「AIに奪われる仕事」で調べると、なくなる職業や残る職業を並べた一覧がたくさん出てきます。この記事は一覧を作らず、2つのことを書きます。
1つは、公的な資料が今どう書いているかです。内閣府が2026年に企業に聞いた調査では、定型的な書類作成は、すでにAIに置き換えている企業と、将来の置き換えを考えている企業を合わせて7割程度でした。運送・配送のような物理的な作業や、研究開発のような定型にしにくい業務は、合わせても3〜4割程度にとどまっています。厚生労働省の白書は、AIによって大きな雇用の減少が生じている証拠は、今の時点では示されていない、としています。ただ、これは将来の雇用の減少を否定するものではありません（2章）。
もう1つは、お金を払う側の話です。私は自分の会社で、無料のメール講座と、教材や個別の指導を売っています。広告の運用代行、LP・HPの制作、記事・文章の外注、動画の編集の4つは、AIを使って自分でやるようにして、外注・代行をやめました（3章）。私の会社で発注をやめた話で、それで誰かの仕事がなくなった例として書くものではありません。一方で、中古品の修理で手を動かすことと、最後の判断は、AIに渡していません（4章）。
公的な資料が示しているのは、職業が丸ごと消えるかどうかより、仕事の中の作業ごとに、AIへの置き換わり方が違う、ということです。だから5章に、1週間の作業時間を7つに分けて、公的資料の書き方で3つにまとめる自己点検のツールを置きました。
将来どの仕事がなくなるかを予測する記事ではありません。どの仕事なら安全だ、と言うものでもありません。
※公的な資料と、このサイトの公開済みの記事は、2026年11月9日に確認しました。
この記事の要点
| 知りたいこと | この記事で書いたこと | 章 |
|---|---|---|
| AIはどのくらい使われている？ | 日本の15〜69歳を対象にしたインターネット調査で、生成AIを使ったことがある人は58.8％（同じ方法の調査で米国・ドイツ75.6％、中国93.6％）。日本の企業の管理職以上515人への調査（方針が「わからない」を除く）では、86.4％が自社の何らかの業務で使っていると回答（どちらも総務省、2026年1〜2月）。有償の契約でAIを入れている事業所は31％（厚生労働省、別の調査・別の定義） | 2章 |
| AIに置き換わりやすい作業は？ | 定型的な書類作成は、すでに置き換えている企業と将来の置き換えを考えている企業を合わせて7割程度。運送・配送や研究開発は、合わせても3〜4割程度（内閣府の調査。実際に7割の企業が人や作業を置き換えたという意味ではない）。事務の職業ほど影響を受けやすく、体を使う作業が多い職業ほど受けにくい、という研究がある（厚生労働省の白書・ILOの論文） | 2章 |
| AIで仕事は減った？ | 厚生労働省の白書は、大きな雇用の減少が生じている証拠は、今の時点では示されていない、としている（将来の減少を否定するものではない）。ILOの論文は、いちばん起こりやすい影響を、仕事の中身が変わることだとしている | 2章 |
| AIを使って自分でやるようにして、やめた発注は？ | 私は、広告の運用代行、LP・HPの制作、記事・文章の外注、動画の編集の4つをやめた（雇用が失われた例ではない） | 3章 |
| AIに渡していないものは？ | 私の場合は、修理で手を動かすこと、最後の判断と公開の許可 | 4章 |
| 自分の仕事はどうか | 1週間の作業時間を7つに分けて、この記事の便宜上の3つの分け方でまとめるツール。予測でも、影響を受けうる度合いの推計でもなく、自己点検 | 5章・6章 |
1. 結論
公的な資料が書いているのは、「この職業がなくなる」という一覧ではなく、作業ごとの違いです。
- すでにAIに置き換えている、または将来の置き換えを考えている企業が多いのは、定型的な書類作成のような作業（内閣府）
- 影響を受けやすいのは、文書作成・要約・データ整理が中心の職業。体を使う作業への依存度が高い職業ほど、影響は小さいとされる（厚生労働省の白書が紹介した先行研究、ILOの論文）
