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2030 年までに人工知能に取って代わられる 100 の仕事、あなたの仕事も間違いなくその中にあります

私たちは仕事がなくなるのですか?

umetna inteligenca
写真: envato 要素

人工知能 (AI) の進歩は労働市場に大きな変化をもたらしており、従来の職業の多くが自動化テクノロジーに取って代わられています。 2030 年までに、これまで人間が担当していた多くのタスクを AI が引き継ぎ、多くの業界が劇的に変化します。機械学習、自然言語処理、自律システムなどのテクノロジーは、すでに今日の仕事に影響を与え、新しい働き方を生み出しています。この記事では、2030 年までに AI に置き換えられる可能性が高い 100 の職業を調査し、これがすでに起こっている現実の例を紹介します。

すでに、かつてはかけがえのないものと考えられていた多くの職業が人工知能に取って代わられつつあります。 Siri から自動運転トラックに至るまで、AI は私たちの働き方や生活の仕方を変えています。今後数年間で仕事の自動化はさらに進むでしょう。つまり、今が将来に備える時期であることを意味します。 2030年までにどの職業が消滅する可能性があるのか、そしてその変化にどのように備えることができるのかを見てみましょう。

1. 電話交換手および受付係

Siri、Alexa、Google アシスタントなどの人工知能や仮想アシスタントが、すでに電話交換手の役割を引き継ぎつつあります。音声認識テクノロジーにより、人間の支援なしで問題解決が可能になり、ビジネスの効率が向上し、コストが削減されます。たとえば、IBM などの企業は、Watson Assistant を使用してサポート コールを自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させています。 2030 年までに、これらのテクノロジーはさらに洗練され、人間のオペレーターの必要性が完全に置き換わります (出典: IBM Watson Assistant)。

2. レジ係と売り手

セルフサービスのチェックアウトとオンライン ショッピングにより、レジ係の必要性はすでに減少しています。 Amazon Go のような自動化された店舗は、AI とセンサー技術を使用して購入を追跡し、請求を自動化します。顧客は行列に並ばずに購入できるため、顧客満足度と店舗効率が向上します。ウォルマートはまた、人間のレジ係の必要性を減らすセルフサービス チェックアウトを導入しました (出典: Amazon Go)。

3. 配送車両・トラックの運転手

自動運転車の開発は、プロのドライバーが間もなく過去のものになることを意味します。テスラ、ウェイモ、ウーバーなどの企業はすでに、人間のドライバーを必要とせずに商品を安全かつ効率的に配達できる自動運転車やトラックのテストを行っている。自動運転車は交通事故を減らし、輸送の効率を高めます。たとえば、Waymo はすでにフェニックスで自動運転タクシーを運行しており、この技術が現実世界で機能することを証明しています (出典: Waymo)。

4. 生産労働者

ABB が開発しているような産業用ロボットは、すでに多くの製造労働者に取って代わられています。これらのロボットは 24 時間 365 日休むことなく稼働できるため、生産性が向上し、コストが削減されます。生産の自動化により、より迅速かつ正確な製品の生産が可能になります。 Apple 向け電子機器を製造する Foxconn は、すでに数千台のロボットを使用して iPhone を組み立てています (出典: ABB Robotics)。

5. 簿記と会計士

記帳や財務報告書の作成などの会計業務は、高度な会計ソフトやAIの活用によって自動化されます。 QuickBooks などのプログラムは、人間の簿記係の必要性を減らす自動化ソリューションをすでに提供しています。 2030 年までに、AI はさらに複雑な財務タスクを自動的に処理し、エラーの可能性を減らし、財務報告書の精度を高めることができるようになります。 Xero のような企業は、すでに AI を使用して会計業務を自動化しています (出典: QuickBooks)。

6. 保険代理店

AI とデジタル保険プラットフォームにより、顧客は自ら保険を選択して購入できるようになります。チャットボットとアルゴリズムによりデータを分析し、パーソナライズされた保険プランを提供できるため、保険代理店の必要性が軽減されます。 Lemonade のような AI システムは、すでに完全にデジタル化された保険サービスを提供しています。 2030 年までに、保険代理店の大部分が自動化されたソリューションに置き換えられ、保険サービスの利用しやすさと効率が向上するでしょう (出典: Lemonade)。

7. コールセンターの従業員

IBM Watson などのチャットボットや AI アシスタントが、コールセンターの従業員の多くのタスクを引き継いでいます。これらのシステムは一般的な質問や問題に対処できるため、人間による支援の必要性が軽減されます。 2030 年までに、ほとんどのサポート サービスが自動化され、コールセンター スタッフの必要性が軽減されます。 Liveperson のような企業は、顧客サービスの向上とコスト削減のためにすでに AI を活用しています (出典: IBM Watson)。

8. 銀行員

オンライン バンキングと AI 分析により、顧客は支店に行かずにほとんどの銀行サービスを完了できます。モバイル アプリとデジタル アシスタントは、支払い、送金、財務上のアドバイスさえも処理できます。 2030 年までに、ほとんどの銀行サービスが完全にデジタル化されるでしょう。顧客は銀行に出向く必要がなく、いつでもどこでも銀行サービスを利用できるようになります。 Bank of America が使用している Erica のような AI ソリューションは、すでにパーソナライズされた金融サービスを提供しています (出典: Bank of America)。

9. ジャーナリストおよびニュースライター

OpenAI GPT-3 などのニュース生成アルゴリズムは、すでに基本的なニュースやレポートを作成しています。 AIは大量のデータを迅速に分析し、リアルタイムでコンテンツを作成できます。 2030 年までに、レポートや短い記事の作成などの日常的なジャーナリスト業務がほぼ自動化されるでしょう。人工知能により、イベントの迅速かつ正確な報道が可能になり、人間のジャーナリストによる日常業務の必要性が軽減されます (出典: OpenAI)。

10. 看護助手

看護において人との接触は常に重要ですが、多くの日常業務は自動化されるでしょう。 Pepper のようなロボットは、患者を監視し、基本的な検査を実行し、情報を提供することができます。 IBM Watson Health などの AI システムは、すでに医師の診断と治療を支援しています。自動化により医療従事者の負担が軽減され、医療の効率化が図られます。 TUG のようなロボットは、すでに病院での物流業務を支援しています (出典: IBM Watson Health)。

11. 市場アナリスト

Tableau のような AI データ分析ツールはすでに市場アナリストに取って代わりつつあります。これらのシステムは、市場動向、顧客行動、競合データを迅速に分析できます。 2030 年までに、手動のデータ分析に依存する市場アナリストは稀になるでしょう。自動化により、より迅速かつ正確なデータ主導の意思決定が可能になります。 Google Analytics などの AI ソリューションは、すでに顧客データに対する深い洞察を提供しています (出典: Tableau)。

12. 転写者

Dragon NaturallySpeaking などの音声認識プログラムは、すでに文字起こしに取って代わりつつあります。これらのプログラムは、音声録音を迅速かつ正確にテキストに書き起こすことができます。自然言語と音声認識の進歩により、2030 年までにほとんどの文字起こしが自動化されるでしょう。これにより、音声録音のより高速かつ正確な処理が可能になります。 Otter.ai などの AI ツールは、すでに高い文字起こし精度を提供しています。結局のところ、YouTube 自体がほとんどの言語の字幕を非常に正確に自動的に生成します。

13. 旅行代理店

Booking.com、Expedia、Airbnb などのオンライン予約プラットフォームを使用すると、ユーザーは自分で旅行を計画して予約できます。 AI アルゴリズムは顧客の好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供できるため、旅行代理店の必要性が軽減されます。デジタル サービスでは、簡単かつ迅速な価格比較とオプションが提供され、現代の消費者にとってはより実用的です。顧客が自動システムを使用して旅行を計画することを好むため、2030 年までに従来の旅行代理店はほぼ完全に消滅するでしょう。たとえば、TripIt や Skyscanner などのオンライン プラットフォームはすでに AI を使用して旅行計画を最適化し、お得な情報を見つけています (出典: TripIt、Skyscanner)。

14. オフィス管理者

AI と自動化により、人間の支援なしで多くのオフィス タスクを管理できるようになります。 Microsoft Office 365 などのツールは、計画、コミュニケーション、ドキュメント管理のための自動化機能を提供します。デジタル アシスタントは、人間よりも迅速かつ正確に会議を開催し、通信を管理し、データを処理できます。 2030 年までに、オフィス管理者のほとんどが AI ツールに置き換えられ、業務効率が向上し、エラーの可能性が減少します。実践例としては、x.ai などの AI アシスタントを使用して会議のスケジュール設定やカレンダー管理を自動化することが挙げられます (出典: Microsoft Office、x.ai)。

