83/100

高リスク3つの研究が対象

コンピューター・情報科学研究者はAIでなくなる？（2026年）

この職業は本質的にデジタルであり、高度なコーディング、アルゴリズム設計、データ分析を伴います。これらはいずれもAIが急速に進歩している分野です。AIを作っているのはこの研究者たち自身ですが、彼らが生み出すツールは、コードの作成、アルゴリズムの簡素化、実験結果の分析といった彼ら自身の中核業務を自動化する能力をますます高めており、生産性の飛躍的な向上と職務の再編をもたらしています。…

年収の中央値 $140,910/年米国の求人 40K件AIリスクスコア 83/100

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結論から言うと: 大きく変わる可能性が高いといえます。コンピューター・情報科学研究者はAIの影響を最も受けやすい職業の一つで、リスクスコアは83/100です。中核業務の多くはすでにAIでこなせる、または速められます。ただし影響度は失業と同じではなく、ポジションが減るかどうかは需要にも左右されます。

このスコアの意味：AIがこの仕事にどれだけ影響を及ぼせるか（影響度）を示すもので、仕事を失う確率ではありません。影響度が高い仕事は、なくなるより仕事内容が変わることが多いです。下の米国労働統計局の雇用見通しとあわせてご覧ください。

コンピューター・情報科学研究者はAIに代替されない？（2026年）

コンピューター・情報科学研究者はコンピューター・IT分野の専門職です。この職業は本質的にデジタルであり、高度なコーディング、アルゴリズム設計、データ分析を伴います。これらはいずれもAIが急速に進歩している分野です。AIを作っているのはこの研究者たち自身ですが、彼らが生み出すツールは、コードの作成、アルゴリズムの簡素化、実験結果の分析といった彼ら自身の中核業務を自動化する能力をますます高めており、生産性の飛躍的な向上と職務の再編をもたらしています。

コンピューター・情報科学研究者のAIリスクスコア 83/100 は、まず米国労働統計局のAI影響度評価で範囲を決めます（非常に高い 75〜95、高い 55〜74、中程度 45〜54、低い 40〜44）。範囲内の具体的なスコアは、3つの研究のうち3つを均等に平均して決めます：OpenAI「GPTs are GPTs」（Science、2024年）、Anthropic Labor market impacts of AI、Microsoft Research の Working with AI。AIが理論上できることと、実際の仕事での使われ方の両方を反映しています。

スコア83/100は、コンピューター・情報科学研究者がAIによる代替の影響を強く受け、自動化から完全には安全ではないことを示します。この分野で働く人は、AIに強いスキルを積極的に伸ばし、代替が加速する前に、より付加価値が高く自動化されにくい仕事へ専門性を移す方法を考えておくとよいでしょう。

コンピューター・情報科学研究者のスキル:AIに強いもの、そうでないもの

AIの自動化で代替されつつあるスキルと、AIによる代替から安全なスキル

リスクのあるスキル:AIに代替されつつある

ハード・ソフトの課題分析
計算機システム設計
研究計画の実現性評価
評価基準の策定

AIに強いスキル

関係者との調整・問題解決
ロボティクス・HCI共同研究
研究員の採用・育成

これらのスキルのうち、あなたが最も頼っているものは？

実際のリスクは、職名ではなく実際にしている業務で決まります。あなたの立ち位置を確かめましょう。

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AIはコンピューター・情報科学研究者をどう変えうるか：ひとつのシナリオ

リスク水準をもとにした説明のためのシナリオで、予測ではありません。私たちが使う情報源はいずれも時期を予測していません。

現在

AIツールはコンピューター・情報科学研究者の定型業務の多くをすでにこなせます。最初に影響を受けるのは、たいてい入門レベルの仕事です。

今後1〜2年

1人あたりの成果がより求められるようになり、人員削減より先に採用が鈍る可能性があります。

今後3〜5年

AIを使いこなすことが、加点要素ではなく職務要件の一部になります。

より長期

仕事の姿が大きく変わる可能性があります。ポジションは減るかもしれず、判断・監督・顧客対応の比重が高まります。

このスコアの根拠

リスク水準は米国労働統計局の評価、スコアは3つのAI研究で精緻化

研究ソース	スコア	スコアでの役割	手法
米国労働統計局の AI 相対影響度	非常に高い	リスク水準を決める	2025〜35 年の公式区分。2035 年までの雇用見通し +21.8%
OpenAI GPTs are GPTs	63/100	水準内の順位	LLMのタスク露出に関する学術研究（Science、2024年）
Anthropic「AI が労働市場に与える影響」	34/100	水準内の順位	職業別の Claude 実利用データ（2026 年）
Microsoft Working with AI	17/100	水準内の順位	Copilot との会話 20 万件から見た AI の適用度（2026 年）

