「AIで事務職はなくなる」と言われて10年、事務の仕事は減ったのか
先に答えを書きます。事務で働く人の数は、確かめられた2017年以降の統計では減っていません。総務省の労働力調査では、事務の仕事に就いている人は2023年の1,406万人から2025年の1,448万人へ増え、働く人全体の約2割を占めています。
「日本の労働人口の49%がAIやロボットで代替可能」という2015年の推計は、そもそも「事務職がいつ消えるか」の予測ではありませんでした。10〜20年後に、技術的には置き換えられる可能性が高い職業に就いている人の割合です。
ただし、人数が減っていないことは、AIの影響が無かったことを意味しません。変わるのは職業の数より先に、職業の中の作業の中身だ、というのが今の材料からの見立てです。
Yahoo!知恵袋には「約10年前、AIに仕事が奪われると言われた事務職などの仕事は奪われておらず…」という質問があります（知恵袋 q12328547547）。「30歳女性、事務職です。将来AIで事務職がなくなるという話を聞き…」という相談もあります（知恵袋 q11312765486）。今の仕事を続けて大丈夫か、学び直しを急ぐべきか。その判断に使える事実を、数字の定義から確かめます。
「49%が代替可能」は何を数えた数字だったのか
この推計は、野村総合研究所（NRI）が英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授、カール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究として、2015年12月に発表したものです（発表日は NRI の当時の発表資料を直接確認できなかったため、報道による。PC Watch【記事公開日時点で約11年前の記事】）。
NRI が2017年に出した解説によると、国内の601の職業について、10〜20年後に技術的にはAIやロボットで代替可能かを推計し、その可能性が高い職業に就いている人の割合が約49%だった、というものです（NRIジャーナル 2017年5月15日【記事公開日時点で9年前の記事】）。
この数字を読むときに押さえたい点が三つあります。
一つ目は、数える単位が職業だということです。ある職業がまるごと「置き換え可能」か「そうでないか」に振り分けられ、そこに就いている人数が足し上げられています。もとになったフレイとオズボーンの研究も、職業ごとに自動化の可能性を割り当てる方法をとっていました（The Future of Employment【記事公開日時点で13年前の論文】）。同じ問いを職業の中の作業単位で測ると、数字が大きく下がるという研究があります。数字の比較は「仕事を奪われる」とき、失われるのは何かで扱いました。
二つ目は「技術的には」という限定です。実際に機械が導入されるかどうかは、費用、制度、人手の事情などで変わります。推計はそこまで含んでいません。
三つ目は時間の幅です。「10〜20年後」の起点を2015年とすれば、2025年はその幅のいちばん手前にあたります。推計の期間はまだ終わっていません。
NRI 自身も、この数字を職業が消える予測とは扱っていません。同じ解説は、研究に関わった上田恵陶奈氏が「一つの職業の中の全ての仕事がAIに置き換わることはあり得ない」と断言したと紹介しています（同 NRIジャーナル）。「49%の仕事がなくなる」という受け止め方は、推計の定義から少しずれたところで広まったと言えます。
事務で働く人の数はどう変わったか
2つの調査で数え方が違う
事務で働く人の数を全国で数えている主な統計は、総務省の就業構造基本調査と労働力調査の二つです。どちらも、職業の大きな分類の一つ「事務従事者」の人数を出しています。
就業構造基本調査は5年に1度、10月1日現在で、ふだん何の仕事をしているかを尋ねます。労働力調査は毎月、月末の1週間に実際に何の仕事をしたかを尋ね、年平均を出します。数え方が違うため、就業構造基本調査の結果の概要も、1週間の状態で数える調査（労働力調査がこれにあたる）と比べるときは注意が要ると書いています（総務省「令和4年就業構造基本調査 結果の概要」）。以下では二つを別々の表に分け、同じ調査の中だけで増減を見ます。
| 調査 | 年 | 事務従事者（万人） | 構成比（%・分類不能の職業を除く） |
|---|---|---|---|
| 就業構造基本調査 | 2017 | 1,366.0 | 21.2 |
| 就業構造基本調査 | 2022 | 1,454.9 | 22.3 |
出典：総務省「令和4年就業構造基本調査 結果の概要」p.10 表3-3【記事公開日時点で4年前の調査】。
就業構造基本調査では、2017年から2022年の5年で事務従事者は88.9万人増え、働く人に占める割合も1.1ポイント上がりました。2022年の内訳は、男性581.4万人、女性873.5万人です。
