こんにちは！マナラボの菅野です。
「AIに仕事を奪われる…」そんな話、最近やたらと増えてきましたよね。
ChatGPTが文章を書いたり、Midjourneyが絵を描いたり、さらには動画や音声までAIが作れるようになってきて、なんだか「全部AIでいいんじゃない？」という空気すらあります。
でもね。
「AIで全部できるなら、人間いらないよね」
そんなシンプルな話にはなりません。
むしろこれからの時代、「人間にしかできない仕事」がはっきりと見えてくる時代なんじゃないかと、ぼくは思っています。
以下のポッドキャストについてのまとめと感想をまとめたものです。
https://open.spotify.com/episode/3IubJxqwd3ZF9KSuHs8mw0
この記事のもくじ
今日のテーマはこんな感じです
今回は「AI時代に新しく生まれる仕事」を、3つの分野に分けて、なるべくわかりやすく・親しみやすくお伝えしていきます。
この記事を読むことで、こんなメリットがあります：
- 「自分の仕事って将来どうなるんだろう…」という漠然とした不安が、ちょっと言語化できます
- 「人間の役割って、ちゃんとあるんだ！」という前向きな視点を持てます
- 「自分の強みはどの分野に活かせそうか？」が見えてきます
「仕事がなくなる」話じゃなくて、「新しい仕事が始まる」話。
ちょっとワクワクしながら読んでもらえたらうれしいです。
🔍 そもそも、なぜ“新しい仕事”が生まれるのか？
AIは“アシスタント”から“エージェント”へと進化しています。
これまでは、私たちの横で補助してくれていたAI。
でもこれからは、自分で判断して動く“エージェント型AI”が、主役になっていきます。
たとえば、
社内で報告書を自動生成してくれるAI
お客様の問い合わせに先回りして対応するチャットボット
商品開発のアイデアを提案してくれるAIアシスタント
…などなど。
便利な反面、「あれ、人がやってた仕事がどんどん減っていく？」という不安も出てきますよね。
でもここで大事なのは、「仕事が減る」だけでなく、「新しい種類の仕事が生まれる」という視点です。
📚 というわけで、本題。「新しい仕事」はこの3つの分野に整理できます！
| 分野 | キーワード | 一言で言うと… |
|---|---|---|
| Trust（信頼） | 責任・説明・監査 | 「AIが本当に信用できるか？」を人が担保する |
| Integration（統合） | 導入・運用・調整 | 「AIを現場でどう使うか？」を設計する |
| Taste（センス） | 感性・美意識・判断 | 「どれが一番いいのか？」を決めるのは人間の目 |
13個あるのですがまじは表でまとめます。
| 番号 | 分野 | 職種名 | 一言で言うと… | 向いている人の特徴 |
|---|---|---|---|---|
| ① | Trust（信頼） | AI監査人（AI Auditor） | AIの出力内容を“なぜそうなったか”説明する人 | ロジカル、法務・監査に強い |
| ② | AI翻訳者（AI Translator） | AIの技術を“わかりやすく通訳”する人 | 技術＋やさしい言葉が得意 | |
| ③ | 責任引受人（Sin Eater） | AI判断の最終責任を人として引き受ける人 | 倫理観と判断力のある人 | |
| ④ | 一貫性コーディネーター | バラバラなAI出力をブランドトーンに整える人 | こだわり強め、ブランド意識がある人 | |
| ⑤ | エスカレーション担当者 | AIじゃムリな場面で人に切り替える人 | 状況判断が得意、人に寄り添える人 | |
| ⑥ | Integration（統合） | AI統合者（AI Integrator） | どのAIをどう導入するかを設計・調整する人 | プロマネ体質、ツール選びが好き |
| ⑦ | AI配管工（AI Plumber） | AIが“壊れた時”に修理・復旧する人 | システム保守が得意、冷静な人 | |
| ⑧ | AI評価者（AI Assessor） | AI導入の効果をデータで検証する人 | 数字に強い、A/Bテスト好き | |
| ⑨ | AIトレーナー（AI Trainer） | AIに社内用語やルールを教え込む人 | 教えるのが好き、整理整頓が得意 | |
| ⑩ | AI人格設計者（Personality Designer） | AIにブランドらしい“性格”を与える人 | コピーライター気質、言葉選びが得意 | |
| ⑪ | Taste（センス） | 記事デザイナー（Article Designer） | 記事の構成・図解・タイトルまで“見せ方”を整える | 編集・構成が得意、読者目線がある人 |
| ⑫ | 世界観デザイナー（World Designer） | ゲームや広告の“世界そのもの”を設計する人 | 想像力が豊か、設定好き | |
| ⑬ | 人事デザイナー（HR Designer） | 働く体験を“気持ちよくなるよう”に設計する人 | 組織や人にやさしい設計ができる人 |
1. Trust（信頼）領域の仕事
① AI監査人（AI Auditor）
