「あと数年で、あなたの仕事はAIに置き換えられるかもしれません」──こんな見出しを目にしたことがある方も多いでしょう。AIがもたらす“職の変化”は、もう遠い未来の話ではありません。
東南アジア諸国連合（ASEAN）と日中韓による経済調査機関「AMRO」が、ASEANプラス3および香港を対象に行った試算では、日本はAIによって自動化される可能性の高い職種の割合が14.4％と、アジア諸国の中で最も高い結果となりました。
日本では、他の国に比べて事務職の割合が高いことが、その理由とされています。
しかし、そのような状況を脅威と捉えて嘆くのではなく、いかにチャンスと捉えるかが大切です。この記事では、AI時代のキャリア構築に必要な「スキル」「マインドセット」、そしてAI活用のポイントをご紹介します。
AI時代における「仕事が奪われる・生まれる」現象
「AIに仕事を奪われる」と聞くと、不安になる方も多いかもしれません。実際に、AIはすでに一部の仕事を自動化し始めており、その影響は広がりつつあります。ただし、すべての仕事がなくなるという意味ではありません。
AIが進化することで、人間にしかできない仕事や、新しい職業も生まれてきています。ここでは、「AIによってなくなる仕事」と「AIによって生まれる仕事」、そして日本の雇用の今について、具体的な事例とデータをもとに詳しく解説します。
AIによって代替される仕事とは？
AIが得意なのは、同じ作業を繰り返す業務やルールが決まっている処理です。そのため、すでに一部の職種では、AIによる自動化が進んでいます。
| 職業 | 具体例 |
| 一般事務・経理業務 | データ入力や帳簿作成は、AI-OCRやRPAによって効率化が進む |
| コールセンター | チャットボットや音声応答AIが、問い合わせ対応を代替する |
| 翻訳業務 | AI翻訳ツールにより、リアルタイムかつ多言語の翻訳が実現する |
| 会計監査・通関手続き | ルールに基づくチェック作業は、AIによる自動化が可能 |
これらの仕事に共通するのは、定型的な業務やルールに従って処理する作業であることです。とりわけ企業においては、スピード・正確性・コスト削減が重視されるため、AIによる自動化との相性が良いとされています。
野村総合研究所の調査によると、「10〜20年以内に日本の労働人口の49％がAIやロボットによって代替可能になる」と試算されています。
＜参考＞野村総合研究所
AIによって新しく生まれる仕事とは
AIが台頭しているからといって、人間の仕事が全てなくなるわけではありません。むしろ、AIと協力するための新しい職業や役割が続々と登場しています。
| 職業 | 具体例 |
| プロンプトエンジニア | 生成AIに的確な指示（プロンプト）を与える専門職 |
| データ分析職・AIトレーナー | AIが扱うデータを整理・分析・活用するスペシャリスト |
| AI支援医療技師 | 遠隔医療や診断補助にAIを導入する医療現場での技術者 |
| データ探偵（Data Detective） | AIの出力をもとに、問題解決のヒントを導き出す専門家 |
これらの職業に求められるのは、単に「AIを操作するスキル」ではありません。AIが出した情報をどう判断し、どう活用するかといった人間ならではの判断力や発想力、倫理的な視点が求められます。
つまり今後は、「AIをどう使うかを考え、適切に使いこなせる力」こそが、キャリアを築くうえで大きな強みになるといえるでしょう。
採用現場で高まる「AI活用スキル」への期待と、日本の現状
デジタル化が進む中で、企業が人材に求めるスキルにも大きな変化が起きています。なかでも注目されているのが、「AIを使える人材」や「データを扱える人材」です。
一方、日本では依然としてAI活用に対して消極的な傾向が根強く、世界の潮流とギャップが広がりつつあります。ここでは、採用現場の動向と日本の現状、そしてその背景にある課題を整理してみましょう。
企業が求めるスキルは「AIを使える力」へとシフトしている
近年の採用市場では、「AIやデータ分析のツールを使えるかどうか」が、書類選考や面接の評価ポイントになりつつあります。
たとえば、次のようなスキルが注目されています。
- AIチャットツールやRPAの活用力
- データ収集・分析・可視化の経験
- 業務フローを自動化・最適化する実践力
