「AIに仕事を奪われないように、スキルを身につけよう」
そう思っていませんか。
それは半分正解で、半分間違いです。
断言します。
AIに仕事を奪われるかどうかを分けるのは、身につけたスキルの量じゃありません。
たった3文字の、まったく別のものです。
これは僕の感想ではありません。DeNAを創業し、2026年6月に15年ぶりで社長に戻った南場智子さんが、講演でその3文字を名指ししています。
答えは第3章に書きます。飛ばして読んでもらっても構いません。
ただ、なぜその3文字なのかは、第1章と第2章を読まないと効きません。言った人がどこまでやり切った人なのかを知らないまま読むと、ただのいい言葉で終わるからです。
長くなるので、後で見返したい人は保存推奨です。
第1章：誰が言っているのか
まず、この言葉を誰が言っているのかを押さえてください。ここを押さえないと、ただのいい話で終わります。
南場智子さん。1962年生まれ。津田塾大学を出てマッキンゼーに入り、ハーバードでMBAを取り、1996年にマッキンゼーのパートナー（役員）になっています。
1999年にDeNAを創業。2011年に社長を退き、その後は会長として、横浜DeNAベイスターズのオーナー（2015年〜）、経団連副会長（2021年〜）を務めてきました。
そして2026年6月27日。南場さんは、15年ぶりにDeNAの代表取締役社長に復帰しました。CEOも兼任しています。
会社側が出した理由は、こうです。
「経営のスピードを格段に上げ、将来の事業環境を前提とした組織運営・事業モデルへの変革を早急に進める必要がある」
創業者が15年ぶりに現場のトップに戻る。しかも64歳で。これがどれだけ異常なことか、経営者でなくても分かると思います。
DeNAは2026年3月期で売上収益1,477億円、営業利益186億9,400万円の上場企業です。その会社のトップが、自分で舵を取り直しに来た。
何のために戻ったのか。AIです。
第2章：「AIにオールインします」と言って、1年で何が起きたか
時計を少し戻します。
2025年2月5日。DeNAが開いたオンラインカンファレンス「DeNA × AI Day ‖ DeNA TechCon 2025」の基調講演で、南場さんはこう宣言しました。
「DeNAはAIにオールインします」
宣言の中身が、かなり乱暴でした。当時およそ3,000人で回していた現業を、AIで半分の人員で維持・成長させる。そして浮いた半分を、まるごと新規事業に投じる。
やると言ってやらない会社は山ほどあります。だから、1年後の数字を見てください。
2026年3月6日、渋谷ヒカリエで開かれた「DeNA × AI Day 2026」で、南場さんが報告した実績がこれです。
- 一部の開発プロジェクトで、人が5%・AIが95%。生産性は20倍
- 法務のリーガルチェックは90%の効率改善
- QA（品質管理）は工数が半分
- ライブ配信サービス『Pococha』の配信審査コストは60%削減
社内にはDARS（DeNA AI Readiness Score）という独自の評価指標まで作られました。5段階の申告制で、レベル1は「社内推奨の対話型AIを一度は試したことがある」、レベル5は「自身だけでなく他者の生産性向上ができる。AIを軸とした新たな戦略の立案ができる」。
AI活用が、気合いでも研修でもなく、人事評価の物差しになっているということです。
ここまでやり切った経営者が、「では、人はどうなるのか」について何と言ったか。
そこが今日の本題です。
第3章：南場智子が名指しした、3文字
答えを書きます。
「起点力（きてんりょく）」です。
聞いたことがない言葉だと思います。辞書にも載っていません。南場さん自身が、講演のスライドにカギカッコ付きで書いた言葉です。
2025年2月の基調講演、終盤の「人材について」というスライドでの発言です。少し長いですが、要約せずにそのまま引用します。ここを削ると意味が変わるからです。
「AIが指示通りに動いてくれるという未来にも、やはり
起点は人間である
と思います。物事を起こす意思を持っているということ、夢中になる力、欲求を持つ、欲望を持つ、こういうことがどんどん重要になるんじゃないでしょうか。
仕事がどんどん濃くなりますから。薄い仕事は全部コンピュータ任せとなるので
、私はこういった意志、
『起点力』
というものがすごく重要になると思います」
スライドに書かれていたのは、この一行です。
意志、「起点力」、夢中になる力、欲求 ・・・仕事は濃くなります
同じスライドで、南場さんはもう2つのことを言っています。
「エンジニアは不要になるのか？ → No!」
西海岸で侃々諤々やっている「エンジニア不要論」に対して、南場さんの答えは明確にノーでした。むしろ「AIを用いて何かつくってやるぞという気持ちのあるエンジニア」への需要は高まる一方だと。
「すべてのプロダクトは、AI×業界知識でできていきます」
だから業界の専門知識、業務知識、データ、顧客基盤へのアクセスを持つ人材の需要も上がる、と。
