AIで事務職はなくなる？将来性と今からできるスキルアップ・転職戦略

2026年7月11日

結論、AIによって事務職そのものがすぐになくなるとは言い切れません。

ただし、データ入力、定型メールの作成、議事録の要約、請求書処理、定型レポート作成のような「繰り返し作業」は、AIや自動化ツールに置き換わりやすくなっています。

世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」でも、事務・秘書系の職種やデータ入力系の仕事は、今後減少が見込まれる職種として挙げられています。

一方で、社内外の調整、例外対応、正確性の最終確認、業務改善、相手に合わせたコミュニケーションは、AIだけでは完結しにくい仕事です。

大切なのは、「事務職を続けるか辞めるか」を焦って決めることではありません。

AIを使える事務職になるのか、事務経験を活かして別職種へ広げるのか、転職も含めて選択肢を整理することです。

事務職を続けるか、別職種へ転職するか迷っている人は、まずかんたん転職サービス診断で自分に合う選択肢を整理してみてください。

この記事では、AIで置き換わりやすい事務作業、AI時代でも残りやすい仕事、今から身につけたいスキル、事務職から転職する場合の現実的な選択肢を解説します。

この記事で分かること

AIで事務職は本当になくなるのか
AIに置き換わりやすい事務作業
AI時代でも残りやすい事務職の役割
事務職が今から身につけるべきスキル
事務職のままキャリアアップする方法
事務職から転職する場合の現実的な選択肢
独学と生成AI講座のどちらを選ぶべきか

AIで事務職はなくなる？

AIで事務職がすべてなくなるわけではありません。

ただし、「決まった情報を入力する」「決まった文章を作る」「決まった手順で確認する」だけの仕事は、今後かなり厳しくなる可能性があります。

AIが得意なのは、パターンのある作業です。

たとえば、メール文の下書き、会議内容の要約、Excel関数の作成、文章の整形、データの分類、簡単なレポート作成などは、すでに生成AIで効率化しやすい領域です。

一方で、事務職の仕事は単純作業だけではありません。

現場の事情を踏まえて調整する。相手に合わせて伝え方を変える。ミスが許されない書類を最終確認する。社内の非効率な流れを見つけて改善する。

こうした仕事は、AIが出てきたからすぐに消えるものではありません。

むしろ、AIを使って作業時間を減らし、人にしかできない判断や調整に時間を使える人は、評価されやすくなる可能性があります。

まずは、事務職を次のように分けて考えると分かりやすいです。

事務職の状態	AI時代のリスク	次にやること
データ入力や書類作成だけを担当している	高い	AI活用、Excel、業務改善を学ぶ
定型メールや定型資料を毎回手作業で作っている	やや高い	ChatGPTで下書きし、確認する流れを作る
Excelや社内システムで業務改善できる	中程度	AIや自動化ツールを組み合わせる
部署間調整や例外対応ができる	低め	調整力とAI活用を掛け合わせる
事務から別職種へ広げたい	状況次第	転職サービス診断で方向性を整理する

海外の調査でも、AIや情報処理技術は多くの仕事に影響すると見られています。

世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」では、AIや情報処理技術が企業に大きな変化をもたらすとされ、事務・秘書系の職種やデータ入力系の職種は減少が見込まれる職種として紹介されています。

また、OpenAIなどの研究者による論文「GPTs are GPTs」では、米国労働者の多くがLLMによって一部の業務に影響を受ける可能性があると示されています。

ただし、これらは「明日から事務職が全部なくなる」という意味ではありません。

仕事全体が消えるというより、仕事の中身が変わると考えた方が現実的です。

AIで置き換わりやすい事務作業

AIで置き換わりやすいのは、ルールが決まっていて、繰り返しが多く、判断の幅が狭い作業です。

事務職の中でも、次のような作業は影響を受けやすいです。

置き換わりやすい作業	AIや自動化と相性がよい理由
データ入力・転記	フォーマットが決まっていることが多い
定型メール・定型文	パターン化しやすく、下書きを作りやすい
議事録・要約	音声認識や要約AIと相性がよい
請求書・経費・書類処理の一部	OCR、RPA、会計ソフトで効率化しやすい
定型レポート作成	数値の集計やコメント下書きにAIを使いやすい