- 今の時点で、AIによる大きな雇用の減少の証拠は示されていない（厚生労働省の白書）。ただし、将来の減少を否定するものではない
お金を払う側の私の場合、AIを使って自分でやるようにして外注・代行をやめたのは、広告の運用、LP・HPの制作、記事・文章、動画の編集でした。どれも、画面の中で作って直す作業です。ILOの論文も、ウェブやマルチメディアの開発者のような職業で、生成AIの影響を受けうる度合いが上がった、と書いています（2-4）。
2. 公的な資料で見る、AIと仕事
2-1. 使っている人と会社：調査に答えた個人の58.8％、管理職の86.4％（総務省）
総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、日本の15〜69歳を対象にしたインターネット調査で、業務や日常生活で生成AIサービスを「使っている（過去使ったことがある）」と答えた人は58.8％でした。同じ方法の調査で、米国とドイツは75.6％、中国は93.6％です（各国624人）。国どうしの差は、各国のこの調査の対象と方法の範囲での比較です。
調査は、2026年1月〜2月のインターネットアンケートです。日本は15歳〜69歳の1,236人で、10歳代（15〜19歳）から60歳代まで、年代ごとに同じ人数を割り付けています。「使ったことがある」の割合で、毎日使っている人の割合ではありません。
企業については、日本の企業の管理職以上515人への調査（後述）で、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合が86.4％でした。日本の企業全体の利用率ではありません。業務の種類ごとでは、「議事録・メール作成補助」での活用が約7割と最も高くなっています。こちらは、従業員10名以上で、2025年までにデジタル化の取組を始めた企業に勤める管理職以上の人への、同じ時期のインターネットアンケートで、日本の回答は515です。生成AIの活用方針の設問で「わからない」と答えた人を除いた割合です。会社を全部数えた調査ではありません。
2-2. 有償でAIを入れている事業所は31％（厚生労働省）
数え方を変えると、数字は小さくなります。厚生労働省の「労働経済動向調査」（2026年2月1日現在）では、AIを導入している事業所は31％でした。導入している事業所のうち、AIを使ったあとに効果があったとする割合は78％です。
この調査の「AIの導入」は、事業所が有償の契約で入れているもの（自社開発を含む）で、働く人が個人で独自に使っている場合は入りません。対象は、規模30人以上の民営事業所で、有効回答は3,136事業所です。総務省の86.4％とは、聞いた相手も定義も違うので、そのまま比べることはできません。
2-3. 置き換えている・考えている作業：定型的な書類作成は合わせて7割程度（内閣府）
内閣府の「令和8年度 年次経済財政報告」は、企業がどの業務をAIに置き換えているか、置き換えを考えているかを調べています（第２－２－５図）。本文には、こう書かれています。
- 「特に、定型的な書類作成は、将来代替を考えている企業まで含めると７割程度がＡＩを用いることを検討している。」
- 「一方、運送・配送といった物理的な作業が必要な業務や、研究開発など定型化が困難な業務については、「将来の代替を検討」まで含めても、ＡＩによる代替を検討している企業は３～４割程度にとどまっている。」
もとになった調査は、内閣府の「生産性向上に向けた取組に関する企業動向調査」（2026年）で、資本金1,000万円以上の企業（金融・保険業を除く）に2026年2月〜3月に聞き、3,058社が答えたものです。企業がAIを使うことを考えている割合で、その仕事をする人が減った割合ではありません。
2-4. 影響を受けやすい職業：事務は高く、体を使う作業は低い（厚生労働省の白書、ILO）
厚生労働省の「令和8年版 労働経済の分析」は、米国の先行研究（Eloundou ほか、2023年）を紹介して、文書作成、要約、データ整理などの業務が中心の「翻訳者」「事務員」「秘書」などで、AIの影響を受けうる度合い（曝露度）が高いことが確認された一方、身体作業への依存度が高い職業ほど曝露度は低い、と書いています。米国の研究の紹介で、日本で測った数字ではありません。