データ更新 2026-11スコアの算出方法

よくある質問:AIはコンピューター・情報科学研究者を代替する？

AIによる代替リスクと、2026年のコンピューター・情報科学研究者の仕事の将来についてのよくある質問

AIはコンピューター・情報科学研究者に取って代わりますか？

米国労働統計局のAI影響度評価とOpenAI・Anthropic・Microsoftの研究によると、コンピューター・情報科学研究者のAIリスクスコアは83/100で、高リスク層にあたります。中核業務の多くはすでにAIで代替・効率化できます。2〜5年で仕事内容は大きく変わる見込みですが、雇用が減るかどうかは需要次第です。米国労働統計局の雇用見通しもあわせて確認してください。

コンピューター・情報科学研究者は2026年もAIの影響を受けにくいですか？

いいえ。コンピューター・情報科学研究者はAIの影響を受けやすい職業のひとつで、リスクスコアは83/100です。もっとも安全なのは、AIが再現できない業務に特化することです。たとえば、重大な場面での判断、顧客との関係づくり、前例のない課題の解決、部門横断のリーダーシップなどです。

コンピューター・情報科学研究者の業務の何%が自動化されますか？

私たちが使っている研究はいずれも、コンピューター・情報科学研究者について信頼できる自動化の割合や時期を示していないため、ここでも数字は出しません。研究が測っているのは影響度、つまり仕事のうちどれだけをAIがすでにこなせる、または速められるかです。コンピューター・情報科学研究者のスコアは83/100で、高リスク層にあたります。中核業務のかなりの部分が影響を受けます。影響度が高いとは、多くの場合、仕事内容が変わり、少ない人数でより多くの業務をこなすようになるという意味で、すべての業務がなくなるわけではありません。どの部分が最も影響を受けるかは、このページの「リスクの高いスキル」で確認できます。

コンピューター・情報科学研究者として将来に備えるには？

効果的な方法は次のとおりです。（1） AIを使いこなす人になる。業務を自動化するツールを習得し、競うのではなく管理する側に回ります。（2）人間ならではのスキルを磨く。例:関係者との調整・問題解決, ロボティクス・HCI共同研究, 研究員の採用・育成。（3）より価値の高い役割へ移る。実行から、戦略、監督、顧客対応の仕事へシフトします。90日間のスキルアップ計画は、有料の完全レポートでご確認いただけます。

コンピューター・情報科学研究者の業務で、AIの影響を最も受けやすいものは？

定型的で反復が多く、情報処理を中心とする業務ほど影響を受けやすくなります。コンピューター・情報科学研究者で特にリスクが高い業務は、ハード・ソフトの課題分析, 計算機システム設計, 研究計画の実現性評価, 評価基準の策定などです。これらはLLMがすでに平均的な人間と同等かそれ以上の成果を出せる領域です。

コンピューター・情報科学研究者でAIに強いスキルは？

コンピューター・情報科学研究者で自動化されにくいスキルは、関係者との調整・問題解決, ロボティクス・HCI共同研究, 研究員の採用・育成です。これらは複雑な人間の判断、現場での対面対応、対人関係のやりとりを伴い、AIが現時点では安定して再現しにくい分野です。今のうちにこうした分野へ投資することが、AIによる代替に備える長期的な保険としていちばん有効です。

AIはいつコンピューター・情報科学研究者に取って代わりますか？

時期を示した信頼できる研究はなく、私たちも予測はしません。コンピューター・情報科学研究者はAIの影響を受けやすい職業の一つで（83/100）、多くの業務はすでにAIでこなせる、または速められます。それが雇用の数にどう響くかは需要にもよるため、このページの出典表にある米国労働統計局の2025〜35年の雇用見通しとあわせて見てください。

これらの回答は、カテゴリとしてのコンピューター・情報科学研究者に基づいています。個人のリスクは、担当業務やスキルによって変わります。

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コンピューター・情報科学研究者はAIでなくなる？ （2026年）

コンピューター・情報科学研究者はAIに代替されない？ （2026年）