結論:人に残りやすいのは4つの作業
人に残りやすいのは「人と決める」「責任を持つ」「現場で動く」「最後に品質を保証する」作業です。
type.jp・Greenの求人8,576件から、仕事の中身の記述91,868行を取り出しました。そのうち分類できた32,224行を3つに分けた結果です。
- 人が担う作業:63.8%
- AIが手伝いやすい生成・定型の作業:23.5%
- AIを使う側にまわる作業:12.7%
ただし分類の取りこぼしがあります。それを補正すると、人が担う作業は57.5%、生成・定型は32.4%になります。どちらで見ても、いまの求人の半分以上は人が担う作業です。
外部の調査も近い見方です。OECD『Skills in the AI age』(2026年発表。OECD加盟国などが対象。既存の研究をまとめた推計)を見てみます。AIが関わりうる作業が多いのは管理職や専門職だとしています。ただしこうした仕事は人と関わる力に頼るため、自動化されにくいとも書いています。むしろ定型的な仕事のほうが自動化されやすい、というのがOECDの整理です。
求人には、人が担う作業がどれだけ書かれているか
いちばん多いのは提案・顧客関係でした。求人8,576件のうち36.9%に書かれています。
| 人が担う作業 | 件数 | 割合(8,576件中) |
|---|---|---|
| 提案・顧客関係 | 3,163件 | 36.9% |
| マネジメント・育成 | 2,791件 | 32.5% |
| 要件定義・ヒアリング | 2,771件 | 32.3% |
| 業務設計・改革 | 2,146件 | 25.0% |
| 品質保証・レビュー | 1,084件 | 12.6% |
| 折衝・調整 | 1,005件 | 11.7% |
| 運用・障害対応 | 924件 | 10.8% |
| 意思決定・責任判断 | 558件 | 6.5% |
上位は、相手の話を聞いて決める作業と、人を動かす作業です。1つの求人に複数の作業が書かれるため、合計は100%になりません。
代替耐性スコアが高い職種
代替耐性スコアの上位は、人と決める作業が多い職種でした。
代替耐性スコアとは、この記事の独自指標です。仕事の中身が「人が担う仕事」寄りか「AIが手伝いやすい仕事」寄りかを、0〜100で表しました。50がまん中です。
| 職種 | 件数 | スコア | 年収中央値 |
|---|---|---|---|
| ITコンサルタント(参考値) | 76件 | 89.0 | 862万円 |
| 営業・マーケティング | 1,759件 | 87.7 | 600万円 |
| その他(非IT) | 819件 | 82.3 | 550万円 |
| プロジェクトマネージャー・PdM | 249件 | 78.5 | 800万円 |
| デザイナー・クリエイティブ | 208件 | 78.4 | 575万円 |
| セキュリティエンジニア(参考値) | 58件 | 77.4 | 800万円 |
| コーポレート・バックオフィス | 455件 | 74.6 | 535万円 |
件数が100件未満のものは参考値です。数え方のばらつきが大きく、たとえばITコンサルタントのスコアは85.8〜92.0の範囲になります。
スコアが高い=年収が高い、ではありません
ここは誤解しやすいところです。スコアが高い職種でも、提示年収が高いとは限りません。
全体の年収中央値は625万円です。これと比べてみます。
| 職種 | 件数 | スコア | 年収中央値 |
|---|---|---|---|
| 営業・マーケティング | 1,759件 | 87.7 | 600万円 |
| その他(非IT) | 819件 | 82.3 | 550万円 |
| コーポレート・バックオフィス | 455件 | 74.6 | 535万円 |
| バックエンドエンジニア | 303件 | 61.2 | 775万円 |
| データサイエンティスト(参考値) | 45件 | 54.7 | 850万円 |
上の3つはスコアが高いのに、全体の真ん中と同じか下です。下の2つはスコアが低めなのに、年収中央値は高くなっています。
つまり「AIに手伝われにくい作業が多いこと」と「高く払われること」は別の話です。なお、ここでの年収はすべて求人票に書かれた提示年収であり、実際にもらえる額ではありません。
いまの仕事に「人が担う作業」を足すほうが現実的
職種を丸ごと乗り換えるより、いまの仕事に人が担う作業を足すほうが現実的です。理由は3つあります。
1つめは前の節のとおり、スコアの高い職種に移っても提示年収が上がるとは限らないからです。
2つめは、スコアが職種だけで決まっていないからです。任される範囲が広い求人ほど、人が担う作業が多く書かれています。
- 管理職を思わせる記述がある求人:2,810件、スコア80.6
- 経験者のみの求人:6,393件、スコア72.7
- 未経験可の求人:2,183件、スコア59.8
3つめは、人が担う作業とAI活用の作業は両立するからです。仕事の中身にAI活用の作業がある求人を見てみます。職種・地域・経験年数などの条件をそろえて比べます。すると提示年収が12.0%高くなっていました(該当1,804件、幅は+10.3〜+13.7%)。人が担う作業とAI活用の作業が両方ある求人でも、12.3%高くなっています(該当1,408件)。ただしこれは求人票の傾向です。AIを覚えれば年収が上がる、という意味ではありません。
足しやすい作業は、上の表の上位です。要件定義・ヒアリング、提案・顧客関係、品質保証・レビュー、マネジメント・育成。いまの担当のなかで、「決める側」「保証する側」に半歩寄ることから始められます。
このデータについて
type.jp・Greenに2026年7月27日時点で載っていた求人8,576件を数えたものです。
東京の求人が70.0%を占め、IT・Web業界にかたよっています。日本全体の平均ではありません。
1つの時点を切り取った数字なので、「増えた」「減った」は分かりません。
求人票に書かれた内容を機械的に分類しており、分類の誤りは全体で34.0%と見積もっています。
数え方と、このデータで言えないことは数え方のページにまとめています。