【米国労働統計局】今後10年で伸びる仕事トップ10！AI時代の勝者は？【日本はどうなる？】
今回は、今後10年で伸びる仕事トップ10をご紹介します。
結論から言うと、AI関連の仕事だけが勝者ではありません。
むしろトップ10のうち、6つを医療系の仕事が占めています。
では、AI時代に本当に強い仕事は何なのでしょうか？
米国労働統計局の最新予測から、成長率、年収、必要な学歴までマニアックに見ていきます。
最後に、この波が日本にも来るのかを整理します。
【米国労働統計局】今後10年で伸びる仕事トップ10！AI時代の勝者は？【日本はどうなる？】
ランキングの見方
まずは、このランキングの条件をサクッと確認します。
対象は、米国における2025年から2035年までの雇用予測です。
米国の雇用者数は、約1億7,028万人から約1億7,620万人へ増える見込みです。
10年間で、約592万人分の仕事が増える計算です。
10年間の増加率は、全職業平均で3.5%です。
今回の10位でも21.4%なので、平均の約6倍も伸びます。
なお、年収は2025年5月時点の中央値です。
日本円は、1ドル154円として概算します。
これは、その職業で半分の人が多く、半分の人が少なく稼ぐ境目の金額です。
平均年収ではないので、一部の超高収入だけに引っ張られにくい数字です。
ただし、米国の学歴や資格は、そのまま日本へ置き換えられません。
日本での転職先というより、世界で需要が膨らむ分野として見てください。
10位 眼科医療技術者
10位は、「眼科医療技術者」です。
雇用は約7万2,500人から約8万8,000人へ増える予測です。
成長率は21.4%で、新たに増える仕事は約1万5,500人分です。
年間では、離職者の補充も含めて約1万1,800件の求人が見込まれます。
仕事内容は、眼科医をサポートする検査のスペシャリストです。
視力検査や目の測定、点眼、コンタクトレンズの扱い方などを支援します。
AIが画像を分析しても、患者さんへ検査を行う現場の手は必要です。
むしろ、高性能な検査機器を正確に扱える人の価値が上がりそうです。
年収中央値は、4万5,570ドル(日本円で約702万円)です。
米国で一般的な入口は、高校卒業後の職業教育プログラムです。
トップ10の中では、比較的短い教育から狙えるのが魅力です。
私の一言コメントは、医療と精密機器の両方が好きな人にはアツイ仕事。
人と接しながら、検査機器をゴリゴリ扱いたい人に向いています。
9位 作業療法士助手
9位は、「作業療法士助手」です。
雇用は約5万2,200人から約6万3,400人へ増える見込みです。
成長率は21.5%で、増加人数は約1万1,200人です。
年間の求人は、補充需要を含めて約8,100件と予測されています。
仕事は、けがや病気のある人が日常生活を取り戻すためのサポートです。
食事、着替え、家事、仕事など、暮らしに直結する動作を一緒に練習します。
ここで必要なのは、正解を返すAIより、相手の小さな変化に気づく力です。
昨日できなかった動作が今日できる瞬間は、かなりやりがいがありそうです。
年収中央値は、7万2,300ドル(日本円で約1,113万円)です。
米国で一般的に必要なのは、2年制大学相当の準学士号です。
重要な能力は、対人力、適応力、問題解決力とされています。
つまり、学ぶべきものは人体だけではありません。
人の気持ちを読み、やり方を変える力が大きな武器になります。
8位 コンピューター・情報研究科学者
8位は、「コンピューター・情報研究科学者」です。
ここで、いよいよAIど真ん中の仕事が登場します。
雇用は約3万8,600人から約4万7,000人へ増える予測です。
成長率は21.8%で、増加人数は約8,400人です。
年間の求人は、補充を含めて約2,900件にとどまります。
成長率は高いものの、席の数はかなり少ないエリート枠です。
新しいアルゴリズムや計算技術を研究し、コンピューターの限界を押し広げます。
生成AIを使う側ではなく、次のAIそのものを作る側です。
これ、テック好きなら想像しただけでテンションが上がります。
年収中央値は、トップ10最高の14万300ドル(日本円で約2,161万円)です。
一方、一般的な入口は修士号で、数学と研究の壁はかなり高めです。
高収入だから今週末に転職、という軽いルートではありません。
私の一言コメントは、難易度も夢の大きさもトップクラス。
大学院まで進み、まだ世の中にない技術を作りたい人に向いています。
7位 精神科医療技術者
7位は、「精神科医療技術者」です。
