AIの時代に人に残る職業は？ビル・ゲイツの「人間専用の仕事」から、世界のトップ6人の言葉とデータで考える

2026年11月2日 2026年11月7日

hosomeagane

AIの時代に人に残る職業：ビル・ゲイツの人間専用の仕事と、世界のトップ6人の言葉

ビル・ゲイツさんは10月のインタビューで、保育・料理・芸術・スポーツを「人間専用の仕事」として残すかもしれない、と話しました。ただ、その理由は「AIにはできないから」ではありませんでした。AIのほうが上手でも、人がやることを社会が選ぶ、という話です。

では、AIの時代に人に残る仕事は、どう考えればいいのか。ゲイツさんの言葉を入り口に、AIを作る側・使う側のトップ6人が語ったことと、仕事の増減のデータを並べて考えてみました。

3行で言うと

6人の意見は「人に残る仕事は何か」で分かれても、「先に減るのは決まった手順の事務と、入口のホワイトカラー」ではほぼ一致している。
人に残りそうな仕事は3つの型に分けられる。①人が人から受けたい仕事 ②体を使って現場で作る・直す仕事 ③AIの結果に責任を持つ仕事。
ほそめがねの仮説は「人の仕事は、いちばん高いところと、いちばん安いところの両端に残る。ただし残る理由はちがう」。

▶ 動画でも解説しています（約10分）

この記事の要点を、スライドと音声で約10分にまとめました。

入り口：ゲイツさんの「人間専用の仕事」

2026年10月22日に公開された米The Vergeのポッドキャスト「Decoder」で、ゲイツさんはこう話しています。

「保育、料理、芸術、スポーツなど、いくつかの職業は『人間専用』として選ばれるかもしれない。AIのほうが上手にできても、私たちはそう選ぶ。ただ、それは政策の問題になる」
The Verge「Decoder」（2026年10月22日）。JobSignalによる訳

同じインタビューで、ゲイツさんは電話での営業やサポート、経理の手伝いのような仕事は「なくなる」とはっきり言い、雇用への大きな悪影響は「この2〜3年でも見える」と話しました。そして、これから約20年の移り変わりの時期に「勝つ人と負ける人が出る」ことを一番心配している、とも。

つまりゲイツさんの話は、「この仕事は安全」というリストではありません。残すかどうかは、能力ではなく社会の選び方で決まる、という問いかけです。くわしくはビル・ゲイツの「人間専用の仕事」の記事で読んでいます。

世界のトップ6人は何と言っているか

だれが・いつ	言ったこと（要旨）	人に残る／増えると見ている仕事	減ると見ている仕事
ビル・ゲイツ（マイクロソフト創業者） 2026年10月	AIのほうが上手でも、社会が人に残すと選ぶ仕事がある。20年の移り変わりで勝ち負けが出る	保育、料理、芸術、スポーツ	電話営業・電話サポート、経理の手伝い
ジェンスン・フアン（NVIDIA CEO） 2025年5月	「AIに仕事を奪われるのではなく、AIを使う人に奪われる」「すべての仕事が影響を受ける」	AIを使いこなす人。データセンターを建てる電気工事士・配管工・大工（別のインタビューで発言）	AIを使わないまま同じ仕事を続ける人
ダリオ・アモデイ（Anthropic CEO） 2025年5月	1〜5年で、入口のホワイトカラーの仕事の半分がなくなりうる。失業率が10〜20%になる可能性も	（はっきりは示していない）	テクノロジー・金融・法律・コンサルなどの若手の仕事
アンディ・ジャシー（アマゾン CEO） 2025年6月	今ある仕事の一部は人が減り、別の種類の仕事で人が増える。数年で会社員の総数は減る見込み	「別の種類の仕事」（中身は示していない）	AIで効率化できる会社員の仕事
サム・アルトマン（OpenAI CEO） 2023年6月、慶應義塾大学	新しく創造的な仕事が生まれる。大事なのは考えることと、自分の考えを評価する方法を学ぶこと	新しく生まれる仕事、考えて評価する仕事	（「負の予測の多くは間違い」とした）
孫正義（ソフトバンクグループ会長兼社長） 2026年7月、SoftBank World 2026	「AIに仕事を奪われるのではない。AIを使う企業に、AIを使わない企業が仕事を奪われる」。2040年にAIエージェントは100兆個、人型ロボットは10億体になると予想。人はAIを「頭脳の延長」にして「スーパーヒューマン」へ進化すべき	AIを自分の分身として使いこなす人	AIを使わない企業の仕事

出典：The Verge（ゲイツ）、CNBC・NBC（フアン、ミルケン研究所の会議）、Fortune（フアン、職人の仕事）、Axiosのインタビューを報じたCNBC・NBC（アモデイ）、アマゾン公式ブログ（ジャシー）、慶應義塾（アルトマン）、ソフトバンクニュース（孫）。要旨はJobSignalによる。

