日本の中小企業でAIの導入が最も進んでいる部門は、総務・管理でした。技術部門ではありません。米国では、求人票の職種名の12件に1件がAIに触れていて、その63%が技術職以外です。求人票を読むと、AIがどの仕事に入り込んでいるかが、募集要項の「歓迎スキル」の欄に出ていました。
① 事実
AIの仕事は、専任の職種として募集されるより先に、既存の職種の募集要項に書き足される形で現れています。米国の求人票では、AIに触れる職種名が4年で3倍以上になり、その3分の2が技術職以外です。日本の中小企業では、AIの導入が総務・管理の部門から進んでいます。求人票の実例と、米国の集計と、日本の調査を並べます。
ジモティーの広告運用の求人票に、「GAS・Python・AIツール等を活用した業務自動化」が入っています
株式会社ジモティー（2011年設立・従業員183名）が出している「ネットワーク広告運用・収益化担当」の求人票です。2026年9月14日の更新分を読みました。
必須要件は、アドネットワーク（複数の媒体の広告枠をまとめて扱う仕組み）やSSP（媒体側が広告枠を売るための仕組み）の事業者か、広告代理店での運用実務経験が2〜3年程度。数値データに基づく効果検証の経験。社外との折衝の経験。ここまでは、広告運用の職種として以前からある要件です。
歓迎スキルの欄に、こう書かれています。「GAS・Python・AIツール等を活用した業務自動化」の経験。GAS（Google Apps Script＝表計算や書類を自動で処理するための簡易なプログラム）とPythonは、どちらもプログラムを書く道具です。業務内容の欄にも「AIツール活用による自動化推進」が入っています。
想定年収は400〜700万円。勤務地は東京都品川区で、週2〜3日の出社です。これは、エンジニアの求人ではありません。広告運用の求人です。
米国では、AIに触れる職種名が264から822に増え、63%は技術職以外でした
求人サイトIndeedの調査部門Indeed Hiring Lab（同社の求人票を分析して労働市場の動向を出す部門）が、7月8日に集計を公表しています。米国と欧州5か国の求人票を、2022年1〜3月から2026年1〜3月まで追ったものです。
同ラボは、ある四半期に、その職種名の求人が5件以上「AI」「GenAI」「AGI」「artificial intelligence」のいずれかを含むとき、その職種名を「AIに触れる職種名」と数えています。求人の中身ではなく、職種名の単位で数えた指標です。
米国では、この職種名が2022年1〜3月に264（全職種名の2.6%）、2026年1〜3月に822（8.3%）。およそ12件に1件の職種名が、AIに触れています。
そのうち、63%は技術職以外でした。医療、教育、マーケティング、物流、管理といった分野です。欧州も同じ方向で、ドイツ59%、オランダ58%、フランスと英国が54%です。スペインだけが36%で、技術職が64%を占めています。
同ラボは求人票のAI関連の言及率を日次で公開していて（AI Tracker）、米国では2019年の年平均1.74%から、2026年8月末に6.74%になっています。この日次データに、日本は入っていません（対象はオーストラリア、カナダ、ドイツ、フランス、英国、アイルランド、イタリア、オランダ、米国）。日本の求人票で同じ数字がどう動いているかは、この公表物からは分かりません。
日本の中小企業では、総務・管理の68.3%がAIを入れています
中小企業基盤整備機構が2026年3月に公表した調査です。全国の中小企業10,000社に配り、1,647社が答えています（調査期間は2025年11月17日〜12月12日、実施は東京商工リサーチ）。
AIの導入率は20.4%。検討中の18.6%と合わせて39.0%が前向きです。導入済みの企業が使っているAIは、<strong>生成AIが82.6%</strong>で、次の音声認識・音声対話AI（29.8%）を大きく離しています。
業務部門別の導入率は、総務・管理から順にこう並びます。
- 総務・管理（バックオフィス）＝68.3%
- 営業・販売・サービス＝60.3%
- 経営・企画＝58.5%
- 製造・生産＝34.9%
導入の目的は「業務効率化／作業時間の短縮」が87.0%で、2位の「品質向上」（32.3%）と50ポイント以上の差があります。
同じ調査で、「従業員のITリテラシーが高い」という項目に当てはまると答えたのは45.1%（「とても」10.0%＋「やや」35.1%）。<strong>当てはまらない側が54.9%</strong>です。
出典：
- 株式会社ジモティー「ネットワーク広告運用・収益化担当（メンバー）」（HERP／2026年9月14日更新） https://herp.careers/careers/companies/jmty/jobs/_FMitOj6QROl
- Indeed Hiring Lab, Pawel Adrjan「AI Is No Longer Just a Tech Occupation Story: It's Spreading Across Job Titles in the US and Europe」（2026年7月8日） https://hiringlab.indeed.com/2026/07/08/ai-is-no-longer-just-a-tech-occupation-story/
