AI時代に代替されない仕事とは?エンジニアのスキルアップ法

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生成AI

AI(人工知能)の進化は急速で、多くの仕事が自動化されて行く可能性が高まっています。

繰り返し作業やデータ分析など、AIが得意とする分野では、すでにRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)やOCR(光学文字認識)などの技術を用いて多くの業務が効率化されています。
しかし、すべての仕事がAIに取られて代われるわけではありません。
AIと人間の相互補完関係が求められる中で、人間にしかできない仕事も重要です。

この記事では、AIに代替されない仕事と、AI時代を生き抜くために必要なスキルアップ方法について詳しく解説します。
社会人や将来の社会人に向けて、人間の独自性とその重要性を再確認し、今後のキャリア形成に役立つ情報を提供します。


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AIに代替される仕事とされない仕事

ここでは、AIに代替される仕事とされない仕事を紹介します。

AIの得意分野と苦手分野

AIは、大量のデータ処理や分析、反復的なタスクの実行、パターン認識に優れています。
これにより、事務職、小売店の店員、タクシーやバスの運転手などの仕事は自動化される可能性があります。
自動運転技術はAI開発の主要な分野となっており、注目を集めています 。
一方で、AIは複雑なコミュニケーション、感情の理解、創造性、意思決定、責任を伴う仕事には苦手です。

AI時代でもなくならない仕事

AI時代でもなくならない仕事には、医療・介護職、営業職、カウンセラー、教育関係者、クリエイティブ職、法律専門職、企画職、そしてAIエンジニアなどと言われています。
現状のAI技術と今後の成長予測の範囲でだとは思います。
これらの職種は、人間の微妙な能力や対人関係のスキルが必要であり、AIには代替できない部分が多いです。


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AI時代を生き抜くためのスキルアップ方法

個人的な少ない知識内での見解ですが、前述の職業リストは未来10年程度の予測なのではないかなと思います。
20年、30年先もっと先にはエンジニア、AIエンジニア以外は技術によって代替えされているのではないかと、最近の技術の進歩と比較して感じています。
そのため、AIエンジニアのスキルは重要になっていくと思います。

AIエンジニアとしてのスキルを高める

AI時代を生き抜くためには、AIエンジニアとしてのスキルを高めることが重要になってくるでしょう。
AIの開発には、ディープラーニングや機械学習モデルに関する知識、数学的スキル、そしてPythonなどのプログラミング言語の習得が求められます。
これらスキルを磨くことで、AIを開発する側としての役割を果たし続けることができます。

コミュニケーション能力と創造力の向上

AIに代替されないためには、コミュニケーション能力と創造力を高めることも重要です。
対人関係の仕事は今後も残るため、相手の気持ちを理解し、効果的にコミュニケーションを取ることができるスキルが求められます。
また、AIが苦手とする創造力を発揮することで、新しいアイデアやソリューションを生み出すことができます。
個人的には創造力の範疇について疑問が残ります。
抽象的なトピックスの検索からランダムに選択することで、より多くの創造的なアイデアを生み出せそうに思いますが、創造のアイデア補助における相互補完関係の過渡期は必ずあるとも思います。

意思決定能力の強化

AI時代において、意思決定能力も重要なスキルの一つです。
AIはデータに基づいた判断は得意ですが、複数のステークホルダーの意見を調整し、最終的な意思決定を行うことは難しいです。
エンジニアは、技術選定や企画・設計などの抽象度が高く、広い視野を必要とするタスクに注力し、意思決定能力を強化することが求められます。


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AI時代に代替されない仕事とは?エンジニアのスキルアップ法 まとめ

AIの進化により、多くの仕事が自動化される一方で、人間にしかできない仕事も依然として存在します。

特にエンジニアは、AIエンジニアとしてのスキルを高めること、コミュニケーション能力と創造力を向上させること、そして意思決定能力を強化することが重要です。
これらのスキルを磨くことで、AI時代を生き抜くための競争力を保ち続けることができるでしょう。

個人的には、現状の技術の範囲での予測だと思いますので、もっと多くの範囲が自動化されるのではないかと想像しています。
医療・介護職、カウンセラー、教育関係者は人の手を介した方がいい点もあるとは思いますので、将来的にも必要なのかと思えます。
営業職、クリエイティブ職、法律専門職、企画職は、判断段階を細分化していけば代替え可能で、より効率的にできるのでは?と疑問はあります。
法律関連も過去の判例重要視されるものですし、クリエイティブの分野でも「100%のオリジナルはもうない」との言葉も聞きます。データの蓄積により応用できるのではないでしょうか。

そもそも、超未来で人の手を介した方が良いという、判断がされるかも未知数にもなります。

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