AIが活用されている「5つの仕事内容」と必要スキルを解説
近年、多くの仕事の現場でAIの活用が急速に広がっています。これまで一部の専門職やIT部門に限られていたAIは、現在では営業、マーケティング、バックオフィス、企画など、さまざまな業務で日常的に使われる存在になりつつあります。
実際に、AIは特定の職種だけでなく、仕事の「中身」そのものに深く入り込んでいます。仕事の内容ごとに見ると、AIは主に以下のような仕事で活用されています。
① 数字・データを扱う仕事
② 文章・コンテンツを扱う仕事
③ 専門知識を扱う仕事
④ 業務・プロセスを扱う仕事
⑤ 企画・創作を行う仕事
いまやAIは単なる効率化ツールではなく、仕事の進め方そのものを変える存在になり始めています。一方で、「AIを仕事でどう使えばよいのか」「どこまで任せてよいのか」といった疑問を持つ方も少なくありません。
そこでこの記事では、ワークフロー型AIエージェント「SamuraiAI」の開発を手がける株式会社Kivaに所属する筆者が、AIを使った仕事の具体例や、AI時代に求められるスキル、さらに実務でAIを活用するための具体的なステップまでを整理し、これからの仕事とAIの関係について分かりやすく解説していきます。
仕事の現場でのAI利用率は5割以上
現在、AIはすでに多くの企業において、日常的な業務の中で活用され始めています。以下は、総務省が公表している調査データに基づいて作成したグラフですが、生成AIの利用は世界各国で着実に広がっており、日本国内においても、仕事で使うAIとしての位置づけが明確になりつつあることが分かります。
◆企業における生成AI利用率（国別）
出典：情報通信白書（総務省）より筆者作成
国別に生成AIの利用状況を見ると、日本は米国・中国・ドイツといった主要国と比べて、やや利用が遅れている傾向が見られるものの、日本においても生成AIの利用率は、2024年時点ですでに5割を超えています。
2023年から2024年にかけて利用率は着実に上昇しており、一部の企業が試している段階から、多くの企業が業務に取り入れ始めている段階へと移行していることが読み取れます。
2025年時点の公式データはまだ公表されていませんが、生成AI関連サービスの増加や業務向けAIツールの普及状況を踏まえると、仕事における生成AIの利用はさらに広がっていると考えるのが自然でしょう。
次に、生成AIがどのような業務で使われているのかを見てみます。以下のグラフをご覧ください。
◆業務内容別の生成AIの活用状況
仕事内容別に見ると、生成AIは特定の専門職に限らず、日常業務の中核を担うさまざまな業務領域で活用されていることが分かります。
グラフを詳しく見ると、社内向けの問い合わせ対応や資料作成、アイデア出しといった社内で完結する業務では、比較的活用が進んでいる一方で、顧客対応や自社製品・サービスへの組み込みなど、社外に影響が及ぶ業務では利用がやや控えめである傾向も見られます。
これは、生成AIをいきなり顧客接点に導入するのではなく、まずは社内業務の効率化や補助的な用途から活用を進め、運用やリスクを見極めながら段階的に広げていこうとする、日本企業ならではの導入姿勢が反映された結果といえます。
また、いずれの業務においても共通しているのは、生成AIが業務そのものをすべて置き換えているわけではなく、業務の一部を補助・効率化する役割として使われている点です。
日本は諸外国と比べると導入のスピードはやや緩やかに見えるものの、利用率は着実に高まっており、生成AIを仕事で活用する動きは今後さらに一般化していくと考えられます。
このような状況を踏まえると、これから考えるべきは、「生成AIを使うかどうか」ではなく、どの業務に、どのような形で組み込んでいくかであるといえます。
AIを使った仕事とは？5つの仕事のタイプで整理
このように、AIはすでに多くの仕事で使われ始めています。では、「AIを使った仕事」とは具体的にどのような仕事なのでしょうか。
AIを使った仕事というのは、特定の職種や肩書きに収まるものではなく、実際には、仕事の「対象」や「扱う情報の性質」によって、AIの活用が広がっています。ここでは、AIが使われやすい仕事を「仕事の中身」から5つのタイプに整理して解説していきます。
