/ OUTLOOK 2030
文字と画面で完結する仕事の多くを、AIが任されて進める時代が来ます。そのとき、システム開発や顧客対応、集客、営業、採用、そして組織や制度はどう変わるのか。renueが事業の計画で前提に置いている見立てを、仕事の領域ごとにまとめました。
このほか、経理・総務・法務・調達・物流・製造・教育・医療などにも
/ BASICS
AIは、人が与えた指示と制約の範囲で動く仕組みです。2026年の時点で、自分の意思で目的を立てて動くAIはありません。まず、AIがどう動き、何が得意なのかを3つの図で整理します。
AIは、受け取った入力に対して出力を返す仕組みです。その振る舞いが知能のように見えるかどうかで、AIと呼ばれてきました。AIという言葉が指す範囲は、技術の進歩とともに変わってきました。
入力
1 + 1
出力
2
いま話題の中心にあるのは、文章を扱うLLMです。ほかにも多くの種類が研究されていますが、仕組みはそれぞれ異なり、LLMの進歩がほかのAIの進歩をそのまま意味するわけではありません。
LLMは指示を文章で書けるため、言葉にできる業務の手順やノウハウを取り込み、ほかのAIやシステムに指示を出せます。AIの影響が文章作成にとどまらず業務全体へ広がるのは、このためです。一方で、言葉やデータになっていない情報は扱えません。
取り込めるもの
できること
/ SCENARIO
AIの到達点を3段階で置き、renueは2030年の前提を「AI社員」に置いています。
段階が上がるほど、AIに任せる範囲が広がる
Copilot
長い目的を保ったまま仕事を進めることが苦手で、作業の代替にとどまる。
これまでのDXの延長で、効率化が進み、一部の事務職が縮小する。
AI社員
renueが前提に置く段階
数週間から1か月程度の仕事を任せられ、自ら改善を回しながら納品まで進める。
文字と画面で完結する仕事の大半をAIが担い、人はAIの仕事を監督し、確かめ、現実の世界で実行する。
AI会社
自ら問題を見つけて解決し、技術の制約そのものを解消していく。
人はAIの指揮のもとで補佐に回る。この段階に至れば、社会の前提そのものが変わる。
ソフトウェア課題の評価とrenueの将来仮説
評価は成功率50％、課題の長さは人間の所要時間。一般業務の保証ではありません。
ソフトウェア課題の評価では、AIが成功率50％で完了できる課題の長さが、数か月ごとに倍になる傾向が報告されています。ただ、仕事が長くなるほど途中の経緯や例外対応が積み重なり、AIは本来の目的を見失いやすくなります。renueは、この制約を踏まえ、2030年前後には1か月程度の仕事を任せられ、経験5〜10年の社員がこなす範囲に近づくという仮説を置いています。
人の手に残る仕事
/ IMPACT
「AI社員」が広がる前提に立つと、変化は特定の業界ではなく、どの会社にもある仕事に現れます。ここでは8つの領域で何が変わり、企業がいま何を考えておくべきかを整理しました。文字と画面で完結する仕事であれば、経理や総務、法務などにも同じ変化が及びます。
01システム開発
AIの影響がいち早く表れているのがソフトウェア開発です。Anthropicでは、2026年5月時点で、コードベースにマージするコードの80％超をClaudeが作成しています。人は指示とレビューを担っています。
コード作成が速くなり、何を作るかがより重要になる
仕様を明確に伝え、AIによる実装とテストを人が確認しながら進めます。
決める・確かめる・責任を持つのは人
何を作るかの判断、設計の選択、動作の確認、障害が起きたときの責任は、人と組織に残ります。
少人数でも、内製できるようになる
外部に任せていた開発を、少人数のチームとAIで社内に取り込む選択肢が現実的になります。
業務を知る人が、開発の中心に近づく
業務の手順や判断を言葉で正確に伝えられる人ほど、AIを使って成果を出しやすくなります。
企業がいま考えること
外部に任せる開発と社内でAIと進める開発の線引きを見直し、作るものを言葉で決めて確かめる体制を整える。
02顧客対応
文章や音声のやり取りで完結する問い合わせは、AIが時間を問わず受け持つようになります。人は、AIでは収まらない相談と、応対の品質を高める役割に移ります。
チャットも電話も、一次対応はAIへ
定型の問い合わせであれば、AIが文章でも音声でも会話として最後まで対応できるようになります。
声に表れない感情は、読み切れない
言葉の端ににじむ不満や不安を確実に読み取ることは、AIでも難しいまま残ります。こじれた相談や重い判断を伴う対応は、人が引き継ぎます。
人の仕事は、応対から育成と改善へ
