AIが予測！2025年の国内で生成AIに職を奪われる約120万人規模のリストラと共通点

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物騒な記事タイトルですが、これはGoogleが開発した生成AI「Gemini」の「DeepResearch」機能で調査と予測値を依頼したデータを基に私が育てたAIに以下のような記事を書いてもらいました。

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2025年の日本で120万人規模のリストラ

生成AIの急速な進化と普及により、日本国内の労働市場は大きく変化しつつあります。

特に、企業の業務効率化やコスト削減のニーズが高まる中、2025年には50万人から120万人規模のリストラが発生すると予測されています。

影響を受けるのは主にルーチンワークを中心としたホワイトカラー職種であり、「2025年の崖」問題への対応もこの動きを加速させています。

生成AIの業務効率化が不要な人員を削減する

定型業務の自動化：事務作業、データ入力、コールセンター業務などがAIによって代替可能になり、雇用が減少する。

企業の人員最適化：AI導入により、同じ業務をより少ない人数でこなせるようになり、余剰人員の削減が進む。

コスト削減圧力：経営層が人件費削減を目的にAIを積極導入する傾向が強まっている。

さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の一環として、企業がAIを活用することで競争力を強化しようとしている点も、リストラを加速させる要因となっています。

特に影響を受ける業種・職種とリストラ対象の共通点

影響を受ける職種

生成AIの導入により、特に以下の職種がリストラの対象になりやすいと考えられます。

• 一般事務職：文書作成、データ入力、ファイリングなど、定型的な業務を行う職種。
• 会計・経理職：経費精算、帳簿管理、税務申告などの業務が自動化される。
• コールセンター業務：AIチャットボットや音声認識技術の進化により、問い合わせ対応が自動化。
• データ入力・処理業務：大量のデータ処理がAIによって迅速かつ正確に行われるようになる。
• Webライティング・クリエイティブ作業：AIが定型的な記事や広告文を作成することで、単純なライティング作業の需要が減少。

影響を受ける業種

• 金融サービス：AIによるリスク分析や自動融資審査の導入により、銀行・証券会社の一部業務が不要に。
• 小売・卸売業：AIによる需要予測、在庫管理の最適化により、人手が削減される。
• 運輸・物流：配送ルートの最適化、無人倉庫の導入により、管理部門の人員削減が進む。
• 製造業：AIとロボットの活用により、バックオフィス業務の効率化が加速。

リストラ対象の共通点

• ルーチンワーク中心の業務：反復作業やマニュアル化された業務はAIによって置き換えられやすい。
• 新しい技術への適応が難しい：特に高齢層はスキルのアップデートが困難で、リストラ対象になりやすい。
• クリエイティブ性・判断力が不要な職種：意思決定が必要ない業務は、AIによる自動化が容易。
• 経験・責任を持ってい無い社員：大抵の事はAIが代替する中で、今はAIが介入が難しいとされている領域がこの２つ（経験・責任）だと私は考えます。

生成AIが新たな雇用を生み出す可能性もある

AIによるリストラが進む一方で、新しい仕事が生まれる可能性も指摘されています。たとえば、以下のような職種の需要が増加すると考えられます。

1. AIエンジニア・データサイエンティスト：AIシステムの開発・運用・保守を行う専門職。
2. プロンプトエンジニア：AIの出力を最適化するための入力（プロンプト）を設計する職業。
3. AI倫理・ガバナンス専門家：AIの公平性・透明性を確保するためのポリシー策定を担う職種。
4. AIを活用した新規ビジネス創出：AIを活用した新しいサービスやビジネスモデルの構築。

また、リスキリング（再教育）やアップスキリング（能力向上）の取り組みにより、労働者が新しいスキルを習得し、AIと共存する道も開かれる可能性があります。

【他人事じゃない】生成AIに代替される業界リストと業務の特徴

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2025年のリストラに備える、たった２つの生存戦略

2025年には、生成AIの発展により日本国内で50万～120万人が職を失う可能性があると予測されています。

今後、私たち人間は「経験」と「責任」が生存戦略のポイントになるでしょう。

生存戦略１：経験

教科書に記載されている事はAIは知り尽くしています。

実際に現場に出て体験した成功事例・失敗事例の経験の積み重ねから導き出される判断は人間ならではの要素です。

結論：とにかく主体的に行動しバリバリ経験を積み、AIを導ける判断力を培いましょう。

生存戦略２：責任

例えば「これはAIにやてもらった内容なので、私は悪くありません！」こんな言い訳が社会で通じるでしょうか？

責任を取れるのは人間だけ、AIが出した「回答が本当に適切かどうか？」これを判断する能力が必須になるのです。

結論：AIが出した回答を判断できる能力を身につけておきましょう。

まとめ

この記事は生成AIのGeminiに調査してもらい、それを私が育成したカスタムAIの「Gtps」によって執筆してもらった記事です。

• AIごとに役割をもたせる
• AIごとに作業を分担
• 自分で考えたプロンプトで調査
• 自分のノウハウを教えたAIで記事を執筆

上記のような要素が介在する事で、この記事は一次情報が含まれた記事になり得ないか？

そのような検証と希望を含めた記事でした。

そんな可能性の獣である生成AIは、これからの企業の成長に欠かせない要素です。

生成AIの事ならカンマンにお気軽にご相談ください。