タイプ① 数字・データを扱う仕事
売上データ、顧客データ、業績指標など、数字やデータをもとに判断を行う仕事でAIの活用が進んでいます。例えば、以下のような作業はAIが得意とする領域です。
◆この仕事でAIが担う役割
・売上やアクセスデータの集計と可視化
・傾向分析や異常値の検出
・将来予測のためのシミュレーション
従来は、時間や手間がかかっていた集計や分析の前段をAIに任せることで、担当者は「なぜこの数字になっているのか」「次にどんな手を打つべきか」といった解釈や意思決定に集中できるようになります。
営業企画、経営企画、マーケティング、金融、研究職など、数字を扱う仕事全般でAIが判断材料を整える役割を担っています。
タイプ② 文章・コンテンツを扱う仕事
文章や表現を扱う仕事も、AIとの相性が良い領域です。具体的には、下記のようにゼロから考える前段階でAIが活用されています。
◆この仕事でAIが担う役割
・企画書や提案資料のたたき作成
・記事やレポートの構成案作成、要約
・キャッチコピーや表現案の洗い出し
AIは完成原稿を作るというよりも、考えるための材料や叩き台を素早く用意する役割を担います。これにより、担当者は構成の精度を高めたり、表現を磨いたりといった本来時間をかけるべき工程に注力できるようになります。
クリエイター、編集者、マーケター、広報に限らず、文章を書く機会のある多くのビジネスパーソンにとって、AIは仕事の準備工程を支える存在になっています。
タイプ③ 専門知識を扱う仕事
法律、医療、技術、研究など、高度な専門知識が求められる仕事においても、AIの活用は広がっています。ただし、ここでのAIの役割は、判断そのものを代替することではなく、調査や情報整理の補助として使われるケースが中心になります。
◆この仕事でAIが担う役割
・法令やガイドラインの整理や要約
・過去事例や文献の検索と比較
・専門資料の下書き作成
専門職の現場では、「正確性」「説明責任」「最終判断」が特に重視されます。そのためAIは、専門家が判断を下す前段として、必要な情報を漏れなく、効率よく整理する役割を担っています。
タイプ④ 業務・プロセスを扱う仕事
事務作業やオペレーションなど、日常業務を安定して回す仕事においても、AIは活用の幅を広げています。
◆この仕事でAIが担う役割
・社内問い合わせへの一次対応
・定型的な書類作成やチェック作業
・業務手順の自動化、効率化
これらの仕事では、「正確さ」と「継続的な対応」が求められる一方で、人が対応し続けると負荷が高くなりやすいという課題があります。
AIを業務の一部に組み込むことで、担当者は例外対応や判断が必要な業務に集中できるようになり、業務全体の安定性や再現性を高める効果も期待されています。
タイプ⑤ 企画・創作を行う仕事
アイデアを生み出す仕事や創作を伴う仕事でも、AIは活用され始めています。
◆この仕事でAIが担う役割
・新規企画のアイデア出し
・コンセプト案のブレインストーミング
・デザインや構成案のバリエーション出し
近年のAIの高度化により、これまで不可侵と思われいたクリエイティブの領域にもAIが使われるようになっています。
ただし、AIは発想を代替する存在ではなく、発想の量や視点を増やす役割を担います。担当者はそこから不要な案を捨て、文脈や目的に合ったものを選び、磨き上げていきます。
このようにAIを「壁打ち相手」として使うことで、企画や創作のスピードと質の両立がしやすくなっています。
ここまで紹介してきた5つのタイプの仕事は、一見すると性質が異なります。しかし、AIの使われ方には共通点があります。
それは、AIが仕事を代わりに行うのではなく、人の仕事を前に進めるための補助として使われているという点です。どの仕事でも、「AIが情報を出す」「人が判断する」「人が責任を持つ」という役割分担が基本になっています。
つまり「AIを使った仕事」とは、特定の職業や専門職のことではなく、数字、文章、専門知識、業務、企画といったさまざまな仕事の中身にAIが関わっている状態を指しているのです。
仕事でAIを活用する際に求められるスキル
前項では、さまざまな仕事の中でAIがどのように活用されているかについて述べました。そこで気になるのは、AIの活用が進む中で「人に求められる役割やスキルがどのように変わってくるのか」という点ではないでしょうか。