| 年 | 事務従事者（万人） | 就業者に占める割合（%） | 就業者計（万人） | 調査 |
|---|---|---|---|---|
| 2023年 | 1,406 | 20.8 | 6,747 | 労働力調査 |
| 2024年 | 1,419 | 20.9 | 6,781 | 労働力調査 |
| 2025年 | 1,448 | 21.2 | 6,828 | 労働力調査 |
出典：労働政策研究・研修機構（JILPT）「職業別就業者数」2023年平均・2024年平均・2025年平均。資料出所は総務省「労働力調査（基本集計）」。各年の公表時の値です【2023年・2024年平均は記事公開日時点で1年以上前の数値】。
労働力調査では、2023年から2025年の2年で事務従事者が42万人増えました。同じ期間に就業者全体は81万人増えており、事務の割合も20.8%から21.2%へ上がっています。働く人全体が増えた分に引っぱられただけではなく、事務の比重もわずかに上がった、ということです。
2つの表を1本の線につなげないのには理由があります。たとえば2022年の就業構造基本調査の1,454.9万人と、2023年の労働力調査の1,406万人を並べると、1年で減ったように見えます。しかしこの差には数え方の違いが含まれていて、増減としては読めません。また労働力調査は、2022年1月分から人口の推計に使う基準を2020年の国勢調査に切り替えています（総務省「労働力調査（基本集計）2022年平均結果の要約」【記事公開日時点で3年前の資料】）。2023〜2025年の3つの値は切り替え後どうしの比較ですが、2021年以前の値と並べるときはこの点に気をつける必要があります。
事務の仕事に就く女性は881万人
労働力調査で、事務は女性の就業者のなかで最も多い職業です。2025年は881万人で、女性の就業者の28.2%にあたります（JILPT 2025年平均）。2024年は861万人、27.9%でした（JILPT『ビジネス・レーバー・トレンド』2025年6月号【記事公開日時点で1年以上前の記事】）。
同じ2024年の資料では、事務従事者の約7割が一般事務（男性408万人、女性618万人）です。知恵袋の「30歳女性、事務職」という相談者と同じ立場の人は、日本で最も大きな職業の集団の一つに属していることになります。ただし、30歳前後の年齢に絞った事務の人数は、今回確かめた資料には出ていません。
数が減らなかったことから言えること、言えないこと
ここまでの数字から言えるのは、「事務職がなくなる、あるいは大きく減る」ということは、確かめられた2017年から2025年までの全国の人数には表れていない、ということです。二つの調査は数え方が違いますが、どちらの調査の中で見ても増えています。
一方で、言えないことが三つあります。
一つ目は、AIの影響が無かった、ということです。人数が増えたのは、AIが事務の仕事を減らさなかったからなのか、ほかの理由で増えた分がAIで減った分を上回ったからなのかを、この表は区別できません。AIが無かったら、もっと増えていたかもしれません。比べる相手（AIが無かった場合）がない数字からは、原因は出てきません。この考え方は相関関係と因果関係の違いで詳しく扱っています。
二つ目は、増えた理由です。人手不足や、働く女性が増えたことを理由に挙げる説明はありえますが、今回の表からは言えません。出典をもってその理由を示せる資料を、この記事では確かめていません。
三つ目は、事務の仕事の中身です。「事務従事者」という同じ名前の職業の人数が同じでも、一日のうちで何に時間を使っているかが変わっていれば、仕事は変わっています。全国の統計の職業別人数は、ここを測っていません。
つまり「人数が減っていない」は、「AIで事務職がなくなる」という見方への反証にはなりますが、「AIは事務に関係ない」という証明にはなりません。
機械が仕事を奪うという心配は200年前からある
機械が人の仕事を奪うという心配は、AIで初めて生まれたものではありません。
よく知られているのは、19世紀初めのイングランドのラッダイト運動です。ブリタニカ百科事典によると、自分たちに取って代わりつつあった織物の機械を、職人たちが夜に覆面をして壊して回った運動で、1811年の終わりごろにノッティンガムの近くで始まり、翌年にはヨークシャーやランカシャーなどへ広がりました（Britannica “Luddite”。英語原文を AI が要約・翻訳）。ブリタニカの説明に沿えば、心配の中心は機械に取って代わられることでした。産業革命が働き方をどう変えたかは産業革命は何を変えたのかで扱っています。
約120年後の1930年、経済学者ジョン・メイナード・ケインズは「孫たちの経済的可能性」という文章で、読者がまだ聞いたことがないかもしれない新しい病として「技術的失業（technological unemployment）」という呼び名を紹介しました。ケインズはそれを、労働を節約する方法を見つける速さが、労働の新しい使い道を見つける速さを上回ることで起きる失業だと説明しています（原文 “unemployment due to our discovery of means of economising the use of labour outrunning the pace at which we can find new uses for labour”。HET Website による本文・再録版 PDF【記事公開日時点で96年前の文章】。英語原文を AI が翻訳。再録版での頁は確認していません）。そしてケインズは、これを「一時的な調整不良の局面（a temporary phase of maladjustment）」だと書きました。
この定義は、ラッダイトの心配とは見ているものが違います。問題は機械が仕事を消すことそのものではなく、消える速さと新しい使い道が生まれる速さのずれだ、という見方です。同じ文章の別の部分は、働く時間の見通しとしてなぜ1日8時間労働なのかで取り上げました。
さらに70年ほど後の2003年、経済学者のデヴィッド・オーター、フランク・レヴィ、リチャード・マーネインは、職業を「作業の束」として見る枠組みを示しました（Autor, Levy & Murnane, “The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration,” Quarterly Journal of Economics 118(4), pp.1279–1333。書誌【記事公開日時点で23年前の論文】。英語原文を AI が要約・翻訳）。この論文は、コンピュータは、はっきりした規則に従えばこなせる作業（定型の作業）では人の代わりになり、規則に書き出せない問題解決や込み入ったやりとり（非定型の作業）では人を助ける側に回る、と論じました。手を使う作業か、頭を使う作業かという軸も組み合わせています。
三つを並べると、問いの立て方が変わります。ラッダイトの時代の問いは「この仕事は機械に奪われるか」でした。ケインズはそこに「消える速さと生まれる速さ」という時間の軸を足しました。オーターらの枠組みに立つと、問いは「事務職はなくなるか」から「自分の仕事のどの作業が置き換わり、どの作業が残るか」に変わります。
自分の仕事のどの作業が置き換わりやすいか
職業の名前ではなく作業で見るには、次の順で自分の1週間を分けてみる方法があります。点数をつけるためのものではなく、どこが変わりそうかを見つけるための手順です。
まず、1週間にした作業を、できるだけ細かく書き出します。「経理」ではなく「請求書の金額を表に転記する」「支払いの期日を確認する」「取引先に支払いの遅れを問い合わせる」のように、手を動かす単位で書きます。
次に、それぞれの作業について、手順を規則として書き出せるかを考えます。「この欄の数字をこの欄に写す」「この条件ならこの処理」と書ききれる作業は、オーターらの言う定型の作業にあたり、以前からコンピュータに置き換わりやすい側に入ります。こうした作業にも印をつけます。
三つ目に、文章を書く、要約する、込み入った問い合わせに答える、といった作業に印をつけます。これらは規則として書ききるのが難しく、2003年の枠組みでは非定型の側に入る作業です。しかし生成AIは、こうした言葉の作業にも届くようになっています。ILO（国際労働機関）の分析は、生成AIの影響を最も受けやすい職業群として事務を挙げています（ILO Working Paper 96【記事公開日時点で3年前の論文】。英語原文を AI が要約）。
四つ目に、例外への対応や、人と人との調整、最後に責任を持って確認する作業を探します。手順書にない事態を判断する、関係者の言い分を聞いて納期を決め直す、といった作業です。
最後に、印のついた作業とそうでない作業の割合を見ます。印の多い作業が多いほど、仕事の中身が変わる余地が大きいと読めます。逆に、仕事の大部分が調整や判断なら、その部分は変わりにくい側に入ります。
職場で実際にこうした組み替えが起きた例として、労働政策研究・研修機構の調査は、生成AIを入れた職場で、作業の一部が自動化されるだけでなく、人の作業を補う、担当の範囲が広がる、作業が組み直される、新しい作業が生まれる、といった変化を報告しています（JILPT 資料シリーズ No.299、2026年3月）。ただしこれは情報通信業と製造業の2社の事例で、日本の職場全体に当てはまるとは言えません。
作業を分けたあと、どの作業をAIに任せ、どれを自分で決めるかの考え方は、AIに任せてよい判断、自分で決めるべき判断で扱っています。
「生成AIは違う、本番はこれから」という考え方
ここからは見立てです。
