働く人がAIに最も多く望むのは、置き換えではなく対等なパートナーです

このガイドは、韓国の会社で会計・法務・人事・経営支援の業務を担当する外国人の専門職が、AIとどう働くかを決めるときの参考になるものです。2023年から2026年までの研究は同じ方向を示しています。AIは多くの業務を変えていますが、働く人は仕事に関わり続けたいと考えることが多く、最も多く望まれる形は対等なパートナーシップです。以下の結果をもとに、何を任せ、何を自分で守るかを決めてください。

AIが仕事に及ぶ範囲

3つの研究から規模がわかります。

• OpenAIとペンシルベニア大学の研究者は2023年3月、米国の労働力の約80%が、仕事のタスクの10%以上で大規模言語モデルの影響を受けうると推計しました。約19%はタスクの50%以上が影響を受けうるとしています。この論文は2024年6月に学術誌「Science」に掲載されました。
• 2025年2月10日に初めて公表されたAnthropic経済指数（Anthropic Economic Index）は、Claudeとの約100万件の会話を分析しました。職業の約36%が、タスクの4分の1以上でAIを使っていました。使われ方は自動化（43%）より拡張（57%）に近いものでした。2026年1月15日の報告書は、複数の報告書のデータを合わせると、職業の49%でタスクの4分の1以上にAIが使われていたと述べています。
• 世界経済フォーラム（WEF）の「仕事の未来レポート2025」（2025年1月）は、2025年から2030年までに170,000,000の雇用が新たに生まれ、92,000,000の雇用が失われ、差し引き78,000,000の雇用が増えると見込んでいます。

方向ははっきりしています。AIは仕事の一部を引き受け、AIと働く方法を身につけた人は別の仕事に使える時間を得ます。2023年、ハーバード・ビジネス・レビューは、ハーバード・ビジネス・スクールのカリム・ラカニ教授へのインタビューにこの見方を見出しとして付けました。AIが人間に取って代わるのではなく、AIを使う人間が使わない人間に取って代わるというものです。

人間の主体性の尺度

スタンフォード大学の研究チーム（Shaoほか、2025年6月公開、2026年2月改訂）は、米国の104職業で働く1,500人に、844のタスクをAIエージェントにどう処理してほしいかを尋ねました。AIの専門家52人には、技術で何ができるかを尋ねました。調査は2025年1月から5月に行われました。研究チームは「自動化するかしないか」という単純な二択ではなく、5段階の「人間の主体性の尺度（Human Agency Scale）」を使いました。

主な結果は次のとおりです。

• 働く人が最も多く望んだ段階は、対等なパートナーシップであるH3でした。104職業のうち47職業で、H3が最も多く選ばれました。
• タスクの47.5%で、働く人は専門家が技術的に必要と考えるよりも多くの人の関与を望みました。
• 自動化を望んだ理由で最も多かったのは、より価値の高い仕事に使う時間の確保でした（回答の69.38%）。次いで反復的な作業（46.6%）、品質向上の機会（46.6%）、ストレスの大きい作業（25.5%）でした。
• 主な懸念は、AIの正確さ・能力・信頼性への不信（45.0%）、仕事を奪われる不安（23.0%）、AIに人間らしさがないこと（16.3%）でした。

これは単なる変化への抵抗ではありません。会計、法務、人事の仕事では、1つのミスが組織全体に影響することがあります。そのため、AIの助けは借りつつも、最終的な判断と責任は人が持つことを望むのです。

何を自動化するかを決める4つの領域

研究チームは2つの問いでタスクを分けました。働く人が自動化を望んでいるか、そしてAIがすでにその作業をこなせるか、です。

4つの領域は研究によるものです。最後の列の例は一般的な事務作業のための提案で、研究の結果ではありません。

職務に合った段階を選ぶ

支援部門では、次のように分けることができます。

• 会計。 データ入力や財務諸表の下書きのような最初の作業はAIに任せます。会計担当者は数字を確認・分析し、経営陣に説明します（H4程度）。
• 法務。 AIは法令の検索、事例の収集、標準条項に基づく契約書の下書きを担当できます。法務担当者は法律を解釈し、下書きを会社の状況に合わせて直し、リスクを評価します（H4~H5）。
• 人事。 履歴書の選別や面接日程の調整はかなりの部分を自動化できます（H2）。最終的な採用の決定、人事評価、対立の解決には、人の判断と感情的知性が必要です（H4~H5）。

スタンフォードの研究チームは、重要な能力が情報処理から対人関係・組織に関する能力へ移りつつある初期の兆しも見つけました。情報分析の比重は下がり、仕事の整理・計画や他者の育成が、人の関与が最も必要な能力として挙がりました。会計担当者にとっては、財務データを経営陣への助言に変えることです。法務担当者にとっては、多くの関係者を調整して実行可能な解決策を見つけることです。人事担当者にとっては、人の成長を支え、組織文化をつくることです。

効率だけでなく、人の経験も合わせて設計してください。AIは負担の大きい作業を引き受けられます。しかし、人が仕事から得る有能感、安心感、所属感は、今も人から生まれます。同僚や顧客が自分と働くときに何を感じてほしいかを、自分に問いかけてみてください。

組織が準備していること

PwCの「2025年AIビジネス予測」は、「デジタルワーカー」とも呼ばれるAIエージェントが新しいチームメンバーになり、知識労働の能力を2倍にし、会社には人とAIが一緒に働くチームを管理する新しい方法が必要になるとしました。「2026年AIビジネス予測」はさらに、エージェント型のワークフローがガバナンスのモデルが追いつけないほど速く広がっていると指摘しています。多くの場合、エージェントは今人が行っているタスクのおよそ半分をこなせますが、そのためには新しい形のガバナンスが必要だということです。

PwCは、ワークフローを段階ごとに描き出すよう勧めています。どこをエージェントが担い、どこを人が担い、どこで協働し、各段階をどう監督するかを決めるということです。エージェントを取りまとめる社員は、エージェントのミスを見つけて直し、エージェントをチームとしてつなぎ、新しいタスクを見つける必要があります。監督と戦略に関わる新しい役割が生まれ、会社には人とAIの混成チームの成果を測る新しい指標が必要になります。

チェックリスト

1. 自分の業務を書き出し、反復性、複雑さ、創造性、人との接点の度合いを評価します。
2. AIが主導できる業務と、自分が主導すべき業務に印を付けます。
3. メールの下書きや議事録の整理のような小さな作業から始め、分析レポートや提案書の下書きへ広げます。
4. 批判的思考、創造的な問題解決、関係者の調整、判断力など、AIが代われない力を育てます。
5. うまくいった事例を他のチームと共有し、信頼や雇用の安定についての同僚の不安に真剣に耳を傾けます。
6. 人とAIが一緒に働くとき、会社が成果をどう測るのかを確認します。