ここでは、AI時代においても価値が残り、むしろ重要性が高まってくるスキルを中心に解説いたします。特に以下に紹介するスキルは、AI時代においても人が担う領域として重要性を増しています。
① 「問い」を立てるスキル
AIは、与えられた指示に対して回答を生成することは得意です。しかし、「何を解決すべきか」「どこに課題があるのか」といった「問い」そのものを設定することは、人の役割になります。
特に仕事の現場では、
・どの課題に取り組むべきかを見極める
・情報の中から本質的な論点を抽出する
・解決すべき課題を言語化する
といった力が、AIを使う前段として欠かせません。仕事でAIを使いこなすうえでは、何を解くべきか（目的・論点）を先に定義することが欠かせません。つまり、正しい問いを立て、方向性を定めるスキルがより重要になります。
② AIを正しく動かすスキル（プロンプティング）
AIを仕事で活用する中で成果の質に深く関わるのが、AIに意図した回答を出させるスキルです。生成AIは、与えられた指示（プロンプト）の質によって、出力の精度や実用性が大きく左右されます。
例えば、
・何を目的とした回答なのか
・どの前提条件を踏まえるべきか
・どの観点で考えるべきか
・どの形式で出力してほしいのか
こうした情報を適切にプロンプトとして与えることで、AIの回答は「それっぽい文章」から業務で使えるアウトプットへと変わります。
逆に、指示が曖昧なままだと、「論点がズレる」「表面的な回答になる」「使い直しが多くなる」といった問題が起こりやすくなります。
このように、プロンプティングはAI活用の成果に大きく影響する重要な実務スキルであり、AIを「使える人」と「使えない人」を分ける最初の分岐点だといえます。
③ AIを仕事に組み込むスキル
一方で、仕事におけるAI活用は、良い回答を出させることだけでは完結しません。さらに重要なのは、AIの出力を、どの仕事で・どの工程で・どう使うかを判断する力です。
現場では、AIの出力をそのまま使うのか、あるいは人がチェック・判断を挟むのか、また、次の業務工程にどうつなげるのかといった設計が必要になります。
例えば、
・調査や情報整理はAIに任せる
・判断や最終決定は人が行う
・実行や共有の段階で再びAIを使う
といった形で、人とAIの役割分担を考えながら仕事を進めることが求められます。
AIを単発のツールとして使うのではなく、仕事全体の中に自然に組み込めているかどうかで、成果や生産性には大きな差が生まれます。
このスキルは、AIを使っているだけの状態から、仕事の成果につなげている状態へ進めるための重要なスキルです。
④ 対人コミュニケーションと共感のスキル
AIの活用が進む中でも、人と人の関係性を築き信頼を形成する力は、人間だけが担える価値あるスキルとして残り続けます。
交渉や合意形成、チームマネジメントなど、対人コミュニケーションを伴う仕事は、AIによって完全に自動化されることはありません。
一方で、AI時代の対人スキルは、単に「話がうまい」「気配りができる」といった能力にとどまりません。
AIが出した情報や分析結果を前提に、人と人をどうつなぎ、どう動かすかという役割が、より重要になっています。例えば、下記のような場面が挙げられます。
・AIが提示した分析結果や選択肢を、相手の立場に合わせて分かりやすく伝える
・AIの結論をそのまま押し付けず、関係者の感情や背景を踏まえて合意形成を行う
・AIの提案に人間的な判断や現場感を加え、組織としての意思決定につなげる
このように、AI活用が進むほど、「AIの答えをどう人に届け、どう使うか」という対人コミュニケーションの質が、仕事の成果に影響するようになります。
AI時代に仕事を任せられる人の共通点
AIを活用した仕事の中で評価されやすい人には、下記のような共通点があります。
◆仕事でのAI活用で評価される人の共通点
・AIに「何をさせるか」を考えている
・仕事を工程ごとに捉えている
・「全部自分でやらない」ことを前向きに受け入れている
AIを使うことは、自分の仕事を手放すことではありません。むしろ「自分が担うべき役割を明確にし、それ以外をAIに任せる」という判断ができる人ほど、仕事の価値を高めているのです。
