Strategic Designer
T.M.
It has been only a few short years since the emergence of generative AI, yet it has quietly—and unmistakably—permeated every aspect of our lives and work. Text generation, image creation, task automation—AI has now entered even the creative domains that were once considered the exclusive territory of specialists. Generative AI tools such as ChatGPT reached 100 million users in just two months, compressing what once took decades for electricity to reach households into mere weeks in the AI era.
However, these changes are far more than a matter of technological advancement. In recent years, AI-driven job displacement—so-called “AI layoffs”—has become a growing concern. The mass layoffs at Amazon, reportedly influenced by the use of AI, remain fresh in our memory (as of November 2025).
In this article, we explore the nature of the anxieties that have deepened since the rise of AI, identify the kinds of jobs that may be “taken” by AI and those that may emerge in its wake, and consider how organizations and companies should respond to this transformation. Above all, we examine what must be valued more than ever in this new era—why the age of AI is precisely when vision-making becomes essential.

AIが社会にもたらすのは、利便性だけではありません。これまでにない利便性を享受しながらも、一方で私たちの心の奥には「得体の知れない不安」が広がっているのも事実です。もはや、この不安は社会全体を覆っていると言っても過言ではないかも知れません。ここでは、その不安の中身を5つの主な要素に整理して洗い出してみましょう。
AIによって「仕事が奪われるのではないか」という懸念は、根強く存在します。世界経済フォーラム(WEF)「Future of Jobs Report 2025」によれば、今後5年間で約9200万人分の仕事が消滅する一方、1億7000万人の新しい職が生まれるとも予測されているのです。
つまり、仕事が“なくなる”のではなく、“入れ替わる”のです。これまでの歴史を振り返ってみるとわかりやすいのですが、昭和初期に人気であった電話交換師やタイプライターなどの職は現在はありませんが、代替された別の仕事がたくさん生まれていることに気づくでしょう。
今現在もこうした職業が入れ替わる、その過渡期に私たちが今いると考えると、どうでしょうか。この先、これまでにない全く新しい職業が誕生していくことは間違いないでしょう。問題は、この”職”の再配置がスムーズに進まないことにあります。多くの人が「自分のスキルは新しい時代に通用するのか」、「どんな仕事に移行できるのか」が分からず、”予想できない”将来に不安を感じているのです。
| 区分 | 職種例 | 変化の方向 | 主な要因 |
|---|---|---|---|
| 減少する仕事 | 事務職、データ入力、秘書、カスタマーサポート(一次応答) | 自動化・AI代替 | 定型作業の機械学習代替 |
| 増加する仕事 | データアナリスト、AIエンジニア、UXデザイナー、倫理・監査担当 | 新技術需要 | AI・データ関連の拡大 |
| 新たに生まれる職 | AI監督官、AI教育設計士、Promptデザイナー | 新産業・新役割 | 生成AIの普及 |