国際労働機関（ILO）の論文（2025年）も、同じ向きです。以下は、このサイトで日本語に訳したものです。
- 世界では、働く人の4人に1人が、生成AIの影響を何らかの形で受けうる（exposure）職業に就いている。高所得国では34％。ここでいう「影響を受けうる度合い」は、作業が生成AIで行える可能性の度合いで、実際に自動化された割合ではない
- 事務の職業が、引き続き最も影響を受けうる度合いが高い
- 金融アナリスト、ウェブとマルチメディアの開発者などの職業は、影響を受けうる度合いが上がった。生成AIの能力が広がり、専門・技術の仕事の専門的な作業でも、自動化の可能性が高まっていることを示している
- 影響を受けうる度合いは、頭を使う作業が多い職業ほど高く、物理的な作業が多いほど下がる
この論文は、ポーランドの職業分類の作業を人とAIで採点し、国際的な職業分類に当てはめた推計です。日本だけを測ったものではありません。
2-5. 雇用は大きく減ったか：証拠は、今の時点では示されていない
厚生労働省の「令和8年版 労働経済の分析」は、各国の先行研究と統計を整理して、こうまとめています。
「総じてみると、マクロレベルにおいては、ＡＩ技術によって、大きな雇用の減少が生じている証左は、現時点で示されていない。しかしながら、ミクロレベルでみれば、ＡＩは雇用や労働需要に対し、創出と喪失の両方の影響をもたらす可能性があり」
これは、今の時点の評価です。将来の雇用の減少を否定するものではなく、職種ごとの採用や仕事の量が変わっていない、という意味でもありません。
ILOの論文は、ほとんどの職業は人の関与が必要な作業でできているので、いちばん起こりやすい影響は、仕事の中身が変わること（transformation）だとしています。影響を受けうる度合いが高いことは、職業全体がすぐに自動化されることを意味しない、とも強調しています。
ここまでをまとめると、公的な資料が示しているのは「この職業がなくなる」ではなく、「仕事の中の、この種類の作業から置き換わりやすい」です。今回確認した日本の公的資料には、職業を順位で並べた「AIに奪われる仕事ランキング」はありませんでした。
3. お金を払う側の私が、AIを使って自分でやるようにして、やめた4つの発注
私が、AIを使って自分でやるようにして、外注・代行にお金を払うのをやめたのは、次の4つです。
| やめた発注 | 以前 | 今 |
|---|---|---|
| 広告の運用代行 | Meta 広告の運用を代理店に頼んでいた。1社に任せる形で、順番に3社以上 | AIを使いながら自分で回している |
| LP・HPの制作 | WordPress の固定ページ、LPの作成ツール、外注で作っていた | 文章もHTMLもAIに作らせている |
| 記事・文章の外注 | 記事を外注に書かせていたことがある | 調査・執筆・投稿をAIに任せている |
| 動画の編集 | 編集を外注していたことがある | 書籍の要約の動画は、AIで作った |
3-1. 広告の運用代行
以前は、Meta 広告（Facebook・Instagram などの広告）の運用を代理店に頼んでいました。1社に任せる形で、順番に3社以上に頼みました。手数料は会社によって15％〜30％で、多いときは60万円を超えました。成果が出なかったというのは、私の評価です。経緯は「Meta広告は難しい？代理店とコンサルでだめだった私が、AIで越えた壁と越えられない壁」に書きました。
今は、AIを使いながら自分で回しています。AIなら、週ごとに結果を見て直す、を速く回せます。代理店からの報告は月に1回ほどで、手数料も取られるので、代理店はAIに負ける、と私は見ています。これは見直しの速さと手数料についての私の見方で、広告の成果の良し悪しを比べた数字ではありません。代理店の頃と今を、条件をそろえて比べた数字もありません。
3-2. LP・HPの制作