PagerDutyの調査によると、グローバル企業幹部の74％が「AIなしでは業務に支障が出る」と回答しています。また、ソフトウェア開発分野では、すでに84%がAIによるコード生成やレビューを導入済みであり、実務にAIスキルが組み込まれていることがわかります。
このように、AIはもはや一部の専門職だけでなく、「現場の誰もが使うツール」として位置づけられつつあり、それを使えるかどうかが採用の大きな判断材料となっています。
日本のAI活用度は世界水準から大きく遅れている
AIをめぐる世界的な意識と比較すると、日本はその理解度・活用度ともにかなり低い水準にとどまっています。
IpsosのAI意識調査によると、日本で「AIを理解している」と答えた人は41%にとどまり、世界30か国中で最下位となっています。また、「AIによって自分の仕事が良くなる」と回答したのもわずか20%で、こちらもほぼ最下位という結果でした。
このような傾向は、個人だけでなく企業にも共通しています。AIの活用に対して不安や懸念を持つ人が多く、導入や教育に消極的な企業も少なくありません。
＜参考＞Ipsos AI意識調査
なぜ日本はAI活用が遅れているのか？背景にある3つの壁
日本のAI導入が進まない背景には、いくつかの要因が複雑に絡み合っています。多くの理由としては、「何に使えるのか分からない」「成果が見えにくい」「社内にノウハウがない」といった声が挙げられます。
その背景にある構造的な課題は以下の通りです。
- 教育の遅れ：AIリテラシー教育が普及しておらず、社会人も学生も「使い方がわからない」状態に陥りやすい。
- 企業文化の保守性：年功序列やトップダウンの風土が、現場レベルでの技術導入を妨げている。
- リスク回避志向：「前例がないことを避ける」「失敗を恐れて挑戦しない」という文化が根強い。
このような背景から、日本では「AIを使うべきと分かっていても使えない」状態に陥っているケースが見られます。
＜参考＞総務省｜情報通信白書
AI時代に求められる「ツールを使いこなす力」
「AIに仕事を奪われる」とよく言われますが、それはAIの本質を見誤った考え方です。実際には、AIは人間の仕事を代わりに行う“敵”ではなく、人間の生産性を高めるための道具＝ツールです。
そして、これからの社会では「どんなツールを、どう使いこなせるか」が個人の競争力を左右する重要な要素となるでしょう。ここでは、特にビジネスの基盤となる「情報収集力」に焦点を当て、AI時代に身につけておくべきスキルについて考えていきます。
AIは「仕事を奪う存在」ではなく、「人間を支えるツール」
AIは確かに、定型的な業務や反復作業を自動化する力を持っていますが、その本質は“代替”ではなく“補助”です。業務の一部をAIが担うことで、人間はより価値の高い業務（判断、創造、戦略など）に集中できるようになります。
たとえば、以下のような場面で、AIは私たちの働き方を支えています。
- 資料作成や文章の草案作成（生成AI）
- 顧客対応の一次窓口（チャットボット）
- データ分析の自動化（BIツールや予測モデル）
これらのツールは、使う人の目的や知識次第でパフォーマンスが大きく変わるのが特徴です。つまり、AIに何をさせ、どう活かすかを考えられる人こそが、価値ある人材として評価されていくでしょう。
「どのツールをどう使えるか」が、これからの競争力になる
これまでの仕事では、「何を知っているか」や「どんな経験があるか」が評価基準でした。しかし、AI時代ではそれに加えて、「どのようなツールを使って、どうアウトプットできるか」が問われるようになっています。
実際、ビジネスの現場では以下のようなスキルが重視されつつあります。
- 生成AI（ChatGPTなど）を活用したレポート・企画書作成
- RPAツールで定型業務を自動化するスキル
- BIツールでのデータ可視化と報告
- Webスクレイピングツールを使ったデータ収集
これらはすべて、「ツールを使いこなせるかどうか」で成果の質もスピードも大きく変わる領域です。ツールの使い方を知っている人が、今後の職場でリーダーシップを取る可能性はますます高まるでしょう。
まず鍛えるべきは「情報を集める力」＝情報収集スキル
さまざまなツールが登場する中で、最もベースとなるのが情報収集力（データリテラシー）です。なぜなら、AIを使うにも、意思決定をするにも、「正しい情報を集めること」からすべてが始まるからです。
