AI文明が、さまざまな職種を追放すると宣伝されている。単純労働は当然で、最初に淘汰された分野なのだが、これまで「インテリジェンス」と称賛されてきた職種で、公務員や高度資格の弁護士や裁判官などにも及びはじめている。
　ただし、現場で犯罪者を弾圧捕獲する警察官だけは、必要性が増すらしいことに注意。

　英国や米国の超一流大学の学生たちが望む職種は、高度インテリジェンス業種よりも、現場にかかわる配管工や配線工、現場技術者だという。

　「AIに奪われない仕事」を選ぶ若者たち　配管工・電気工事士に新たな脚光　2025年12月31日
　https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2512/31/news009.html

　【ホワイトカラー労働者の仕事は肉体労働に比べ、AIや自動化に伴う打撃を受けやすいと考えられている。英国人材開発協会（CIPD）が11月に実施した調査によると、同国の雇用主の6人に1人が、AIツールの活用により、今後12カ月以内に従業員数を削減できると見込んでいる。】

　戦後、敗戦の焼け野原のなかで、企業経営を志した者たちの目的は、「どうやって、人々を食わせてゆくか」だった。金儲けではない。みんなを食わせ、生かすことが喫緊の課題だった。その本質は、自分を生み出した国土と同胞たちへの愛情だった。

　だが、日本が高度成長を遂げた1970年代あたりから、企業経営者たちの目的は、自分の権威や蓄財を大きくし、競争のなかで上位を求めるという目標に変わっていった。
　バブル崩壊後の1990年代以降には、アメリカン・リバタリアンの思想＝新自由主義が竹中平蔵らによって日本に持ち込まれ、「企業の目的は、株主を儲けさせること＝企業は株主のためにある」という、企業目的が金儲けだけであるという資本主義の終末的思想が日本社会を席巻するようになり、資産家たちは投資に熱中するようになった。

　1950年代は、「企業経営は国民を食わせるためにある」だったのが、1990年代には、「企業経営は金儲けのためのものである」に変わっていったのである。
　この思想のなかで登場してきたIT社会、AI社会は、当然、労働者のためのものではなく、企業の金儲けのためだけに利用されるアイテムだった。

　だから、金儲けに反する、あるいは無用と思われる非合理なシステムは廃棄されねばならず、金儲けに役立たない労働者は切り捨てられ、路傍に放り出されることになった。企業は、国民の生活のためという大義を失い、経営者と株主の金儲けのためにあるというテーゼが絶対の社会になったのだ。

　だから、いまや経営者は、国民を食わせること、生活を支えることには無関心である。金儲けの役に立たない、あらゆる余計者を追放することが経営だと信じている。
　だから、本当に役に立つ者だけを残して、AIで代替できるものは、すべて余計なコストであり、追放することがMBA資格経営者の義務であると信じこんでいる。
　
　【徹底解説】AIに奪われた仕事の例：業界別実例20選と2026年最新リスク予測　2026 1/24　
　https://craftai.jp/example-jobs-taken-over-ai/

　以下抜粋引用
　製造業は最も早くから自動化が進んでいる分野ですが、近年のAI技術の進化は、単なるロボットアームによる単純作業の代替を超え、高度な検品や工程管理にまで及んでいます。
　特に画像認識AIの精度向上により、熟練工の目視検査が不要になるケースが急増しており、生産性向上と引き換えに現場の人員削減が進んでいます。

　1. フォックスコン(Foxconn)の従業員6万人削減
　iPhoneの製造で知られる台湾のフォックスコン社は、中国江蘇省昆山市の工場において、2016年頃から大規模な自動化を推進しました。
　同社はAI搭載のロボットアームと自動化システムの導入により、11万人いた従業員を5万人にまで削減しました。
　これは単一工場で6万人もの雇用が失われた衝撃的な事例であり、単純な組み立て作業が完全に機械に置き換わった象徴的な出来事です。

　2. キユーピーのAI原料検査装置
　日本の食品大手キユーピーは、ベビーフードなどの原料検査にAIを導入しました。
　従来、変色したジャガイモなどを取り除く作業は熟練した従業員による目視検査に頼っていましたが、GoogleのTensorFlow技術を活用した検査装置を開発。
　これにより、不良品の検出精度を高めつつ、目視検査にかかっていた人員を大幅に削減し、他の工程へ再配置することに成功しています。
　従業員の4分の1にあたる30〜40人が従事していた目視作業が、AI導入により生産性が2倍に向上しました。

