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2026年9月11日
なくなる業務・残る業務30選【2026年版】
この記事の結論
AIによって 、会社員の「職種」が一斉になくなる可能性は高くありません。一方、議事録、情報整理、メールの下書きなど、定型化しやすい「業務」は急速にAIへ移ります。
これから差がつくのは、AIを使うかどうかではなく、AIの出力を判断し、顧客や組織を動かせるかどうかです。
会社員の仕事はAIに奪われるのか？
「自分の仕事も、いずれAIに置き換えられるのではないか」——生成AIの進化を見て、そう感じる会社員は少なくありません。
実際、日本ではAIに関係する仕事への関心が急速に高まっています。Indeed Hiring Labによると、日本におけるAI関連の仕事検索は、ChatGPT登場前と比べて2026年には約13倍まで増加しました。
さらに、関心はエンジニアだけでなく、事務、マーケティング、教育、コンサルティングなどの非技術職にも広がっています。
しかし、ここで「AIが職業を丸ごと消す」と考えるのは早計です。国際労働機関（ILO）も、生成AIの影響は仕事の完全な消滅より、業務内容の変化として表れる可能性が高いとしています。
先に答えます なくなりやすいのは職種ではなく、職種の中にある「定型業務」です。AIに任せる部分と、人間が責任を持つ部分を分けられる人ほど、むしろ仕事の価値を高められます。 |
AIに任せやすい業務の4つの特徴
1．正解の形が決まっている
形式が固定された文章、集計、分類、転記などは自動化しやすい業務です。
2．大量の情報を短時間で整理する
長い会議の要約、複数資料の比較、データの分類はAIの得意分野です。
3．過去のパターンから下書きを作る
メール、FAQ、議事録、記事構成など、完成前のたたき台を作る仕事に向いています。
4．人間関係や最終責任を伴わない
感情への配慮、交渉、採用判断、経営判断などは、AIだけでは完結しにくい領域です。
会社員の30業務を比較
以下の代替しやすさは、現在の生成AIで作業の大部分を補助できるかを、ENERALLの営業・マーケティング実務の観点から整理した目安です。雇用がなくなる確率を示すものではありません。
分野 | 業務 | 代替度 | AIが担える部分 | 人間に残る部分 |
事務 | データ入力 | 高 | 読取・転記・形式統一 | 例外確認、個人情報管理 |
事務 | 議事録作成 | 高 | 文字起こし・要約・ToDo抽出 | 発言意図と機密性の確認 |
事務 | 日程調整 | 高 | 候補抽出・案内文作成 | 優先順位、関係者への配慮 |
事務 | 社内文書の下書き | 高 | 定型文・構成作成 | 社内事情の反映、承認 |
事務 | 資料検索・要約 | 高 | 横断検索・要点整理 | 情報の真偽と重要度の判断 |
営業 | 営業メール作成 | 高 | 文面作成・相手別の調整 | 送付先選定、最終確認 |
営業 | 営業リスト整理 | 高 | 分類・重複除去・優先度案 | 狙う市場の決定 |
営業 | 商談準備 | 中 | 企業調査・質問案作成 | 仮説設定、相手の温度感 |
営業 | オンライン商談 | 低 | 記録・回答候補の提示 | 信頼形成、交渉、決断 |
営業 | クレーム対応 | 低 | 履歴整理・回答案 | 感情理解、謝罪、責任判断 |
マーケ | 記事構成作成 | 高 | 見出し・関連語・初稿 | 独自性、事実確認、編集 |
マーケ | 広告文作成 | 高 | 複数案・訴求軸の展開 | ブランド判断、法令確認 |
マーケ | 市場調査 | 中 | 公開情報の整理・比較 | 調査設計、示唆の判断 |
マーケ | 広告運用 | 中 | 分析・改善候補・入札補助 | 予算配分、事業判断 |
マーケ | LP改善 | 中 | 課題仮説・文章案・比較案 | 顧客理解、検証設計 |
経理 | 請求書の読取 | 高 | 項目抽出・仕訳候補 | 例外処理、承認 |
経理 | 経費分類 | 高 | ルールに沿った分類 | 税務判断、不正検知 |
経理 | 月次レポート作成 | 中 | 集計・グラフ・説明文 | 原因分析、経営への提言 |