情報収集力が重要な理由
- AIの出力は入力次第：「間違った情報を与えると、間違った答えが返ってくる」
- 意思決定の土台：マーケティング、企画、戦略立案など、すべてデータをもとに判断される
- 競合との差別化：誰も見ていない情報源から有益なデータを引き出せる人は強い
たとえば、Webスクレイピングツールを使えば、特定業界の動向、競合企業の最新情報、価格比較などを自動的に収集できます。こうしたスキルがあるだけで、資料作成のスピードや内容の深さが格段にアップします。
したがって、AI時代における情報収集スキルは、すべての仕事に通じる“土台”ともいえるでしょう。
ウェブスクレイピングでデータ収集力を高める ― Octoparseの活用例
情報が価値になるAI時代において、「必要なデータをいかに効率よく集められるか」は、ビジネスや学習、日常業務において極めて重要です。そこで注目されているのが、「ウェブスクレイピング」という手法です。
ここではウェブスクレイピングを活用したデータ収集の基本について解説します。
ウェブスクレイピングとは？
そもそもウェブスクレイピングとは、Web上にある情報（テキスト、数値、画像など）を自動的に抽出・取得する技術のことです。例えば、複数のニュースサイトやECサイト、企業の採用ページなどから、手動でコピー＆ペーストをせずとも必要な情報を一括で集めることができます。
本来ウェブスクレイピングは、プログラミング（Pythonなど）を用いて行うのが一般的ですが、ウェブスクレイピングツールを使えばノーコードで操作が可能です。
ウェブスクレイピングツール「Octoparse」とは
ウェブスクレイピングツールには数多くのサービスが存在しています。中でもOctoparseはウェブスクレイピングツールの中でもトップクラスのユーザー数を誇る人気ツールです。
Octoparseの特徴は、単に「情報を集める」だけのツールにとどまらないことです。豊富な機能に加え、各AIツールと組み合わせることで、リサーチ・資料作成・業界分析など、さまざまな業務を効率化できます。
具体的な活用シーン
- 就職活動中に業界データを収集する：企業の採用ページから求人条件をまとめたり、志望業界の動向を数値で把握できる
- 生成AIにレポートを書かせるための参考資料を集める：Web上の記事や統計データをスクレイピングし、AIに要約・構成を任せる際の材料にする
- マーケティング調査や競合分析に活用する：競合企業の価格、サービス内容、口コミなどをまとめて収集し、自社戦略に反映する
- SNSやニュースサイトからトレンド情報を抽出する：リアルタイムの市場感覚を把握するための定期モニタリングが可能
このように、Octoparseを活用すれば、「探すのに時間がかかる」「情報が分散している」といった課題を一気に解決できます。
初心者がOctoparseを活用するメリット
「スクレイピングって難しそう…」という印象を持っている人も少なくありません。しかし、Octoparseは直感的に操作できるUIと、豊富なチュートリアルやテンプレートが用意されており、プログラミング未経験者でも短期間で使いこなせるように設計されています。
主なメリットは次のとおりです。
- GUIベースの直感的な操作だけで対象データを指定できる
- 数百種類ものスクレイピングテンプレートがあり、わずかな操作で開始できる
- クラウドで自動実行も可能なため、収集作業を“自動化”できる
https://www.octoparse.jp/template/google-maps-advanced-scraper
まとめ：AI時代のキャリアは、情報を集める力から始まる
AIの進化に不安を感じるのは自然なことです。しかし、「AIに取って代わられる側」ではなく、「AIを使いこなす側」に立つことで、キャリアの選択肢は確実に広がります。
その第一歩として、正確な情報を効率よく集める力＝情報収集力を鍛えることが大切です。WebスクレイピングツールのOctoparseを使うことで、より効率的にデータ収集が可能になります。AIを活かせる人材になるためにも、まずは情報を自分の手で集めるところから始めてみてください。
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