以前の登録のページ（LP）は、WordPress の固定ページ、LPの作成ツール、外注で作っていました。今は、文章もHTMLもAIに作らせて、1枚のHTMLファイルをサーバーに置いています。私がやるのは、中身の判断です。作り方は「LPの作り方｜私の登録LPと販売LPの構成を、上から順に開示。ファーストビューに置いているもの、AIにHTMLを書かせる作り方、2万〜5万字に膨らんだ以前のLP」に書きました。
AIなら、人より仕上がりが良く、速い。自分で作ると何か月もかかる、というのが私の評価です。制作費や、作るのにかかった日数は、この記事では書きません。
3-3. 記事・文章の外注
記事の外注、広告の運用、SNSの運用を、外注や代行に頼んだことがあります。今はすべてやめて、自分とAIでやっています。
このサイトの記事は、AIが調べて書き、私は経験と判断を答えて、公開を許可しています。私が記事1本に使う時間は15〜30分です。分け方は「ブログをAIで書くなら｜Googleは作り方より品質を見る。裏取りなしの量産で失敗した私が、調査・執筆・投稿をAIに任せて1本15〜30分で回す分担（計算機つき）」に書きました。ステップメールや教材も、以前は数か月から年の単位でかかっていたものが、1か月ほどで作れるようになりました。
3-4. 動画の編集
動画の編集を外注することも、やめました。YouTube に出した書籍の要約の動画は、AIで作りました。本数や、外注していたときの費用は、この記事では書きません。
3-5. 4つに共通すること
記事・広告・SNSの外注や代行をやめた理由は、「ネット集客とは｜SEO・SNS・広告の経路を選ぶときに見てきた4つの基準と、外注・代行をやめて自分とAIでやっている理由」に書いたとおり、中身を判断できなかったことと、AIでできるようになったことです。
4つとも、画面の中で作って、数字や反応を見て、直す作業です。2-4で書いたILOの論文が、影響を受けうる度合いが上がった職業として、ウェブとマルチメディアの開発者を挙げているのと、向きは同じです。
ただ、発注をやめたのは私の会社の話です。雇用が失われた実例として書くものではなく、これで広告代理店・制作会社・ライター・動画編集の仕事が減った、と言えるわけでもありません。2-5のとおり、大きな雇用の減少の証拠は、今の時点では示されていません。
4. AIに渡していないもの
4-1. 修理で手を動かすこと
私は中古品を仕入れて、直して売ってきました。型番の特定や、どこが壊れているかの見当は、AIに聞いて解決したことが何度もあります。ゲーミングPCでは、マザーボードの写真を送って故障している場所を当てさせ、コンデンサを交換すれば直る可能性を指摘されて、実際に交換して直りました。CDプレイヤーでは、蓋を開けて写真を撮り、壊れているのがピックアップかゴムかを当てさせました。ベルトのゴムが駄目で、合うサイズのゴムを教えてもらって直りました。
AIが答えたのは、どこが悪いかと、何を替えればよいかまでです。部品を外して替える手の作業は、AIはしません。2章の分け方でいえば、体を使う作業の側です。修理の仕事の型は「リペア職人はきついのか｜年収・単価・将来性を「誰が在庫と固定費を持つか」で分解する」に書きました。
4-2. 最後の判断と、公開の許可
このサイトの記事では、AIが作業し、私は経験と判断を答え、公開と更新を許可し、テーマと優先順位を決めています。分担は「ネット集客とは｜SEO・SNS・広告の経路を選ぶときに見てきた4つの基準と、外注・代行をやめて自分とAIでやっている理由」に書きました。
4-3. 反復の作業も渡している
反復など嫌いな作業をAIや仕組みに渡して、好きな部分を残している話は「仕事が好きな人・嫌いな人ほど仕事ができる？｜好きより得意で続け、飽きた反復はAI・仕組みに渡した私の4つ（計算機つき）」に書きました。
5. 自分の仕事を作業に分ける：自己点検のツール
職業の名前で「奪われるか」を考えるより、自分の1週間の作業時間を作業ごとに分けてみるほうが、2章の資料と見比べやすくなります。
このツールは、1週間の作業時間を7つに分けて入れると、この記事の便宜上の分け方で、次の3つにまとめます。
- ア 今回の資料で、AIの利用や置き換えの検討が多い、または影響を受けうる度合いが高いと書かれた作業に近いもの（定型の書類・メール・議事録の作成、データの入力・集計、調べもの・要約）
