AI研究者（リサーチサイエンティスト）
🇯🇵 日本 · IT/データ様子見ゾーン日本の職業770件中355位 · 危険度上位47%
仕事の余命
6年10か月
21日 01:32:08:484
AIにこの仕事を奪われ始めるまで
2033年9月8日 · D-2518
実験の設計・実行はAIが自ら回す段階だが、研究の方向への賭けと結果の真偽判定は人。研究自動化が成熟して初めて採用が減り始める
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AIに奪われるリスク中程度
20年後も人が担う割合55%
AIに置き換わる時期の目安
AIの影響 · AIを活用2026 · 現在2046
推定の幅 3年10か月 – 14年10か月
AI研究者（リサーチサイエンティスト）：AIで変わる仕事と残る仕事
AI研究者は、どの研究の方向に賭けるかを選び、学会で他の研究者と議論を重ね、実験で出た結果が本当に意味のあるものかを見極める仕事です。実験そのものの設計や実行はAIが自分で回せる段階に近づいていますが、方向性を選ぶ判断と結果の真偽を見極める判断は人に残ります。
実験の設計や実行は、なぜAIが自分で回せるようになったのですか?
実験の条件を少しずつ変えて試し、結果を記録して次の条件を決めるという作業は、繰り返しのパターンが多いためAIが自分自身で回せる段階に近づいています。ここでの作業効率は大きく上がりますが、この分野全体の研究の進め方そのものが十分に成熟するまでは、採用の枠が急に減ることはありません。
研究の方向を選ぶ判断が人に残るのはなぜですか?
数ある研究テーマの中でどこに時間と資金を賭けるかという選択や、出てきた結果が本当に意味のある発見なのか、それとも見せかけの結果なのかを見極める判断は、その分野を深く理解した人の直感が頼りです。学会での議論を通じて他の研究者の目でも確かめる過程も欠かせません。
AI研究者を目指すなら今から何を鍛えればよいですか?
情報系や言語学など、興味のある分野で基礎をしっかり固めるのが土台になります。実験を自動で回せる環境が増える分、出てきた結果が本当に意味を持つのかを疑って検証する姿勢や、学会で自分の考えを説明し他の研究者と議論を重ねる経験を早くから積んでおくと強みになります。
作成日
AI研究者（リサーチサイエンティスト）の結果について· 日本語
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