AIの普及は、スキルを持つ人ほど高い報酬を得る「スキルプレミアム」の時代を生むと考えられることが多くありました。つまり、“AIを使う側”と“使われる側”の格差が生まれるという予測です。
これまで安定していた職種であっても、AIによる効率化が進めば“人件費削減”の圧力がかかる一方、AIを活用して生産性を高める人材には高報酬が支払われる構造が生まれている。その結果として、所得格差や地域格差が拡大しやすくなるというものです。日本でも、大企業と中小企業、都市部と地方の“AI格差”による”分断”が起こるという説もあります。
一方で、AIやロボットが機能的に人に近づけば近づくほど、「人間にできることは何なのか?」がより問われることになるという考えもあり、スキルも大事だが、それよりも人間力、人間的価値がこれまで以上に評価される時代になるのではないかという考えもあります。
人が働く理由は、収入だけではありません。社会との接点、仲間との協働、達成感──それらが「働くことの意味」を形成しています。ところが、AIの導入によって仕事のプロセスが分断・自動化されると、人と人とが関わる“余白”が失われることがあります。
AIが業務を“効率的に”進めれば進めるほど、人間同士の会話や共感の機会が減るという見方があります。確かに生活において、あらゆるものが自動化されている中で、人と人が関わる機会が減っています。無人販売店やネット販売などは代表的な例でしょう。人との接点がなくなっている、ある種の「孤立」が進行する中で、仕事を通じた充実感を得づらくなっていると感じる人も少なくないようです。エンドユーザー(人)と直接的に関わらないが故に、自分が「何のために働いているのか?」わからなくなってしまうのかもしれません。社会的な不安や無力感の背景にもなっています。
AIが社会に浸透するスピードに対し、制度の更新は常に一歩遅れます。後手に回っているとも考えられますが、教育制度、職業訓練、社会保障──どれも旧来の“産業モデル”を前提に設計されている以上、将来のモデルに適応していくには法制度含め、時間を要するようです。
・リスキリング支援が一部の大企業に偏っている
・中高年層への職業転換支援が乏しい
・AIによる業務変化に対応できる教育プログラムが整備されていない
これらの「制度の遅れ」は、社会全体の適応力を低下させ、結果的に不安を増幅させる要因となっています。
分野によっては、私たちはAIの分析や判断をさも完璧のように信じ込んでしまう傾向にありますが、AIの判断は、必ずしも“公正”とは限りません。データの偏りや設計者の価値観が結果に影響を与えることがあります。特に、採用・ローン審査・医療診断など、人の生命や人生に関わる領域ではAIの活用に際しては課題も多く、ハードルが高いのが実情です。補助的な意味合いでの活用は普及しているものの、「AIがどう判断しているのか」という透明性が求められます。
説明責任を果たせないAIシステムは、人々の信頼を損なうことにより、社会的拒否反応を生み出すでしょう。もちろん、法的整備が追いついていない問題もこの先出てくるでしょうが、企業としてここで問われるのは、「AIをどう活用するか」ではなく、「AIをどう信頼される形で運用するか」といったことです。AIが判断したことに対して生じる責任の所在については、はっきりさせておくことが重要でしょう。

AIが働き方を変えるのは確かですが、すべての仕事が奪われるわけではありません。むしろ、人とAIが補完し合う新しい仕事が次々に生まれていくことになるでしょう。ここでは、「なくなる仕事」と「生まれる仕事」を具体的に見ていきます。あくまで“予測“であるので、現実にそうなるかはわからないことを最初に断っておきます。
自動化の波が最も早く到達するのは、反復的で定型化された業務だといわれています。以下の表に紹介する業界には、すでに肌身をもってAIによる効率化を実感されている方も多いかもしれません。
| 職種カテゴリ | 代表的な仕事 | 自動化要因 |
|---|---|---|
| 事務・総務 | データ入力、請求処理、契約管理 | [remark id=RPA offset=]RPA[/remark]・AIによる処理自動化 |
| サービス業 | コールセンター、予約受付、FAQ応答 | 生成AIチャットボット |
| 製造・物流 | 組立・検品、倉庫ピッキング | ロボティクス・画像認識 |
| 金融・保険 | 審査・査定、定型報告書作成 | AIリスクモデル |
| クリエイティブ下流 | 広告文案・バナー生成 | 生成AIの普及 |
一点だけ勘違いしてはいけないことがあります。それは、“仕事そのもの”が消えるというより、仕事の中の一部タスクがAIに置き換わると考えるのが正確だということです。例えば、広告制作ではAIがラフ案を作り、人間がコンセプトや最終判断を担う──そんなAIと人間との分業が進んでいるのです。