雇用は約16万1,500人から約19万7,500人へ増える見込みです。
成長率は22.3%で、増加人数は約3万6,000人です。
年間の求人は、補充を含めて約1万7,000件と予測されています。
精神疾患や発達上の課題がある人を、医療チームの一員として支えます。
患者さんの様子を観察し、治療活動や日常生活をサポートする仕事です。
記録の整理にはAIを使えても、信頼関係まで自動生成とはいきません。
人の表情や声の変化を感じ取る力が、そのまま価値になります。
年収中央値は、4万5,130ドル(日本円で約695万円)です。
米国では、高校卒業後の職業教育が一般的な入口です。
ただし、夜勤や休日勤務があり、精神的にも簡単な仕事ではありません。
成長率だけで飛び込まず、自分が人の苦しさと向き合えるかも重要です。
6位 理学療法士助手
6位は、「理学療法士助手」です。
雇用は約11万4,100人から約14万400人へ増える予測です。
成長率は23.0%で、増加人数は約2万6,200人です。
年間の求人は、補充を含めて約1万8,500件と見込まれます。
理学療法士の指示を受け、患者さんの運動や回復を支えます。
歩行訓練やストレッチを補助し、経過を記録する現場型の仕事です。
センサーやロボットが進化すると、リハビリはもっとデータ化されます。
そのデータを見ながら、本人を励まして動かすのは人間の役目です。
AIと競争するより、AI搭載機器を使いこなす側になれる仕事です。
年収中央値は、6万8,380ドル(日本円で約1,053万円)です。
米国では準学士号が一般的で、州によって免許や認定が必要です。
スポーツ、人体、最新機器が好きな人には、かなり魅力的です。
5位 医療・保健サービス管理者
5位は、「医療・保健サービス管理者」です。
この仕事は、ランキング最大の伏兵かもしれません。
雇用は約64万400人から約79万5,500人へ増える予測です。
成長率は24.2%で、増加人数は約15万5,100人です。
実は、増える仕事の数ではトップ10中最多です。
年間の求人も、補充を含めて約6万2,300件あります。
病院やクリニックで、予算、人員、法令、医療記録などを管理します。
つまり、医療を裏側から動かす経営とITの司令塔です。
高齢化で患者が増えれば、医師や看護師だけでは組織を回せません。
電子カルテ、データ分析、AI導入を設計できる人材も必要になります。
年収中央値は、12万3,860ドル(日本円で約1,907万円)です。
一般的な入口は学士号ですが、医療現場での経験も重視されます。
必要な能力は、適応力、リーダーシップ、分析的思考です。
私の一言コメントは、医療資格がなくても検討できる巨大成長枠。
医療とテクノロジーを、経営側から動かしたい人に刺さります。
4位 風力タービン整備技術者
4位は、「風力タービン整備技術者」です。
巨大な風車の上で、機械、電気、油圧系統を点検します。
雇用は約1万1,800人から約1万5,300人へ増える見込みです。
成長率は29.5%ですが、増加人数は約3,500人です。
年間の求人は、補充を含めて約1,500件と予測されています。
ここで、成長率ランキングの注意点がハッキリ見えます。
29.5%も伸びますが、もともとの市場が小さいため席は多くありません。
ただし、仕事の専門性とロマンは強烈です。
地上数十メートル以上の設備へ上がり、故障を診断して復旧させます。
ドローンや遠隔監視が進んでも、最後に設備へ触れる技術者は欠かせません。
年収中央値は、6万4,120ドル(日本円で約987万円)です。
一般的な入口は、大学の学位を伴わない専門教育です。
機械への強さに加えて、高所と狭い場所へ対応できる体力も必要です。
デスクではなく、巨大テックの現場で働きたい人向けです。
3位 データサイエンティスト
3位は、「データサイエンティスト」です。
AI時代の本命と聞いて、多くの人が想像する仕事でしょう。
雇用は約27万5,600人から約37万1,000人へ増える予測です。
成長率は34.6%で、増加人数は約9万5,400人です。
年間の求人は、補充を含めて約2万4,800件が見込まれます。
企業が持つ大量のデータから、利益につながるパターンを見つけます。
予測モデルを作り、結果を経営陣へ説明するところまでが仕事です。
Pythonを書ければ終わりではありません。
数学、統計、IT、文章力のすべてが要求されます。
年収中央値は、12万230ドル(日本円で約1,852万円)です。
一般的な入口は学士号で、企業によっては修士号や博士号が好まれます。
AIが分析を高速化するほど、問いを設計して結果を判断する人が必要です。
