■はじめに：なぜアジトイがこのテーマを語るのか

生成AIの急速な発展により、多くの企業で「既存事業はこのままで持続するのか？」という漠然とした不安が生まれています。

一方で、議論の多くは「どの職種がAIに置き換わるのか」「仕事がなくなるのか」といった表層的な論点に留まりがちです。しかし、経営にとって本当に重要なのは、事業価値はどこで生まれるのか、組織の役割はどこが再編されるのか、どの人材が競争優位をつくるのか、といった問いです。これらが十分に整理されていないケースは、決して少なくありません。

アジトイは、広告・EC・メディア・テクノロジー領域において、経営層と実務の双方に並走する中で、生成AIは「仕事を奪う」のではなく「仕事と作業の関係を再編成している」という構造変化を強く実感してきました。以下では、この変化を整理します。

■本稿における「仕事」と「作業」の定義

まず、本稿で用いる言葉の定義を明確にします。

作業（Task）

• 手順化・標準化できる
• 入力と出力が明確
• 他者やAIによる代替が可能
• 効率化・自動化の対象になりやすい

例：情報収集、資料作成、実装、デザイン制作、タスクチケット消化 など

仕事（Work）

• 目的・意図・判断を含む
• 文脈依存で再現性が低い
• 責任が紐づく
• 作業を束ね、成果に変える行為

例：要件定義、優先順位付け、構造設計、意思決定、調整・意味の翻訳（ビジネス／技術の橋渡し）など

仕事とは、複数の作業に意味を与え、成果に変換する行為であり、作業は仕事の一部にすぎません。

■1. 消えるのは「作業」であって、「仕事」ではない

生成AIが最も得意とするのは、反復的・定型的な作業です。

• 情報収集・サマリー
• 初期リサーチ
• コードやコピーの下書き
• バナー案・テキスト案
• テストケースの生成
• ログ解析の一次分析
• 単純なバグ調査

AIが置き換えるのは、人がやる必要のない「作業」であり、仕事（判断・構造化・意思決定）そのものではありません。経営側が「AIを導入したが、思ったほど生産性が上がらない」と感じる背景には、作業だけをAIに任せ、仕事の再設計が行われていないケースが多く見られます。

■2. 人が担う価値は「仕事（上流工程）」に集約していく

生成AIが苦手とするのは、文脈理解・判断・調整を含む仕事です。

• 顧客理解・インサイト抽出
• 市場や文化の文脈を踏まえた判断
• ステークホルダー調整（関係性・政治性）
• 曖昧な要件の構造化
• 優先度の判断
• 意思決定責任を引き受けること

これらは事業の方向性を決める仕事（上流工程）であり、現時点ではAIによる代替は困難です。生成AIの普及は、仕事の重要性を下げるのではなく、むしろ可視化し、価値を高めています。

■3. 結論：淘汰ではなく「仕事と作業の再編成」が起きている

生成AIによる変化は職種の消滅ではありません。仕事と作業の分担が再編されているのが実態です。

【作業に依存した役割（AIに置き換わりやすい）】

「作業量」や「処理数」そのものが価値になっている役割は、生成AIの普及によって急速に代替・圧縮されていきます。

EC領域の例

広告配信設定・入稿・差し替えのみを担当する運用、数値レポートは作るが解釈がない状態、商品登録・ページ修正など手順通りの更新作業が中心で、施策の背景や優先順位を理解せず指示通り回すことが役割になっている状態。設定・集計・更新といった作業はAIや自動化ツールに吸収されやすい領域です。

アドテク／広告運用領域の例

配信設定・入札調整・差し替えのみを行い、数字を報告するが意思決定や改善提案につながらず、効果指標の変化理由を説明できない状態。媒体仕様やツール操作が主な価値になっている役割は、AI最適化や自動配信に置き換わりやすくなります。

メディア領域の例

記事量産やフォーマット記事作成のみを担い、編集方針や文脈設計に関与せず、作ること自体がゴールになっている状態。なぜそのテーマを扱うのかを説明できない場合、記事生成や構成案作成はAIが最も得意とする領域に入ります。

開発／SES領域の例

タスクチケット消化や仕様通りの実装のみに閉じ、要件の背景や目的を理解しないまま作業し、仕様の理由や優先度調整に関与しない状態。実装だけに閉じた役割は、AI補完や自動生成の影響を強く受けます。

共通点

これらに共通しているのは、「何をやるか（What）」は説明できる一方で、「なぜそれをやるのか（Why）」「何を選ばなかったのか」「どう判断したのか」が語れない点です。この状態では、作業がAIに置き換わった瞬間に価値が見えなくなります。

【仕事を担える役割（価値が高まる）】

• 目的や構造を言語化できる
• 要件定義・仕様整理を担える
• 文脈を読み、調整できる
• AIを使い、生産性を飛躍的に高められる
• ビジネス価値に基づいて提案できる

企業にとって重要なのは、作業を担う人数ではなく、仕事を担える人材の密度です。

■4. 「仕事の価値」は見えにくい

仕事（要件定義・構造化・調整・判断・意味の翻訳）は成果物として可視化されにくく、誤解されやすい領域です。そのため今後は、自分がどのような仕事を担っているのかを説明できる人材が組織の中核を担うようになります。そして「説明できる人材」を前提に、仕事を評価し意思決定する組織が強くなります。

説明されない仕事の価値は、存在しないのと同じ扱いをされてしまう。ここがAI時代における大きな分岐点です。

■5. AI時代に価値を高めるための3つの視点（経営・実務共通）

① What（作業）ではなく Why（仕事の目的）から考える

意図を説明できる人材が、意思決定を前に進めます。

② 人とAIの役割分担を明確に設計する

AIは調査・比較・下書き・単純作業を担い、人は判断・説明・意思決定・調整を担います。この設計が企業の生産性を大きく左右します。

③ 専門性を「仕事として言語化」する

要件定義・構造化・翻訳といった仕事は、AI時代における重要な経営資産です。特に技術・SES領域では、「曖昧 → 言語化 → 実装」の力が競争力を左右します。

■アジトイから経営層へのメッセージ

生成AIは、既存事業を破壊する脅威ではありません。事業価値がどこで生まれるのかを再定義する機会です。

アジトイは、AI時代の事業構造の整理、組織における仕事と作業の再設計、上流工程（要件定義・構造化）の強化、マーケティングとテクノロジーの接続を、経営層・実務双方と並走しながら支援しています。

作業の価値が急速に下がる時代だからこそ、仕事（意味づけ・判断・構造化）を担える組織が、企業の競争力を決めます。この変化に向き合う経営者の皆さまとともに、次の成長の形を共創していきたいと考えています。