データ入力・転記作業

データ入力や転記作業は、AIや自動化ツールに置き換わりやすい代表例です。

たとえば、紙の書類を読み取ってシステムへ入力する作業、Excelから別の管理画面へ転記する作業、同じフォーマットの情報を毎月まとめる作業などです。

こうした作業は、OCR、RPA、AI、社内システムの連携によって効率化しやすい領域です。

もちろん、すべてを完全自動化できるとは限りません。

入力ミスの確認、例外データの判断、取引先ごとの違いへの対応は人が必要です。

ただし、「入力するだけ」の時間は減っていく可能性が高いです。

これからは、入力作業そのものよりも、入力前後の流れを理解し、ミスを減らす仕組みを考えられる人の価値が上がりやすくなります。

定型メール・定型文の作成

お礼メール、日程調整メール、社内連絡文、問い合わせへの一次回答なども、AIと相性がよい仕事です。

ChatGPTに目的、相手、状況、トーンを伝えれば、メールの下書きはかなり早く作れます。

たとえば、次のような使い方です。

日程調整メールの下書きを作る
お礼メールを丁寧な表現に整える
社内向けのお知らせ文を作る
問い合わせ返信のたたき台を作る
長い文章を短く分かりやすくする

ただし、AIが作った文章をそのまま送るのは危険です。

相手との関係性、社内ルール、言い回しの違和感、機密情報の扱いは人が確認する必要があります。

AIは「文章をゼロから作る相棒」として使い、最終的な判断は自分で行うのが現実的です。

ChatGPTを仕事でどう使うか知りたい人は、会社員がChatGPTを仕事で使う具体例10選も参考にしてください。

議事録作成・要約

会議の文字起こし、議事録作成、要点整理、TODO抽出もAIで効率化しやすい作業です。

すでに、音声を文字起こしして要約するツールや、会議の決定事項を整理するAIツールは増えています。

議事録作成は時間がかかりやすい一方で、作業の流れは比較的パターン化できます。

そのため、AIで下書きを作り、人が内容を確認する形に変わりやすいです。

ただし、会議の空気感や、あえて議事録に残さない方がよいニュアンス、社内政治的な配慮まではAIだけでは判断しにくいです。

議事録を作る人に求められるのは、「全部を手で書く力」から「AIの出力を見て、正しく整える力」に変わっていきます。

請求書・経費・書類処理の一部

請求書、経費精算、申請書、契約書の管理なども、AIや自動化の影響を受けやすい領域です。

金額、日付、取引先名、品目、申請内容などは、フォーマットがある程度決まっています。

そのため、会計ソフト、ワークフローシステム、OCR、AIチェック機能によって、入力や照合の手間は減っていきます。

ただし、ここでも人の役割は残ります。

たとえば、金額は合っているが内容に違和感がある、取引先との契約条件に照らして確認が必要、過去と違う処理になっている、といったケースです。

事務職として残る価値は、「入力する人」から「正しく処理されているかを見抜く人」へ移っていきます。

定型レポート作成

月次レポート、売上集計、問い合わせ件数の集計、勤怠データのまとめなども、AIで効率化しやすい仕事です。

数値を集める。前月比を出す。グラフを作る。コメントの下書きを作る。

こうした作業は、Excel、スプレッドシート、BIツール、生成AIを組み合わせることでかなり短縮できます。

ただし、数字の意味を読み取る力は必要です。

「なぜ今月だけ問い合わせが増えたのか」「どの部署に確認すべきか」「この数値は本当に正しいのか」を考える部分は、人の判断が求められます。

AI時代の事務職は、資料を作るだけでなく、数字を見て次の確認や改善につなげる力が大切になります。

AI時代でも残りやすい事務職の仕事

AI時代でも残りやすいのは、人との関係、例外判断、正確性、改善提案が絡む仕事です。

事務職の価値は、単純作業の量だけでは測れません。

むしろ、AIが作業を肩代わりするほど、「人が確認するべきところ」「人が調整するべきところ」が見えやすくなります。

社内外の調整

社内外の調整は、AIだけでは完結しにくい仕事です。

