的感覚に優れた製品を提供することが求められます。デザインには、技術的な能力とクリエイティブな才能のユニークな組み合わせが必要であり、人工知能(AI)がそれを完全に再現することはほとんど不可能だと考えられます。

一方で、一部のソフトウェア開発者は、コンセプトスケッチやロゴデザインの作成、カラーパレットの推奨など、デザイナーの仕事の一部をAIアルゴリズムで再現しようと試みていますが、AIは人間の創造性にはかないません。つまり、AIはランダムにアイデアを生み出すことはできますが、優れたデザインワークに必要な洞察力や知識は持ち合わせていないということになります。

AIがどんなに進化しても、人間にしかできないことがあるということを忘れてはなりません。デザイナーは、時代の流れとともにスタイルが変化していく中で、その時々の流行に敏感である必要があり、それはアルゴリズムや機械だけでは成し得ないことです。したがって、デザインを行うには、人間の手による創造性が欠かせません。

肉体労働

肉体労働は、人間にとって不可欠な仕事であり、人工知能(AI)に取って代わられることはあり得ません。機械は進化を遂げていますが、いかに効率化されても、肉体労働の大半の仕事をこなすことはできません。したがって、この仕事は機械ができないことであり、常に人間がコントロールすることになります。

では、AIでは代替できない他の仕事をいくつか見てみましょう。

9. 建設作業員

建設作業員は、最新の建築技術を駆使して、手作業や重機の操作をしながら、プロジェクトを期限内、予算内で完成させる高度な専門家です。彼らは、セメントの基礎工事から鉄骨構造物の建設まで、広範な責任を負います。

建築現場で、人工知能(AI)はますます重要な役割を果たしていますが、この労働集約型の複雑な作業に関しては、機械が人間に完全に取って代わることはできません。建設作業員は、仕事が正しく、安全で、効率的に行われるように監督する必要があります。そのスキルは、ロボットにはまだ及びません。このような作業には、機敏さ、創造性、問題解決能力が必要であり、これらはすべて人間だけが現場に持ち込むことができる資質です。自動化技術が建設現場で大きな役割を果たすようになっても、プロジェクトの中心は依然として人間です。

建設作業員の役割は、昔からほとんど変わっていません。以下がその一例です。

  • 現場を掘る。
  • 敷地を掘削し、コンクリートを流し込む。
  • 構造体を組み立てる。
  • 配線・配管・器具を設置する。
  • 壁や天井を漆喰や乾式壁で仕上げる。
  • サイディングや屋根材を貼る。
  • コンクリートを流し込むための型枠を作る。
  • クレーンやホイストを使った重量物を運搬する。
  • 既存の構造物のシロアリなどの問題を検出する。
  • 建築基準法に基づいた安全基準の遵守など。

つまり、機械学習技術がどんなに高度化しても、自動化されたプロセスがどんなに速くても、調整やリスク管理、意思決定などの人間のインプットなしには、納期を守り、プロジェクトを適切に遂行することは難しいということです。

10. 配管工

配管工にAIが代わることはないと考えられます。確かに、AI技術は配管工にとって便利なツールを提供し、仕事をより早く、より効率的に終わらせることができますが、プロの配管サービスには経験豊富な専門家が必要です。水漏れ修理、パイプのねじ切り・破裂、水漏れの発見・特定、下水道や排水管の清掃など、この種のプロジェクトは、配管工が最適な人選であると考えられます。

配管工は、訓練を受けているため、家庭用・商業用の配管プロジェクトのあらゆる角度を測定・診断・評価するスキルを持っています。さらに、信頼できる配管工は、すべてのタイプの問題に遭遇しており、将来的に潜在的な配管の問題を診断し、防止する上で有利になることがあります。

以下がその一例です。

  • 水漏れ修理
  • パイプのねじ切り・破裂
  • 水漏れの発見・特定
  • 下水道や排水管の清掃

11. メカニック

自動車、エンジン、その他の機械システムを製造およびメンテナンスする場合、整備士は重要な役割を果たします。整備士は、メンテナンス、エンジンや部品の診断、車両部品の修理などを主な仕事としています。

技術の進歩に伴い、コンピュータ化された部品がこの仕事のある部分を急速に引き継いでいますが、オイル交換やブレーキパッドの交換、定期点検など、整備士の資格が必要不可欠な存在であることに変わりはありません。これらの作業には、整備士の資格が必要です。

メカニックは、複雑な機械を理解し、効率的に修理する必要があります。また、丁寧かつ親切にお客様と接するためには、対人能力も必要です。AIはいずれ、自動化されたデータ分析やコンピュータビジョンのアルゴリズムを通じて、整備士の仕事を支援できるようになるかもしれませんが、この技術が熟練した整備士に完全に取って代わるまでには、まだ長い道のりがあります。

以下が整備士の主な役割です。

  • メンテナンス
  • エンジンや部品の診断
  • 車両部品の修理

整備士の資格が必要な作業には以下があります。

  • オイル交換
  • ブレーキパッドの交換
  • 定期点検

12. 電気工事士

電気工事士は、私たちの日常生活に欠かせない存在です。家庭や企業、工場の電気設備を正しく、安全に、そして効率的に動作させるために、高度な専門知識と手先の器用さが必要な複雑な仕事をこなします。

電気技師は、さまざまなツールを使い、電気システムの設置、テスト、メンテナンス、トラブルシューティングを行います。例えば、回路をテストするためのマルチメーターや、電線管ベンダーで金属カバーにワイヤーを取り付けたり、さまざまなサイズのドライバーや手回し工具を使ってワイヤーの接続を締めたり、保護メガネで目を保護したり、圧着機で電気部品を接続したりします。

熟練した電気技師が必要とする精密さと器用さのレベルに近づくことができる人工知能やロボットは、今のところ存在しません。そのため、技術の進歩にもかかわらず、この仕事は人間の手にしっかりと残されています。電気工事士は、自分の仕事がすべての要件を満たすことを保証するために、安全や建築基準に関する法律の変更について常に最新である必要があります。AIを搭載したアシスタントが計算やCAD図面の作成を支援することはあっても、電気システムの設置やサービスを行う際には、人間が必要なのです。

まとめ

AIは私たちの仕事を簡単にしてくれますが、完全に人間を代替することはできません。モラル、意思決定能力、創造性、人間関係といった特性は、人間にしか備わっていません。AIは私たちが仕事を速く、正確にこなすことを手助けしてくれますが、広い範囲の仕事を引き継ぐことはできません。

ロボットや自動農場など、特定の分野ではAIが進化し続けていますが、それは仕事を脅かすものではありません。むしろ、専門的なスキルセットが必要な場所では、人間が必要とされているのです。

AIは医療、運輸、金融といった分野で有益であると思われますが、それでも機械だけで判断を伴う複雑な仕事を自動化することはできません。最終的には、人間の労働力が必要不可欠です。

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この記事を書いた人

ライター@AI侵食中。

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