並べてみると、意見がいちばん分かれるのは「どれくらいの速さで、どれだけ減るか」です。アモデイさんは「入口の仕事の半分」と強く警告し、フアンさんは「仕事がなくなるより、仕事が変わる」と見ています。アルトマンさんは3年前、前向きな見方をしていました。

一方で、「決まった手順の事務」と「入口のホワイトカラーの仕事」が先に減るという点は、ゲイツさん、アモデイさん、ジャシーさんの言葉がそろっています。また、フアンさんと孫さんは、仕事を奪うのは「AIそのもの」ではなく「AIを使う人や会社」だと、同じ言い方をしています。

データで見る：増える仕事・減る仕事

言葉だけでなく、数字も見ておきます。世界経済フォーラム（WEF）の「仕事の未来レポート2025」は、55の国・地域の企業への調査から、2030年までに1億7,000万の仕事が生まれ、9,200万の仕事がなくなる（差し引き7,800万増）と見込んでいます。

	主な仕事
数がいちばん増えると見込まれる仕事	農業の働き手、配送のドライバー、建設の働き手など、現場の仕事
伸び率が高いと見込まれる仕事	ビッグデータの専門家、フィンテックのエンジニア、AI・機械学習の専門家
減ると見込まれる仕事	レジ係・チケット係、銀行の窓口、データ入力、事務アシスタント・秘書、郵便の窓口

出典：World Economic Forum「Future of Jobs Report 2025」（2025年1月）と、その要約記事。

JobSignalが10月に読んだ企業の数字も、同じ方向を向いています。

アマゾン：倉庫のロボットアームを今年2倍にしながら、社員は3か月で4万3,000人増えた（7〜9月期決算の記事）
日立製作所：IT部門の人員は1年で2,713人減、電力・鉄道は約3,600人増（日立の記事）
Anthropic：技術職の採用に占める若手の割合が27%から9%に下がった（Anthropicの記事）

もっと長い目で見ると、仕事そのものが入れ替わり続けています。米MITのデビッド・オーター教授らの研究では、2018年の米国の仕事の約6割は、1940年には存在しなかった職種でした。そして1980年以降に生まれた新しい仕事は、「給料の高い専門職」と「給料の低いサービス職」の2つに分かれていったそうです。

出典：MIT News（2024年4月1日）。Autor, Chin, Salomons, Seegmiller「New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018」（QJE、2024年）の紹介記事。

人に残る職業の3つの型

6人の言葉とデータを重ねると、人に残りそうな仕事は次の3つの型に分けられそうです（JobSignalの整理です）。

① 人が「人から」受けたい仕事

保育、介護、料理、芸術、スポーツ、接客など。ゲイツさんの「人間専用」がここです。AIが上手にできても、相手が「人にやってほしい」と思う限り残ります。ただし、残るかどうかを決めるのは、私たち一人ひとりのお金の使い方と、社会のルールです。

「誰が作ったか」も、ここに入りそうです。同じ商品でも「手作り」だと魅力が上がり、特に大切な人への贈り物では、性能より手作りが選ばれやすいという研究があります（理由は「愛情がこもっている」と感じるから）。また、実際はすべてAIが描いた絵に「人が描いた」「AIが描いた」とラベルだけを付け替えると、「人」のラベルのほうが、深さや価値の評価が高くなったという実験もあります。

出典：Fuchs, Schreier, van Osselaer「The Handmade Effect」（Journal of Marketing、2015年）、Bellaiche ほか「Humans versus AI」（Cognitive Research、2023年）。

② 体を使って、現場で作る・直す仕事

電気工事、配管、建設、送電・変電の設備、倉庫や配送。フアンさんが「何十万人も必要になる」と言った職人の仕事で、WEFのデータでも数がいちばん増える側にあります。AIのデータセンターを建てるほど、この仕事は増えます。皮肉なことに、AIへの投資そのものが、人の手の仕事を生んでいます。

ただし、ここも安泰とは限りません。孫さんは2040年に人型ロボットが10億体になると予想し、アマゾンは倉庫のロボットアームを今年2倍に増やしました。体を使う仕事も、ロボット（フィジカルAI）が安く器用になるほど変わっていくはずです。私の見方では、同じ場所で同じ作業をくり返す仕事から先に替わり、現場ごとに状況がちがう工事や修理は、しばらく人の手が中心だと思います。くわしくはフィジカルAIは世界で仕事を奪っているのか？の記事で読んでいます。

③ AIの結果に責任を持つ仕事

AIが書いたもの・決めたことを確かめ、例外に気づき、最後に決めて責任を持つ仕事。アルトマンさんの言う「自分の考えを評価する力」がいちばん生きる場所です。Oracleや ServiceNowのように、事務の手続きをAIが進める仕組みが広がるほど、人の役割は「入力する人」から「承認する人」へ移っていきます。会社の「ブランド」も、ここに近いと思います。「この会社なら安心」は、何かあったときに責任を取ってくれるという保証だからです。

ほそめがねの仮説：人の仕事は「両端」に残る

ここからは、私個人の考えです。

先日、機械の品質管理を仕事にしている方と話す機会がありました。機械好きの私が「テスラのロードスター、すごくないですか？」と話を振ると、返ってきたのは「電気自動車は嫌いなんで。ガソリンくさいエンジンが大好きなんで」。見事な塩対応でした（笑）。