そして最後に、起点力です。
「薄い仕事」と「濃い仕事」を、中学生でも分かる言葉に置き換える
ここが記事の背骨なので、丁寧にいきます。
南場さんが言う「薄い仕事」とは、こういうものです。
誰かが決めたことを、決められたやり方で、手を動かして片づける仕事。
資料の体裁を整える。議事録を起こす。数字を転記する。同じメールの文面を書き換える。決まったフォーマットに情報を流し込む。
一方の「濃い仕事」は、こうです。
そもそも何をやるかを、自分で決める仕事。
どのテーマで発信するか。どの顧客を狙うか。何を作らないと決めるか。誰と組むか。いつ辞めるか。
AIが持っていくのは、前者だけです。ここまでは、たぶん多くの人が同意します。
問題はその先です。
薄い仕事が全部AIに移ると、あなたの手元には「濃い仕事」だけが残ります。
これは楽になる話ではありません。逃げ場がなくなる話です。
外注さんに仕事を頼むときを思い出してください。「いい感じにやっといて」だけでは、絶対にいいものは来ない。何を作るのか、なぜ作るのか、どこまでやるのか。それを決めるのは、いつだって発注する側です。
AIは、史上いちばん優秀で、史上いちばん安い外注さんです。
でも、発注書を書けない人には、何もしてくれません。
「起点は人間である」とは、そういう意味です。
第4章：これは精神論ではない。データが同じことを言っている
ここで「南場さんはすごい人だから言えるんでしょ」と思った人。ここで思考停止すると損します。
同じことを、実際の給与データが示しています。
スタンフォード大学デジタル経済研究所のエリック・ブリニョルフソンらが、2025年に発表した論文があります。タイトルは「Canaries in the Coal Mine?（炭鉱のカナリア？）」。米国最大の給与計算サービスADPの個人単位の給与データを解析した研究です。
結果はこうでした。
- AIの影響を最も受ける職種で、22〜25歳の雇用が約13%減少した
- 同年代のソフトウェア開発者に限ると、2022年末のピークから約20%減
- 一方で、同じ職種でも経験を積んだ層の雇用は減っていない
ここまでは、よく引用される部分です。
でも、この研究で一番重要なのは、そこじゃありません。
雇用の減少は「AIが人の作業を代替する職務」に集中していて、「AIが人の能力を拡張する職務」では起きていなかった。
これ、南場さんの発言とまったく同じことを言っています。
消えているのは職業ではありません。職務です。「決まったやり方を実行するだけ」という中身の仕事が消えていて、「自分で決めながらAIを使い倒す」中身の仕事は消えていない。
世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report』も、2030年までに世界で9,200万の職が置き換わり、1億7,000万の職が新しく生まれると予測しています。差し引きは7,800万のプラスです。
つまり、仕事の総量は減りません。中身が入れ替わるだけです。
入れ替わったときに、あなたに「何をやるか自分で決める」側が残っているか。それだけの話です。
そして、ここが日本のきつい部分です。
2026年7月に公表された情報通信白書によると、日本で生成AIを使ったことがある個人は58.8%。前年の26.7%から倍増しました。数字だけ見れば急伸です。
ただ、米国は7割を超えています。しかも日本の使い方は文書作成などテキスト中心で、画像・動画・音声の利用率は欧米より低い。
倍増しても、まだ追いついていない。これが現在地です。
第5章：「起点力」を、今日の動作に翻訳する
「起点力が大事なのは分かった。で、どうすればいいの」
ここからが本題です。南場さんの発言と、DeNAが実際にやっていることから、5つの動作に落とします。
起点力①：自分の仕事を「薄い」「濃い」に仕分ける
多くの人が、ここを飛ばします。
「AIで効率化しよう」といきなりツールを触り始めて、3日で飽きる。原因は能力ではありません。何を渡すかを決めていないからです。
南場さんの言う「薄い仕事」は、人によって全部違います。だから、まず自分の手元で棚卸しするしかない。
今日やるなら、これをそのままAIに貼ってください。
昨日から今日にかけて自分がやった作業を、下に貼ります。 これを2つに仕分けてください。
A：やり方が決まっていて、決まった通りに手を動かしただけの作業 B：何をやるか・どうやるかを、自分で決めた作業
仕分けたあと、Aの各項目について 「これをAIに渡すなら、最初に何を教えておく必要があるか」 を1行ずつ書いてください。
【ここに昨日やった作業を、箇条書きで貼る】
出てきたAが、あなたの「薄い仕事」です。そしてAが多いほど、危ない。
消える作業：仕分けを頭の中でぼんやりやって、結局何も渡さない時間
起点力②：頼まれていないことを、先に動かす
2026年3月のAI Day 2026で、南場さんが繰り返していた言葉があります。
「先に動かす」