　3. ファーストリテイリング(ユニクロ)の倉庫完全自動化
　ユニクロを展開するファーストリテイリングは、ダイフクと提携し、有明倉庫の自動化を進めました。
　RFIDタグと自動搬送システム、AIによる需要予測を組み合わせることで、ピッキングや検品作業の人員を約90%削減しました。
　24時間稼働が可能となり、人間の負担が激減した一方で、倉庫内作業員の雇用枠は劇的に縮小しました。
　倉庫作業の90%削減って、ほぼ無人化ですよね。これからの物流はこうなっていくんでしょうか。

　4. 独シーメンスのスマートファクトリー
　ドイツの製造大手シーメンスのアンベルク工場では、製品の製造工程が75%自動化されています。
　AIが生産ラインをリアルタイムで監視・制御し、品質管理を行っています。
　これにより、生産量が8倍に増加したにもかかわらず、従業員数はほとんど変わっていません。
　これは「新たな雇用が生まれなかった」という意味で、実質的にAIが仕事を奪った(吸収した)事例と言えます。

　金融業界は「数字」と「ルール」に基づく業務が多く、AIとの親和性が極めて高い領域です。
　フィンテックの台頭により、銀行窓口業務から複雑なトレーディング、融資審査に至るまで、AIによる代替が急速に進んでいます。

メガバンクをはじめとする金融機関では、AI活用による業務効率化と店舗削減が経営課題となっており、数千人規模の人員削減計画が実行されています。

　1. ゴールドマン・サックスのトレーダー削減
　米金融大手ゴールドマン・サックスのニューヨーク本社では、かつて600人いた株式トレーダーが、2017年時点でわずか2人にまで減少しました。
　高度な自動取引アルゴリズムとAIが市場分析と売買執行を行うようになり、高給取りであったトレーダーの仕事はエンジニアとAIに完全に置き換わりました。
　これは知的労働であってもAI代替の例外ではないことを示す有名な事例です。
　600人が2人って…98%以上の削減率ですよ!しかも高度な金融専門職でこれです。「専門職だから安心」とは言えない時代なんですね。

　2. みずほフィナンシャルグループの1.9万人削減計画
　日本のみずほフィナンシャルグループは、2026年度までにグループ全体の従業員を約1万9000人削減する計画を発表し、実行に移しています。
　事務作業のRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)化やAIによる業務効率化、店舗の統廃合が主な要因です。
　定型的な事務処理や窓口業務がデジタル技術に代替され、銀行員の伝統的なキャリアパスが大きく変化しています。

　3. JPモルガン・チェースの契約書解析AI「COIN」
　米JPモルガン・チェースは、融資契約書を解析するAIシステム「COIN(Contract Intelligence)」を導入しました。
　このAIは、弁護士や法務担当者が年間36万時間かけて行っていた契約書の確認作業を、わずか数秒で完了させることができます。
　これにより、法務部門の単純な確認作業が消滅し、専門家はより高度な判断業務に集中することになりましたが、初級レベルの法務職の需要は減少しました。
　36万時間って、1人が8時間働いたとして約45,000日分、つまり約123年分の仕事です。それを数秒で…もう人間の勝ち目ないですね。

　4. 中国建設銀行の無人支店
　中国建設銀行は、2018年に上海に完全無人の支店を開設しました。
　顔認証システムとAIアシスタントが顧客を出迎え、口座開設や送金、資産運用の相談まで対応します。
　人間の行員は一人もおらず、警備さえもAIカメラが担当しています。
　この事例は、将来的に銀行の物理的な店舗から人間が完全にいなくなる可能性を現実のものとして示しています。

　小売業界では、人手不足解消とコスト削減の両面からAI導入が進んでいます。
　セルフレジの普及は序章に過ぎず、AIカメラによる行動分析や在庫管理の自動化など、店舗運営全体がテクノロジーによって最適化されています。
　これにより、レジ係や店舗スタッフといった伝統的な職種が減少傾向にあり、接客のあり方そのものが問われています。

　1. Amazon Go(アマゾン・ゴー)のレジなし店舗
　米国で展開されている「Amazon Go」は、天井に設置された多数のAIカメラとセンサーが顧客の動きと商品を追跡し、店を出るだけで自動的に決済が完了するシステムです。
　これにより「レジ係」という仕事が完全に消滅しました。
　商品補充や案内係は残っていますが、店舗運営に必要な人員数は大幅に削減されています。
　レジ係ゼロの未来が、もう現実になっているんですね。日本でも同様の仕組みが広がれば、レジ業務に従事している方々は…。

　2. ローソンのAI発注システム
　日本のコンビニ大手ローソンは、AIを活用した発注システム「AI.CO(アイコ)」を全店に導入しました。
　天候、気温、曜日、近隣のイベント情報など100以上の要因をAIが分析し、各店舗に最適な発注数を推奨します。
　従来、店長やベテランスタッフの経験と勘に頼っていた発注業務が自動化されたことで、経験の浅いスタッフでも店舗運営が可能になり、専門職としての「発注担当」の価値が変化しました。