AIに仕事を奪われるより、AIで全社の判断を変える側へ回れます。
私の一言コメントは、収入、求人数、将来性のバランスがかなり強い。
今から学ぶなら、統計とプログラミングをセットで狙いたいですね。
2位 太陽光発電設備の設置技術者
2位は、「太陽光発電設備の設置技術者」です。
雇用は約3万1,100人から約4万2,400人へ増える予測です。
成長率は36.5%で、増加人数は約1万1,300人です。
年間の求人は、補充を含めて約4,200件と見込まれます。
住宅や施設の屋根へ、太陽光パネルを組み立てて設置します。
電気系統へ接続し、保守まで行うフィジカルなテック職です。
しかも、AIの普及が追い風になる可能性があります。
データセンターが増えるほど、膨大な電力と発電設備が必要になるからです。
AIブームの裏で、電気を作る仕事まで伸びるのは面白いですね。
年収中央値は、5万3,140ドル(日本円で約818万円)です。
一般的な入口は高卒相当で、最長1年ほど現場訓練を受けます。
トップ3では、圧倒的に参入しやすいルートです。
一方、屋外、高所、屋根裏などで働く体力は欠かせません。
私の一言コメントは、4年制大学を出なくても狙えるAIインフラ関連職。
手を動かすのが好きなら、かなり現実的な成長枠です。
1位 ナース・プラクティショナー
1位は、「ナース・プラクティショナー」です。
AI研究者でも、データサイエンティストでもありません。
医師ではなく、高度な教育を受けた上級看護職です。
州によっては、診断、薬の処方、検査の指示まで行います。
患者から見ると、かかりつけ医に近い役割を担うこともあります。
雇用は約33万6,300人から約47万4,100人へ増える予測です。
成長率は41.0%で、増加人数は約13万7,800人です。
年間の求人は、補充を含めて約2万9,400件と見込まれます。
年収中央値も、13万2,300ドル(日本円で約2,037万円)です。
成長率、増加人数、収入の3つが、すべて高い水準にあります。
背景にあるのは、高齢化と慢性疾患の増加です。
医師不足を補うチーム医療の中心としても期待されています。
AIが診断候補を出せても、患者の生活まで見て治療を決める責任は残ります。
人間にしか任せにくい判断と対話が、強力な参入障壁になります。
ただし、一般的に看護師資格に加えて、修士号と専門資格が必要です。
今から誰でもサクッと転職できる仕事ではありません。
それでも、命を支えながら高い専門性と収入を得られるのは強烈です。
私の一言コメントは、AI時代の勝者は、人間を深く理解する専門家。
数字で比較
| 順位・職業 | 成長率 | 増加人数 | 年収中央値 | 一般的な入口 |
|---|---|---|---|---|
| 1位 ナース・プラクティショナー | 41.0% | 13万7,800人 | 13万2,300ドル (約2,037万円) | 修士号 |
| 2位 太陽光発電設備の設置技術者 | 36.5% | 1万1,300人 | 5万3,140ドル (約818万円) | 高卒相当 |
| 3位 データサイエンティスト | 34.6% | 9万5,400人 | 12万230ドル (約1,852万円) | 学士号 |
| 4位 風力タービン整備技術者 | 29.5% | 3,500人 | 6万4,120ドル (約987万円) | 学位を伴わない専門教育 |
| 5位 医療・保健サービス管理者 | 24.2% | 15万5,100人 | 12万3,860ドル (約1,907万円) | 学士号 |
| 6位 理学療法士助手 | 23.0% | 2万6,200人 | 6万8,380ドル (約1,053万円) | 準学士号 |
| 7位 精神科医療技術者 | 22.3% | 3万6,000人 | 4万5,130ドル (約695万円) | 学位を伴わない専門教育 |
| 8位 コンピューター・情報研究科学者 | 21.8% | 8,400人 | 14万300ドル (約2,161万円) | 修士号 |
| 9位 作業療法士助手 | 21.5% | 1万1,200人 | 7万2,300ドル (約1,113万円) | 準学士号 |
| 10位 眼科医療技術者 | 21.4% | 1万5,500人 | 4万5,570ドル (約702万円) | 学位を伴わない専門教育 |
ここからは、10職種を数字で比べます。
成長率1位は、「ナース・プラクティショナー」です。
増加人数1位は、5位の「医療・保健サービス管理者」です。
