夜11時、鍾路区の法律事務所。モニターの光の下、キーボードの音が響く。1年目の弁護士、キム・ジェイムス（37歳）は、サンドイッチで遅い夕食を取りながら作業を続けている。
「最近は仕事ができないと叱られるのではなく、仕事が与えられない。これが続くと仕事が途切れるかもしれない」と彼は語った。企業の顧問と訴訟を兼務する彼にとって、残業は日常となっている。「午前1時になっても事務所の雰囲気は厳しい」と説明する。彼は、問題整理や判例リサーチの過程でAIを積極的に活用している。
キム氏は「顧客もAIを活用する中で、弁護士が使わなければ追いつけない」と付け加えた。AIはすでに韓国の専門職に深く浸透し、若手の職を脅かしている。彼は「リサーチ業務がかなりAIに置き換わり、法律事務所が新入社員をあまり採用しなくなっている」と現場の雰囲気を伝えた。
実際、韓国銀行によると、2022年7月から2025年7月までに減少した若者の職は約21万1,000件で、その98%がAIの影響を受けやすい業種に集中している。2026年2月時点で、専門・科学・技術サービス業の雇用者数は前年より約10万5,000人減少し、関連統計の集計以来最大の減少幅を記録した。
キム氏は、職を得たことは運が良い方だと語る。「後輩たちを見ていると、就職というよりも『脱出』に近い。弁護士協会の教育を受けながら毎日自己紹介書を提出する状況が続いている」と述べた。
日々進化するAIを見て、彼は毎日脅威を感じており、この変化を「少数には機会だが、多数には危機」と評価した。続けて「AIの活用能力によって弁護士間の格差が広がるだろう」とし、「結局重要なのはAIにどのような質問をするかであり、そのためには事実関係の把握と顧客とのコミュニケーション能力が鍵だ」と強調した。
「結果は残り、学習は消える」
「新入専門職が専門家に成長する方法自体が変わっている」と、シンガポールの南洋理工大学（NTU）経営学部のクォン・ヒョクグ教授は診断する。
かつては新入社員がリサーチや草案作成を繰り返しながら判断基準を学んでいたが、AIがその過程を代替することで「結果だけが残り、学習が消える構造」が生まれているという。クォン教授は「初級人材が担当していた反復業務は、産業を学ぶ『訓練場』だった」と表現した。続けて「AIを単なるコスト削減ツールとして扱う企業は短期的な効率を得られるが、長期的には人材パイプラインを弱体化させる可能性がある」と警告した。
AIの急速な普及の中で、人間とAIがそれぞれ担う役割の境界も徐々に明確になっている。
10年目の建築家でAI関連部門を率いるクォン・モ（37歳）は「最近数年でAIの活用が急速に増え、設計業務の方法自体が変わっている」と述べた。彼は「画像生成や設計代案の検討などの初期作業は大幅に早くなり、短時間で多くのアイデアを視覚化できるようになり、効率が大きく向上した」と評価した。ただし「Nano BananaやMidjourneyなどのツールを使っても、プロンプトを調整し要求事項を反映して実際の設計に実装し、構造や法規に適合させる段階は結局人間の判断が必要だ」と語った。
ソウルのある法律事務所で働く弁護士のジョシュア・ユは「契約の検討やリサーチ業務がAIに置き換わり、新入社員が『思考方法』を学ぶ過程が消えた」と診断した。
建築家のクォン氏は、この変化が採用市場の再編につながると見ている。「業界では新入採用が半分近く減少し、代わりに5～10年の経験を持つ人材の需要が増えている」とし、「今や単なるデザイン能力よりもAI・デジタルツールの活用能力や、さまざまな分野との協業・企画能力が重要な採用基準となっている」と説明した。
教育現場の課題と『検証能力』の重要性
クォン教授は「AIが初級人材が学んでいた業務を代替するなら、若い人材はどのように判断力を育てるかが重要な課題だ」と指摘した。大学はAI活用能力だけでなく、それを批判的に検証し人間の判断と結びつける能力を教える必要があると強調した。また、成人学習の参加率がOECD平均より低いため、生涯学習と再教育の体制を強化する必要があると指摘した。
カナダラバル大学のリズ・ラングロア教授は「初級業務が自動化されることで、経験を通じて能力を積み上げる経路自体が弱まった」と同意し、「AIの結果を批判的に検討しなければ、自ら判断せず結果をそのまま受け入れる『オートパイロット』状態に陥る可能性がある」と警告した。南洋理工大学のエリック・カンブリア教授は「今後は単純な業務中心の学習よりも、概念と関係を理解する能力が重要になる」とし、「文脈と人間的理解を基にAIの結果を批判的に検証できる能力が鍵となる」と予測した。
一方、医療現場ではAIが反復業務を減らし、医療従事者の判断に集中できる環境を作っているとの評価がある。2026年3月の韓国雇用動向でも、保健・社会福祉サービス業は前年より29万4,000人増加し、業種別の増加幅が最も大きかった。これは専門・科学・技術サービス業が同月に6万1,000人減少した流れと対照的である。
医療現場でAIが他の専門職に比べて相対的に「ソフトランディング」している理由は、AIが人間を押し出す「代替」ではなく、人間の能力を助ける「拡張」の道具として定着しているからである。高齢化により医療需要が増加する中、雇用自体は維持または増加し、現場ではAIが反復業務を減らし、医療従事者の判断と診療に集中できる環境を構築している。
首都圏の大学病院の研修医イ・ベンジャミン（36歳）は「AIのおかげで確実に体が楽になった」と語る。彼は「画像診断科や救急科ではAIが分析と優先順位判断を迅速に助け、最も変化が大きい分野だ」とし、「患者の予約や診療記録整理、チャート作成などの反復業務が自動化され、医師が判断と診療により集中できるようになった」と伝えた。
解決策としての『AI見習いモデル』
専門家は解決策として大学教育が『AI見習い（apprenticeship）』を強化するモデルを提案する。クォン教授は「AIが作成した結果物をそのまま提出させるのではなく、どのようなプロンプトを使用したのか、何を検証したのか、なぜ受け入れたり拒否したりしたのかを教える必要がある」と述べた。
ラングロア教授は「革新を最大化するのか、それとも全員が立場を持ちAIが人間を補助する方向に進むのかは、最終的に人間の選択にかかっている」と強調した。カンブリア教授も「教育は技術活用を超え、人間がAIと結ぶ関係を批判的に理解し、自らを守る方向に再設計されるべきだ」と付け加えた。
締切が迫る午前2時、江南のある建築事務所はまだ明かりが消えていない。モニターには設計資料とAIツールが重なり、机の上にはコーヒーカップが積まれている。迅速に生成される成果物の中でも、何を選び、責任を持つかは依然として人間の判断にかかっている。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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