AI導入で増える案件・減る案件の具体例

〜フリーランスが次に備えるために〜

はじめに
減っていく案件 ― 自動化・標準化される領域
増えていく案件 ― AIを“使いこなす側”が主役になる
AI時代にフリーランスが取るべき戦略
まとめ：AIは仕事を奪うのではなく、形を変える

はじめに

ここ1〜2年で、AI（特に生成AI）の進化が加速している。
ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Midjourney……。
どれも一般化し、開発・ライティング・デザインなど多くの業務に浸透してきた。

「AIに仕事を奪われるのでは？」
そんな不安を感じているフリーランスも多いと思う。

しかし実際の現場を見ると、減る仕事と同じくらい、新しく生まれている仕事も多い。
本記事では、AI導入によって「増える案件」「減る案件」を具体例とともに整理し、
フリーランスエンジニアがどんな方向に舵を切るべきかを考えてみたい。

減っていく案件 ― 自動化・標準化される領域

まずは、AIの登場によって今後減っていく可能性が高い案件から見ていこう。
共通する特徴は、「ルールが明確」「大量生産が前提」「創造性が少ない」仕事だ。

① 単純なコーディング・修正作業

静的なHTMLコーディング、CSS修正、既存機能の軽微な改修などは、AIが高速に代替できる。
最近では、ChatGPT＋Copilotを使えば、仕様書から自動でReactやSwiftUIコードを生成することも可能だ。

「ボタンを押すとモーダルが開く」「APIレスポンスをリストに表示」など、
パターン化されたUI実装は、もはやAIの得意分野。
人間が手を動かすよりも早く、正確にコードを吐き出せる。

これらの案件は、今後単価が下がり、数も減っていくと予想される。

② 定型ライティング・SEO記事量産

文章生成AIの進化によって、SEO目的のブログ記事や商品説明文は自動生成が主流になりつつある。
かつてはライターが1記事ずつ手で書いていたが、
今はテンプレートを与えればAIが100本単位で生成できる。

特に「○○とは？」「メリット・デメリット」「使い方まとめ」といった
説明型・検索意図が明確なコンテンツは、AIが得意とする領域だ。

ライティング案件全体がなくなるわけではないが、
単価は確実に下落している。
代わりに「AI生成文の監修・校正」など、人間の“最終確認”に近い仕事が残る形になるだろう。

③ 単純なデザイン・画像生成

ロゴ・バナー・SNS用画像など、構成がシンプルなデザインは
AI生成ツール（Canva、Firefly、DALL·Eなど）で数秒で作れる時代になった。

クライアント自身が無料ツールで“それなりの品質”を得られるため、
「小規模案件」は減少傾向にある。

ただし、「ブランディングを意識したデザイン」「一貫性のあるUI設計」など
戦略的デザインの需要は依然として高い。
「作る」より「考える」仕事にシフトしていく分岐点だ。

増えていく案件 ― AIを“使いこなす側”が主役になる

次に、AI導入によってむしろ増えている・これから増える仕事を見ていこう。
共通するのは、「AIを活かす力」「創造と検証を両立できる力」が必要な領域だ。

① AIシステムの導入・活用支援

最も伸びている分野がここだ。
企業は「AIを使いたいが、どう導入すればいいかわからない」という状態にある。

たとえば：

ChatGPT APIを使った社内チャットボット構築
業務フローへの自動化スクリプト（Python, GAS, Zapier連携）
AIによる文書要約やFAQ自動応答システム

こうしたAI活用の内製支援は、企業規模を問わず増加している。
「AIを作る人」ではなく、「AIを活かせる環境を整える人」が求められているのだ。

② データ整備・AIトレーニング支援

AIの精度を高めるには、大量の正確なデータが必要だ。
画像ラベリング、音声書き起こし、データクリーニングなどの仕事は依然として重要である。

一見地味だが、AI開発の“裏方”として欠かせないポジションであり、
正確性・継続性を重視する企業ほど、信頼できるフリーランスに発注する傾向がある。

これらはAIを動かすための燃料を整える仕事であり、
AI時代にも確実に残る領域だ。

③ AIを組み合わせたアプリ・サービス開発

生成AIのAPIが一般化した今、
「AIを組み込んだアプリを作りたい」という相談は急増している。

例として：

画像認識＋SwiftUIで作る教育アプリ
ChatGPT連携の顧客サポートBot
音声入力＋要約＋翻訳のモバイルツール

これらは単純な実装よりも、
どのAIをどう組み合わせ、どんなUXに落とし込むかという設計力が問われる。

つまり、AI時代の開発者に求められるのは「コードを書く力」よりも、
「AIを理解して活用できる構築力」だ。

④ AI生成物の品質管理・監修

AIが生成したコンテンツには、必ず「ノイズ」や「誤情報」が混ざる。
そのため、AIが出した成果をチェックし、人間の視点で修正する仕事が増えている。

例：

AI生成記事のファクトチェック
画像生成結果の品質判定
AIチャット応答のレビュー

これはAIが苦手な「文脈理解」「倫理判断」「感情表現」を補う役割。
AIがどれだけ進化しても、“人間の最終確認”は残り続けるだろう。

⑤ 生成AI時代の教育・研修・コンテンツ化

「AIの使い方を教えてほしい」という需要も急増中だ。
社内研修、業務改善セミナー、AIリテラシー講座など、
AIを“教える側”の案件が各業界で増えている。

実務でAIを使いこなしているフリーランスほど、
企業研修やコンサル案件として声がかかる。

今後は「AIを使って稼ぐ」だけでなく、「AIの使い方を教えて稼ぐ」形も主流になるだろう。

AI時代にフリーランスが取るべき戦略

これから数年、AIの発展によって案件の種類や求められるスキルは確実に変わる。
だが、悲観する必要はない。
“AIをどう扱うか”によって、仕事の幅はむしろ広がる。

以下の3つの視点を持つことが重要だ。

「AIに奪われる仕事」ではなく「AIと共に進化する仕事」を探す
　AIに代替される業務は、自分の時間を解放するチャンスと考える。
　その分、設計・提案・検証など、より上流の工程にシフトする。
AIをツールとして習熟する
　ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど、主要AIツールを“仕事道具”として使いこなす。
　特にAPIやプロンプト設計の理解は、今後のエンジニアには必須スキルになる。
専門領域を持ち、AIを活かす視点を加える
　医療×AI、教育×AI、建築×AIなど、業界知識とAIを掛け合わせることで希少価値が生まれる。
　“AIを扱える専門家”は、どの業界でも歓迎される。