- イ 今回の資料で、置き換えを考える企業が少ない、または影響を受けうる度合いが低いと書かれた作業に近いもの（体を使う作業。研究開発の仕事のうち、現場の実験・装置の操作はここ）
- ウ 今回の資料だけでは、影響の大きさを分けられない作業（文献調べ・解析・設計・コード作成、人と会う・交渉・説明、判断・決裁・指示）
ア・イ・ウは、この記事の便宜上の分け方です。内閣府の調査は企業が置き換えを考えているかを聞いたもので、ILOの論文は作業ごとの影響を受けうる度合いを推計したもので、物差しが違います。どちらかで検証した分類ではなく、影響を受けうる度合いの推計でもありません。
研究開発の仕事は、2つに分けて入れます。手と装置を使う現場の実験は「体を使う作業」に、文献調べ・解析・設計・コード作成は別の欄に入れます。後者は、内閣府の調査では研究開発の置き換えを考える企業は3〜4割程度でしたが、ILOの論文では専門的な作業でも影響を受けうる度合いが上がった職業があり、今回の資料だけではどちらの側とも言えないので、ウに入れています。
ウの作業には、AIが準備や下書きを手伝える部分と、最後の判断と責任が残る部分の両方があります。アが多いから仕事を失う、イが多いから安全だ、という意味ではありません。AIで減らせる時間も、この計算では出ません。減る時間は、AIを使う前と後で、同じ作業にかかった時間を測って比べるしかありません。
1週間の作業時間を7つに分けて、この記事の便宜上の3つの分け方でまとめる
入れた値は、このページの中で使うだけで、どこにも送られません。初めから入っている値は入力の例で、私の数字ではありません。時間は1週間あたりで、「8」「7.5」「８時間」のように書けます（小数は第1位まで。7つの合計は168時間まで）。使っていない作業は0と入れます。マイナス、先頭に0がつく数、途中の空白は、入力の誤りとして止めます。
分け方：1つの作業は1か所にだけ入れます。同じ「書類」でも、毎回ほぼ同じ形で作るものは「定型の書類」に、毎回考えて作るもの（企画書・研究の計画など）は「文献調べ・解析・設計・コード作成」に入れます。研究開発の仕事は、手と装置を使う実験は「体を使う作業」に、文献・解析・設計・コードは「文献調べ・解析・設計・コード作成」に分けます。どれにも入らない作業は入れません。
6. ツールの出力例
6-1. 初めから入っている値（書類8、データ5、調べもの5、体を使う作業12、文献調べ・解析・設計・コード8、人と会う4、判断2。単位は時間）
- 【1】定型の書類・メール・議事録の作成：8時間（約18.2％）
- 【1】データの入力・集計：5時間（約11.4％）
- 【1】調べもの・要約：5時間（約11.4％）
- 【1】体を使う作業（現場の実験・装置の操作、修理、運搬、製造など）：12時間（約27.3％）
- 【1】文献調べ・解析・設計・コード作成：8時間（約18.2％）
- 【1】人と会う・交渉・説明：4時間（約9.1％）
- 【1】判断・決裁・指示：2時間（約4.5％）
- 【1】合計：44時間
- 【2】ア 今回の資料で、AIの利用や置き換えの検討が多い、または影響を受けうる度合いが高いと書かれた作業に近いもの（定型の書類・メール・議事録の作成、データの入力・集計、調べもの・要約）：18時間（約40.9％）
- 【2】イ 今回の資料で、置き換えを考える企業が少ない、または影響を受けうる度合いが低いと書かれた作業に近いもの（体を使う作業）：12時間（約27.3％）
- 【2】ウ 今回の資料だけでは、影響の大きさを分けられない作業（文献調べ・解析・設計・コード作成、人と会う・交渉・説明、判断・決裁・指示）：14時間（約31.8％）
- 【2】いちばん時間が多いのは「ア」です。
6-2. 研究開発と書類が多い例（書類12、データ3、調べもの6、現場の実験4、文献調べ・解析・設計・コード15、人と会う5、判断5）
研究開発の仕事でも、報告書や議事録、メールの時間が多いと、アの割合は大きくなります。文献調べ・解析・設計・コードの時間は、ウに入ります。