AIによって“奪われる“のではなく、AIをどう使うか?という主体的な姿勢が問われているのかもしれません。しかし、職種によってはAIはそもそも必要ない可能性もあることを付記しておきます。
AIが進化するほど、それを“使いこなす側”の需要は増します。また、人にしかできない領域(共感・創造・倫理判断)への価値も並行して高まっていくでしょう。ここでは、AI時代に伸びていくであろう領域を予測して紹介します。
新たに伸びる仕事の領域
・AI・データ関連職
→AIエンジニア、データアナリスト、Promptデザイナーなど
・人間中心設計・UX領域
→人がAIを安心して使える体験設計を担う専門家
・教育・リスキリング支援職
→AIを使う“人”を育てるトレーナー
・倫理・ガバナンス関連職
→AIの透明性を監査・設計する専門職
創造・コミュニティ領域
→AIが模倣できない“物語”や“共感”を生み出す職種
職種やスキルに関しても以下の図表にまとめてみました。
| 分類 | 代表職種 | 必要スキル | 補足 |
|---|---|---|---|
| 技術 | AIエンジニア、[remark id=MLリサーチャー offset=]MLリサーチャー[/remark] | Python、統計、アルゴリズム | 専門性高 |
| 実装 | データアナリスト、業務DX推進 | SQL、[remark id=BIツール offset=100]BIツール[/remark]、課題設定 | 企業導入領域 |
| 人文 | UXデザイナー、ナラティブ設計 | 行動心理、デザイン思考 | “人間らしさ”の領域 |
| 組織 | AI倫理責任者、ガバナンス担当 | 倫理学、法務、AI理解 | 社会的信頼形成 |
AIを導入する際、最も重要なのは「技術」ではなく「人」です。AIを使うのも、価値を生み出すのも、結局は人だからです。あくまで人が「主体」であるべきスタンスは変えてはならないでしょう。
そこで、企業が今すぐ取り組むべきは以下の3点です。
社内人材のスキルマップを作成し、定期的に更新する
→ 学びを業務と接続する仕組み(“仕事しながら学ぶ”)が鍵
AIに任せる領域と、人が担う“創造・共感・倫理”領域を明確化
→ 「AIにできない仕事」を再定義する
「なぜAIを導入するのか」「何を守るために使うのか」を明確に
→ 社員が“恐怖ではなく目的意識”でAIを受け入れられる環境を作る
企業がAI時代にどういう姿勢であるべきか?については、次項で具体的に紹介していきます。

AIが社会の構造を変える中、企業の存在意義も根底から問われています。これまでの生産性第一主義を掲げるような「効率を追う組織」から、「意味を提供する組織」へと変化しているのです。その変化を支える3つの観点を見ていきましょう。
AIは“生産性”を劇的に高めますが、同時に“差別化”を難しくもします。どの企業も同じツールを使える時代、差を生むのは「何のためにそれを使うのか」という問いに対する答えです。特にAIが一般的に普及してからの近年においては、企業の存在意義を意味する「パーパス」という言葉がマーケティング界隈や経営者の間でよく使われるようになりました。
これまで、企業は”当たり前”のように存在していましたが、国家間や地域間、世代間や会社や従業員といった間での分断が顕著化している今、「自社は何のために存在しているのか?」、「自社が実現したい未来(ビジョン)はどういったものか?」といった自社の存在意義を形づくるパーパスやビジョンを明確に打ち出す必要性がより高まっています。
また価値創造においても、従来のモノを売ることから「顧客と共に未来をつくること」へとシフトしています。データを介して顧客との関係が深化し、企業は「顧客の学びの伴走者」として存在するようになるかもしれません。
AIを単なるツールで終わらせず、組織知として活かすには、人とAIの役割分担を明確にする必要があります。
| 領域 | AIが得意なこと | 人間が担うべきこと |
|---|---|---|
| 情報処理 | データ分析、パターン認識 | 問題設定、仮説構築 |
| 意思決定 | 過去データからの最適化 | 価値判断、倫理的選択 |
| 創造 | アイデア生成、組合せ提案 | 文脈理解、意味づけ |
| 組織運営 | 効率的アロケーション | 動機づけ、文化形成 |
AI導入の目的を“効率”に限定するのではなく、“共創”として設計する。そのためには、ナレッジ共有と学び合いの文化が不可欠です。
今後、近い将来にAIの使い方は、企業の“人格”を映す鏡になるかもしれません。どういったデータを使うか、どう判断を監査するか──これらは自社ブランドの信頼そのものに直結します。かつては、「ゼロイチで何かを生み出すのは苦手」だとされていたAIも、ChatGPTや[remark id=DALL-E offset=]DALL-E[/remark]に代表される生成AIによって、全く新しい創造物を生み出すまでに進化しています。そんな中で、私たちはAIを「どう使うか」試されている状況とも言えます。また、AIとの向き合い方自体に、企業のパーソナリティーやアイデンティティが透けて見えてきます。