納期、優先順位、部署ごとの事情、相手の温度感、言い方の配慮などは、文面だけでは判断できないことが多いからです。

たとえば、同じ「確認してください」でも、相手によって伝え方は変わります。

急ぎで押すべき相手もいれば、背景から丁寧に説明した方がよい相手もいます。

こうした調整ができる事務職は、AI時代でも重要です。

例外対応・トラブル対応

マニュアル通りに進む仕事は、AIやシステムで効率化しやすいです。

一方で、現場ではマニュアル通りにいかないことがよくあります。

急な納期変更、書類の不備、取引先からの想定外の依頼、社内承認の遅れ、システムエラーなどです。

こうした例外対応では、状況を整理し、関係者に確認し、落としどころを見つける力が必要です。

AIは案を出すことはできますが、最終的な判断や調整責任を持つのは人です。

正確性の最終確認

AIは便利ですが、間違えることがあります。

存在しない情報をもっともらしく出すこともありますし、計算や表現を誤ることもあります。

そのため、AI時代には「AIが出したものを確認できる力」がかなり重要になります。

請求書、契約書、社外向け資料、顧客情報など、ミスが大きな問題につながる仕事では特にそうです。

事務職の正確性は、AIに奪われる価値ではなく、AIの出力を扱ううえで必要になる価値です。

業務改善の提案

AI時代に評価されやすい事務職は、「言われた作業をこなす人」だけではありません。

「この作業は毎月同じなのでテンプレート化できます」

「この確認はExcelで自動チェックできます」

「この問い合わせはFAQ化した方がよさそうです」

「この議事録作成はAIで下書きできます」

このように、業務の流れを見て改善を提案できる人です。

事務職は現場の細かい作業をよく知っています。

だからこそ、AIやツールを使った改善の起点になりやすい立場でもあります。

個人情報・機密情報を扱う判断

AIを仕事で使うときは、情報管理も重要です。

顧客情報、社員情報、契約内容、売上情報、社外秘資料などを、安易にAIツールへ入力してはいけません。

会社によっては、生成AIの利用ルールが決まっている場合もあります。

AIを使える人になるには、便利な使い方だけでなく、「何を入力してはいけないか」を判断する力も必要です。

このリテラシーを持っている事務職は、社内でAI活用を広げるときにも頼られやすくなります。

事務職の将来性は本当にない？

事務職の将来性がないわけではありません。

厳しくなっているのは、「定型作業だけで評価される事務職」です。

これまで評価されていた作業量や処理スピードは、AIや自動化によって差がつきにくくなる可能性があります。

一方で、業務フローを理解し、AIを使い、正確に確認し、周囲と調整できる人は、今後も必要とされやすいです。

将来性が厳しくなりやすい事務職	将来性を作りやすい事務職
指示された入力だけをする	業務フローを理解して改善できる
Excelを入力だけに使う	関数、集計、自動化を使える
定型メールを毎回手作業で作る	AIで下書きし、品質を確認できる
自分の担当作業だけを見る	前後の部署や全体の流れを考えられる
新しいツールを避ける	AI、SaaS、社内システムを試せる
ミスを直すだけで終わる	ミスが起きにくい仕組みを考えられる

つまり、事務職の将来性は「職種名」だけでは決まりません。

同じ一般事務でも、やっている仕事の中身によってリスクは変わります。

事務職として残るなら、AIに置き換わりやすい作業を守るより、AIを使って自分の役割を広げる方が現実的です。

事務職がAI時代に身につけたいスキル

事務職がAI時代に身につけたいスキルは、AIだけではありません。

生成AI、Excel、業務フロー整理、情報管理、コミュニケーションを組み合わせることが大切です。

生成AIの基本的な使い方

まず身につけたいのは、生成AIの基本的な使い方です。

難しいAI開発を学ぶ必要はありません。

事務職なら、まずは次のような使い方からで十分です。

メール文の下書きを作る
議事録を要約する
Excel関数の作り方を相談する
マニュアルのたたき台を作る
FAQを整理する
長い文章を短くする
社内向けのお知らせ文を作る

