AGIで仕事はなくなる？職業・作業・人数を分けて考える
AGIは、幅広い課題に対応する汎用人工知能を指します。産総研の解説でも、定義や到達の判断基準が人によって異なる点を説明しています。そのため、「AGIができたら全員の仕事がなくなる」と一つの結論にまとめることはできません。
一部の作業ができても、仕事全体の代替とは限らない
例えば営業の仕事には、顧客情報を調べる、資料を作る、事情を聞く、条件を調整する、約束を守れているか確かめる、といった作業があります。資料作成をAIに任せられても、それだけで商談全体を任せられるとは限りません。まず、自分が実際に担当している作業へ分けて見ると、影響を具体化できます。
仕事が残っても、採用人数や受注が減る可能性はある
「人が確認するから雇用は安心」とも言い切れません。内閣府の労働市場分析は、人の仕事を補うAIであっても、一部の作業が自動化されれば雇用が減る可能性を指摘しています。
例えば、同じ量の仕事を少人数でこなせるようになれば、会社が採用を抑えたり、外注を社内へ戻したりする可能性があります。一方、余力を使って対応する顧客や制作物を増やす選択もあります。これは考え方を示す仮定の例で、どちらが起きるかは需要、費用、品質、会社の方針によって変わります。
自分の周りでは、AIの性能だけでなく、任される作業、求人の募集内容、外注の依頼範囲が変わっていないかを見ることが判断材料になります。
AGIで仕事が変わるとき、職種別に何を確かめる？
次の表は、現在のAIで試す範囲を考えるための例です。「なくなる職業ランキング」ではなく、同じ職種の中で作業を分けています。表の人の関与も、将来ずっと同じ分担になるという予測ではありません。
事務職やエンジニアなど、自分の担当作業に当てはめる
| 職種・業務 | AIに任せて試す作業と、確かめたい変化 | 人の関与を決める点 |
|---|---|---|
| 事務・経理補助 | 資料から項目を抜き出す、定型文を作る。転記や下書きの工程を減らせるか試す | 元資料との照合、不一致の原因確認、例外処理の判断 |
| 営業・顧客対応 | 商品資料から回答案や提案のたたき台を作る。準備と情報検索を短くできるか試す | 顧客の事情の把握、約束できる条件の確認、交渉・合意 |
| エンジニア | 小さな機能の実装案やテスト案を作る。実装から検証へ時間配分が変わるか試す | 要件の確認、既存システムとの整合、実行結果と安全性の検証 |
| 制作・マーケティング | 原稿・画像・構成の候補を作る。手を動かす時間と選ぶ時間の変化を確かめる | 伝える相手と内容、事実・権利の確認、成果物の採否 |
| 介護・建設などの現場業務 | 記録の下書きや手順書の検索を支援させる。周辺の事務作業を減らせるか試す | 現場での観察、身体を使う対応、安全確認、関係者との調整 |
情報を扱う作業への支援と、実際に身体を動かす作業の代替には、必要な設備や条件の違いがあります。記録を作れるAIが、そのまま介助や工事を行えるわけではありません。現場職でも、記録と実作業を分けて確かめます。
影響を考えるときは、①資料をデジタルで渡せるか、②完成条件を言葉にできるか、③間違いを確かめられるか、の三つを見てください。そろう作業は小さく試しやすくなります。これは失業リスクの点数化ではなく、検証する作業を選ぶ目安です。
AGIで仕事がなくなる予測と、今の研究で分かること
ILOの2025年5月の研究は、職業を構成する作業をもとに、生成AIの影響を受ける可能性を推計しています。事務職で影響可能性が高く、デジタル化の進んだ専門職・技術職の一部でも高まっていると報告しています。
世界の労働者の約4人に1人が、何らかの影響を受け得る職業に就いているという推計もあります。これは4人に1人が失業するという意味ではありません。ILOは、多くの職業に人の関与を要する作業が含まれるため、主な影響は仕事の変容になると見ています。
この研究は生成AIが対象です。将来のAGIの性能や普及速度を前提にした失業率ではありません。現在の仕事を見直す手掛かりにはなりますが、AGI後の雇用が守られるとも、同じ割合で失われるとも読み取れません。
AGI時代の仕事を考える、PLaiの社内AI活用2事例
PLaiでは、資料や判断基準を参照しながら複数の工程を進めるAIエージェントを「AI社員」と呼んでいます。以下はAGIの実現例ではなく、現在のAIによって制作の分担を変えている実例です。
ホームページ制作：作る工程と採用する判断を分ける
PLaiの会社HP制作では、AIが参考サイトの構造分析から、自社情報に沿った原稿・画像・ページ実装までを進めています。人は、誰に何を伝えるか、どの実績を載せるかを決め、事実・画面・操作を確かめて修正を返します。
原稿作成、画像制作、実装をつなげても、仕事は生成だけで終わりません。この事例では、入力資料をそろえる、完成条件を伝える、複数の成果物を評価する、という役割も一緒に設計しています。
動画制作：書き出した後の画面と音声まで確かめる
自社サービス「Team Harness」の発表動画や「SlideBox」の紹介動画は、PLaiの動画制作実績ページに掲載しています。AIが企画・構成・編集・ナレーション生成を担当し、実際のサービス画面に文字・図形・BGMなどを組み合わせています。
人が判断・確認する箇所も手順へ組み込み、伝えたい内容や見せ方を決め、完成動画の画面と音声を確認します。ファイルができたことと、意図どおりに使えることを分けている点は、他の仕事でも参考になります。