　3. ウォルマートの棚卸しロボット「Bossa Nova」
　米小売最大手ウォルマートは、全米の店舗に棚卸しロボットを導入しました(後に一部契約終了の報道もありましたが、自動化の流れは継続)。
　このロボットは通路を自律走行し、商品の欠品や価格表示の間違いをAI画像認識で検知します。
　人間が長時間かけて行っていた在庫チェック作業が自動化され、従業員は接客などの業務にシフトされました。

　4. ソフトバンクのAI清掃ロボット「Whiz」
　商業施設やオフィスビルで導入が進むAI清掃ロボット「Whiz」は、一度ルートを教えれば、障害物を避けながら自律的に床清掃を行います。
　これにより、清掃スタッフの業務負担が軽減されると同時に、深夜早朝の清掃業務における人員削減が可能となりました。
　単純な移動・清掃業務はAIロボットの得意分野であり、代替が進んでいます。
この章でわかること

　EC市場の拡大に伴い、物流業界では深刻な人手不足が続いていますが、それを補う形でAIとロボティクスによる自動化が急速に進展しています。
倉庫内作業からラストワンマイルの配送まで、人間の手が介在する領域は年々狭まっており、物流センターはもはや巨大な自動処理装置へと変貌を遂げつつあります。

　1. Amazonの物流倉庫ロボット「Kiva(現Amazon Robotics)」
　Amazonの物流センターでは、何十万台もの自走式ロボットが棚ごと商品を持ち上げ、作業員の元へ運びます。
　従来は作業員が広い倉庫内を歩き回って商品を探していましたが、今は定位置から動くことなくピッキングが可能です。
　これにより、歩行作業に従事していた人員が不要となり、作業効率が数倍に向上しました。
　倉庫内を歩き回る必要がなくなったって、体力勝負だった仕事が完全に変わってしまったんですね。
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　一部抜粋引用以上　非常に長文であるため、他の事例はリンク先で読んでください。

　これからAIに代替される可能性の強い職種。

　順位 職業 代替確率 主な理由
1位 テレマーケター・コールセンター 90%以上 台本ベース会話、24時間稼働可能
2位 一般事務・データ入力 85%以上 RPA・AI-OCRで完全自動化可能
3位 銀行窓口・融資審査担当 80%以上 フィンテック、AIスコアリング
4位 レジ係・店舗スタッフ 75%以上 セルフレジ、無人店舗
5位 製造ライン作業員・検品担当 70%以上 AI画像認識、産業ロボット
6位 翻訳者(汎用レベル) 65%以上 DeepL、ChatGPTの精度向上
7位 経理・会計担当 60%以上 自動仕訳、クラウド会計
8位 タクシー・トラック運転手 55%以上 自動運転技術の進化
9位 警備員・監視業務 50%以上 AI監視カメラ、巡回ロボット
10位 Webライター(簡易コンテンツ) 45%以上 生成AIによるコンテンツ作成

　AIに奪われやすい仕事の5つの共通点
　特定の職種名に当てはまらなくても、業務の性質によってAI代替リスクは大きく異なります。定型作業・大量データ処理・判断基準が明確・繰り返し性が高い・対人コミュニケーションが少ない、この5つの特徴に多く当てはまるほど、代替リスクは高いと言えます。

　AIに奪われにくい仕事の特徴
　ここからは逆に、AIに代替されにくい仕事の特徴を整理していきます。
高度な創造性や企画力が求められる仕事
対人コミュニケーションや共感力が必要な仕事
複雑な状況判断や倫理的判断が伴う仕事
柔軟性・臨機応変さが求められる仕事
高度な技術・職人技が必要な仕事

　高度な創造性や企画力が求められる仕事
　AIは既存データを学習して出力する仕組みのため、まったく新しい発想やオリジナルの価値創造には限界があります。
　そのため、クリエイティブディレクター、プロデューサー、商品企画、戦略コンサルタント、ブランドマネージャーといった「ゼロから価値をつくり出す仕事」は引き続き人間が担う領域です。

　対人コミュニケーションや共感力が必要な仕事
　人の感情や心理状態に寄り添い、信頼関係を築く必要がある仕事は、AIが最も苦手とする領域です。
　カウンセラー、心理療法士、看護師、介護職、教師、営業職(高度な提案型)、人事・採用担当など、「人間ならではの共感力と信頼構築力」が必須の職種は引き続き需要が高いと考えられます。
　特に厚生労働省が推進する地域包括ケアシステムの構築においても、対人支援の専門職の役割は重視されています。