- 【2】ア 今回の資料で、AIの利用や置き換えの検討が多い、または影響を受けうる度合いが高いと書かれた作業に近いもの（定型の書類・メール・議事録の作成、データの入力・集計、調べもの・要約）：21時間（42％）
- 【2】イ 今回の資料で、置き換えを考える企業が少ない、または影響を受けうる度合いが低いと書かれた作業に近いもの（体を使う作業）：4時間（8％）
- 【2】ウ 今回の資料だけでは、影響の大きさを分けられない作業（文献調べ・解析・設計・コード作成、人と会う・交渉・説明、判断・決裁・指示）：25時間（50％）
- 【2】いちばん時間が多いのは「ウ」です。
6-3. 入力の誤り（「-3」「08」「200」）
- 【入力の確認】データの入力・集計は、0以上の数1つで入れてください。「8」「7.5」「８時間」のように書けます（小数は第1位まで）。マイナス、「08」のように先頭に0がつく数、途中の空白は使えません。
- 【入力の確認】調べもの・要約は、0以上の数1つで入れてください。「8」「7.5」「８時間」のように書けます（小数は第1位まで）。マイナス、「08」のように先頭に0がつく数、途中の空白は使えません。
- 【入力の確認】体を使う作業（現場の実験・装置の操作、修理、運搬、製造など）が1週間（168時間）を超えているので計算しません。数を確かめてください。
7. よくある質問
AIに奪われる仕事のランキングは？
今回確認した日本の公的資料には、職業を順位で並べたランキングはありませんでした。公的資料が書いているのは作業ごとの違いで、定型的な書類作成は、すでに置き換えている企業と考えている企業が多く、運送・配送や研究開発は少ない、というものです（2-3）。ILOの論文は、事務の職業が最も影響を受けうる度合いが高いとしています（2-4）。
10年後になくなる仕事は？
今回確認した公的資料の中には、10年後になくなる仕事を職業ごとに示したものはありませんでした。厚生労働省の白書は、今の時点で大きな雇用の減少の証拠は示されていない、としています。これは将来の減少を否定するものではありません。ILOの論文は、いちばん起こりやすい影響を、仕事の中身が変わることだとしています（2-5）。
AIに奪われない仕事は？
奪われない、と言い切れる仕事は、公的資料からは言えません。影響が小さいとされているのは、体を使う作業への依存度が高い職業や、定型にしにくい業務です（2-3・2-4）。私の場合、AIに渡していないのは、修理で手を動かすことと、最後の判断でした（4章）。
AIと人間の違い・AIにできないことは？
私の場合、AIは、故障の場所の見当や、文章・HTML・広告の作業はできましたが、部品を手で替えることはしません。記事の公開と更新を許可し、テーマと優先順位を決めるのは私です（4章）。AIの答えが間違うことがある点は、「AIへの質問のしかた｜型番・部品・故障の当たりをAIに聞いてきた私の聞き方と、答えが違うときの2つの線（質問文を作るツールつき）」に書きます。
研究職・技術職の仕事は、AIに奪われる？
内閣府の調査では、研究開発のような定型にしにくい業務は、すでに置き換えている企業と考えている企業を合わせても3〜4割程度でした（2-3）。一方、ILOの論文では、ウェブ・マルチメディアの開発者のような専門・技術の職業で、影響を受けうる度合いが上がっています（2-4）。研究開発の仕事の中には、報告書や議事録、メール、データの集計もあれば、手と装置を使う実験も、文献調べ・解析・設計・コード作成もあります。5章のツールで、作業ごとに分けて見てください。研究職の仕事そのものの話は「研究職はやめとけ？つらい・向いてないと言われる理由を統計で確かめる。辞めたいときの転職先と年収（計算機つき）」に書きました。
AIに仕事を任せるときの線は？
私が、ログインと公開の許可を自分に残し、何をAIに任せているかは「AI秘書・AIエージェントに事業の作業を任せる｜投稿・計測・広告の点検を任せ、ログインと公開の許可は自分に残す線（判定ツールつき）」に書きます。
8. まとめ
- 公的な資料が書いているのは、職業の一覧ではなく作業ごとの違い。定型的な書類作成は、すでに置き換えている企業と将来考えている企業を合わせて7割程度、運送・配送や研究開発は合わせても3〜4割程度（内閣府）
