人材会社各社の見立ては、ある一点で重なっています。AIによる置き換えは定型業務から進み、高年収・高専門性の職種にはまだ及ばない。 ——では専門職なら安心か、というと話はそこで終わりません。いま消えているのは、若手が専門性を身につけるための「下積みの仕事」だからです。入口が細くなった市場では、経験は待っていても回ってきません。

現場は、何を見ているか

AIで代替できない専門職や管理職の需要が増える一方、定型業務や知識労働は賃金上昇も相まってAIへの置き換えが急加速

近藤浩充氏ジェイック取締役

若手が経験を積むための「下積みの仕事」がAIに置き換わったことで、次世代のハイクラス人材をどう育成するか

岡本祥治氏みらいワークス社長

大企業はゼネラリスト中心の組織からスペシャリスト活用が喫緊の課題

岡村康男氏レックスアドバイザーズ CEO

「下積み消失」の連鎖と、その分かれ目

同じ入口に立っていても、②のあとで道が分かれます。分岐点は、経験が積める場所に自分を置き直せるかどうかです。

定型業務と下積みの仕事がAIに移るまず削られるのは、教育コストのかかる新卒層と定型作業層。専門職・管理職の需要はむしろ増える。

若手が経験を積む「場」そのものが減る下積みは非効率な作業であると同時に、専門性を身につけるための通り道でもあった。

このまま様子を見ると

担当範囲が変わらないまま年次だけ上がる順番待ちをしても、その順番自体がなくなっている。

実績を語る言葉が増えない数字と再現性で語れる経験がないと、市場では年齢相応に評価されにくい。

「代替されない側」との差が、毎年静かに開く

ここで動くと

上流の経験が積める場所に自分を移す企画・折衝・意思決定に触れる位置は、社内異動でも転職でも取りにいける。

代替されにくい要件を、意図的に満たしにいく専門性・推進力・折衝力は、任されて初めて身につく。任される場所を選ぶ。

「需要が増えている側に、自分を置き直せる」

求められる要件は、こう動いている

同じ調査で各社が挙げた、需要が縮む側と伸びる側の具体像です。

縮んでいく側

賃金上昇と重なり、置き換えの速度が上がっている領域

定型業務
定型的な知識労働
下積み・作業工程
教育前提の未経験採用
ゼネラリスト中心の配置

伸びていく側

各社が「採用競争が激しい」と名指しした領域とスキル

AI・データサイエンス
サイバーセキュリティ
AI実装経験
論理的思考力
プロジェクト推進力
顧客折衝力
M&A・事業開発
スペシャリスト

では、何から始めるか

転職するかどうかは後で決めて構いません。先に必要なのは、自分の現在地を市場の言葉で把握することです。

任されている範囲を、年に一度書き出す

経験は勝手には増えません。去年と同じことしか書けなかったとき、それに気づける仕組みを持っておくことが最初の一歩です。

実績を、数字と再現性の形に直す

「頑張った」は市場価値になりません。何をどう判断して、どれだけ動かしたのか。人に説明できる形にした時点で、価値は可視化されます。

上流に触れられる環境かを確かめる

下積みが消えた組織では、待っていても順番は回りません。企画・折衝・意思決定に近づける動線が今の職場にあるか、一度冷静に見てください。

専門性で採る企業と、接点を持っておく

採用は量から質へ移っています。すぐ転職しなくても、他社が自分の経験をどう値付けするかを知っておくことが、社内での交渉材料にもなります。

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出典：日本人材ニュースONLINE「AI活用の本格化で人材要件の見直し進む【主要人材コンサルティング会社アンケート「2026年人材需要と採用の課題」】」（jinzainews.net）。引用したコメントは同アンケートに寄せられた各社の回答です。本文中の解釈および行動提案は当サイトによるものです。

プロが選ぶ、本当に使えるエージェント。

AIが先に減らすのは専門職ではなく、 専門家になるまでの道のほうだった。