年収中央値1位は、8位の「コンピューター・情報研究科学者」です。
そして、参入しやすさで目立つのが2位です。
「太陽光発電設備の設置技術者」は、高卒相当から現場訓練で狙えます。
つまり、誰にとっても同じ1位があるわけではありません。
高収入、求人数、参入しやすさのどれを選ぶかで、答えは変わります。
日本はどうなる？
ここからは、このランキングを日本へ置き換えてみましょう。
結論から言うと、順位はそのまま使えません。
資格制度、賃金、人口構成、エネルギー政策が違うからです。
それでも、医療、エネルギー、データの3分野は日本でも注目です。
まず、最も大きな波になりそうなのが医療です。
日本も高齢化が進み、在宅医療や慢性疾患への対応が増えます。
ただし、米国と同じ公的資格のナース・プラクティショナーは、現在の日本にはありません。
日本には、特定行為研修を修了した看護師や、民間認定の診療看護師がいます。
しかし、米国のように独立して診断や処方を行う制度とは異なります。
将来、日本版NPの国家資格が生まれれば、大きな成長職になる可能性があります。
次に期待できるのが、住宅向け太陽光です。
政府は2030年までに、新築戸建住宅の6割へ太陽光を導入する目標です。
今後は、パネルを載せて電気を売るだけではありません。
蓄電池やEVとつなぎ、自宅で電気を使い切る仕組みが重要になります。
さらに、古い設備の点検やパワーコンディショナーの交換も増えていきます。
日本では、設置技術者という1つの職業名にまとまっていません。
設計、施工管理、電気工事、保守など、複数の仕事へ分かれています。
狙うなら、太陽光だけでなく、電気工事と蓄電池まで扱える人が強いです。
そして3つ目は、データとAIを扱う仕事です。
日本企業でも、AIを入れるだけなら簡単になっていきます。
難しいのは、社内データを整え、利益につながる問いを作ることです。
そのため、業界知識を持つデータ人材の価値が上がります。
医療データに強い人、製造データに強い人という掛け算です。
単にAIを触れる人より、現場の問題をAIで解ける人が勝者になります。
日本で今から備えるなら、専門分野を1つ持ち、AIを足すのが現実的です。
結論
10の仕事を比較すると、AI時代の勝ち筋が見えてきます。
- 収入と成長性の両方なら、「ナース・プラクティショナー」です。
- 求人数の大きさなら、「医療・保健サービス管理者」です。
- AI開発の最前線なら、「コンピューター・情報研究科学者」です。
- 収入と現実的な入口のバランスなら、「データサイエンティスト」です。
- 学歴のハードルを抑えるなら、「太陽光発電設備の設置技術者」です。
ぶっちゃけ、私が今から学び直すなら、「データサイエンティスト」です。
数学とプログラミングの壁はありますが、求人数と収入のバランスが優秀です。
しかも、医療、金融、製造など、ほぼすべての業界へ移動できます。
ただし、最も大きな雇用の波は医療にあります。
医療・社会扶助分野だけで、2035年までに220万以上の仕事が増える予測です。
これは、米国で増える新規雇用全体の約37%に相当します。
一方、AIは仕事を増やすだけではありません。
事務・管理支援職は4.0%減り、約75万2,100人分が失われる予測です。
この差を生むのは、AIを使えるかだけではありません。
AIでは代替しにくい対人力や現場力と、専門知識を組み合わせられるかです。
これから強いのは、AIだけを学んだ人ではありません。
医療、エネルギー、研究などの専門分野で、AIを使いこなせる人です。
なお、これは長期予測なので、正確な人数より方向性を見るべきデータです。
それでも、次に学ぶ分野を選ぶ羅針盤としては、かなり面白い結果ですね。
▼「太陽光発電、マジわからん」と思ったときに読む本」もオススメです
▼「データサイエンティストってどんな職業？」もオススメです
最後に
今回は、今後10年で伸びる仕事トップ10をご紹介しました。
皆さんなら、AI、医療、エネルギーのどの分野を選びますか？
今から身につけたいスキルと一緒に、ぜひコメントで教えてください。
この動画が参考になった方は、高評価・チャンネル登録をお願いします。
それではまた、次回の動画でお会いしましょう！
参考: 米国労働統計局「成長率が高い職業」、米国労働統計局「成長職種に必要なスキル」、米国労働統計局「2025年から2035年の雇用予測」、FOX Business「今後10年で最も成長する仕事」、日本看護協会「ナース・プラクティショナー制度」、厚生労働省「太陽光発電の設計・施工」、環境省「新築戸建住宅への太陽光導入目標」
動画版はこちら:
