「AIで仕事がなくなる」不安への答え方。人員削減ではなく配置転換を導入前に設計する

「AI で自動化して、手が空いた人員はどうするんですか。そこが決まらないと導入できません」。私たちが AI 導入の相談を受ける場で、この問いは繰り返し出てきます。私たちの見る限り、AI を導入させる側の説明は、ここを飛ばしがちです。効率化の話は具体的なのに、空いた分をどうするかの話になると「創造的な仕事に集中できます」で終わってしまう。

結論から言います。答えは削減ではなく配置転換です。ただし、それだけでは足りません。移し先は導入した後に考えるのではなく、導入する前に業務ごとに決めます。そして、どこにも行き先を書けないなら、その業務はまだ自動化しないほうがいい。

従業員がいない場合も、同じ問いが立ちます。空くのは人ではなく、あなたの時間です。誰にも説明しなくていいぶん、行き先を決めないまま自動化して、浮いた時間が何となく消える、という結末になりやすい。

この記事は業務棚卸の続きにあたります。何を AI に渡すかがまだ決まっていないなら、先にAIに入力していい情報・いけない情報の決め方を読んでください。ここでは「渡した後、空いた分をどこへ移すか」だけを扱います。導入全体のどこにこの作業が位置するかは、柱ページの個人事業主の生成AI導入 実践ガイドで確認できます。

要点

• AI で仕事を失う不安は実際に増えています（グローバルで2024年28%→2026年40%）。同時に、正社員が足りないと感じている企業は50.6%。不安と人手不足が並んで起きています。
• 企業調査では、生成AI活用企業の28.9%が配置転換の可能性を挙げる一方、早期退職募集の可能性を挙げたのは全体の3.6%。検討は切るより移すほうへ寄っています。
• 移し先は6つ。顧客対応・攻めの仕事・品質の深掘り・人にしかできない判断、それに残業削減と増員回避も正当な移し先に数えます。
• 移し先は導入の前に業務ごとに指定します。どこにも行き先を書けない業務は、まだ自動化しない。

その不安は当然です。実際に増えていて、しかも人手は足りていない

不安が増えていることは、データでも確認できます。マーサーの「グローバル人材動向調査2026」（世界約12,000人が対象、2025年9〜10月実施）によれば、AI により仕事を失うことを懸念する従業員は、2024年の28%から2026年には40%へ増えました。日本については、共同通信が同社の日本版レポートとして「37%が将来の AI による雇用喪失を不安に感じている」「前回調査の23%から14ポイント増」と報じています。日本の数値はマーサーの公式ページからは直接確認できず、共同通信の報道による確認にとどまります。

一方で、人手は足りていません。帝国データバンクの2026年4月調査（有効回答10,538社）では、正社員が不足していると感じている企業が50.6%、非正社員では28.3%ありました。

「仕事が奪われる不安」と「人が足りない現実」が、同時に起きています。矛盾して見えますが、同じ現象の裏表です。足りないのはどこの人手で、余るのはどの作業か。ここが分けられていないから、両方が並んだまま動けなくなる。業務単位で分けて、余る側から足りない側へ動かす設計が配置転換です。

枠組みとしては、総務省が10年前に整理したものが今も使えます。平成28年（2016年）版の情報通信白書は、AI の普及で想定される雇用への影響を4つに分けました。①雇用の一部代替 ②雇用の補完 ③産業競争力への直結による雇用の維持・拡大 ④女性・高齢者等の就労環境の改善、の4つです。同白書は有識者27人に尋ね、うち23人が「少子高齢化の進展に伴う労働力供給の減少を補完できる」と答えたことも記録しています。また、ICT の進展には、人が行っていた業務を置き換える雇用代替効果と、付加価値の向上や新規事業の創出で雇用を増やす雇用創出効果の両面がある、とも整理しています。

正直に言えば、2016年は生成 AI の登場前で、技術の前提は今と違います。この白書の見立てをそのまま現在に当てはめることはできません。それでも「代替と補完は同時に起こる」という分け方自体は、今の判断にも使えます。

経営が向いている方向は「削減」より「配置転換」

理想論ではなく、企業が実際に何を検討しているかを見ます。

東京商工リサーチが2026年3月31日から4月7日に実施した調査（有効回答6,327社）では、生成AIを活用推進している企業（2,088社）のうち「既存業務の効率化で、従業員を配置転換する可能性がある」と答えた企業が28.9%ありました。企業規模別では大企業46.7%、中小企業26.6%です。一方、「今後5年以内にホワイトカラー従業員に対する早期退職を募集する可能性がある」と答えた企業は、回答企業全体（6,327社）の3.6%にとどまります。母数が違うので単純比較はできませんが、仮に早期退職を検討する211社がすべて生成AI活用企業だったとしても約10%で、配置転換の28.9%には届きません。

ただし、どちらも「可能性がある」という意向の回答です。実際に人を動かした結果ではありません。

意向より一段確度が上がるのが、企業名を出して公表された方針です。

みずほフィナンシャルグループは2026年2月27日、今後10年で最大約5千人分の事務を AI に代替させる方針を明らかにしました。全国に約1万5千人いる事務職員が担ってきた業務です。余剰となる人員は店舗での個人向け営業や法人営業の支援に振り向け、必要な技能を身につけられるようリスキリング支援も行うとしています。この報道に、解雇に関する記載はありません。

NTT 東西も同じ形です。事務や設備の業務に3万人余りが従事する体制を2万人余りにし、NTT 東日本と合わせて1万人程度の業務を自動化する考えを示しました（2026年3月17日の報道）。NTT 西日本で余剰となる人員は営業や新規事業の部門へ再配置し、リスキリング支援に力を入れる方針です。ここで示された理由が具体的でした。「フロント側は足りない。ニーズがある業務にバックオフィス（後方事務）の人材を転換させる」。顧客と接する側は人手が足りず、後方事務は AI で減らせる。だから移す、という順序になっています。

挙げた実例は金融と通信の大企業で、数人規模の会社の話ではありません。私たちが調べた範囲では、数人規模の会社が AI 導入にあわせて配置転換を行った報道事例は見つかりませんでした。東京商工リサーチの調査に中小企業26.6%という数字はありますが、これも意向を尋ねた統計であって、誰の何をどこへ移したかの中身までは分かりません。

つまり、自社の移し先は自分で設計するしかない。次の節がその作業です。

移し先は、導入の前に業務ごとに決める

引っ越し先を決めてから荷物を運ぶ。逆にすると、玄関に荷物が積まれたままになります。移し先の設計も同じ順序です。

やり方は業務棚卸の続きです。AIに入力していい情報・いけない情報の決め方で配っている共有ワークシートは、業務を「任せる／加工して任せる／任せない」に仕分け、任せる業務ごとに空く時間の目安まで出す作りにしてあります。いちばん右の「配置転換先」列は、あの記事では空欄のままにしておいてもらいました。ここで埋めます。シートが手元になければ、自分のスプレッドシートに「業務名／空く時間の目安／配置転換先」の3列を作るだけでも同じことができます。

埋め方は、次の6つから選ぶだけです。上の4つが付加価値を増やす方向、下の2つは負担とコストを減らす方向で、どちらも正当な移し先に数えます。

⑤と⑥は前向きに見えないかもしれません。ただ、残業を減らすのは労務リスクを下げる投資ですし、増員を回避できたなら、その分の人件費はまるごと手元に残ります。①〜③と同じだけの価値があります。

分岐はここです。6つのどれにも書けない業務は、今回の自動化から外します。前の節で見たみずほ FG も NTT 東西も、事務を AI に代替させる方針と一緒に「余った人はどこへ行くのか」を公表していました。個人向け営業と法人営業の支援、そして営業と新規事業。どちらの発表も、減らす量と移し先が同じ日にセットで出ています。

