「仕事」ではなく「タスク」が置き換わる——「いますぐ」と「3年以内」のAI代替マップ

AIの進歩は“指数関数的”の常套句が陳腐に見えるほど速い。

ただし置き換わるのは職種名そのものではなく、職種を構成するタスクの束だ。

どのタスクがAI向きかを見極め、ワークフローを再設計できる人と組織が勝つ。

ここではすぐに代替される領域と3年以内に代替が進む領域を深掘りし、実務で使える判断軸と移行戦略を示す。

いますぐAI代替が進むタスク（〜12か月）

共通項は「デジタル完結・ルール明確・反復・文書中心」。

これらは人の“最終確認”を挟む前提で工程短縮が効く。
KPIは「1件あたり処理時間」「一次解決率」「誤警報率（FPR）」。

条件分岐が多く、ツール連携や軽い意思決定を伴う領域まで侵食する。

顧客対応のマルチステップ処理：
返金・交換・在庫引当の社内ツール操作をエージェントが自走、例外のみ人へエスカレーション。
会計の定常業務：
月次消込、勘定科目の自動提案、簡易な税務申告（個人・小規模）のドラフト化。
法務・知財の調査系：
判例・先行技術の粗スクリーニング、クレームチャートの素案、NDAや基本契約の条件交渉シミュレーション。
調達・在庫計画：
需要予測×価格・リードタイムの同時最適化、発注案の提示。
アナリティクスの“問い”から“答え”まで：
ビジネス質問→データ抽出SQL→可視化→解釈のドラフト。
人は仮説の妥当性と意思決定を担当。
ソフトウェア開発の“土台仕事”：
CRUDの自動骨格生成、API結合テスト、型付け・リファクタ提案、ドキュメント自動整備。
難所の要件定義・非機能要件は人。
教育・研修：
受講履歴に応じた問題自動生成、解説の個別最適化、形成的評価。
最終評価と動機づけは人が担う。
医療・法務・金融の知的支援：
診療録の要約、ガイドライン適合の候補提示、監査向け文書の整序。決定権限は人に残るが、下準備の大半はAI化。

鍵は外部ツール接続（RPA/API）×ポリシー執行。
監査ログとロール権限が整って初めて“無人運転”が可能になる。

プロンプト“だけ”で終わらせない：RAG（社内検索連携）、関数呼び出し、外部API接続の基礎自動化（Python/Apps Script/Zapier/n8n）。
ガバナンス理解：機密区分、PII処理、監査ログ、モデルの出力検証（ハルシネーション対策）。
可視化と説明：業務のSOP化、フローチャート、KPI設計（サイクルタイム、一次解決率、コスト/件、品質指標）。
領域知識×AI：職能固有の“暗黙知”をチェックリスト化してAIの検収基準へ。