AI時代に生き残れる人と消える人の決定的な違い

こんにちは、papanaviです。

先日、Kaizen Platformの須藤社長が出演されていたYouTube動画を見たんですが、正直なところ、かなり衝撃を受けました。

「日本のDXは失敗している」「AI時代には新しい職業カーストが生まれる」「AIはドラえもんじゃなくてポケモンとして使え」

……いや、ちょっと待ってください。これ、デザイナー20年やってきた僕にとって、かなり刺さる内容だったんです。

特に「ホワイトカラーの90%がオペレーターになる」という話。これ、他人事じゃないんですよね。

今回は、この動画の内容をベースに、AI時代に生き残れる人と消える人の違いについて、デザイナー視点で深掘りしていきたいと思います。

AI時代に生き残れる人と消える人の違いは？

結論から言うと、「AIを使う側」になれるか「AIに使われる側」になるか、この違いが決定的です。

須藤社長の言葉を借りれば、AIは企業の勝敗を分ける「レバレッジ（てこ）」になるということ。つまり、このてこをどう使うかで、同じスキルを持っていても結果が大きく変わってくるわけです。

消える人の特徴

まず、AI時代に厳しくなる人の特徴を整理してみましょう。

1. 「AIが何でもやってくれる」と思っている人
2. 言われたことをそのままやるだけの人
3. 自分の専門性を言語化できない人
4. 新しいツールを「面倒くさい」と避ける人
5. 「今までこれでやってきたから」が口癖の人

正直なところ、僕自身もこの中のいくつかに当てはまっていた時期がありました。特に4番目。新しいツールが出るたびに「また覚えなきゃいけないのか」と思っていたんです。

でも、これからの時代、この考え方は致命的になります。

生き残る人の特徴

一方で、AI時代に価値が上がる人はどんな人でしょうか。

1. AIを「道具」として使いこなせる人
2. 業務全体を俯瞰して設計できる人
3. 「なぜそうするのか」を説明できる人
4. 人間にしかできない判断ができる人
5. 常に学び続けられる人

落合陽一さんも言っていますが、2026年にはほとんどの知的作業がAIに置き換わる可能性があるとのこと。でも、それは「人間の仕事がなくなる」という意味ではないんです。

むしろ、AIが作業をするために必要な条件を整える「環境構築」が主な人間の仕事になるという話なんですよね。

なぜ日本のDXは失敗したのか？

ここで少し視点を変えて、「なぜ日本のDXはうまくいかなかったのか」という話をしたいと思います。

須藤社長によると、日本のDXは「デジタル化」で止まっていたんです。

海外と日本のDXの違い

海外では、DXは「デジタルにすることで規制する」「人員整理する」とセットで行われるので、ROI（投資対効果）が合うんです。

でも日本は解雇規制が厳しいので、コストの観点で見るとそこまで下がらない。10〜20%下がる程度で、その割に社内の抵抗が起きるから大変。

結果として、「DXやろう」と言いつつ、実態は「紙をデジタルに置き換えただけ」みたいな状態になっていたわけです。

AIが変えるゲームのルール

しかし、AIの登場で状況が一変しました。

須藤社長いわく、「今まで10〜20%だった効率幅が、多分8割ぐらい下がる可能性がある」とのこと。

人のコストや時間が2割で済むとなったら、これはやらなきゃいけない。「DXをAIで加速できる可能性」が大事なポイントなんです。

つまり、日本企業にとってAIは「やっとDXの本来の目的を達成できるツール」になり得るということ。逆に言えば、ここでAIを使いこなせない企業は、本当に取り残されるということでもあります。

