AIで代替できる仕事とできない仕事 【アスクラボメールマガジン2026年2月号】

10年程前に行ったAIセミナーでは「AIは人間にとってかわりません！」という冒頭か ら始まりました。もちろん、人間の活動全体を見ればとってかわるものではありませ ん。しかし、オフィスワークの現場に限ってみるとそうとも言えないような状況で す。生成AIはここ数年で研究者の予測を超えて進化しビジネスの現場でも活用される ようになりました。

改めて生成AIとはどういうものでしょうか。

〜既存の文章、画像、音声などの膨大なデータから学習し、それらを真似るだけでは なくそれらの背景にある本質的な構造を捉えて、「プロンプト」と呼ばれる生成した いものを指示する入力文によって新たなものを生み出せる〜というものです。

NTTではコールセンターに先行して使用され始め、5年後には業務の半分を生成AIで代 替できるのではないかとしています。また、派遣会社では定型業務はいずれAIに代替 されるのではないかという懸念を抱いており、AIを使うスキルを学ぶ研修を急いでい ます。

AIで先行する米国ではAIの導入による組織再編を背景にマイクロソフトやアマゾンな どで大規模な人員削減が行われています。この点についてはAIで効率的に仕事を代替 できる体制が整ったという訳ではなく、将来的にAIで代替できる仕事が増えることを 見越して柔軟に対応できる経営体質を作るためであったり、資金や人材の資源をAI分 野に投資するためのリストラの要素が強いようです。

営業場面における提案書の資料集め等についてもAIを活用できる部分があると思いま す。しかし、そこでも検索結果を吟味し、相手に納得できる内容に提案書をまとめ調 整していくのは提案する人物の経験値と思考であると思います。検索結果は「借りて きた情報」の段階です。色々な本を調べたり、検索にかかる時間は短縮されると思い ますが元の情報が広汎であるが故に情報ソースが玉石混交となる可能性もあります。 良いインタビューアーが対象者から深い情報を得るためにはインタビューする側の知 識、経験、人間への対応を含む力量が必要です。それと同様に営業の場面でも優れた 提案を行うには相手の課題をしっかりと把握し、それに応じた情報を信頼できる情報 源から集め、集めた情報を吟味し、必要に応じて取捨選択できることが必要です。

弊社が15年以上に渡って大手ベンダー中心にご提供しているトップアプローチ研修で は、提案先の決裁者である経営陣の課題を知ること及び、投資判断を促す提案書作成 のポイントについてお伝えしています。

アスクラボ株式会社 会長 川嶋　謙