AIを仕事に組み込むための基本の5ステップ
AIを仕事で活用するために大切なポイントは、仕事の進め方を見直し、AIを「単発で使う存在」から「流れの中で働く存在」に変えていくことです。ここでは、そのための基本ステップを5つに分けて解説いたします。
ステップ① 業務を分解する
最初にやるべきは、仕事をタスクに分解して可視化することです。仕事はひとまとまりに見えても、実際には「調べる」「整理する」「考える」「判断する」「共有する」など複数の工程でできています。
AI活用がうまくいかない典型は、仕事を塊のまま捉え、どこにAIを差し込むかが見えない状態です。まずは工程に分け、AIが入り込める余地を見える化するところから始めましょう。
ステップ② AIに任せられる工程を見極める
業務を分解できたら、次はAIと人の役割分担を決めます。基本の考え方としては、「判断」と「責任」は人、「処理」と「整理」はAIが行います。
AIは情報収集や要約、下書き、パターン抽出などの前処理が得意ですが、最終判断や承認、状況に応じた意思決定は人が担うべき領域です。ここで迷ったときは、以下の観点で考えると整理しやすくなります。
◆AIと人が担う工程
・AIに任せやすい工程：調査、要約、整理、下書き、選択肢の提示
・人が担うべき工程：最終判断、承認、責任を伴う決定、対人調整
この切り分けができれば、AIは代替手段ではなく「補助」として自然に現場へ入ってきます。
ステップ③ AIへの指示（プロンプト）を設計する
AIに任せる工程が決まったら、次はAIに渡す指示を設計します。ここで重要なのは、いきなり大きな業務を任せないことです。最初は小さく、効果が見えやすい業務から始めたほうが定着します。例えば、メールの下書き、議事録の要約、簡単なリサーチなどです。
プロンプト設計の目的は、AIに「それっぽい回答」をさせることではなく、業務で使える精度に寄せることです。そのためには、目的・前提・出力形式を先に渡します。つまり、AIに何を考えさせたいのかを具体化して渡す工程になります。
◆プロンプト設計のポイント
・目的（何のための出力か）
・前提（条件・対象・制約）
・形式（箇条書き／表／文章／トーンなど）
この3点を押さえるだけでも、やり直しは大幅に減ります。
ステップ④ 人が関与するポイントを決める
AI活用を仕事として成立させるには、「どこで人が関与するか」を先に決める必要があります。AIの出力をそのまま使うのか、必ずチェックするのか、判断が必要なポイントはどこか。この設計がないと、AIの利用は属人化し、品質も安定しません。
特に注意したいのは、AIの出力が社外に影響する場面です。顧客対応や対外発信、意思決定に関わる資料などは、AIの出力がそのまま価値になるわけではなく、人が文脈を補い、責任を持って整える必要があります。
AIが出した情報や分析結果を、組織の判断や合意形成につなげる段階は、人が担うべき中核になります。
ステップ⑤ 一連の流れとして自動化・定着させる
最後のステップは、ここまで整理してきた工程を一連の流れとして定着させることです。AIを使った作業が、その都度、個人の判断で行われたり、人によってやり方が異なるといった状態では活用は広がりません。業務の流れの中で、「いつ・どこで・どのようにAIが関わるのか」が自然に組み込まれている状態を目指します。
このように業務が定着すると、処理や整理といった作業はAIに任せ、人は「判断」「調整」「企画」といった、人にしかできない高付加価値な業務に、より多くの時間を使えるようになります。
ここまでに述べた通り、AIを仕事に組み込むことは、単にツールを使うことではなく、仕事の流れ全体を設計し、回る状態をつくることだといえます。
そして、この流れを一気通貫で実行するための仕組みや考え方として、近年注目されているのが「AIエージェント」と呼ばれるAIソリューションです。
次項では、このAIエージェントとは何か、なぜ仕事でのAI活用と相性が良いのかについて、さらに具体的に解説いたします。
AIエージェントが変える仕事の進め方
これまで見てきたように、AIを仕事で活用するうえで重要なのは、単発でAIに質問して終わることではありません。多くの仕事は本来、調査・整理・判断・実行といった複数の工程が連なって成り立っており、AI活用もその流れを前提に考える必要があります。