- 文書作成・要約・データ整理が中心の職業ほど影響を受けやすく、体を使う作業が多い職業ほど受けにくい（厚生労働省の白書の紹介、ILO）
- AIによる大きな雇用の減少の証拠は、今の時点では示されていない（厚生労働省の白書。将来の減少を否定するものではない）。いちばん起こりやすいのは、仕事の中身が変わること（ILO）
- 私は、広告の運用代行、LP・HPの制作、記事・文章の外注、動画の編集の4つを、AIを使って自分でやるようにしてやめた。雇用が失われた例ではない。修理で手を動かすことと、最後の判断は渡していない
- 自分の仕事は、職業の名前ではなく、1週間の作業時間で分けて見る（5章のツール。便宜上の分け方で、予測や推計ではない）
9. 出典
- 出典：「令和８年版情報通信白書」（総務省）より作成（個人の利用経験、国別、企業の業務利用、付注の調査の概要）：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111110.html 、https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd111120.html 、https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html 、https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/01fuchuu.pdf（licensed under CC BY 4.0：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja）
- 厚生労働省「労働経済動向調査（令和8年2月）の概況」（AIの導入状況）：https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keizai/2602/dl/6siryo.pdf
- 内閣府「令和8年度 年次経済財政報告」第2章第2節（第２－２－５図と本文）：https://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je26/pdf/p020002.pdf
- 厚生労働省「令和8年版 労働経済の分析」第Ⅱ部第2章（印刷p.99〜101）：https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/26/dl/26-1-2-2.pdf
- ILO「Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure」ILO Working Paper 140（2025年）：https://doi.org/10.54394/HETP0387（CC BY 4.0。日本語は当サイトによる訳。This is a translation of a copyrighted work of the International Labour Organization (ILO).）
政府の資料は、公共データ利用規約（第1.0版）などの利用条件にしたがって使い、文章を要約して載せています。私の経験の話は、このサイトの公開済みの記事と、私が答えたことです。
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11. この記事について
この記事は、AIを使って自分でやるようにしてやめた発注について私が答えたことと、このサイトで公開済みの記事、総務省・厚生労働省・内閣府・ILOの公表資料（2026年11月9日に確認）をもとに、Claude が書き、ChatGPT が反証（誤りや言い過ぎを探すこと）をして作りました。公開は、私が許可してから行っています。
どの仕事がなくなるか・残るかを予測する記事ではありません。転職や副業をすすめるものでも、収入を約束するものでもありません。5章のツールは自己点検のためのもので、結果は将来を示しません。