- Indeed Hiring Lab「AI Tracker」（日次データ・2026年8月31日まで） https://github.com/hiring-lab/ai-tracker
- 中小企業基盤整備機構「中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査（2026年3月）調査結果のポイント」 https://www.smrj.go.jp/research_case/questionnaire/fbrion0000002pjw-att/202603_AI_point.pdf
② 構造
新しい技術が仕事に入るとき、まず専任の職種ができる、とは限りません。今回の数字が示しているのは、既存の職種の募集要項が書き換わる形です。誰の担当でもない仕事を、既にいる人が拾います。その拾い方が、求人票の歓迎スキルの欄に載ります。過去の技術も、同じ順番で通っています。
職種が生まれる前に、既存の職種の要件が書き換わります
Indeed Hiring Labが数えたのは、AIの専門職の数ではありません。既存の職種名のうち、求人票にAIの語が入っているものの数です。822のうち63%が技術職以外＝医療事務や物流の管理職や営業の募集要項に、AIの語が入りました。
ジモティーの求人票も同じ形をしています。募集しているのは広告運用の担当者で、AIの担当者ではありません。必須要件は広告運用の実務経験のままで、AIは歓迎スキルの欄にあります。
新しい仕事は、まず「誰かが片手間に拾うもの」として現れます。専任が置かれるのは、その後です。前例の無い場所には、分業がありません。 分業が無いので、既にいる人が拾います。拾える人を採りたいので、募集要項の歓迎スキルに書きます。
日本の中小企業では、AIはバックオフィスから入っています
日本の中小企業でAIの導入が最も進んでいる部門が、総務・管理（68.3%）でした。製造・生産（34.9%）の倍近くあります。
総務・管理は、経理も人事も庶務も契約も入る部門です。担当が分かれていない仕事が集まり、文書を作る仕事が多い部門でもあります。導入されているAIの82.6%が生成AIであることと、合っています。
同じ調査で「従業員のITリテラシーが高い」に当てはまらないと答えた企業が54.9%あります。リテラシーが高くないと答えた会社でも、総務・管理には入っています。 誰が使っているかは、この調査からは分かりません。
表計算の「歓迎」が「必須」になったのと、同じ位置にあります
パソコンの操作や表計算ソフトも、かつては求人票の歓迎スキルの欄にありました。専任の「パソコン担当」が置かれた時期もあります。いまは、事務職の募集要項で歓迎スキルとして書く会社は、ほとんどありません。書かなくても前提だからです。
歓迎スキルの欄は、その技術が「できると嬉しいもの」から「できて当たり前のもの」へ移る途中にある、という位置を示しています。欄に書かれている間は、まだ人によってばらつきがあります。 ばらつきが無くなれば、欄から消えます。
求人票が書いているのは、人が作業を設計してAIを使う段階です
歓迎スキルの欄の文面を、もう一度読みます。「GAS・Python・AIツール等を活用した業務自動化」。主語は人です。 人がいまある定型の業務を見て、どこを自動化するかを決め、道具としてAIを使います。
この形では、作業の設計は人が持ったままです。AIは、決まった作業を速くする道具として置かれています。日本の中小企業の導入目的が「業務効率化／作業時間の短縮」に87.0%集まっているのも、同じ位置です。いまある業務を、人ありきで自動化する形です。
本紙は前々号（Vol.61）で、AIがまだ個人の道具の域にあると書きました。使うかどうかが本人の裁量に付いていて、手順に組み込まれた仕組みにはなっていない、という意味です。求人票の歓迎スキル欄は、その「個人の道具」を使える人を探している欄だと読めます。
その先に、作業の設計ごと渡す形があります。
③ 自分事
当社では、作業の設計を私がやっていません
当社（株式会社東京ネット工務店）で、AIをどう使っているかを書きます。
社内の仕事のうち、顧客に直接関係しない部分に、それぞれAIエージェント（人が逐一指示しなくても、自分で手順を判断して動くAI）を置いています。広告とマーケティング、本紙の制作、経理、経営会議です。
これらの部門では、道具を選ぶところからAIに任せています。どのツールを使うか、そもそもツールを使うかどうか、作業をどう分けるか。その設計を、私はもうやっていません。スクリプト（決まった処理を自動で走らせる短いプログラム）も、AIが必要だと判断したら自分で書きます。調べ物があれば、その場で使い捨てのスクリプトを書き、終わったら捨てています。
私がやっているのは、予算と、中身と、結果を見ることです。いくらまで使うか。何をやらせるか。出てきたものが使えるか。その3つを見て、次に繋ぎます。
広告でいえば、マーケティング部が実務を回し、数字を社長に報告して指示を仰ぐ形と同じです。社長がやっているのは、予算を決め、何をやらせるかを決め、出てきた数字を見ること。私とAIの間に起きているのは、それです。
歓迎スキル欄に「AIツールを活用した業務自動化」と書く会社は、人が作業を設計して、AIを道具として使う形を想定しています。当社は、その設計をAIに渡しています。二つは、同じ「AIを使う」でも中身が違います。