「事務職がなくなる」という見方は、少なくとも統計で確かめられた2017年以降については当たっていません。2015年の推計は、もともと職業単位で「技術的に置き換え可能か」を測ったもので、事務で働く人の数を予測したものではありませんでした。実際の人数も、二つの調査のどちらで見ても増えています。変化はまず、職業の中の作業の組み替えとして現れる、と見るのが今の材料に合っています。
この見立てに対するいちばん強い反対の考え方は、「生成AIは以前の自動化と違う。事務の中心にある文章を書く、まとめる、問い合わせに答えるといった作業そのものを対象にしており、本当の変化はこれから始まる」というものです。
この考え方の強みは、時期の問題を突いている点です。2015年の推計は生成AIが広まる前のものです。生成AIが広く使われ始めた2022年末からの労働力調査の値は、2023〜2025年の3つしかありません。ケインズが書いたように問題が速さのずれにあるなら、影響が人数に表れるまでに時間差があっても不思議ではありません。ILO の分析が事務を最も影響を受けやすい職業群としている点も、この見方を支えています。
弱みは二つあります。一つは、ILO の分析も、生成AIの影響の範囲を推計した Eloundou らの研究も、自分たちの数字を「その職業の人が仕事を失う」予測とは位置づけていない点です。ILO は、仕事が置き換わるより、人の仕事を補う方向の影響が大きいだろうと見ています（ILO Working Paper 96、Eloundou et al. 2023【記事公開日時点で3年前の論文】。英語原文を AI が要約）。もう一つは、今のところ全国の事務の人数に減少が出ていない点です。
一方で、この記事の見立てにも弱点があります。根拠の中心が人数の統計で、その統計は作業の中身の変化を測っていません。「作業の組み替えとして現れる」という部分を直接支えているのは、2社の事例と、海外の研究の枠組みです。
別の結論になる条件も書いておきます。労働力調査で、就業者全体は増えているのに事務従事者が2年以上続けて減る、あるいは事務の中で一般事務の割合が下がり続けることが確かめられたら、この見立ては改める必要があります。最初に確かめられるのは、労働力調査の2026年平均が公表される2027年1月末ごろの見込みです。
まだ分かっていないこと
生成AIの影響が、事務で働く人の数に表れるのかどうか、表れるとしたらいつかは分かっていません。2023〜2025年の3年分では判定できません。
人数が増えたこととAIとの関係も分かっていません。AIが無かったらもっと増えていたのか、変わらなかったのかを確かめる比べる相手が、全国の統計にはありません。
事務の仕事の中の作業がどう変わったかを、日本全体で測った統計は見つけられていません。今回確かめられたのは、2社の事例調査までです。
2015年前後の労働力調査での事務従事者の数は、今回確かめられていません。そのため、労働力調査で10年分を一続きに比べることはしていません。
まとめ
この記事の見立ては、「AIで事務職はなくなる」という見方は少なくとも統計で確かめられた2017年以降については当たっておらず、変化は職業の数より先に、職業の中の作業の組み替えとして現れる、というものです。2015年の49%という推計は職業単位の「技術的な可能性」で、事務で働く人は、就業構造基本調査でも労働力調査でも増えています。
いちばん強い反対の考え方は、生成AIは事務の中心の作業そのものを対象にしており、本番はこれからだ、というものです。生成AI以後のデータがまだ3年分しかないという指摘はその通りですが、影響の範囲を推計した研究自身が、それを職を失う予測とは位置づけていません。
労働力調査で、働く人全体が増える中で事務従事者が2年以上続けて減れば、この見立ては書き直す必要があります。最初に確かめられるのは、2027年1月末ごろの2026年平均の公表です。
参考文献
- 総務省統計局「令和4年就業構造基本調査 結果の概要」https://www.stat.go.jp/data/shugyou/2022/pdf/kgaiyou.pdf
- 労働政策研究・研修機構「職業別就業者数（2025年平均）」https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/chart/pdf/25g0006.pdf
- 労働政策研究・研修機構「職業別就業者数（2024年平均）」https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/chart/pdf/24g0006.pdf
- 労働政策研究・研修機構「職業別就業者数（2023年平均）」https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/chart/pdf/23g0006.pdf
- 労働政策研究・研修機構『ビジネス・レーバー・トレンド』2025年6月号 https://www.jil.go.jp/kokunai/blt/backnumber/2025/06/c_01.html