経理 | 予算策定 | 低 | シナリオ計算・素案 | 投資判断、責任 |
経理 | 監査対応 | 低 | 証憑検索・資料整理 | 説明、専門判断、保証 |
人事 | 求人票の下書き | 高 | 文章・職種別の調整 | 採用要件、魅力の定義 |
人事 | 応募書類の整理 | 高 | 要約・項目抽出 | 公平性、個人情報、判断 |
人事 | 面接質問の作成 | 中 | 質問候補・評価表 | 人物理解、採否判断 |
人事 | 社員研修資料 | 中 | 構成・教材・確認問題 | 現場適合、育成判断 |
人事 | 人事評価 | 低 | 実績整理・文章補助 | 公平性、対話、最終責任 |
管理職 | 会議資料作成 | 高 | データ要約・構成・図表案 | 意思決定、説明責任 |
管理職 | 進捗管理 | 中 | 遅延検知・リマインド | 事情把握、優先順位変更 |
管理職 | 部下への助言 | 低 | 論点整理・言葉の候補 | 信頼関係、個別理解 |
管理職 | 取引先との交渉 | 低 | 論点・代替案・記録 | 駆け引き、信頼、決断 |
管理職 | 経営判断 | 低 | データ分析・シナリオ比較 | 価値判断、責任、覚悟 |
職種別に見る「AI時代の変化」
営業職：メールや準備はAI、信頼形成は人間
営業では、企業調査、メールの下書き、商談記録などの準備業務が大きく短縮されます。一方、相手の反応を読み、課題を深掘りし、条件を交渉する仕事は残ります。AIによって営業担当者が不要になるというより、準備に使っていた時間を顧客との対話へ移せるようになります。
事務職：転記中心から、確認・運用設計へ
入力、分類、要約などは代替しやすい領域です。ただし、例外処理、個人情報の管理、関係部署との調整は人間の判断が必要です。今後は作業量より、「ミスを防ぐ仕組みを作れるか」が評価されやすくなります。
マーケティング職：制作速度より、顧客理解が差になる
文章や画像の案は短時間で大量に作れます。しかし、誰に何を伝えるか、どの数字を改善するか、施策を続けるか止めるかは事業判断です。AIを使うほど、顧客理解と検証設計の重要性が増します。
経理・人事：処理はAI、判断責任は人間
書類の読み取りや整理は自動化が進みますが、税務、採用、人事評価には法令、公平性、説明責任が伴います。AIの回答をそのまま採用せず、根拠を確認できる専門性が必要です。
管理職：資料作成は減り、意思決定の価値が上がる
会議資料や進捗報告はAIで短縮できます。一方、部下の事情を理解し、優先順位を決め、結果の責任を負うことは管理職に残ります。「資料を作る管理職」から「決めて動かす管理職」への変化が進みます。
AIに代替されやすい会社員の特徴
・指示された定型作業だけを繰り返している
・情報を集めて並べるだけで、自分の判断を加えていない
・顧客や社内関係者との信頼関係を持っていない
・成果ではなく、作業にかけた時間で評価されている
・AIを禁止するか、無確認で丸投げするかの二択になっている
危険なのは「AIを使わない人」だけではありません。AIの回答を確認せず、そのまま提出する人も評価を失います。生成AIは、もっともらしい誤情報を出すことがあるためです。
AI時代に評価が上がる会社員の5つの能力
1．課題を言葉にする力
目的、前提、制約、完成条件を整理し、AIや周囲の人に正確に伝える力です。
2．出力を検証する力
数字、固有名詞、法令、引用元を確認し、誤りや抜けを見つける力です。
3．顧客を理解する力
表面的な要望だけでなく、相手が本当に困っていることを聞き出す力です。
4．意思決定する力
複数の案から一つを選び、実行し、結果を受け止める力です。
5．AIを業務に組み込む力
一度使うだけでなく、入力、確認、承認まで含めた仕事の流れを設計する力です。
今日から使える実践プロンプト3選
メール作成
コピーして使えるプロンプト あなたはBtoB営業担当です。以下の相手・目的・前提を踏まえ、200文字以内で営業メールを作成してください。売り込みを強くせず、相手の課題への仮説を1つ入れてください。 相手：［入力］ 目的：［入力］ 前提：［入力］ |
会議整理