両事例は作業分担の実例であり、同条件で比較した制作時間や人員削減の実測は示していません。読み取れるのは、制作工程をAIにつなぎ、人が方向性や成果物を確認する運用があることです。
AGIで仕事が変わる前に、今からできる準備3段階
まずは日々の仕事の一部を試し、何が変わるかを確認しましょう。次の手順は、PLaiの制作事例で重視している「入力・完成条件・確認」を、自分の作業へ当てはめるための編集部の提案です。
1．入力と成果物が分かる作業を一つ選ぶ
「事務を任せる」では範囲が広すぎます。「許可された商品資料から質問への回答案を作り、根拠の箇所を添える」のように、何を渡し、何が返ってくればよいかを書きます。最初は、普段自分が行っていて、出来上がりの良し悪しを判断できる作業を選ぶと比較しやすくなります。
一緒に渡すのは、根拠となる資料と、良い成果物の見本です。例えば事務なら確認済みの帳票と記入見本、営業なら商品説明と回答できる条件をそろえます。資料にない部分は確認事項として返してもらうよう決めれば、任せる範囲も確認する箇所も明確になります。
2．完成の条件と人が判断する箇所を決める
「良い感じに」だけでは、直す理由が毎回変わりがちです。「数字や条件を元資料と一致させる」「根拠のない項目は空欄にする」「確認が必要な点を別に示す」といった確認項目にします。公開の可否や、複数案のどちらを採るかなど、自分が決める箇所も先に分けます。
制作例から持ち帰りたいのは、AIに多くを任せるほど、完成を判定する知識が役に立つという点です。自分が暗黙に行っている確認を言葉にすると、AIへの指示にも、チームへの引き継ぎにも使えます。
3．確認と手直しまで含めて試行を記録する
会社で認められたツールと資料の範囲で試し、入力、成果物、修正した点を残します。生成の速さだけでなく、資料の準備、確認、手直しにかかった時間も数えます。何も直さず使えた点と、人の手が必要だった点の両方が次の改善材料になります。
| 記録するもの | 商品への質問に回答案を作る場合の記入例 |
|---|---|
| 任せた作業 | 商品資料をもとに、質問への回答案と根拠の箇所を示す |
| 完成条件 | 質問に答え、数字・条件が資料に一致し、根拠を確かめられる |
| 人が見ること | 資料にない約束をしていないか、相手の事情に合うか、送信してよいか |
| 試した結果 | そのまま使えた部分、直した部分、確認までの所要時間を記録する |
| 次に変えること | 資料を補う、完成条件を具体化する、任せる範囲を見直す |
表は記入方法の例です。試した結果が良ければ、同じ条件の作業へ広げます。確認の負担が増えたなら、どの工程で手戻りしたかを見て、資料か手順を直します。この繰り返しで、「AIが使える」という知識を、自分の仕事で使える分担へ変えていきます。
AGIと仕事についてよくある疑問
AIに置き換わらない仕事へ転職すれば安心ですか？
職業名だけで将来は保証できません。同じ職種でも、担当する作業、顧客、導入するシステムは異なります。転職を考える場合も、求人名だけでなく、実際の担当業務、AIの利用方針、入社後に学べることを確認し、判断材料にしてください。
判断や確認の仕事なら、ずっと人に残りますか？
この記事で示した人の関与は、現在の分担を考えるためのものです。判断を支援する範囲も技術や運用に応じて変わります。「確認役なら安全」と固定せず、成果物を評価できる業務知識と、任せ方を改善する経験を積むことが準備になります。
AIを使えるようになれば、仕事を失わずに済みますか？
AIの操作スキルだけで雇用や受注を保証することはできません。何を任せ、どこを直し、最終的にどう役立ったかを説明できるようにすると、職場で分担を相談したり、経験を伝えたりする材料になります。会社の方針や需要の変化も併せて見ます。
AGIが実現する年に合わせて準備すべきですか？
予測年まで待つ必要はありません。現在のAIで試せる作業から、影響と使い方を確かめられます。実現時期の議論はAGIはいつ実現するのか、予測の読み方で扱っています。
AGIと仕事の将来を考えるなら、まず一つの作業から
仕事への影響は、作業が変わることと、雇用・発注が変わることの両方で見てください。まずは一つの作業について、入力資料、完成条件、人の確認点を書き出し、確認と手直しまで含めて試します。その記録をもとに、次に任せる範囲と、自分が学ぶ内容を決められます。
AI活用の「何から？」を、
30分で解決。
御社の仕事を伺い、AIに任せる業務と
最初に試すことを、一緒に決めます。
- AIに任せたい仕事を整理
- 自社に合う始め方を具体化
- 明日からの一歩を決める
次は、御社の話を聞かせてください。
参考資料・出典
製品の機能・仕様や外部の発表は、以下の資料を参照しています。PLaiの運用例・実績と、公式の説明を分けてご覧ください。
- ILO・生成AIによる職業への曝露研究（2025年）
作業単位の影響可能性、事務職等の傾向、4人に1人の推計と仕事の変容
確認日: - 産総研「AGIとは？」
AGIの意味と統一された到達条件の不在
確認日: - AI社員による会社HP制作の実例
参考分析から原稿・画像・実装へ進める工程と、人の判断・確認。
確認日: - PLaiの動画制作実績
Team HarnessとSlideBoxの制作例。画面収録、文字・図形・BGMの編集と、確認の工程。
確認日: - 内閣府「世界経済の潮流2024年I」第1章第1節 AIによる職業・タスクの補完と代替
補完的なAIでも作業の自動化で雇用が減り得るという公的分析。採用/受注の例は編集部の仮定で実測ではない。
確認日:
