定型メールや通知文の下書き
会議の招集、社内への依頼、提出の催促、来訪者への案内といった定型の連絡は、AIでほぼ瞬時に下書きできます。導入データからは、大規模な組織の多くですでに何らかの形でこうした運用が始まっていることがうかがえます。ただし、そのトーンが相手との関係や状況に合っているかは、テンプレートには分からないため、人が確認する必要があります。
事務アシスタントはAIに置き換えられるのか？
AIは事務アシスタントの仕事を置き換えるのでしょうか。この分野は20年間で大きく縮小しており、成長が見込まれる唯一の領域は医療関連の職種です。
先に結論
事務アシスタントは今後も必要とされますが、数字の上では、この仕事の定型的な中核部分がすでに縮小しています。この分野は2004年から2024年にかけて大きく縮小し、唯一の成長領域は、医療業界自体の拡大と結びついた医療事務系の職種です。
この職業とは
事務アシスタントの仕事は、書類の作成や電話対応だけではありません。上司や部署のために、会議の準備、日程調整、関係者との連絡、各種書類の処理、情報収集、手順の抜け漏れ防止などを担い、業務が止まらないようにしています。目立たない場面での仕事が多いものの、組織の機能を支える中核的な調整役です。
この職種の価値は、単純なデータ入力よりも、次に何が必要になるかを先読みして、適切な手順を前もって整えておくことにあります。AIは文書の下書きや定型的なメッセージの作成を速められますが、誰に何を見せるべきか、いつ動かすべきか、ミスや不自然さが出ないようにどう進めるかといった判断は、今後も人が担う部分として残りやすいでしょう。
業界
事務・業務
公開データで見るこの職業
生成AIへのさらされ度
91 / 100
188職業中 26位
米国政府の区分
さらされ度：非常に高い
米国労働統計局（BLS）による職業別の相対的なAIさらされ度区分（2026年）。
4つの公開データから当サイトが算出した0〜100の指標で、掲載している188職業の中での相対的な位置を示します。高いほど、生成AIがこなせる・実際に使われている業務の割合が大きいことを意味します。仕事がなくなる確率ではありません。
AIがこなせる業務の多さ（理論）
93
研究者による業務分析（Eloundouほか、ILO）。各データが評価する全職業の中での百分位です。
AIが実際に使われている業務の多さ（実利用）
90
Microsoft Copilot と Anthropic Claude がこの職業の業務に実際に使われた度合い。各データが評価する全職業の中での百分位です。
米国の雇用（BLS 2025〜35年予測）
- 就業者数の予測変化（2025〜35年）
- -6.0%
- 米国の就業者数（2025年）
- 1,889,800
- 年間の求人数（平均）
- 163,900
- 年収の中央値（2025年）
- US$47,540
- 就職に通常必要な学歴
- 高卒程度
BLSが挙げる変化の理由
生産性の変化：AIシステムを含む技術が、書類作成、スケジュール調整、メモ取りなどの定型的なバックオフィス業務で労働者を支援するため、業界内でのこの職業の雇用比率は低下する見込み。
BLSの原文（英語）。翻訳はai-job-risk.netによるもの。
Productivity change - share decreases as technology, including artificial intelligence (AI) systems, assists workers with routine back office functions, such as preparing documents, scheduling, and notetaking.
BLS の職業区分「Secretaries and administrative assistants, except legal, medical, and executive」の米国の数値です。BLS の予測は技術が過去と同じペースで進むことを前提にしており、AIの影響だけを予測したものではありません。
出典
さらされ度は、以下のデータを基に当サイトが算出しました（データ時点：2026年10月15日）。米国の雇用の数値は BLS の公表値をそのまま掲載しています。
- Eloundou, Manning, Mishkin & Rock, "GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs", Science (2024); data MIT licence
- Gmyrek, Berg, Kamiński, Konopczyński, Ładna, Nafradi, Rosłaniec, Troszyński. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. Geneva: ILO, 2025. © ILO, CC BY 4.0
- Tomlinson, Jaffe, Wang, Counts & Suri, "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", Microsoft Research; CC BY 4.0
- Anthropic Economic Index (job_exposure); CC BY
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025–35 and AI exposure categories