でも、ここにヒントがあると思いました。性能の一番上と、その人にとっての一番上は別にある。機械の品質を見るプロでさえ、最後は「好きかどうか」で選んでいます。サービスを届ける手段はAIでどんどん増えても、受け取るのは人です。だから、選ぶときには一人ひとりの好みが残ります。

身近な仕事でも同じです。寿司やお葬式は、私は人にやってほしい。10月には、AIの最前線にいるSpaceX（AI部門）が、社員食堂で寿司を握る料理人を募集していると報じられました。一方、タクシーや美容室は「早く正確ならAIでいい」人と「会話も楽しみたい」人で分かれそうです。

寿司の料理人の募集：ギズモード・ジャパン（2026年10月28日）の報道による。

そのうえで、私はこう考えています。ほとんどの仕事はAIに替わっていく。でも、いちばん上といちばん下には人が残るのではないか。並べると、こんな順番です。

最上位の人＋AI ＞ AIの高品質＞ AIの中低品質＞人のサービス

いちばん上は、AIを使いこなす一流の人。いちばん下は、「機械には頼りたくない」という人のための仕事と、AIよりも人のほうが安く済む仕事です。前の章で見た、新しい仕事が「高給の専門職」と「低賃金のサービス職」の両端に生まれているというデータとも重なります。

人のほうが安い例もあります。サンフランシスコ周辺では、無人タクシーのWaymoの料金が、人が運転するUberより平均で約13%高かったという調査があります（2025年11月末〜2026年1月の約9万4,000件の配車見積もり）。また米国では、成人の約半数が「AIが生活に広がることに、期待より不安のほうが大きい」と答えています。

逆に、大昔から続いている仕事も考えてみました。農業、料理、お産の手伝いや医療、祈りや弔い、大工や鍛冶、商い、芸能、教えること。どれも「食べる・体・住まい・人生の節目・楽しみ」に関わる仕事です。ただし農業を見ると、日本の基幹的農業従事者は2000年の240万人から2024年の111万4千人へ、約20年で半分以下になりました。「仕事が残る」ことと「働く人の数が残る」ことは別だと分かります。

反対の見方もあります。経済学には「ボーモルのコスト病」という考え方があり、効率化しにくい人の手の仕事は、時代とともにむしろ相対的に高くなりやすいとされます。手作りの時計や生演奏のように、「人であること」が高級品になる例です。また、コールセンターで働く5,172人を調べた研究では、AIの手助けで1時間に解決できる件数が平均15%増え、特に経験の浅い人ほど速さも質も上がりました。ベテランはほとんど変わりませんでした。「中くらいの人＋AI」がいちばん広がる可能性もありそうです。

なので、今の私の考えはこうです。人の仕事は、いちばん高いところと、いちばん安いところの両端に残る。ただし、残る理由はちがう。上は信頼と責任、そして「この人がいい」という好み。下は安さと安心感。この予想が当たるかどうかは、これからの数字で確かめていきます。

出典：TechCrunch（2026年1月27日、Obiの料金分析）、Pew Research Center（2025年6月調査）、農林水産省「令和6年度食料・農業・農村白書」、Baumol & Bowen（1966年）、Brynjolfsson・Li・Raymond「Generative AI at Work」（QJE 2025年）。仮説は筆者の個人的な見方です。

セルフチェック：あなたの仕事は「両端」のどこ？

最後に、自分の仕事をこの仮説に当てはめてみます。いちばん近いものを選んでみてください。

Q1. 「この人に頼みたい」「この人が作ったから欲しい」と言われる仕事？
→ 上側。増えそうなのは、AIを使いこなしながら、信頼と責任、作り手の名前で選ばれる仕事。身につけること：相手が「この人に」と思う理由を、自分の言葉で説明できるようにする。
Q2. 決まった手順で、正確さと速さが勝負の仕事？（頭の作業でも、同じ場所でくり返す体の作業でも）
→ 真ん中。電話サポート、データ入力、経理の手伝い、コードを書く・テストする、倉庫での決まった運搬などは、AIやロボットに置き換わりやすい側です。身につけること：作業はAIやロボットに任せ、その結果を確かめて判断する側に回る。
Q3. 体を使い、現場ごとに状況がちがう工事・修理・保守の仕事？
→ 下側（人の手）。電気工事、配管、設備の保守などは、AIのデータセンターが増えるほど当面は増えそうです。ただし、フィジカルAIの進み方は見ておく必要があります。身につけること：電気・設備の基礎と、ロボットと一緒に働くための安全の知識。

Q2が多かった人も、仕事の全部が置き換わるとは限りません。1日の仕事を「決まった手順の部分」と「Q1・Q3にあたる部分」に分けて書き出し、少しずつ後者に時間を寄せていく。今日からできるのは、そこからだと思います。

筆者の整理。発言とデータをもとにした見方で、将来を約束するものではありません。