- 総務省統計局「労働力調査（基本集計）2022年（令和4年）平均結果の要約」https://www.stat.go.jp/data/roudou/rireki/nen/ft/pdf/2022.pdf
- 野村総合研究所 NRIジャーナル（2017年5月15日）https://www.nri.com/jp/journal/2017/0503
- PC Watch（2015年12月の野村総合研究所の発表を報じた記事）https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/738555.html
- Frey, C. B. & Osborne, M. A. “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?”（2013 WP／2017 Technological Forecasting and Social Change）https://oms-www.files.svdcdn.com/production/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
- Autor, D. H., Levy, F. & Murnane, R. J. (2003). “The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration.” Quarterly Journal of Economics 118(4): 1279–1333. DOI 10.1162/003355303322552801 https://ideas.repec.org/a/oup/qjecon/v118y2003i4p1279-1333..html
- Keynes, J. M. “Economic Possibilities for our Grandchildren” (1930). HET Website 版 https://www.hetwebsite.net/het/texts/keynes/keynes1930grandchildren.htm ／再録 Pecchi, L. & Piga, G. eds., Revisiting Keynes, MIT Press, 2008 https://andrewmbailey.com/money/readings/pecchi.pdf
- Encyclopaedia Britannica “Luddite” https://www.britannica.com/event/Luddite
- Gmyrek, P., Berg, J. & Bescond, D. (2023). Generative AI and Jobs: A Global Analysis of Potential Effects on Job Quantity and Quality. ILO Working Paper 96. https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/@dgreports/@inst/documents/publication/wcms_890761.pdf
- Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P. & Rock, D. (2023). “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.” https://arxiv.org/abs/2303.10130
- 労働政策研究・研修機構 資料シリーズ No.299（2026年3月）https://www.jil.go.jp/institute/siryo/2026/299.html
- Yahoo!知恵袋 質問 q12328547547 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q12328547547
- Yahoo!知恵袋 質問 q11312765486 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11312765486
**確認できず、書かなかったこと。**2015年前後の労働力調査の事務従事者数は、長期時系列の表の値を読み取れなかったため書いていません。2015年の NRI の発表資料の原文は確認できなかったため、英国・米国との比較の値は書いていません。ケインズの文章の該当箇所が再録版の何頁にあるかは確認していません。オーターらの論文の数量的な結論は、版によって表現が異なる要約が見つかったため使っていません。
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著者：叡網 Lab AI