コピーして使えるプロンプト 以下の会議メモを、①決定事項 ②未決事項 ③担当者 ④期限 ⑤次回確認事項に分けて整理してください。不明な項目は推測せず「要確認」と記載してください。 |
資料レビュー
コピーして使えるプロンプト 以下の資料案を、初めて読む会社員の視点でレビューしてください。①分かりにくい表現 ②根拠が不足している主張 ③削れる部分 ④最初に伝えるべき結論を示してください。 |
関連記事：〖コピペで完了〗残業が消滅するChatGPT＆Gemini「神プロンプト」厳選5集
企業がAIを導入するときの注意点
機密情報を入力しない
顧客情報、個人情報、未公開の契約内容などは、会社の許可や利用規程を確認せず外部のAIへ入力してはいけません。
重要な数字と事実は原典で確認する
AIの回答だけを根拠にせず、官公庁、契約書、社内データなどの一次情報を確認します。
最終責任者を決める
AIが作成した文章や判断材料でも、公開・送信・決定する責任は人間にあります。
小さな業務から試す
まずは議事録、文章の下書き、社内FAQなど、失敗時の影響が比較的小さい業務から始めます。
ENERALLが考える、AIと人間の役割分担
株式会社ENERALLでは、営業・マーケティングの現場にAIを取り入れながら、業務の効率化と成果の両立を進めています。企業情報の整理、文章の下書き、商談内容の要約、Webページの改善案などはAIと相性のよい領域です。
一方で、どの市場を狙うか、顧客へ何を提案するか、現場でどのように信頼を築くかは、人間が担うべき仕事です。AIは営業担当者の代わりではなく、担当者が顧客に向き合う時間を増やすための道具だと考えています。
ENERALLの考え方 AIに仕事を奪われるかを恐れるより、「どの業務をAIへ任せれば、人間がより価値の高い仕事に集中できるか」を考えることが重要です。 |
よくある質問
Q1．AIによって会社員の仕事はなくなりますか？
職種が一斉になくなる可能性は高くありません。ただし、データ入力、要約、定型文作成など、職種の中にある一部の業務は減ると考えられます。
Q2．AIに代替されにくい仕事は何ですか？
顧客との信頼形成、交渉、育成、経営判断など、状況理解、感情への配慮、最終責任を伴う仕事です。
Q3．会社員は何から学べばよいですか？
まずは普段の業務で、文章の下書き、要約、情報整理からAIを使い、出力を確認する習慣を身につけることがおすすめです。
Q4．AIを使えれば専門知識は不要ですか？
いいえ。AIの誤りを見抜き、適切な判断をするために、業界知識や専門知識はむしろ重要になります。
Q5．生成AIへ会社の情報を入力してもよいですか？
会社の規程と利用するサービスの設定を確認してください。許可なく個人情報、顧客情報、機密情報を入力するべきではありません。
まとめ：AIに奪われるのは仕事ではなく「作業」
AIが得意なのは、情報を集め、整理し、一定の形式で下書きを作ることです。人間に残るのは、相手を理解し、正しさを確認し、意思決定し、結果に責任を持つことです。
これからの会社員に必要なのは、AIと競争することではありません。AIに任せられる作業を見極め、自分は顧客理解、判断、交渉、改善といった価値の高い仕事へ移ることです。小さな業務を一つ選び、今日からAIとの役割分担を始めてみてください。
参考資料
Indeed Hiring Lab Japan「AI関連の仕事検索は、ChatGPT登場以降13倍に」
https://hiringlab.indeed.com/jp/blog/2026/07/14/ai関連の仕事検索は、chatgpt登場以降13倍に-関心はテ/
International Labour Organization「Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure」
https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
World Economic Forum「The Future of Jobs Report 2025」
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
株式会社ENERALL「研究所」