書けないまま自動化すると、何が起きるか。空いた時間の行き先がないので、「この人（この時間）は要らなかったのでは」という問いだけが残ります。冒頭の不安の正体はここです。AI が仕事を奪うのではなく、行き先を決めずに空けたことが削減の圧力を作る。順番が逆なだけで、当事者から見える景色は同じになってしまう。

止めるのは失敗ではなく判断です。3か月後に事業計画が変わって移し先が決まるなら、そのときに自動化すればいい。

移し先を書き込む手順

1. シートの「任せる／加工して任せる」に入った行だけを見ます。
2. 棚卸のときに書いた「空く時間の目安」を確認します。未記入ならここで埋めます。週あたりで見積もっておくと、後で合計できます。
3. 各行に移し先を①〜⑥から選んで書きます。従業員がいる場合は「誰の時間が空くか」も書きます。
4. 移し先が書けなかった行に印を付けます。その行は今回の自動化から外します。
5. 移し先ごとに時間を合計し、「週に何時間がどこへ動くか」を1行にまとめます。

なお、この作業は機密の判定が済んでいることが前提です。渡してよいかの線引きを飛ばして自動化すると、空いた時間の話をする前に別の問題が起きます。線引きの具体はChatGPTやClaudeに会社の機密を入れていい？で整理しています。

ひとり事業主の場合、空くのは人ではなく「あなたの時間」

ここは私たち自身の話です。従業員がいない事業では、配置転換の対象は人ではなく自分の時間になります。相手が自分なので、説明も同意も要りません。そのぶん、行き先を決めないまま空けてしまう。

私たちが AI に渡した仕事のひとつに、新しい案件を始めるときの作業環境づくりがあります。7月30日の回、人間側の入力は、作業フォルダのパスを貼って「どう？」と聞いた一言だけでした。AI は先に実体を確認しています。そのフォルダは空か、バージョン管理下に入っているか、管理台帳に登録済みか、隣に並んでいる既存の環境はどう作られているか。そのうえで、決めるべき点だけを3つ（名前・導入する仕組みのレベル・表記の規約）、それぞれ選択肢と推奨を添えて返してきました。人間がしたのは、3回選ぶことです。

3つのうちひとつは、こちらの当初案への押し戻しでした。私たちが付けようとしたフォルダ名は、同じ題材の案件が別の顧客から来たときに必ず衝突する。言われたとおりに作れば数分で終わりますが、半年後に名前を変える未来が待っています。しかも改名は、対応表の1行を直せば済む作業ではありません。送信済みのメッセージに残った旧名、各所のログや議事録の記述、追跡中のスレッドまで波及します。

この指摘に従うかどうかを決めたのは、AI ではありません。「今ここで名前に数文字足す手間」と「半年後に改名する手間」を天秤にかけ、前者を取ったのは私たちです。

AI に渡した後、人間側に残ったのはこれでした。判断と、例外の処理。

もっと地味な例もあります。7月26日、作業の途中でセッションが落ちました。翌朝に残っていたのは、引き継ぎメモとコミットしていない差分だけ。それでも AI は状態を復元して残りを終わらせ、人間の発話は3回で済みました。ただし復元できたのは「選んだ案」までです。比較して捨てた案とその理由は、どこにも残っていなかったので復元できませんでした。だから「選んだ案／捨てた案／理由」を残す書式を決め直しています。

この書式づくりは、付加価値を生む仕事ではありません。AI に渡し続けるための整備です。空いた時間の一部は、こういう整備に戻っていきます。全部が①〜③（顧客対応・攻めの仕事・品質の深掘り）へ回るわけではありません。

私たちは「空いた時間を何に使ったか」を計測していません。言えるのは、AI に渡した後で人間側に残った仕事の中身が、判断と例外処理と記録の整備に寄ったことまでです。表でいえば④がそのまま残り、①〜③へ動かせた分は測れていない。「AI に任せたから売上が伸びた」という因果は、手元のデータでは示せません。

従業員がいる場合、配置転換は設計と対話の両方が要る

私たちは、数人規模の会社で従業員の配置転換を実施した経験がありません。ここから先は、相談の場で見聞きしたことと、公開されているデータ・報道から書きます。自社の実例として語れる部分ではない、と分けて読んでください。

相談の場で繰り返し見るのは、経営者本人はもう腹を決めているのに、従業員にどう説明するかが決まらずに止まる、という詰まり方です。件数は数えていませんし、業種も伏せます。傾向としてそう見える、という以上のことは言えません。

説明が要る理由は、感情への配慮だけではありません。マーサージャパンの日本版レポートでは、日本の従業員の62%が「人事部門のリーダーは AI が従業員に与える心理的・感情的な悪影響を過小評価している」と答えた、と共同通信が報じています。導入する側が思っているより、受け取る側は重く受け止めている。この差が読める数字です。

法的な枠組みも押さえておきます。ここは一般論だけを書きます。法務助言ではありません。

法律事務所の解説記事によれば、会社が配置転換を命じるには大きく2つが要ります。ひとつは労働契約上の根拠で、就業規則等に「業務上の必要がある場合に勤務地や業務内容の変更を命じることができる」旨の規定があり、それが従業員に周知されていること。もうひとつは、その命令が権利の濫用にあたらないことです。濫用にあたりうる類型として、①業務上の必要性がない場合 ②不当な動機・目的がある場合（嫌がらせ・報復・退職強要など）③従業員が通常甘受すべき程度を著しく超える不利益を与える場合、の3つが挙げられています。

配置転換は経営の自由裁量ではなく、一定の枠の中で行う判断だということです。個別の可否は事情によって変わるので、実際に人を動かす前に弁護士・社会保険労務士へ確認してください。この記事は判断の材料であって、判断そのものではありません。

実務としては、次の3点を導入の前に済ませます。

• 就業規則に配置転換の根拠規定があるか、それが周知されているかを確認する
• 移し先が本人にとって著しい不利益にならないかを見る（賃金・勤務地・職種の変化）
• 本人に説明する。何を AI に渡すのか、その人の時間はどこへ移るのか、なぜその移し先なのか

説明のない配置転換は、法的な争点になるだけでなく、残る従業員の信頼を削ります。対策は上の3点と、もうひとつ、リスキリングを移し先とセットで用意することです。みずほ FG も NTT 東西も、再配置とリスキリング支援を同時に打ち出しています。移し先の仕事ができる状態を用意しないまま人だけ動かすと、「行き先はあるが仕事にならない」状態になり、結局は削減の話に戻ってしまう。

行き先が設計できないなら、まだ自動化しない

自動化に反対しているのではありません。順序の話です。棚卸で何を渡すかを決め、次に空く分の移し先を決め、それから自動化する。この順序を守るだけで、冒頭の問い（手が空いた人員をどうするのか）には、導入の前に答えが出ています。

私たち自身も AI 導入を支援する側です。だから、自分たちが実際にどうしているかを書きます。相談の場で「この業務を自動化したら、空いた時間はどこへ行きますか」と聞いて答えが返ってこないとき、私たちはその案件で提案を先へ進めません。棚卸に戻るか、移し先の設計から一緒にやるかを先に相談します。売る側としては、その場で受注しないほうを選んでいることになります。

今日この後にできることを、ひとつだけ挙げます。棚卸で「任せる」に入れた業務を3行だけ選び、それぞれに移し先を①〜⑥のどれかで書いてみてください。3行とも埋まるなら、その3つは自動化して構いません。埋まらない行が出たなら、それが今日の収穫です。

機密を守りながら AI を導入する入口・契約・手順の全体像は、生成AIの安全な導入ガイドにまとめています。次に読むならこの1本です。

私たち（弊社）は、AI 導入とセキュリティの交差点で、機密を扱う個人事業主・小規模事業者の支援をしています。移し先の設計まで含めて相談したい、あるいは「御社は本当に今このタイミングで自動化していいのか」から確かめたい場合は、ご相談ください。