　法律、医療、倫理、経営など、複雑な利害関係や社会的責任が絡む判断が求められる職種は、AIに全面的に委ねることはできません。
　弁護士、裁判官、医師、経営者、政策立案者、倫理審査委員など、「最終的な責任を伴う意思決定」が必要な領域では、AIは補助的な役割にとどまると考えられます。

　職種例 AIに奪われにくい理由
弁護士・裁判官 法律の解釈・適用には社会的文脈や倫理的判断が不可欠
医師・外科医 診断・治療には患者の状態・背景を踏まえた総合的判断が必要
経営者・役員 企業の存続や社会的責任に関わる戦略的意思決定を担う
政策立案者・行政官 公共の利益と多様な利害を調整する高度な政治的判断が必要

現場監督・工事管理者 — 現場の状況に応じて施工計画を柔軟に変更
イベントプランナー — 天候やトラブルに応じてリアルタイムで対応
救急救命士・消防士 — 緊急事態に即座に判断・行動
警察官・自衛官 — 予測困難な状況下での迅速な意
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　一部抜粋引用以上

2026-04-01【40選】ChatGPT・AIによってなくなる仕事一覧！その特徴も解説
　https://www.ai-souken.com/article/jobs-affected-by-chatgpt

　 以下、私の感想を書く。
　人間社会は、そんな甘いもんじゃねーぞ！
　上に上げた事例は、すべて企業の金儲けのための合理化が基準になっている。そこには、現実の人間社会の必要が一切含まれていない。ただ、労働者を合理化のため追放する視点だけだ。
　だがな、ここは人間社会であり、人間のために役立つことだけが存在理由であり、金持ちや投資家の金儲けのためにある社会じゃないんだぞ！

　地球上の人間社会の原理は、人間の存在理由を生み出すためにある。AIの存在理由のためじゃないんだ。AI推進や受動的に容認する人たちには、この視点が存在していない。
　人間が生まれ、泣き笑い、食べて、成長し、エッチし、子供を生み出してゆく。これが人間の存在理由だ。
　今のAI推進者のアタマにあるものは、AIを利用した金儲けだけだ。
　それが資本主義＝新自由主義の行き着くさきの思想的終末なんだ。

　誰のための、何のためのイノベーション、合理化なんだ？
　原点にあるものは、「人間社会の平和な未来のため」という視点だけのはずだ。
　金持ちが、ますます大金持ちになり、不要になった余剰人員を排除する。その先には、貧乏人のホロコーストが待ち構えている。
　優生保護思想だ。かつて、ドイツがやった40万人障害者病人の集団殺戮であり、日本でやられた、障害者の強制不妊化、強制堕胎手術だ。何万人もの人々や胎児が犠牲にされた。

　AIを賛美する連中は、それが向かう先に待ち構えている「必要なくなった人たち」の大量殺戮について、一度でも考えたことがあるのか？　それを回避できる手段があるとでもいうのか？
　だから、AI社会はナチズムの終着駅だってんだよ！

　もちろん、生命体や人間が地球上に生み出された本当の理由は、天がカルマの学校を与えたということであり、その最終章のカリキュラムにAI社会が鎮座している。
　これが人間が克服しなければならない最後のカルマといえるだろう。
　優越社会、選民主義の成れの果てのカルマを、どうして克服するかだ。

　私が、何度も警告してきたのは、地球には、100年に一度くらいの頻度で、X三桁級の太陽風がやってくるということだ。
　それは10年に一度以上起きているが、これまで、たまたま地球を直撃しなかっただけだ。
　https://hirukawamura.livedoor.blog/archives/6182725.html

　だが、必ず数十年に一度、巨大太陽風が襲ってくる。これまでは、まだIT文明もAIもなかったから、人間社会に大きな影響はなかった。
　だが、AIや自動化に依存してしまった社会に、X100太陽風が直撃したら何が起きるのか？
　人類の現在の誘導電流防御システムでは、ICの破損を食い止められないのだ。
　一瞬にして、あらゆるICやコイルが破損し、回復には数十年を要する。
　太陽風警報システムを作って「警報が出たら通電を止める」なんてのしかないが、ICを使わないシステムなんて存在しないから、水道・ガス・銀行業務・航空運行・自動車、あらゆるものが、心臓麻痺を起こして死んでしまう。

　巨大磁気に覆われた地域では、電気・電子文明が消滅する。赤道付近では一部生き残るかもしれないが。（タックスヘイブンが置かれている地域だよ）
　秀吉の辞世の句でも書いておこう。
　「露と落ち 露と消えにし 我が身かな 浪速のことは 夢のまた夢」