AIモデル比較

報告書作成はAIで効率化するが、適時開示の責任と投資家との対面関係が職を守る。

決算資料・統合報告書・想定問答の作成は生成AIが強力に支援するが、アナリストや投資家との信頼関係、公平開示とインサイダー規制に関わる重い責任は人が負うため、置換リスクは非常に低い。

定期報告書や説明資料の起草・情報整理はAIで効率化しやすい一方、公平で適切な開示の判断、投資家との信頼構築、経営層や社内各部門との調整が重要であり、情報提供範囲の拡大も人員削減圧力を抑える。

アプリ実装は生成AIとフレームワークで大きく変容するが、企画と人材不足が続き、人数減は中程度にとどまる。

実装・OS対応・調査は生成AIで効率化されるが、企画・チーム開発・UX判断が残り、アプリ需要と人材不足が続くため再構成型の影響。

コード生成・テスト作成・OS更新対応は生成AIによる効率化の余地が大きい一方、要件定義や設計判断、品質への責任、チームでの調整が必要であり、日本の人材不足とAI機能実装の需要が雇用の代替圧力を緩和する。

広告ディレクターは戦略決定と制作全体の責任・リーダーシップが本体であり、資料作成は変わっても職そのものの消滅リスクは低い。

企画資料作成はAIで支援されるが、広告戦略の決定・広告主との折衝・チームと予算の全体責任が仕事の核であり、生成AIによる置き換えは小さい。

企画案・コピー・画像・提案資料の作成は生成AIで効率化しやすい一方、広告主との交渉、独創的なコンセプトの決定、制作チームの統率と品質・予算への責任が人間に残るため、業務再構成に比べ雇用代替は限定的である。

図面やコンセプト画は補助されるが、劇場仕込みと演出家との共同創造が不可欠で、自動化の費用対効果も低く置換はごく小さい。

装置や衣装のデザインは演出家との綿密な協働と真に新しい造形を要し、製作立会いや劇場仕込みという現場作業も伴うため、生成AIは発想支援に留まる。

デザイン案や図面の作成・修正には生成AIを活用できるが、作品固有の創造性、演出家や製作スタッフとの綿密な調整、製作現場や劇場での確認と安全への配慮が必要なため、業務の再構成に比べて雇用の置換は限定的である。

スケッチと3D生成で構想工程は大きく変わるが、試作・部門横断の判断と製品責任が残るため、若手業務の圧縮が主で職そのものは残る。

コンセプトスケッチや3Dシミュレーションは生成AIで加速するが、模型による検証・部門横断の合意形成・意匠の独創性が中核であり、置換ではなく道具の再構成が進む。

情報整理やスケッチ・画像案の生成はAIで効率化できる一方、独創的な製品意匠の創出、関係部門との調整、実物模型の修正と生産仕様の確認には人間の関与が必要であり、多様な製品ニーズに支えられた需要も雇用減少を抑える。