AIの応対記録を見直して答え方を直し、新人の練習相手としてAIを使うなど、応対の品質を高める役割が中心になります。
企業がいま考えること
AIに任せる問い合わせと人に引き継ぐ条件を決め、応対の記録を改善と育成に生かす仕組みをつくる。
03マーケティング
ウェブやアプリを使う限り、人はAIを通して情報に触れるようになります。買い手と売り手の間にAIが入り、集客の入口と経路が組み変わります。
AI経由の比較では、候補に挙がることが重要になる
調べものの入口が検索からAIへ移り、AIが示した候補の中で比較が始まります。AIに名前を挙げてもらうこと、挙げられた後に詳しい情報へたどり着けることが、集客の前提になります。
一方的に届ける施策は、受け手のAIにふるいにかけられる
電話やメール、DMは、受け手の側のAIが取捨選択するようになります。紹介、対面、手紙、コミュニティなど、人を介した経路の比重が上がります。
目に留まるのは、画像より名前
AIの回答の中では画像の効き目が下がり、社名や製品名を正しく識別してもらえるかどうかが重要になります。
訪問数だけでは、成果を測れなくなる
AIの要約で答えが済み、サイトを訪れる人は減っていきます。AIの回答に載ったかどうかを、訪問数とは別に測る必要があります。
企業がいま考えること
AIが読んで答えに使える形で情報を公開し、AIに紹介された人が担当者に会うまでの道筋を設計する。
04営業
営業は、顧客が「決める」までを支える仕事です。AIが得意な作業と人が担う作業は、職種単位ではなく、顧客の意思決定の段階ごとに分かれていきます。
集める・比べる・書く作業は、AIに寄る
情報の収集、比較表や提案資料の作成、手続きの準備は、AIが支援できる作業です。人は内容を確認し、顧客への提案に反映します。
聞き出す・気づかせる・引き受ける仕事は、人の比重が高い
言葉にならない不安を聞き出すこと、検討を始めるきっかけを作ること、提案の責任を引き受けることは、相手ごとに状況が違い、長い付き合いの中で行う仕事です。AIも一部を担えますが、人が担う比重は高いまま残ります。
説明は、買い手のAIに確かめられる
買い手は面談の前後に、自分のAIで提案の中身を確かめます。説明がAIの答えと食い違えば信頼を失うため、根拠のそろった説明が前提になります。
AIに寄せた時間を、面談に回す
準備と記録をAIに任せた分だけ、顧客と向き合う時間を増やせます。記録を「なぜ決まったか、どこでつまずいたか」が分かる形で残すと、次の提案にも生かせます。
企業がいま考えること
営業の作業を顧客の意思決定の段階ごとに棚卸しし、AIに寄せる作業と、人が担う仕事を決める。
05採用・育成
若手に任されていた下積みの仕事がAIに移り、誰を採り、どう育てるかの前提が変わります。採用の実務そのものも、AIが支える範囲が広がります。
若手の採用枠から、先に細る
AIの影響を受けやすい一部の職種では、新卒や若手の採用抑制として変化が表れています。採用と配置転換を、AIに任せる業務と合わせて検討する必要があります。
求められるのは、対面と判断を担える人
人と向き合う仕事や現場の仕事は人手不足が続き、対面で信頼を得られる人材の取り合いになります。
下積みの代わりに、AIで練習する
経験を積む機会が減る分、AIを相手にした練習と、先輩の添削を記録して共有する仕組みで、早く一人前にする必要があります。
採用の実務も、AIが支える
応募者とのやり取りや日程の調整、書類の整理はAIに任せ、人は見極めと口説く仕事に時間を使えるようになります。
企業がいま考えること
職種ごとに採用の要件を見直し、AIを使った練習と添削で若手を早く育てる仕組みをつくる。
06研究開発・設計
AIは数学やプログラミング、創薬や材料の探索で成果を出し始め、図面の読み取りや設計の下書きも担えるようになっています。一方で、研究や設計の速さを決める要因は人の側に移っていきます。
AIで探索と試作を速め、実験・検証は人が担う
候補を挙げ、計算し、試作品のコードや設計を作る工程は、AIによって大幅に短くなります。
図面を読み、拾い、形にする工程もAIへ
図面から数量を拾い出して積算する作業や、2Dの図面から3Dのモデルを起こす作業は、AIが下書きを作れるようになります。人は確認と最終判断を担います。
現物での検証は、物理と時間に縛られる
AIを使って創出した薬の候補が第2相試験に進む例があり、有効性と安全性を臨床試験で確かめています。新素材の候補も、AIによる予測と実験による検証を分けて扱う必要があります。
何を解くかを決めるのは、人