AIが変える「新しい職業カースト」とは？

さて、ここからが本題です。

須藤社長の話で最も衝撃的だったのが、「AI時代には人材が4つに分化する」という話でした。

AI時代の4つの人材カテゴリー

この分類を見たとき、正直ゾッとしました。

「アーキテクト」と「オペレーター」の違い、これがめちゃくちゃ重要なんです。

アーキテクト（設計者）とは？

アーキテクトとは、AIを前提に業務を再設計できる人のことです。

例えば、Uber Eatsを考えてみてください。AIが指示を出して、「今日はこれ届けましょうね」と人間が実行していく。このシステムを設計した人がアーキテクトです。

須藤社長の言葉を借りれば、「真のホワイトカラー」。希少価値が高く、おそらく全体の10%程度しかいないとのこと。

オペレーターとは？

一方、オペレーターはAIの指示に従って動く人です。

これ、悪い意味で言っているわけではないんです。世の中の仕事の大半は、誰かが設計したシステムの中で動くことで成り立っています。

ただ、問題はオペレーターの価値が相対的に下がっていくということ。

なぜなら、AIが指示を出すようになると、その指示に従う人は「誰でもいい」状態に近づいていくからです。

デザイナーはどっちになるのか？

ここで、デザイナー20年の僕として考えてみたいんです。

正直なところ、今のデザイナーの多くは「オペレーター」に近い働き方をしています。

• クライアントから「こういうの作って」と言われる
• ディレクターから「この修正お願い」と指示される
• 既存のテンプレートをベースに作業する

これ、AIが得意な領域なんですよね。

一方で、「なぜこのデザインなのか」を設計できるデザイナーは、アーキテクト側に行ける可能性があります。

具体的には：

1. クライアントの課題を言語化できる
2. デザインの方向性を自分で決められる
3. AIを使って複数の選択肢を素早く出せる
4. 最終的な判断と責任を取れる

この4つができるかどうかが、分かれ目になると思っています。

「ドラえもん」ではなく「ポケモン」として使え

須藤社長の話で、もう一つ印象的だったのが「AIの捉え方」についてです。

「ドラえもん」思考の危険性

多くの人がAIを「ドラえもん」だと認識しているそうです。

• 何でも叶えてくれる
• 困ったら助けてくれる
• 自分は何もしなくていい

でも、この考え方だと自分はどんどんダメになっていく。

須藤社長いわく、「ドラえもんだと思って使うと、我々は『のび太くん』になっちゃう（笑）。自分はどんどんダメになっていく」とのこと。

これ、めちゃくちゃ分かるんですよね。

実際、AIに頼りきりになると、自分で考える力が落ちていく実感があります。

「ポケモン」として向き合う

では、どう向き合えばいいのか。

答えは「ポケモン」として向き合うことです。

ポケモンには個体差があって、得意不得意があって、性格も違う。トレーナー（自分）も一緒にトレーニングして、ポケモンも鍛えて、「よし、じゃあ行け！」って戦う。

「相互に成長していく、共に成長していく関係性」で考えないといけないということです。

トレーナーとして必要なこと

ポケモンのトレーナーとして必要なことを、AIに当てはめてみましょう。

1. AIの得意・不得意を把握する
– 「この炎のポケモンはここに攻めよう」
– 「水が苦手なやつはここ」

2. 適材適所の配置ができる
– ChatGPTが得意な領域
– Claudeが得意な領域
– 画像生成AIが得意な領域

3. 自分も一緒に成長する
– AIを使いながら、自分のスキルも上げていく
– AIができないことを人間が補う

4. インテグレーション（統合）ができる
– 「この案件のポケモンはここに攻めよう」
– 複数のAIツールを組み合わせて使う

この考え方、すごく腑に落ちたんですよね。

僕自身、最近はChatGPT、Claude、Midjourney、Cursorなど複数のAIツールを使い分けています。それぞれに得意・不得意があって、全部を一つで完結させようとすると無理が出る。

