生成 AI 時代に職業はどのように変わり、どう対処すべきか ?

生成 AI により様々な作業が劇的に効率化する中で、特に開発職を中心に雇用への懸念も生まれています。このプレゼンでは、過去の歴史や市場の状況からそうした危機、あるいはチャンスにどう対処すべきなのか紹介しています。

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1. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Senior Machine Learning Developer Relations Takahiro Kubo 生成 AI 時代に職業はどのように 変わり、どう対処すべきか ?
2. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2 自己紹介 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 Senior Machine Learning Developer Relations 久保隆宏 (Takahiro Kubo) 技術監修 翻訳 AI/ML についての技術的な解説や AWS のサービスの紹介はもちろん、 「機械学習の実プロダクトでの活用」 を進めるためのワークショップや情報 提供、また AWS のサービス改善に 取り組んでいます。 単著 寄稿
3. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3 本セッションのゴール 生成 AI 時代に自信を持ってキャリアを形成するヒント を、過去の事例や市場の分析を通じ得ること！
4. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 4 Agenda 1. 生成 AI の仕組みと、職業に与える影響についての報告 2. 歴史の証明 : 仕事が「奪われた」後に何が起こるのか ? 3. 市場の証明 : 私たちが「専門店」に行く理由 4. 歴史と市場の考察から、今何をすべきか
5. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5 Agenda 1. 生成 AI の仕組みと、職業に与える影響についての報告 2. 歴史の証明 : 仕事が「奪われた」後に何が起こるのか ? 3. 市場の証明 : 私たちが「専門店」に行く理由 4. 歴史と市場の考察から、今何をすべきか
6. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 6 生成 AI とは・・・ ? みなさんがイメージする “生成 AI”
7. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 7 「生成 AI」の解剖図 基盤 モデル① アプリケーション (Web 等) 基盤 モデル② ・・・ 例 GPT5, Gemini, Claude・・・ データ ベース等 例 Copilot、 ChatGPT、GenU、 Amazon Q・・・ アプリケーションと背後にあ る基盤モデルに分けられる。 様々な「アプリケーション」 があるが、性能の高い 「基盤モデル」は限られる。 医療での例 • 基盤モデル : 「腕のある医師」 その数は限られており、いろんな 病院で様々な業務を担っている • アプリケーション : 「病院」 病院ごとに設備や医療機器が異な るが、医師自体は同じことが多い 基盤モデル アプリ ケーション
8. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8 AWS の提供する生成 AI のサービスは ? 基盤 モデル① アプリケーション (Web 等) 基盤 モデル② ・・・ データ ベース等 基盤モデルも提供しているが、 メインサービスは生成 AI アプ リケーションを作るための 「部品」。 • Amazon Bedrock : アプリケー ションから複数の基盤モデルにア クセスするためのサービス • Amazon Bedrock Knowledge Bases : 基盤モデルと組み合わせ て使うためのデータベース • Amazon SageMaker : 基盤モデル 等をサーバー上で動かすための サービス 例 GPT5, Gemini, Claude・・・ 例 Copilot、 ChatGPT、GenU、 Amazon Q・・・
9. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 生成 AI の技術動向 テキスト入力の 続きを生成する キーワード: 言語モデル 会話形式入力の 続きを (外部知識と 連携し) 生成する キーワード: AI アシスタント RAG タスク完了に至る 計画を生成する キーワード: Reasoning model (Thinking model) タスク完了に至る 計画を実行する キーワード : AI エージェント AI Agent (2025) 画面入力・操作を 扱えるように キーワード: Computer Use 外部連携可能な データ形式を生成 し処理を起動する キーワード: Function Calling Code Interpreter 12 ChatGPT (2023) 仕事の「アシスタント」か ら「請負人」への進化
10. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13 生成 AI が仕事に与える影響 “2025年から2030年の間に現在の総雇用の14%に相当する新規雇用が 創出される一方で8%に相当する雇用が失われ、結果として現在の総雇 用の22%に相当する大規模な雇用構造の変化が予測されていれる”。 仕事の未来レポート2025, 世界経済フォーラム(WEF), 2025
11. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14 震えるニュース “Salesforce の CEO が「AI 導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言”, Gigazine, 2025 “AI でソフト開発者に解雇の波、マイクロソフトの米大規模人員削減”, Bloomberg, 2025
12. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15 エンジニア (俺・私) の職業は “8%” の 失われる側なのでは・・・！？
13. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 16 Agenda 1. 生成 AI の仕組みと、職業に与える影響についての報告 2. 歴史の証明 : 仕事が「奪われた」後に何が起こるのか ? 3. 市場の証明 : 私たちが「専門店」に行く理由 4. 歴史と市場の考察から、今何をすべきか
14. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 17 生成 AI が仕事に与える影響 (再掲) “2025年から2030年の間に現在の総雇用の14%に相当する新規雇用が 創出される一方で8%に相当する雇用が失われ、結果として現在の総雇 用の22%に相当する大規模な雇用構造の変化が予測されていれる”。 仕事の未来レポート2025, 世界経済フォーラム(WEF), 2025
15. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 18 日本においても、技術革新・人口減にかかわらず 就業者数は増加 人口は減少していく一方で、就業 者数は過去最多 特に情報通信業の雇用者数は非製 造業の中でも最多 国土交通白書 2024, 国土交通省, 2024 令和 7 年版 労働経済の分析, 厚生労働省, 2025
16. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 19 歴史に見る職業に対する技術革新の影響 普及 統合 技術革新 コンピューティング クラウド ソフトウェア開発者が インフラ調達 加速 ソフトウェア・ サービス開発 分業 アーキテクト ネットワーク セキュリティ・・・ 8% 14%
17. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 20 「分業」が発生している実態 「加速」した情報産業において「分業」が進行する様子は、 1990 年 (平成 2 年) → 2015 年 (平成 27 年) の国勢調査の職業分類変化 にも見ることが出来る。 国勢調査からみる「平成になくなった・誕生した職業」！影響を与えた時代の変化とは？, マイナビ CAREER RESEARCH LAB, 2024
18. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 21 「分業」が発生する背景 : 生産性の向上 1776 年、アダム・スミスの「国富論」から分業による生産性向上が観 測される。 “従業員がピン製造の技能を身につけていないとすれば、1 日 1 本すら作ることが出 来ないだろう。しかし、熟練技術者が分業すれば 10 人で 48,000 本以上、つまり 4,800 倍の生産性を得ることが出来る” 古典から探る生産性の解 ~アダム・スミスからの出発~, 第一生命経済研究所, 2017 現代のソフトウェア開発でもこの原則は維持されている。 “「チームにとって適切なドメインの数、種類は?」という問いに対する決定的な答 えはない・・・(中略)・・・ 第 2 の経験則は、7 人から 9 人という黄金則に則った 単一のチームが、シンプルなドメインを 2 つか 3 つ扱うことだ。” チームトポロジー, マシュー・スケルトン・マニュエル・パイス, 2021
19. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 22 歴史から学べること 過去、技術革新によって雇用全体が減少したことは大局的にはない。 技術進化の「普及」により「加速」する領域では雇用が増え、効率性を追求するた め「分業」が発生する。「分業」の効率性は 1770 年代から観測されており、人間 が取り扱える専門領域が 2~3 個に限定されるという認知負荷限界に由来する。 生成 AI により一人が多くの作業ができるようになったとしても、専門 性を発揮し担当できる領域は大きく増えない。
20. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23 Agenda 1. 生成 AI の仕組みと、職業に与える影響についての報告 2. 歴史の証明 : 仕事が「奪われた」後に何が起こるのか ? 3. 市場の証明 : 私たちが「専門店」に行く理由 4. 歴史と市場の考察から、今何をすべきか
21. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 24 視点の転換 “私は何が提供で きるか” “顧客は何を選べ るようになるか” 提供者側 (エンジニア) の視点 発注・採用者の視点
22. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 25 思考実験 : 顧客の視点に立つ あなたがラーメンを食べたい時、どちらの店を選びますか? • ラーメン・カレー・寿司・パスタ、何でも作れる店 • ラーメン専門店
23. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 26 提供者の能力向上は顧客の認知限界に制約される 人がストレスなく自信をもって選択できる選択肢の数は、7±2、5～9 に留まる。 ジャム売り場にて、24 種類用意する場合と 6 種類用意する週とで売り上げの変化を 観測。24 種類の場合 3%、6 種類の場合 30% と約 10 倍の差があることを観測。 ジャムの法則, シーナ・アイエンガー, 1995 : 生成 AI で 24 種類の仕事ができるようになっても、顧客は その魅力を判別できないどころか選択をしなくなる
24. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 27 専門店に頼る心理 顧客の中でも「分業」が行われており、担当領域を任せられるサービス・人材が求 められる。 EX : 販売管理システムを任せるならどっち? • システム開発なら何でもお任せ！ Web サイトから専門業務システムまで • 販売管理を手掛けて 10 年。中小から大企業まで様々な規模で実績あり 分業されるドメインに特化した実績があると、 顧客は「あなた」「あなたのサービス」を選ぶのが容易になる
25. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 28 市場から学べること 生成 AI によりできることが増えることは顧客の意思決定を困難にする 限定された選択肢、信頼できる専門性がある方が選択される。 できることを「広げる」より「深める」方が生成 AI の良い使い方
26. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 29 Agenda 1. 生成 AI の仕組みと、職業に与える影響についての報告 2. 歴史の証明 : 仕事が「奪われた」後に何が起こるのか ? 3. 市場の証明 : 私たちが「専門店」に行く理由 4. 歴史と市場の考察から、今何をすべきか
27. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 30 歴史と市場から学べること 生成 AI 時代でも専門性を確立できる領域は限られる 市場で求められる専門性は顧客の課題に依存する 顧客が求める領域を専門にする • NG: 「AIオーケストレーター」 • OK: 「業務自動化エンジニア」 専門性を信頼できる実績を積む • NG: 「何でもできます」 • OK: 「AWS認定×100 案件実績」 新聞や政府統計を見れば顧客のニーズは 山ほど書いてあるので、特定には困らな い。エンジニアの都合で作られた職業 (プロンプトエンジニアなど) は注意 人間の限界を自覚し、できることは 「広げる」ではなく「深める」のを推奨。 長年の分業境界はそれほど大きく変わら ない (それで市場が形成されているため)。
28. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 31 キャリアにおいても “Working Backwards” 「あなたの顧客は誰ですか ?」 Working Backwards 最初の問いは、キャリアの選択にとっても非常に重要な問い。 • 顧客が本質的に求めているのは、常に課題の解決 • “生成 AI” の情報を求めて SNS を周回する顧客も存在はする • キャリアを懸けて、どちらの「顧客」に尽くすのか ? 日本は医療・物流をはじめ課題だらけ。あなたが貢献したい人を特定し実績を積む ことが、生成 AI 時代でも選ばれるためにゆるぎない資産になる。
29. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.