各データの公表元は、本サイトの作成・確認・推奨には関与していません。 出典・ライセンス・算出方法の詳細
事務アシスタントはAIに置き換えられるのか？
AIが事務アシスタントの仕事をなくすわけではありませんが、数字の上では縮小がすでにはっきり表れています。米国の秘書および事務アシスタントの人数は2004年から2024年にかけて大きく減少しました。BLSの雇用予測を統括するエコノミストは、この職種群では生産性を高める技術が雇用需要を抑えるという傾向が、予測期間をいくつも重ねて続いており、生成AIはその流れに加わった最新の技術だと明言しています。明確な例外は医療秘書・医療事務アシスタントで、医療業界全体の成長を背景に、人数は今後も増え続けると予測されています。
文書の下書き、候補日時の提案、議事メモの要約、申請書の体裁調整といった表面的な業務だけを見ると、自動化と相性のよい仕事に見えます。企業での導入状況もそれを裏づけています。Microsoftの2026年版Work Trend Indexでは、Microsoft 365全体で稼働中のエージェントが前年比で約15倍に増えたと報告されました。また、PwCが2025年に経営幹部を対象に行った調査では、79%が自社ですでにAIエージェントの導入が進んでいると答えています。
しかし、この仕事の本当の難しさは、書類を作ることやメッセージを書くことにはありませんでした。誰を優先すべきか、どの依頼が急ぎか、相手によって言葉遣いをどう変えるか、依頼をどの社内ルートに乗せるべきかを見極めることにあります。事務アシスタントは雑務を片づけるだけの存在ではなく、部署を動かし続け、周囲の人をつないで何も漏れないようにする調整役です。AIが自動化しそうな仕事と、人が担い続ける部分とを分けて考えることが役に立ちます。
置き換えられやすい業務
AIが担いやすいのは、決まった形式に沿い、例外的な判断が少ない事務作業です。この職種に関するBLS自身のデータにも、そのパターンがすでに大規模に表れています。
議事録やメモの要約
会議のメモを話題ごとに整理したり、対応すべき事項を抜き出したりする初稿づくりは、AIが得意とするところで、最初の情報整理の負担はかなり軽くなります。それでも、どの決定が本当に重要か、誰が実際に責任を負うのかは、人が判断しなければなりません。
申請書や書類の体裁調整
稟議書、申請書、会議資料の書式や文言をそろえる作業は、AIを使えば比較的簡単にできます。書類の見た目を整えることが中心の仕事は、特に自動化しやすいといえます。それでも、必要な添付書類や承認ルートが実際に正しいかどうかは、誰かが確かめなければなりません。
候補日の提案と日程情報の集約
AI搭載の日程調整ツールは、候補の時間帯を並べたり、回答を一つの一覧にまとめたり、出欠情報を整理したりするのが得意で、集計の負担を確実に減らします。最優先の人の時間をどう確保するかを決めることは、今も人の仕事です。
残る業務
事務アシスタントの仕事で残るのは、状況を読み、作業の順序を組み直し、関わる人ごとに進め方を調整する部分です。BLSが示す医療分野の例外からも、その層がうかがえます。成長している領域でさえ、日程調整ツールにはできない判断に支えられているからです。
優先順位に基づく計画の組み直し
依頼が一度に重なったとき、何を先に動かし、何を後回しにでき、誰に先に相談すべきかは、やはり誰かが決めなければなりません。表面上は同じに見える二つの業務でも、実際の業務上の重要度は大きく異なることがあります。作業が止まらないよう順序を組める人の価値は、今後も高いままです。
相手に合わせたコミュニケーションと関係づくり
経営層、現場の担当者、社外の取引先では、必要な情報の細かさも言葉遣いも異なります。敬意を保ちながら、伝えるべきことをきちんと伝えるのは、これからも人の仕事です。大切なのは、整った文面そのものよりも、関係を損なわずに物事を前に進めることです。
漏れや例外的な条件の発見
添付書類の不足、承認順序の誤り、日程の重複、会議準備の抜けなどに気づく仕事は、引き続き重要です。手続きが規則どおりに進んでいるように見えても、実際の運用では例外が絶えず起こります。何かおかしいと気づける人ほど、信頼されます。
部署全体の進行支援と先回りの対応
会議の前に足りない資料を見つける、承認が遅れている人に声をかける、出張の予定や休暇に合わせて作業の順序を組み替えるといった対応は、いずれも先を見越した支援であり、人の仕事として残ります。優れたアシスタントは、単発の作業を終えるだけでなく、全体の流れを見渡して動かし続けます。
身につけたいスキル
事務アシスタントの将来は、タイピングの速さよりも、調整と情報の扱いの正確さにかかっています。定型業務はAIに任せて軽くし、人にしかできない計画力と段取りの力を磨き続けることが望まれます。
業務フローと承認ルートの理解
誰が何を確認するのか、承認がどこで滞りやすいのか、各書類に何が必要なのかを理解している人は、この仕事で格段に強くなります。社内手続きの全体像が頭に入っていることは、現在のAIエージェントがまだ自力では推測できない部分であるからこそ、大きな強みになります。
日程・進捗管理の精度
候補日をいくつか並べるだけでは足りません。優れた事務アシスタントは、主要な参加者の優先度、締め切り、会議の準備に必要な逆算まで考慮します。この仕事は、カレンダーを埋めることではなく、仕事が実際に前へ進むように段取りを組むことです。
書類チェックとリスクへの感度
宛先の誤り、添付漏れ、承認の飛ばし、名前の間違いなど、小さくても大きな問題になりうるミスを防ぐ力が求められます。AIはメッセージの下書きを作れますが、人が行う最終確認の質は、人によって大きく差が出ます。社外に出る連絡ではその注意深さがいっそう重要です。
AIを活用した事務効率化の設計
下書きや要約にはAIを使い、人が確認する地点を明確に設計することが、ますます重要になっています。誤送信や誤解が増えるようでは、自動化は役に立ちません。価値を保ち続けるのは、品質管理を犠牲にせずに手作業を減らせる人です。
考えられるキャリアパス
事務アシスタントの経験は、サポート業務にとどまりません。日程調整、情報の扱い、ミスの防止、社内調整といった強みが身につき、この仕事の定型的な中核が縮小し続けても、それらはよく通用します。
スケジューラー
日程調整と先を見越した計画に強みを築いてきた人は、スケジュール管理を中心とする職種へ自然に移れます。さまざまな関係者の優先事項を調整する力が、そのまま強みになります。
さらされ度 81/100 · 米国の雇用 2025〜35年 -1.3%
プロジェクトマネージャー
複数の依頼を整理し、漏れなく仕事を進めてきた経験は、プロジェクト全体の調整にも生かせます。支援する視点を、より上流の計画や段取りへ広げたい人に向いています。
さらされ度 70/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +6.7%
カスタマーサクセスマネージャー
相手の状況を読み、適切なタイミングで適切なやり取りを調整する力は、導入支援や継続的な顧客支援にも生かせます。社内調整の強みを、顧客と向き合うパートナーシップの仕事へ広げられます。
さらされ度 83/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +3.9%
オフィスクラーク
書類を確認し、問い合わせを整理してきた経験は、より幅広い社内の事務管理へ広げられます。処理の流れ全体を安定させる役割に進みたい人に向いています。
さらされ度 89/100 · 米国の雇用 2025〜35年 -6.0%
人事スペシャリスト
応募者とのやり取り、社内への通知、日程設定を通じて培った調整力は、人事業務にも通用します。丁寧な対人コミュニケーションを、採用や労務管理に生かせます。
さらされ度 85/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +6.4%
ビジネスアナリスト
部署の運営を見守りながら漏れを防いできた経験は、業務プロセスの分析や改善の仕事にもつながります。日々の業務支援から、業務の流れそのものを改善する役割へ移ることができます。
さらされ度 88/100 · 米国の雇用 2025〜35年 +10.1%
まとめ
事務アシスタントは今後も必要とされますが、数字の上では、この仕事の定型的な中核部分がすでに縮小しています。この分野は2004年から2024年にかけて大きく縮小し、唯一の成長領域は、医療業界自体の拡大と結びついた医療事務系の職種です。下書き作成や集計は、Copilot型のエージェントがより多くの企業に広がるにつれて、さらに速くなっていくでしょう。一方で、優先順位に基づく計画立て、相手ごとのコミュニケーション、ミスの防止、全体の流れを見た先回りの支援は残ります。仕事が変わるなかで、キャリアの見通しを左右するのは、処理できる業務の数よりも、人と仕事をどれだけ円滑に動かし続けられるかになっていくでしょう。
同じ業界の比較職種
ここに表示しているのは、事務アシスタントと同じ業界に分類される職種です。仕事内容が同一という意味ではなく、AIの影響やキャリアの近さを比較しやすい職種を並べています。
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よくある質問
Q.事務アシスタントはAIに置き換えられるのか？
事務アシスタントの生成AIへのさらされ度は100点中91（188職業中26位）です。AIがこなせる・使われている業務の多さを示す指標で、仕事がなくなるかどうかを示すものではありません。BLSは、米国の事務アシスタントの雇用が2025年から2035年にかけて-6.0%変化すると予測しています。
Q.事務アシスタントの業務のうち、AIに置き換わりやすいのはどれですか？
AIが担いやすいのは、決まった形式に沿い、例外的な判断が少ない事務作業です。この職種に関するBLS自身のデータにも、そのパターンがすでに大規模に表れています。具体的には：定型メールや通知文の下書き、議事録やメモの要約、申請書や書類の体裁調整、候補日の提案と日程情報の集約。
Q.事務アシスタントの仕事で、人に残るのはどの部分ですか？
事務アシスタントの仕事で残るのは、状況を読み、作業の順序を組み直し、関わる人ごとに進め方を調整する部分です。BLSが示す医療分野の例外からも、その層がうかがえます。成長している領域でさえ、日程調整ツールにはできない判断に支えられているからです。具体的には：優先順位に基づく計画の組み直し、相手に合わせたコミュニケーションと関係づくり、漏れや例外的な条件の発見、部署全体の進行支援と先回りの対応。
Q.事務アシスタントがいま身につけておくべきスキルは何ですか？
事務アシスタントの将来は、タイピングの速さよりも、調整と情報の扱いの正確さにかかっています。定型業務はAIに任せて軽くし、人にしかできない計画力と段取りの力を磨き続けることが望まれます。具体的には：業務フローと承認ルートの理解、日程・進捗管理の精度、書類チェックとリスクへの感度、AIを活用した事務効率化の設計。