「このタスクはこのAI」「こっちはこっちのAI」という適材適所の配置ができるかどうかが、トレーナーとしての腕の見せ所なんです。

大企業・レガシー企業が有利になる理由

ここで、ちょっと意外な話をします。

須藤社長によると、AI時代は大企業・レガシー企業が有利になるそうです。

今までのネット時代との違い

これまでのネット検索時代は「無名でもSEOで勝てた」時代でした。

• 小さな会社でも、SEO対策をすれば検索上位に表示される
• 知名度がなくても、コンテンツの質で勝負できた
• スタートアップが大企業を逆転できるチャンスがあった

でも、AI検索（ChatGPTやGeminiなど）の時代は違います。

AIが「知っている商品」が選ばれる

AIは学習データに基づいて回答します。つまり、「認知度の高いブランド」「信頼できるソース」として AIに選ばれやすい企業が有利になるんです。

須藤社長の言葉を借りれば：

「これまでのネットは『検索して知らないものが選ばれる』仕組みだったのが、これからはAIが学習している『知っている商品』が選ばれる確率が増える」

つまり、人間に対するブランディングだけでなく、「AIにも分かるようにブランディングしましょう、認知を取りましょう」というのが本質だということです。

フリーランスや中小企業はどうすればいいのか？

これ、フリーランスや中小企業にとっては厳しい話ですよね。

でも、逆に考えれば「AIに認識してもらえる存在になる」ことが重要だということ。

具体的には：

1. 専門性を明確に打ち出す
– 「何でもできます」ではなく「これが得意です」

2. 発信を継続する
– ブログ、SNS、YouTubeなどで情報発信
– AIの学習データに入る可能性を高める

3. 実績を可視化する
– ポートフォリオを充実させる
– 第三者からの評価を集める

4. ニッチな領域で一番になる
– 大企業が手を出さない領域を攻める
– その領域では「AIが最初に推薦する存在」を目指す

「ゴールドラッシュ」はこれから来る

須藤社長の話で、もう一つ重要なポイントがありました。

それは「AIのゴールドラッシュはこれから来る」という話です。

ハードウェアからユースケースへ

今、AIへの投資はNVIDIAのようなハードウェア企業に集中しています。GPUの需要が爆発的に増えて、株価も急上昇。

でも、歴史を振り返ると、その後に「ユースケース（使い道）」の市場が大きくなるんです。

須藤社長の言葉を借りれば：

「坂本龍馬は蒸気船を発明していないけど運用を変えた。ヘンリー・フォードも自動車を発明していないけど量産体制を作った。『使い道を見つけた人＝イノベーター』です」

つまり、技術を発明した人ではなく、使い道を見つけた人が次のゴールドラッシュを掴むということ。

「一個見つけたことを100倍、1000倍に増幅できる」

これがAIの本当の価値だと須藤社長は言います。

従来のビジネスでは、一つの成功パターンを見つけても、それを横展開するのに時間とコストがかかりました。

でもAIがあれば、一つの勝ちパターンを見つけたら、それを100倍、1000倍に増幅（レバレッジ）できる。

これは個人にとってもチャンスです。

• 一つの専門領域で勝ちパターンを見つける
• AIを使ってそれを横展開する
• 少人数でも大きな成果を出せる

僕自身、デザイナーとして「効率的なワークフロー」を見つけたら、それをAIで自動化できないか常に考えるようにしています。

一回うまくいった方法を「再現可能な仕組み」にする。これがAI時代の生き残り戦略の一つだと思います。

組織の評価制度はどう変わるのか？

須藤社長と佐々木さんの対談で、面白い話題がありました。

「真のホワイトカラー（アーキテクト）になり、めちゃくちゃ優秀な人材になり、生産性アップしてくれた時に、その人に1億円とか払って組織って持つんですか？」

これ、すごく本質的な問いですよね。

従来の人事制度の限界

今までの人事制度は「みんなで一緒に頑張る」前提で作られていました。

• 年功序列
• 横並びの給与体系
• 「出る杭は打たれる」文化

