AI時代に残したいのは、「人にしかできない仕事」ではない

2026年6月30日 09:30

「AIが仕事を奪う」という言い方には、独特の迫力があります。ただ、この言葉には、少し雑にひとまとめにされているものがあるように思います。

日報をまとめる。
問い合わせに返す。
数字を集計する。
顧客の表情を読む。
困っていそうな同僚に声をかける。

どれも同じ「仕事」のなかにありますが、性質は同じではありません。

石井力重さんと加藤昌治さんの対談では、AIが人に依頼を出し、AIが音楽や本の受け手になる未来が語られていました。そのうえで加藤さんは、AIも市場に加わる一つの集団であり、既存の仕事の一部は小さくなっても、すべてがゼロになるとは限らない、と見ています（石井・加藤, 2026）。

この見方に触れて、問いを少し変えたくなりました。

人の仕事が残るかどうか、ではありません。
AIに何を渡し、人に何を残すのか。
その設計のほうが、いまの職場には切実かもしれません。

評価する相手が増えることと、物差しが減ることは違う

AIが音楽を聴き、AIが本を読む。

そんな相手に向けて何かをつくる仕事も、将来はあり得るのでしょう。

AIという新しい受け手が増えること自体は、必ずしも悪い話ではありません。新しい顧客層や、新しい市場が生まれるという見方もできます。

気になるのは、評価の物差しが一つに寄っていく場面です。

「AIの評価が高いから、この企画にする」
「この文章のほうがスコアが出るから、こちらに寄せる」

そうした判断だけが続くと、人には伝わりにくいけれど誰かには必要な仕事が、少しずつ見えなくなるかもしれません。

人の評価には、ばらつきがあります。
上司と顧客で重視する点が違うこともありますし、ある人には刺さらない提案が、別の人には深く届くこともあります。
面倒ではありますが、そのばらつきが仕事の居場所を増やしてきた面もありそうです。

AIを使うほど、「この評価は何を拾えて、何を取りこぼすのか」を人が言葉にする場面は増えるでしょう。

対談で加藤さんは、創意工夫が入るものを「仕事」、言われた通りに進めるものを「作業」と整理しています。同時に、生活のために作業系の仕事を選ぶことを、下に見る必要はないとも語っています（石井・加藤, 2026）。

この感覚は、職場にとって大切だと思います。

全員が企画職のように働く必要はありません。
安定した手順があることに安心する人もいます。
役割を丁寧に守ることに誇りを感じる人もいます。

ただ、「ただの作業」と呼ばれた業務のなかにも、名前のついていない判断が混ざっています。

たとえば、経費申請の差し戻しです。
AIが記入漏れを検知し、修正依頼の文面までつくってくれるようになる。
それは助かります。

一方で、何度も同じところでつまずく人に、今回はチャットで返すのか、声をかけるのか。
急ぎの案件だから先に処理するのか。
単なる不備なのか、業務の設計に問題があるのか。

そこには、手順書だけでは扱いきれない判断があります。

仕事は、会社から渡された職務だけで決まるわけではありません。
人は、担当する作業の組み方を変えたり、関わる相手を広げたり、その仕事の意味づけを変えたりしながら、役割をつくり直しています。これをジョブ・クラフティングと呼びます（Wrzesniewski & Dutton, 2001）。

少し硬い言葉ですが、現場ではよくあることです。

新人に声をかけるタイミングを工夫する。
顧客の要望をそのまま受け取らず、背景を聞く。
毎週の報告会を、報告だけで終わらせず、小さな相談の場に変える。

AIに手順を任せることと、こうした工夫の余地まで渡してしまうことは別です。

OJTを担う人は、AI導入の前に三つだけ見ておくとよさそうです。

「熟練者だけが気づいている兆しは何か」
「その兆しに、どんな対応をしているか」
「新人は、どの場面でそれを学ぶのか」

この三つを書き出すと、任せてもよい作業と、経験を通じて残したい判断が少し分かれてきます。

AIが雇用主になる未来が、いつ、どの形で訪れるかはわかりません。

ただ、明日の職場で起きるAI導入には、すでに選択があります。
何時間減らせるかだけでなく、どんな判断を人に残すか。
誰がその判断を学べるようにするか。

AIに任せる範囲を決めることは、人がしなくてよくなることを決める作業です。同時に、人が引き受け続けることを決める仕事でもあります。

残したいのは、仕事の数そのものではありません。
自分の判断を使い、誰かとの関係に責任を持ち、やり方を少し変えられる余地です。

その余地があれば、作業の多くがAIに移っても、仕事まで空っぽになるわけではないのだと思います。