AIは何を奪い、何を生むのか――100年後も人間に残る力と、AIが生む新しい仕事

「AIに仕事が奪われる」という話は10年以上前から繰り返されてきました。2015年に野村総合研究所と英オックスフォード大学が発表した推計では、日本の労働人口の約49%が10〜20年後に技術的に代替可能だとされています。では、奪われた先に何が生まれるのか。そして何が人間に残ると思われているのか。

従業員500名以上の企業・団体に勤務する社会人400名に聞きました。これは未来予測ではなく、いま働いている人がどう見ているかの調査です。

• AIが生む新しい仕事として最も多く挙がったのは「AIに何をどう任せるかを設計する役割」30.8%
• 「新しい仕事は特に生まれない」と答えた人は3.8%にとどまります
• 5年後に必要な力の1位は「AIを使いこなす力」44.5%。しかし100年後には27.0%まで下がります
• 100年後に向けて構成比が最も伸びるのは「手先の器用さ・身体を使う技能」、最も減るのは「AIを使いこなす力」（能力ブロック単位では知識・スキル系）
• そして、100年後について挙げられる力の数そのものが約27%減ります

前半：AIはどんな仕事を生むのか

1. AIは会社にどんな仕事を生むと思われているか

「AIの活用によって、今後5年程度のあいだに、あなたの会社で新しく生まれる（すでに生まれつつある）仕事・役割」を聞きました。

上位を占めるのは、AIと業務のあいだをつなぐ役割です。何を任せるかを設計する、読ませるデータを整える、社内に広める、教える。いずれも「AIを使う仕事」ではなく、AIが使われる状態をつくる仕事です。

対照的に、AIそのものを作る側の役割は下位でした。AIエージェントの設計・運用は13.3%。働く人がイメージしているのは、技術者の仕事が増えることではなく、業務側に新しい役割が生まれることだと読めます。

世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report 2025』は、2030年に向けて最も伸びるスキルとして「AIとビッグデータ」「ネットワークとサイバーセキュリティ」「技術リテラシー」を挙げています。本調査で24.3%が「AIのセキュリティ・リスクを管理する役割」を挙げたことは、この見立てと重なります。

2. 業種で答えは割れるか

業種を5枠に統合して、上位項目を比べました。

「業務設計・プロンプト設計」はほぼ全業種で上位に入り、共通認識になっています。

違いが出たのは2つです。ひとつは情報通信・IT業界で「社内データの整備・管理」が1位（39%）に来ること。AIを動かすにはデータ基盤が要る、という実感が先に来ているのでしょう。もうひとつは官公庁・自治体で「社員への研修・教育」が上位に入ることです（n=29のため参考値）。

製造業の「業務設計39%」は全業種で最も高い数字でした。工程や手順を設計する発想が、AIの使い方にもそのまま適用されているように見えます。

3. 「新しい仕事は特に生まれない」と答えた人は3.8%

これは意外な数字でした。

「新しく生まれる仕事は特にないと思う」はわずか3.8%（15名）。 「わからない」の22.3%を加えても26.0%で、4分の3は何らかの新しい役割が生まれると見ています。

新しい役割を1つ以上挙げた人は全体の74.0%（296名）。挙げられた役割の数は、全400名の平均で1人あたり2.11個、役割を挙げた人に限ると2.85個です。漠然と「何か変わる」ではなく、複数の具体的な役割を挙げられる状態です。

「AIで仕事がなくなる」という語られ方に比べて、現場の見方はずっと建設的だと言えます。奪われる話ばかりが流通していますが、働く人自身は、生まれる側もそれなりに具体的に見ているわけです。

後半：100年後も人間に残る力

ここからは、5年後と100年後の2時点で「AIが浸透しても、それでも人間の力として必要だと思うもの」を聞いた結果です。選択肢は能力15項目と「想像がつかない」系2項目の計17項目で、両時点で共通です。設問文は時点の表現だけが異なります。

4. 5年後も人間に必要だと思う力トップ5

選択率（n=400）の上位です。

1位のAIを使いこなす力が44.5%と、2位以下に大きく差をつけました。 5年という近い時間軸では、「AIとどう付き合うか」が最大の関心事になっています。

5. 100年後も人間に必要だと思う力トップ5

顔ぶれが変わりました。共感力が2位に、手先の器用さが3位に浮上しています。

ただし、この2つの表をそのまま引き算してはいけません。理由を次に説明します。

6. 100年後は、そもそも挙げられる力の数が減る

見落とされがちですが、この調査で最も重要な事実です。

能力15項目のうち挙げられた数は、全400名の平均で5年後が1人あたり3.09個、100年後が2.27個。約27%減ります。 能力を1つも挙げなかった人も、5年後の15.3%（61名）から100年後の22.3%（89名）へ増えています。「想像がつかない」系の2項目を含む全選択肢で見ても、中央値は2個から1個へと半減しています。

つまり、100年後について聞くと、人は挙げられる力の数そのものが減る。これは能力の重要度が下がったのではなく、見通しが立たなくなることを示していると考えられます。

同じことが、末尾の2つの選択肢にも表れています。

5年後なら6人に1人、100年後は4人に1人が「想像がつかない」側に回ります。とくに「いまとはまったく違う社会になると思う」は3.7倍に増えました。漠然とした無回答ではなく、「断絶がある」という積極的な見立てが増えている点が興味深いところです。

この「選択個数が減る」現象があるため、単純集計の選択率をそのまま5年後と100年後で引き算すると、すべての項目が一律に下がって見えます。 実際、15項目中13項目で選択率が低下しました。しかしそれは「どの力も要らなくなる」という意味ではなく、単に挙げられた総数が減っただけです。

そこで以降は、回答者ごとに選択個数で割って正規化した構成比で比較します。1人が5個挙げても1個挙げても「1人分の1.0」を配分する方法です。これなら両時点とも合計100%になり、注目の配分がどう入れ替わったかを比べられます。

7. 100年後に向けて伸びる力、減る力

能力15項目のみを対象に正規化した構成比です（能力を1つ以上挙げた人：5年後339名、100年後311名）。

※差は四捨五入前の値で算出しているため、表中の数値の差と一致しない場合があります。

伸びるのは、身体と感情に関わるもの。減るのは、道具とスキルに関わるもの。 この対比がはっきり出ました。

「手先の器用さ・身体を使う技能」は5年後の構成比で5.3%と下位でしたが、100年後には9.9%まで上がります。近い将来ではあまり注目されていないが、長い目で見ると重視が高まると思われている力です。

8. 5年は残るが100年は残らないと思われている力

減少幅の上位3つは、AIを使いこなす力（−3.4pt）、PC・オフィスソフトのスキル（−2.9pt）、ITの専門スキル（−2.3pt）でした。

「AIを使いこなす力」の扱いは示唆的です。5年後の構成比18.9%は全項目で突出した1位。しかし100年後には15.6%まで下がり、減少幅も最大です。

つまり働く人は、AIを使いこなす力を「いま必要な、しかし過渡的なスキル」として見ていることになります。AIが十分に賢くなれば、上手に指示を出す技術は要らなくなる。プロンプトエンジニアリングという言葉がいずれ意味を失うかもしれない、という感覚です。

PCスキルとITスキルの低下も同じ構図で読めます。これらは特定の道具を前提とした能力であり、道具が変われば消える。一方、世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report 2025』は、重要性が低下するスキルとして「手先の器用さ」を挙げていますが、本調査では逆に手先の器用さは100年後に向けて伸びるという結果になりました。ただし、WEFは2030年時点の企業の見通しであり、本調査は100年後についての働く人の見方です。時間軸も回答者も異なるため単純には比べられませんが、見通す時間軸によって評価が逆になりうる項目だと言えます。

9. 思考力は残ると思われているのか

能力をブロックにまとめると、構図がさらにはっきりします。

人間力と創造・表現、そして身体に関わる力は伸び、知識・スキル系は減る。 ここまでは予想どおりです。

注目したいのは、思考力ブロックが−2.4ptと減少したことです。論点を整理する力、問いを立てる力といった、いわゆる「AIに代替されにくい」と語られてきた能力が、100年後に向けて構成比を落としています。内訳を見ると、「論点を整理し、問題を分解して考える力」が−2.1pt、「答えを探すのではなく、自分で問いを立てる力」が−1.4pt。一方で「仮説を立てて検証する力」は+0.5pt、「相手や他部門の立場に立って物事を見る力」は+0.6ptと、ブロック内でも分かれました。

これをどう読むか。ひとつの解釈は、働く人は思考の領域についてもAIが到達すると見ているというものです。100年という時間軸では、論理的に整理することも、問いを立てることも、AIができるようになる。最後に残るのは、身体を持っていることと、感情を持っている相手に向き合うこと――そういう見立てです。

もうひとつの解釈は、思考力の価値がまだ十分に認識されていないというものです。日々の仕事でAIを使うとき、多くの人が実感するのは「指示の出し方で結果が変わる」という表層です。その下にある論点設計の力が効いていることは、意識されにくい。

どちらが正しいかは、この調査だけでは決まりません。ただ、現時点で大企業で働く人々がどう見ているかは、この数字のとおりです。

10. 共感力とオーナーシップは、長い時間軸ほど評価される

伸びた項目をもう少し見ます。

• 共感力・コミュニケーション力：5.2% → 7.7%（+2.5pt）
• オーナーシップ・責任感：2.9% → 4.1%（+1.2pt）
• デザインや表現の良し悪しを見極める力：1.9% → 2.9%（+1.0pt）

共感力の伸びは分かりやすい結果です。相手が人間である限り、人間が向き合う意味がある、という見方です。

オーナーシップの伸びは、少し違う筋の話に見えます。これは能力というより責任の所在の問題です。AIがどれだけ仕事をしても、結果を引き受けるのは人間である。そういう構造的な理由で残ると見られているのかもしれません。

デザイン・審美眼が伸びたのも興味深いところです。この項目は「新しい企画やアイデアを生み出す発想力」と対にして設計しました。生成AIが最も得意とされる領域ですが、生成する力（発想力：+0.9pt）よりも、良し悪しを見極める力（審美眼：+1.0pt）のほうがわずかに伸びています。AIが作れるようになっても、選ぶのは人間、という見方が含まれているように読めます。

11. 「奪われる側」と「生まれる側」を並べて見る

冒頭で触れた野村総合研究所×オックスフォード大学の推計（2015年）は、代替可能性が低い職業の特徴として「抽象的な概念を整理・創出するための知識が要求される職業」「他者との協調、他者の理解、説得、ネゴシエーション、サービス志向性が求められる職業」を挙げていました。

本調査の結果と重ねると、後者は一致し、前者はずれます。

他者の理解や協調に関わる力（共感力、オーナーシップ）は、100年後に向けて構成比が伸びました（思考力ブロックに分類した「相手や他部門の立場に立って物事を見る力」も+0.6ptと伸びています）。専門家の推計と、働く人の直感が一致しています。

一方、「抽象的な概念を整理・創出する」に対応する思考力ブロックは、本調査では減少しました。専門家が残ると見ている領域を、働く人はそこまで強く残るとは見ていないということになります。

この差は、どちらかが間違っているという話ではなく、10〜20年という推計の時間軸と、100年という本調査の時間軸の違いである可能性があります。実際、本調査の5年後の時点では思考力ブロックは23.1%と高く、知識・スキル系に次ぐ2番手です。100年後も2番手であることは変わりませんが、構成比は20.7%に下がり、伸びている人間力（14.4%）や適応・身体（15.0%）との差が縮まります。時間軸を長く取るほど、思考力の相対的な位置づけが下がっていくということです。