15. 軍のパイロット

自律型航空機やドローンはすでに多くの任務で軍のパイロットに取って代わられています。などのテクノロジーMQ-9 リーパーは、人間のパイロットなしで遠隔制御と自律運用を可能にします。自律型ドローンは複雑なタスクを高精度で実行できるため、危険な状況に人間が関与する必要性が軽減されます。 2030 年までに、空での軍事作戦のほとんどは自律型装置によって実行され、軍事作戦の安全性と効率が向上します。一例は米軍でのドローンの使用であり、軍事任務や監視を行う上でドローンはすでに不可欠となっている(出典: Defense.gov、MQ-9 Reaper)。

16. 放射線科医

DeepMind の AlphaGo など、医療画像を分析する AI システムはすでにパターンを認識し、人間よりも高い精度で病気を診断しています。機械学習テクノロジーは、数千枚の画像を短時間で処理し、人間の目では見逃す可能性のある異常を検出できます。 2030 年までに、X 線や MRI スキャンの検査など、放射線科医の日常業務を AI が引き継ぎ、病気のより迅速かつ正確な診断が可能になるでしょう。例としては、AI が眼疾患の診断に役立つムーアフィールズ眼科病院などのクリニックでの AI の使用が含まれます (出典: DeepMind、ムーアフィールズ眼科病院)。

17. 人事労務者

HireVue のような AI 採用ツールは、顔の表情や感情を認識するアルゴリズムを使用して履歴書を分析し、ビデオ面接を実施します。これらのシステムは、最適な候補者を迅速に選別し、人間の人事スタッフの必要性を軽減します。採用プロセスの自動化により、候補者の迅速かつ客観的な評価が可能になります。 2030 年までに、多くの人事プロセスが完全に自動化され、効率が向上し、採用プロセスにおける偏りが軽減されるでしょう。ユニリーバのような企業は、すでに AI を活用して採用プロセスを改善しています (出典: HireVue、ユニリーバ)。

18. 翻訳者

Google 翻訳などの AI 翻訳システムはますます正確になり、複雑なテキスト構造を翻訳できるようになりました。 AI は、文書やテキストを異なる言語間で迅速かつ正確に翻訳できます。 2030 年までに、多くの翻訳タスクが自動化され、特に基本的な日常的なタスクにおいて人間の翻訳者の必要性が減少します。高度な AI 翻訳により、異なる文化や言語間のコミュニケーションをより迅速かつ手頃な価格で実現できるようになります。 SDL のような企業は、すでにプロフェッショナルな翻訳サービスに AI を使用しています (出典: Google Translate、SDL)。

19. 郵便局員

自律型配送ロボットやドローンなどAmazon Scout では、すでに人間の支援なしで荷物を配達しています。自動配送テクノロジーにより、特に都市部での荷物の配送がより迅速かつ効率的になります。これらの技術が普及すると、郵便局員は徐々に不要になっていきます。 2030 年までに、都市中心部のほとんどの配送業務は自律システムによって実行され、配送コストが削減され、配送速度が向上します。 Starship Technologies のような企業は、すでに地域配送に自律型配送ロボットを使用しています (出典: Amazon Scout、Starship Technologies)。

20. 弁護士

ROSS Intelligence などの AI システムは、すでに法的調査や文書の作成に役立っています。これらのシステムは、大量の法文を迅速に分析し、判例に基づいた解決策を提案します。 2030 年までに、契約書の作成や事件の調査などの日常的な法務業務が大幅に自動化されるでしょう。 AI により、より迅速かつ正確な法律サービスが可能になり、コストが削減され、法律扶助の利用しやすさが向上します。 JPモルガン・チェースのような企業はすでにAIを活用して法的文書を分析し、コストを削減している(出典:ROSS Intelligence、JPモルガン・チェース)。

2030年までに代替される可能性が最も高い100の職業のリスト

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AI システムやロボットは人間よりも速く、より正確に、より安価にタスクを実行できるようになるため、人工知能と自動化の進歩により、これらの職業は不要になる可能性があります。従業員と企業がこれらの変化に適応し、新しいスキルを開発し、新しいテクノロジーを活用する方法を見つけることが重要です。

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