大切なのは、「AIに丸投げする」ことではありません。

目的、前提、相手、必要な形式を伝え、出てきた内容を自分で確認することです。

AIを仕事に使う感覚がまだない人は、会社員がChatGPTを仕事で使う具体例10選から始めるとイメージしやすいです。

Excel・スプレッドシート・データ整理

AI時代でも、Excelやスプレッドシートの基礎は重要です。

なぜなら、AIを使う前に、そもそもデータが整理されていないと活用しにくいからです。

最低限、次のようなスキルは身につけておきたいです。

基本的な関数
条件付き書式
フィルター、並び替え
ピボットテーブル
データの重複チェック
表記ゆれの整理
グラフ作成

AIにExcel関数を聞くことはできます。

ただし、出てきた関数が正しいか、どのセルを参照しているか、意図した結果になっているかを確認するには、基礎知識が必要です。

AIを使える人ほど、基本スキルの重要性も上がります。

業務フローを整理する力

AIや自動化を活かすには、業務フローを整理する力が必要です。

どの作業が毎回同じなのか。

どこで確認待ちが起きているのか。

どこでミスが起きやすいのか。

どの情報を誰が持っているのか。

こうした流れを整理できると、AIを使うべき場所が見えてきます。

「このメールはテンプレート化できる」「このチェックはExcelで自動化できる」「この問い合わせはFAQにまとめられる」といった改善につながります。

事務職の経験は、この業務フロー整理と相性がいいです。

毎日の作業を知っているからこそ、改善ポイントを見つけやすいからです。

情報管理・セキュリティ意識

AIを仕事で使うなら、情報管理の意識は欠かせません。

個人情報、顧客情報、社内資料、契約内容、売上情報などを外部のAIツールに入力してよいかは、会社のルールを確認する必要があります。

「便利だから」と何でも入れてしまうと、情報漏えいのリスクがあります。

AI時代に求められるのは、AIを触れることだけではありません。

安全に使えることです。

事務職は機密性の高い情報に触れることも多いため、情報管理の意識は強みになります。

コミュニケーション・調整力

AIが進んでも、コミュニケーションや調整力は残りやすいスキルです。

社内の事情を読む。相手の立場に合わせて伝える。急ぎ度を判断する。関係者の認識をそろえる。

こうした仕事は、AIだけでは代替しにくいです。

むしろ、AIで定型作業を減らせるようになると、調整や判断に使える時間が増えます。

事務職としてキャリアアップしたいなら、「AIを使えること」と「人と仕事を進められること」の両方を伸ばすのがおすすめです。

事務職のままキャリアアップするなら何を目指す？

事務職のままキャリアアップするなら、専門性や改善力を足す方向が現実的です。

「事務職だからキャリアアップできない」と考える必要はありません。

ただし、入力や庶務だけで年収や評価を上げるのは難しくなりやすいです。

目指す方向を分けると、次のようになります。

方向性	向いている人	伸ばすスキル
営業事務の上位ポジション	営業サポートや顧客対応が得意	調整力、資料作成、CRM活用
総務・労務・人事サポート	社内調整や制度運用に興味がある	労務の基礎、情報管理、社内対応
経理・会計補助	数字や正確性が得意	簿記、会計ソフト、Excel
業務改善・DX推進サポート	ツール導入や改善が好き	AI活用、SaaS、業務フロー整理
カスタマーサポート・CS	顧客対応が得意	FAQ改善、問い合わせ分析、AI活用
アシスタントリーダー	後輩フォローや進行管理が得意	マニュアル化、教育、業務設計

キャリアアップを考えるときは、「何を追加すれば評価されるか」を考えると動きやすいです。

たとえば、営業事務なら営業資料作成やCRM活用。

経理補助なら簿記や会計ソフト。

総務や労務なら制度運用や情報管理。

業務改善に興味があるなら、AI活用やSaaSの知識です。

AIを学ぶ場合も、単に「AIに詳しくなる」より、自分の事務業務にどう使うかを考える方が実務に結びつきます。

事務職から転職するならどんな職種が現実的？

事務職から転職するなら、これまでの経験がつながる職種を選ぶ方が現実的です。

いきなり高年収の専門職を狙うより、「事務経験に何を足すか」で考えた方が失敗しにくいです。

転職先候補	事務経験の活かし方	注意点
営業事務・営業サポート	調整、資料作成、顧客対応を活かせる	営業組織との相性を確認する
カスタマーサポート	問い合わせ対応、文章作成を活かせる	クレーム対応の負荷を確認する
経理・労務・総務	正確性、書類管理を活かせる	専門知識や資格が必要な場合がある
Webマーケティング補助	レポート作成、進行管理を活かせる	未経験なら学習実績が必要
ITサポート・ヘルプデスク	社内問い合わせ対応、マニュアル作成を活かせる	IT基礎知識が必要
業務改善アシスタント	現場理解、ツール活用を活かせる	Excel、SaaS、AI活用の実績があると強い

事務職からITやWeb系に広げたい人は、エンジニアだけに絞らない方が選択肢は広がります。

ITサポート、ヘルプデスク、社内システム担当、業務改善アシスタント、Webマーケティング補助など、事務経験を活かしやすい入り口もあります。

もちろん、未経験からエンジニアを目指すルートもあります。

ただし、AI時代の未経験エンジニア転職は楽ではありません。

興味がある人は、未経験エンジニアはやめとけ？AI時代の現実と転職で失敗しない進め方も読んでから判断してください。

30代で未経験転職を考えている人は、30代未経験からの転職は可能？AI時代の職種選びと成功する人の特徴も参考になります。

事務職からどの職種へ進むべきか迷う人は、かんたん転職サービス診断で自分に合う選択肢を整理してみてください。

事務職がAIを学ぶなら独学と講座のどちらがいい？

まずは独学でChatGPTを仕事に使ってみるのがおすすめです。

最初から講座に申し込む必要はありません。

メール作成、議事録要約、マニュアル作成、Excel関数の相談など、今の仕事の中で小さく試せることはたくさんあります。

一方で、目的がはっきりしている人は、生成AI講座も選択肢になります。

たとえば、仕事でAI活用を任されそう、事務職のままキャリアアップしたい、転職時にAI活用経験を話せるようにしたい、といった場合です。

学び方	向いている人	注意点
独学	まず低コストで試したい人	何を学ぶか迷いやすい
生成AI講座	体系的に学びたい人、仕事に活かしたい人	料金と目的の確認が必要
会社の研修	社内ルールに沿って学びたい人	内容が浅い場合もある
転職を前提に学ぶ	キャリアチェンジしたい人	学習だけでなく職務経歴の整理も必要

講座を選ぶ場合は、「AIが流行っているから」ではなく、何に使うかを決めてから検討しましょう。

生成AI講座の必要性は、生成AI講座は必要？独学とスクールの違いを現実目線で解説で詳しく整理しています。

具体的な講座候補を知りたい人は、DMM 生成AI CAMP 学び放題とは？料金・コース・向いている人を調査も参考にしてください。

事務職がAI時代にやってはいけないこと

AI時代に事務職がやってはいけないのは、不安だけで極端に動くことです。

何もしないのも危険ですが、焦って高額講座や転職に飛びつくのもおすすめしません。

特に、次の行動は避けた方がいいです。

やってはいけないこと	理由
何も学ばずに「まだ大丈夫」と放置する	定型作業の価値が下がったときに動きにくくなる
AIを怖がって一切触らない	仕事で使うイメージが持てず、変化に遅れやすい
AIに個人情報や社外秘情報を入れる	情報漏えいのリスクがある
資格だけ取れば安心だと思う	実務で使えなければ評価につながりにくい
焦って高額講座に申し込む	目的が曖昧だと後悔しやすい
いきなり未経験IT転職だけを狙う	選択肢を狭めすぎる可能性がある
今の事務経験を軽く見すぎる	調整、正確性、業務理解は次の職種でも活かせる

大切なのは、極端な判断をしないことです。

「AIが怖いから何もしない」でも、「AIが来たから今すぐ辞める」でもありません。

まずは今の仕事の中でAIを使える作業を1つ見つける。

そのうえで、事務職のまま伸ばすのか、職種を広げるのかを考える。

この順番の方が、現実的に動きやすいです。

事務職を続けるか転職するか迷ったときの判断基準

事務職を続けるか転職するか迷ったら、「今の職場でスキルを伸ばせるか」を見てください。

AI活用、Excel改善、業務フロー整理、社内調整などを経験できるなら、まず今の職場で実績を作るのも選択肢です。

一方で、定型作業しか任されない、新しいツールを使えない、将来の役割が広がらない場合は、転職も含めて考えた方がいいかもしれません。

状況	おすすめの行動
今の職場でAIや業務改善を試せる	まず社内で小さな実績を作る
事務作業が定型作業ばかり	AI活用やExcel改善を学ぶ
会社が新しいツールを入れない	学習しながら転職準備も始める
事務職以外に興味がある	職種を広げて求人を確認する
年収や働き方を変えたい	転職市場で評価される経験を整理する
何が向いているか分からない	転職サービス診断で現在地を整理する