12. まとめ：何が残ると「思われている」か

この調査は未来を予測したものではありません。いま働いている人が、どう見ているかの記録です。そのうえで、3つのことが言えます。

第一に、生まれる側は具体的に見えています。 「新しい仕事は特に生まれない」はわずか3.8%。多くの人が、AIと業務のあいだをつなぐ役割――何を任せるか設計する、データを整える、広める、教える――が生まれると見ています。奪われる話に比べて、この側面はまだ十分に語られていません。

第二に、時間軸を伸ばすと答えが変わります。 5年後の1位は「AIを使いこなす力」で、他を大きく引き離していました。しかし100年後に向けては、この力の構成比が最も大きく減ります。過渡期のスキルと、長く残る力は別物だと、多くの人が直感しています。

第三に、長く残ると思われているのは、身体と感情です。 手先の器用さ（+4.6pt）、共感力（+2.5pt）、オーナーシップ（+1.2pt）。逆に、道具に紐づくスキルは減る。そして思考力も、100年の尺度では減少側に入りました。

最後にもう一度、第6章で見た数字を挙げておきます。100年後について聞くと、挙げられる力の数が1人あたり3.09個から2.27個へ約27%減り、「想像がつかない」と答える人が16.8%から27.3%へ増えます。 能力を1つも挙げなかった人も、5年後の15.3%（61名）から100年後の22.3%（89名）へ増えています。何が残るかという問いに対して、2割強は具体的な力を1つも挙げていません。

未来について語るとき、この「具体的な力を1つも挙げられない人が2割強いる」という事実そのものが、いちばん正直なデータなのかもしれません。

調査概要

• 調査名：企業のAIセキュリティ・ガバナンス実態調査（2026年9月）
• 調査主体：株式会社データインサイト
• 調査方法：インターネット調査（ユニーリサーチ）
• 調査対象：従業員500名以上の企業・団体に勤務する社会人（経営者・役員／会社員／公務員）
• 有効回答数：400名（スクリーニング回答1,042名、通過率38.4%）
• 調査実施日：2026年9月26日
• 割付：なし（自然回収・ウェイトバックなし）

集計方法について

5年後・100年後の2設問は、選択肢17項目（能力15項目＋「想像がつかない」系2項目）が完全に同一で、設問文の時点表現のみが異なります。選択数の上限は設けていません。

1人あたりの平均選択個数が5年後3.25個・100年後2.54個（能力15項目に限ると3.09個・2.27個。いずれも全400名の平均）と異なるため、選択率をそのまま比較すると全項目が一律に低下して見えます。本記事の第7章以降では、回答者ごとに選択個数で割って正規化した構成比（1人＝1.0を配分）で比較しています。第4章・第5章の順位は単純集計の選択率です。

第7章以降の正規化は能力15項目のみを対象とし、能力を1つ以上選んだ人（5年後339名、100年後311名）を分母としています。「想像はつかないが、いまとはまったく違う社会になると思う」を能力項目と同時に選択した回答が5年後6名・100年後20名ありましたが、複数選択可の設問のため、そのまま集計しています。

引用した既存研究

• 野村総合研究所×英オックスフォード大学（Michael A. Osborne / Carl Benedikt Frey）「日本の労働人口の49%が人工知能やロボット等で代替可能に」2015年12月2日
• World Economic Forum『Future of Jobs Report 2025』2025年1月

回答者の属性内訳は「大企業のAI利用ガイドライン策定率は56.8%—AIセキュリティ対応の現在地」に記載しています。各セルはn≧30を結果を読み取る目安とし、これを下回るものは参考値として表記しています。

構成比は小数第2位を四捨五入しているため、内訳の合計が100%にならない場合があります。また、差（pt）およびブロック別の構成比は四捨五入前の値で算出しているため、表中の数値から計算した値と一致しない場合があります。

出典：データインサイト調べ