「AIをどう活用するのか?それは何のために?」という問いは、自社の存在意義を考えるのと同様、とても重要な「Why」への答えを用意することでもあります。ただ単に「便利だから使う」のではなく、「私たちの価値観に合うかどうか」で導入を判断する姿勢が求められます。自分たちの価値観に合うか?自分たちが実現したい未来のために活用できるか?といった問いに答えるには、まず自分たちの[remark id=MVV offset=]MVV[/remark]を明確に見直すことが重要です。
自分たちがどんな価値観を有し、何のために?事業をやり、どんな未来を実現したいのか?がはっきりしていて、実現手段としてAIの活用が一つの選択肢として有効であるか否かがはっきりするのだと筆者は考えます。
「AIの活用」はあくまで手段。AIの導入・活用を目的化してしまうと、本来あるべき活用する立場から、AIに振り回される結果となってしまうのが、AIの難しさでもあるのかもしれません。

テクノロジーが進化すればするほど、企業や組織は“理念”を軽視しがちになります。なぜなら、AIや自動化の進展によって、目の前の「効率化」や「最適化」に意識が向かいやすくなるからです。しかし筆者は、まさにこのAI時代こそが「理念の時代」であると考えています。
AIは無限に近い手段を提示します。課題解決の方法、業務の最適化、顧客アプローチの改善――これらはAIに任せれば、これまでにないスピードと精度で実現できます。しかし、AIは“目的”を決めることはできません。
「なぜそれをするのか」「何を目指すのか」という“方向性”を定義するのは、あくまで人間の役割です。だからこそ、企業が持つビジョン(目指す未来像、展望や希望)や理念、存在意義、価値観)が、AI活用の時代においては「判断軸」としての意味をこれまで以上に強く持つようになります。
理念が曖昧な組織では、AIが出す“最適解”に振り回されます。データ分析や予測モデルが導き出した「もっとも効率的な道」が、必ずしも企業や社会にとって“正しい道”とは限りません。
短期的な利益を最大化するアルゴリズムが、結果的に従業員の幸福度や社会からの信頼を損なう可能性もありますし、理念がないままAIを使うことは、いうなれば、方向を失ったまま加速する自動運転車のようなものです。
一方で、理念が明確な企業は違います。AIが示す手段を取捨選択し、「自分たちらしい最適化」を行うことができます。「効率よりも誠実を重んじる」、「成長よりも共感を重視する」といった価値観の優先順位が明確であれば、AIが提示する多数の選択肢の中から、理念に合致した手段だけを選び取ることができる。
AIは単なる道具に過ぎず、理念こそがその道具を正しく使うための「人間らしい知性」となるのです。今後、企業間の差は「AIをどれだけ導入したか」ではなく、「理念をどれだけ深く持ち、それを軸にAIを活用できているか」で決まっていくでしょう。
AIの時代における競争優位は、“技術の深度”ではなく“理念の深度”にこそ宿る――。その深度が、組織の意思決定の一貫性、ブランドの独自性、そして社会からの信頼の厚みを形づくっていくのではないでしょうか。
AIが社会に浸透したこれからの10年。問われるのは、技術を持つかどうかではなく、「どんな未来を望むか」です。企業も個人も、AIに“奪われる”のではなく、AIを“活かす”立場に立てるかどうか。その差は、明確な理念と、学び続ける文化にあります。
未来の会社は、もはや単なる“経済単位”ではありません。社員・顧客・地域・社会──すべての関係者と価値を共創するコミュニティへと進化していく。AIはその進化を支える「道具」であり、理念はその進化を導く「灯台」なのです。
マーケティングの神様と言われる[remark id=フィリップ・コトラー offset=]フィリップ・コトラー[/remark]が自著で述べているように、私たち自身が人間である以上、テクノロジーとは協力しながらも、「人間らしら(ヒューマニティ)」や人としての幸せを模索していくべきなのではないでしょうか。
参考資料:
・World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
・McKinsey Global Institute, Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages
・労働政策研究・研修機構(JILPT), 「AIの職場導入による働き方への影響等に関する調査(2025)」
・JBpress(牛窪恵氏ほか)記事「アマゾンは1万4000人、米国で進むAIリストラが日本で全く起きないのはなぜか?」
・保険市場(牛窪恵コラム)「企業の存在意義が問われている - AIがもたらすマーケティング革命」