AIが出した結論に対して「なぜこうなったのか？」を説明できる人です。
特に医療や金融では、「ブラックボックスだから」では済まされません。
たとえば、
「この診断結果、本当に大丈夫ですか？」
「このローン審査、AIが偏見で落としてませんか？」
そんなときに説明責任を果たすのがAI監査人。
シンプルに言えば、“AIの言い訳係”ですね。ちょっと大変そうだけど、信頼を支える重要な仕事です。
② AI翻訳者（AI Translator）
エンジニアが作ったAIの仕組みを、ビジネスサイドに「わかる言葉」で伝える人です。
技術の知識と、やさしい説明力。両方ある人、モテます（職場で）。
たとえば、「このAI、どんな仕組みなの？」と聞かれたとき、
「TransformerベースのLLMで…」じゃなくて、
「このAIは、すっごく賢い先輩が社内データを使って助言してくれる感じです」
みたいな説明ができる人。貴重です。
③ 責任引受人（Sin Eater）
ちょっと重い名前なんですが、「AIの判断の最終責任を人が取る」仕事です。
自動運転車が事故を起こしたとき、誰が責任を持つのか？という問題、まさにこれですね。
「最終的にサインする人」が必要な場面は、これから増えていきます。
④ 一貫性コーディネーター（Consistency Coordinator）
AIが作った文章や画像。便利だけど、ぜんぶバラバラだったら困りますよね。
ブランドの世界観を崩さないように、AIの出力をチェック・調整する人。
いわば、“AI版の校閲者”みたいな存在です。
⑤ エスカレーション担当者（Escalation Officer）
「これはAIじゃ無理」と判断して、人にバトンを渡す人です。
たとえば、カスタマーサポートで怒っているお客様に、
AIがマニュアル的に返答して火に油を注いでしまう場面。
ここで「人間の出番です！」とスムーズに切り替えられる人が活躍します。
2. Integration（統合）領域の仕事
⑥ AI統合者（AI Integrator）
業務に合わせて、「どのAIを、どう使うか」を設計する人です。
例えるなら、「AIという道具箱の中から、最適なツールを選び、設置し、使い方も教えてくれる工務店さん」みたいな感じ。
⑦ AI配管工（AI Plumber）
AIの不具合を直す人。たとえば、「出力が変になった」「学習がうまくいかない」などの“トラブル処理班”です。
デジタルだけど、やってることは“町の修理屋さん”っぽい。人情味ある仕事かもしれません。
⑧ AI評価者（AI Assessor）
「このAI、本当に役に立ってるの？」を数値で示す人。
「なんか便利そう」ではなく、「このAIを入れて業務効率が20％アップしました」といったデータを出せる人ですね。
Excelが得意な方、チャンスです。
⑨ AIトレーナー（AI Trainer）
社内のAIに、「この会社の言葉」「業界用語」「お客様の傾向」などを教える人です。
いわば、社内AIの“育ての親”。
「言葉遣いが変」なAIを見たら、それはトレーナーの出番です。
⑩ AI人格設計者（Personality Designer）
AIにも“性格”が必要になる時代です。
フレンドリーな口調？丁寧語？ちょっと毒舌？
それを決めるのが、AI人格設計者。
ブランドのイメージを言葉に落とし込む力が求められます。
🎨 3. Taste（センス）領域の仕事
ここからは、人間の感性が光る分野です。
AIがいくら進化しても、「何が“いい”のか」は、人間のセンスが判断するしかありません。
⑪ 記事デザイナー（Article Designer）
AIが書いた記事を、タイトル・構成・図解・画像などを含めて“読まれる形”に整える人。
つまり、記事の編集者＋演出家のような仕事です。
⑫ 世界観デザイナー（World Designer）
ゲームや広告、メタバースの中で、“世界観そのもの”を作る人。
地図、文化、人物設定まで含めて、「ゼロから世界を設計する」仕事です。
これはAIには、まだ難しい…。
⑬ 人事デザイナー（HR Designer）
従業員の「働く体験」をデザインする仕事です。
たとえば、「入社初日に見るスライド」や「相談しやすい雰囲気づくり」もこの領域。
制度設計というより、“気持ちの設計”に近いかもしれません。
⑭ 差別化デザイナー（Differentiation Designer）
AIで何でも作れる時代だからこそ、「ウチらしさ」が大事。
「どの部分で違いを出すか？」
「どんな言葉で伝えるか？」
そういう“差別化のセンス”を磨いていく仕事です。
まとめ：AIにできないのは「選ぶこと」「伝えること」
AIは、ものすごいスピードで「作る」「処理する」ことが得意になっています。
でも、「どれが一番いいのか」「なぜそうするのか」「人にどう伝えるか」
この3つは、まだまだ人間の出番です。
最後にひとこと
「AIで仕事がなくなるかも」と不安になったときこそ、
「人にしかできない役割ってなんだろう？」と考えるチャンスです。
正解を見つけるより、「視点」を変えることで、気持ちがちょっと軽くなる。
そんな風に思っていただけたらうれしいです。
それではまた、お会いしましょう〜！