そこで注目されているのが、AIエージェントという仕組みです。AIエージェントとは、質問に答えるだけのAIではなく、特定の目標を達成するために、一連のタスクを自律的に遂行するAIのあり方を指します。
例えば、情報収集を行い、その内容を整理し、一定の条件に基づいて下書きを作成する。その結果を人が確認・判断し、次のアクションへ進める。このように、「点」ではなく「線」の工程でAIが機能することで、AIは単なる便利ツールではなく、実務を完遂させるパートナーとして機能するようになります。
このアプローチが仕事と相性が良い理由は、AIと人の役割分担を自然に設計できる点にあります。処理や整理といった作業はAIが担い、判断や責任を伴う部分は人が担うといった分業が前提になることで、AI活用は属人的なスキルに依存しにくくなり、再現性のある形で組織全体へ広げやすくなります。
また、仕事の流れを前提にAIを組み込むことで、「どこでAIを使い、どこで人が介在すべきか」の設計図（ワークフロー）が明確になります。その結果、AIの出力をどう扱うかという迷いや手戻りが減り、組織全体のスピードと質の向上に直結していくのです。
AIエージェントを「現場で使える形」にしたSamuraiAI（サムライエーアイ）
このようなAIエージェントの考え方を、実際のビジネス現場で使える形に落とし込んだのが、弊社が提供するAIエージェント「SamuraiAI」です。
SamuraiAIは、調査や資料作成といった単発作業だけでなく、複数の業務工程をまたぐ仕事を任せられる「働くAI」として設計された、ワークフロー型のAIエージェントです。自然言語で指示を出すだけで、PC上のブラウザ操作や各種ツール連携を含めた業務を自動で実行できます。
従来のRPAのように、事前に細かなシナリオを作り込む必要はありません。「何をしたいか」を伝えるだけで、AIが意図を理解し、必要な操作を自律的に判断・実行します。
◆SamuraiAIの主な特徴
・ブラウザ操作を含む業務自動化に対応 Webサービスや社内システムへのログイン操作、画面遷移なども含めて自動化でき、従来型RPAでは対応が難しかった業務にも柔軟に対応します。
・非エンジニアでも扱いやすいUI設計 コードを書く必要はなく、自然言語による指示や直感的な操作でワークフローを構築できます。現場担当者が自ら業務改善を進められる点が特徴です。
・業務テンプレートと外部ツール連携 営業・マーケティング・バックオフィス業務など、実務でよく使われるテンプレートを活用できるほか、Google Drive、Gmail、Slack、Notion、各種ブラウザなど日常業務ツールとも連携可能です。
・スモールスタートが可能な料金体系 無料プランを含む複数の料金プランが用意されており、まずは一部業務から試し、効果を見ながら段階的に活用範囲を広げることができます。
このようにSamuraiAIは、AIエージェントという仕組みを「理論」や「概念」にとどめず、仕事の現場で実際に使える業務フローとして実装できる点に強みがあります。
単発のAI活用から一歩進み、仕事全体の流れを見据えてAIを組み込みたい企業にとって、現実的な選択肢のひとつです。
まとめ
AIは、特別な専門職だけが使う技術ではなく、すでに多くの仕事の中に入り込み始めています。重要なのは、AIに仕事を奪われるかどうかではなく、AIをどのように仕事の中へ組み込むかという視点です。
単発でAIを使うだけでは、業務の本質的な改善にはつながりません。仕事を工程として捉え、AIと人の役割を整理し、流れの中で活用することで、AIは初めて実務の力になります。
その実現手段のひとつが、AIエージェントという仕組みです。AIをツールとして使う段階から、仕事を進める存在として活用する段階へ進むことで、業務効率だけでなく、働き方そのものにも変化が生まれていきます。
AI活用の形に正解はありませんが、自社の業務に合った形で少しずつ取り入れていくことが、これからの時代には求められます。AIを仕事にどう活かすかを考えるうえで、SamuraiAIはその一つの選択肢となるはずです。
業務の中でAIを活用したいと考えている方は、まずは下記の公式サイトをご覧いただき、自社の仕事に合った活用方法を検討してみてください。