AIが解いた問題の多くは、すでに問いの形が整っていたものです。何を解くべきかを決め、結果を採用して責任を負うことは、人と組織に残ります。
企業がいま考えること
研究や設計の工程のうち、AIで速くなる部分と、検証や判断が律速になる部分を分け、人の配置を検証と判断に寄せる。
07組織・働き方
AIが仕事を担う前提では、人の配置、役割、評価、予算の立て方を、AIを含めて組み直す必要があります。
事務の仕事は、配置転換で移る
文字と画面で完結する事務はAIに移っていきます。ただし調整は解雇ではなく、人と向き合う仕事への配置転換を通じて進むと見ています。
AIを管理する役割が生まれる
AIに仕事を割り振り、成果を確かめ、問題が起きたら止める役割が、新しい職種として組織に加わります。
記録とノウハウの提供を、評価する
AIが学べる形で記録や判断の理由を残した人が報われるよう、成果だけでなく知見の提供も評価の軸に加えます。
人件費とAIの利用費を、同じ予算で考える
人事とAIの責任者を一人にまとめる企業も出てきました。人員計画とAIが担う業務量を、同じ土俵で設計する段階に入っています。
企業がいま考えること
AIに移す業務と人を再配置する先を同時に決め、役割と評価、予算をAI前提で組み直す。
08制度・規制
AIが業務を担う範囲が広がるほど、企業には判断の根拠を説明し、結果に責任を持つ体制が求められます。AIの利用に合わせて、承認・記録・監視の仕組みを整える必要があります。
AIに任せる範囲と人の責任を整理する
AIに任せる範囲、人が承認する範囲、結果に責任を持つ人を明確にします。対象業務と法域に応じて、説明・承認・記録の要件を確認します。
後から検証される前提で、記録を残す
顧客側のAIや監視側の仕組みによる検証に備え、提案の根拠や説明を記録します。人とAIが後から確認できる形で残しておく必要があります。
AIの動作を監視し、問題があれば止める
AIが任された範囲を超えて処理をしていないか、判断や実行の記録を確認します。問題を検知したときに止め、人が対応を引き継ぐ手順も必要です。
企業がいま考えること
AIに任せる範囲、人が承認する範囲、止める手順を決め、判断の根拠を記録として残す。
/ ADOPTION
「使ったことがある」と「毎日使う」は、まったく別の段階です。スマートフォンが広がった歩みを当てはめると、2030年代の前半には、70代でも次のような姿になると試算しています。
AIに触れたことがある人は大半になりますが、情報収集や判断の基盤として毎日使う人は一部にとどまります。現役世代では普及がはるかに速く、調べものの入口がAIに移る一方、判断まで任せる人は年代を問わず限られると見ています。
顧客を捉える際は、年齢に加え「AIをどこまで使うか」も検討する必要があります。試しただけの人、日常的に使う人、判断まで任せる人では、届く情報も、信頼する相手も異なります。
/ IF NOT
ここまでの見立てには仮定が含まれます。前提が外れた場合は、提供する価値と、人・AIへの投資配分を分けて見直します。事業ごとに、価値を維持するために変える配分と、価値そのものを見直す必要があるかを検討します。
| 要因 | ここまでの前提 | 外れた場合 | 組み替えること |
|---|---|---|---|
| AIの普及 | 使ったことがある人は大半になるが、毎日使う人は一部 | 想定より早く、多くの人がAIに判断まで任せる | 人が担う接点への投資を、AIを通じた集客と接点へ移す |
| AIの性能 | 言葉にならない不安や長期の関係づくりは、人が補う | AIが不安を聞き出し、寄り添う役割まで担えるようになる | 対面の比重を下げ、システムへの投資を増やす |
| ロボット | 計画上は、身体作業の劇的な変化を見込まない | ロボットが訪問や対面の作業をこなすようになる | 人が対面で担っていた役割の一部を、ロボットとAIに移す |
| 人材の費用 | 計画上は、配置転換と育成で必要な人材を確保する | 対面ができる人材の報酬が想定以上に上がる | AIで代わりが効く業務の範囲を広げる |
だからこそ、計画の数値を数年先まで固定するより、前提と配分を毎年見直す運用が合っています。renueは、この見立てを出発点に、お客様の事業に合わせた前提づくりと計画の組み替えを支援しています。
AIによる変化を、自社の事業と組織の計画にどう織り込むか。見立ての整理から、組織の設計、現場への実装まで伴走します。
本ページの見立ては2026年10月時点の仮定を含みます。
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