でも、AI時代には「次の勝ちパターンを見つけて、それを横展開（再現性ある形で複製）した人」を高く評価しないといけない。

自分一人だけの生産性が上がってもしょうがなくて、「組織にレバレッジをかけられる人」をいかに評価するかがポイントになります。

「1プレイヤー」ではなく「レバレッジをかけられる人」

須藤社長いわく：

「自分一人だけの生産性が上がってもしょうがなくて、『組織にレバレッジをかけられる人』をいかに評価するか」

つまり、評価の軸が変わるということです。

デザイナー20年の僕が考える生き残り戦略は？

最後に、デザイナー20年の視点から、AI時代の生き残り戦略を考えてみたいと思います。

1. 「設計」の領域に踏み込む

これまでデザイナーは「作る」ことが仕事でした。でも、これからは「設計する」ことが重要になります。

• なぜこのデザインなのか？
• どういう課題を解決するのか？
• どういう基準で判断するのか？

この「Why」と「How」を言語化できるかどうかが、アーキテクトとオペレーターの分かれ目です。

2. AIを「ポケモン」として育てる

AIツールを「便利な道具」ではなく「一緒に成長するパートナー」として捉える。

僕自身、最近は毎日何かしらのAIツールを触るようにしています。新しい機能が出たら試してみる。うまくいかなかったら原因を考える。

この「トレーナーとしての経験値」が、後々効いてくると思っています。

3. 専門性を「言語化」する

20年デザインをやってきて、感覚的に分かっていることがたくさんあります。

でも、それを言語化できないと、AIに伝えられないし、他の人にも伝えられない。

• なぜこの配色なのか？
• なぜこのレイアウトなのか？
• なぜこのフォントなのか？

この「なぜ」を説明できることが、これからの価値になります。

4. 「人間にしかできないこと」に集中する

落合陽一さんが言う「とげ作り」の話がありましたよね。

人が「面白い」と思うものには少しとがった部分、つまり論理的な飛躍の要素が含まれている。AIはそれを考えるのが苦手。

デザインで言えば：

• クライアントの本当の課題を見抜く力
• 言葉にならないニュアンスを汲み取る力
• 「あ、これこれ！」と言わせるアウトプット

これは、AIにはまだ難しい領域です。

5. 学び続ける姿勢を持つ

正直なところ、20年やってきたからといって安心できる時代ではなくなりました。

でも、逆に考えれば「経験」と「学び続ける姿勢」の掛け算ができれば、若い世代にも負けない価値を出せるはずです。

AI時代は、年齢や経験年数よりも「今、何ができるか」「これから何を学ぶか」が重要になる。

僕自身、まだまだ試行錯誤の真っ最中です。でも、その試行錯誤自体が、これからの価値になると信じています。

まとめ

今回は、Kaizen Platform須藤社長の動画を元に、AI時代に生き残れる人と消える人の違いについて考えてみました。

ポイントを整理すると：

1. AI時代は「使う側」と「使われる側」に分かれる
2. 日本のDXは失敗していたが、AIで逆転のチャンスがある
3. 新しい職業カーストでは「アーキテクト（10%）」と「オペレーター（90%）」に分化する
4. AIは「ドラえもん」ではなく「ポケモン」として向き合う
5. 大企業・レガシー企業が有利になる時代、個人は専門性で勝負する

正直なところ、これからの時代は楽観できません。でも、悲観しすぎる必要もないと思っています。

大事なのは、今の自分の立ち位置を正確に把握して、「アーキテクト」側に行くための努力を続けること。

僕自身、デザイナー20年の経験を活かしながら、AIと共に成長していく道を模索しています。

この記事が、同じように悩んでいる方の参考になれば幸いです。

参考

• 【2026年超予測：AIと経営】日本のDXはうまくいってない／大企業が有利に／ゴールドラッシュの到来／AIがもたらす「新しい職業カースト」
• 落合陽一「2026年にはほとんどの知的作業がAIに置き換わる」
• AI時代に「なくなる仕事」「生き残る仕事」「生まれる仕事」とは？