作業の手順ではなく目的地を渡すのは、部下への指示と同じ形です
作業の手順ではなく、プロジェクトや行き先そのものを渡す。これは、人間の部下に仕事を任せるときと、何も変わりません。作業レベルまで指示を降ろすか、目的地を渡して任せるか。管理する側が昔から選んできた二つです。
新しいのは、渡す相手が人ではないことだけです。そして、部下と書くときに「人間の」と付けるようになりました。
当社が募集しているのは、1種類だけです
当社の採用は、AIを徹底して使えるエンジニアであり、同時にコンサルタントである人だけです。歓迎スキルの欄に「AIツールが使えると尚可」と書く枠が、当社にはありません。書く必要が無いからです。
エンジニアとコンサルタントを分けていないのも、同じ理由です。顧客の事情を聞く人、設計する人、実装する人を分けると、その間で落ちるものがあります。AIが実装の速さを持っている以上、落ちるのは事業の文脈のほうです。
この要件に合う人には、いまのところ出会えていません。 10年以内には、この層が出てくると見ています。
二つの要件は、別のものです
読者の会社が求人票を出すとき、歓迎スキルの欄にこの行を書くかどうかは、何を求めるかで変わります。
AIを道具として使える人を求めるなら、いまの定型業務をどこまで速くできるかが基準になります。効果は測りやすく、いまの仕事の形は変わりません。中小企業の導入目的が87.0%「業務効率化」に集まっているのは、この側です。
作業の設計ごと渡せる人は、別の要件です。何をやらせるかを決め、出てきたものを判定できる必要があります。当社で言えば、予算と中身と結果を見る仕事です。この人には、道具の操作より、判定の基準が要ります。
そのうえで、私の希望をそのまま求人票に書いても、応募は来ません。無駄打ちになります。
歓迎スキル欄の一行は、求職者に通じる言葉で書かれている、とも読めます。 会社が求めているものと、求人票に書けるものは、別です。書けるほうしか読めないので、外から見ると、求人票は求職者側の理解の範囲を写していることになります。
明日できること
自社の求人票か、募集要項の下書きを開いてみてください。歓迎スキルの欄に、AIに関する行があるかどうか。あれば、それが「道具として使える人」を指しているのか、「設計を渡せる人」を指しているのか、読み返してみてください。
無ければ、いま社内でAIを使っている人を思い浮かべてみるほうが早いです。その人が何を自分で決めているか。使う道具を自分で選んでいるか、選び方まで含めて誰かに決められているか。歓迎スキル欄に書ける言葉は、そこから出てきます。
もう一つ。自社の総務・経理に、生成AIが入っているかどうかを確かめてみてください。中小企業で導入がいちばん進んでいる部門です。入っていれば、誰かが担当を決められないまま拾っています。その人が、求人票に書きたい要件をすでに満たしているかもしれません。
短信
OpenAI、GPT-6 SolとLunaを投入。API価格はGPT-5.6比で半分になりました（2026年9月22日公表）
OpenAIが、最上位のGPT-6 Astraと同じ学習手法を使った中位・軽量モデル「GPT-6 Sol」「GPT-6 Luna」を、API・ChatGPT・開発ツールに投入しました。100万トークン（AIが文章を扱う単位）あたりの価格は、Solが入力4ドル→2ドル・出力20ドル→10ドル。Lunaが入力0.20ドル→0.10ドル・出力1.20ドル→0.50ドル。いずれもGPT-5.6の同じ位置のモデルと比べて半額です。本紙はVol.39で、GPT-5.6 Solの2割値下げが「8月21日から11月21日まで」の期間限定だと書きました。その期間が終わる前に、比較の相手が入れ替わった形です。
出典：
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〈第三部 第43章「誰の、名前を」〉
介護法人の情シス部長、柏木が、神崎リナの設計書を三度めくり直します。触らない、抜けられる、壊せない。よくできた設計だと認めたうえで、柏木は一つだけ訊きます。「これが、ある日、動かなくなったとき——私は、誰の名前を、出せばいいんですか」。監査でも理事会でも、毎年聞かれるのはその一行だ、と。
https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part3/articles/ch43
小説を書いている理由
この小説は、もともと、社内の教育のために書き始めました。うちの会社——東京ネット工務店で、新しく入った人間に、この仕事の考え方を伝えるための、いわば教材でした。戦略の階層とか、取捨選択とか、口で言っても、なかなか伝わりません。だったら、物語にして読んでもらったほうが早い。そう思って、書き始めました。
ところが、いろいろあって、その教材が、要らなくなってしまいました。理由は、いろいろあります。ここには、書ききれません。ただ、宙に浮いてしまった原稿を、捨てるのも惜しくて、何度も書き直しながら、今度は、教材ではなく、ただ読んで面白い、お仕事小説として、作り直していきました。
https://www.netkomuten.tokyo/channels/atogaki/articles/atogaki-1
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