完璧な設計ができてから動くのではなく、動かしながら直す。同じ講演で、こうも言っています。
「ベロシティを伴わないプロダクトの優位性というのは無意味です」
ベロシティ、つまり速度です。今この瞬間のUIやUXが優れていても、直せる速さがなければ意味がない、と。
これは会社の話に聞こえますが、個人にそのまま当てはまります。
誰かが「これAIでやってみて」と言ってくれるのを待っている人は、永久に順番が回ってきません。
指示待ちは、AI時代における最も危険な姿勢です。なぜなら、指示を出す仕事こそが「濃い仕事」で、そこには人が残るからです。指示を待つ側に立った瞬間、あなたは自分から薄い側に並びに行っています。
今日やるなら。誰にも頼まれていない作業を1つ選んで、AIに投げてみてください。会議の議事録でも、来週のスケジュール整理でも構いません。許可を取らずにやれる範囲で、1つ。
消える作業：「うちの会社はまだAI使えないので」と言い訳を考える時間
起点力③：中途半端な専門性を捨てて、掛け算にする
AI Day 2026で、南場さんはかなり踏み込んだ言い方をしています。
「ファウンデーションモデルプレイヤー、LLMプレイヤーが思ったより無慈悲だということです」
「中途半端な専門性では一撃を食らうということが分かっています」
数十兆円を投じているOpenAIやGoogleやAnthropicは、取れる領域は全部取りに来る。だから「ちょっとAIに詳しい」「ちょっとコードが書ける」程度の専門性は、次のモデルが出た日に消えます。
では何が残るのか。南場さんの答えが、さっきの一行です。
「すべてのプロダクトは、AI×業界知識でできていきます」
AI単体では勝てません。あなたが10年やってきた業界の知識、現場の勘、顧客の顔が見えていること。これはAIには絶対に書けません。
掛け算にしてください。「AIに詳しい人」ではなく、「◯◯業界の課題を、AIで解ける人」になる。前者は数百万人いますが、後者はほとんどいません。
消える作業：新しいAIツールが出るたびに全部触って、どれも中途半端に終わる時間
起点力④：プロンプトを磨くのをやめて、環境を設計する
南場さんは、AI活用技術の変遷を3段階で整理しています。
- プロンプトエンジニアリング：AIへの指示の書き方が大事だった時代
- コンテキストエンジニアリング：背景情報をどう教え込むかが大事だった時代
- エンバイロメント（環境）エンジニアリング：いま
3段階目は、AIエージェントが自分で情報を取りに行く時代になったので、「AIがどこまで見ていいか」「何をしていいか」という環境そのものを設計するフェーズだ、という意味です。
これ、僕がずっと言っていることと同じです。
AIがうまく動かないのは、能力が低いからじゃありません。迷っているからです。
プロンプトの言い回しを100回書き直すより、AIが参照するファイルを1つ整えるほうが効きます。何を読ませるか、どこまで触らせるか、何を出力させるか。それを決めるのが人間の仕事で、これはまさに「起点」です。
今日やるなら。よく使うAIに、自分の前提（何をやっている人か・誰に向けて・どんなトーンで）を書いたテキストを1つ用意して、毎回そこから始めてください。3行でいいです。
消える作業：毎回ゼロから自己紹介して、毎回違う答えが返ってくるやり直し
起点力⑤：情報を、自分から取りに行く
最後は、いちばん地味で、いちばん効きます。
AIは、待っていても教えてくれません。
自分から情報を取りに行かないと、いつの間にか進歩していて、置いていかれます。しかも厄介なのは、後から「そうだった」と思って追いかけたときには、周りが進みすぎていて手遅れになっていることです。
僕はこれを、実際に何度も食らいました。「あとで調べよう」と思ったツールが、3ヶ月後には前提知識になっていて、そこから追いつくのに何倍も時間がかかる。
AIの世界では、3日前に伸びた話題がもう遅い、ということが普通に起きます。
だから、常に自分から動いていないといけない状況にある。これは能力の問題ではなく、この分野の性質です。
今日やるなら。情報が流れてくる場所を1つだけ決めて、毎朝5分そこを見る習慣を作ってください。全部を追う必要はありません。1つでいいから、自分の意思で選んだ場所を持つ。
消える作業：話題になってから半年後に慌てて追いかける時間
第6章：正直に言うと、僕もここで一度こけています
ここまで偉そうに書いてきましたが、僕自身の話をします。
僕は小学校の教員を7年やって、辞めました。誰にも頼まれていません。辞めろと言われたわけでもないし、辞めたほうがいいと言ってくれる人もいませんでした。自分で決めて、自分で辞めました。
そこからお金の教育を発信して、Instagramのフォロワーは5.9万人まで伸びました。
そして2026年5月末、そのアカウントはMetaのアカウントBANで、一夜にして消えました。5.9万人が、ゼロになりました。
そのあとに始めたのがAI発信です。Xは2ヶ月で8,000人まで来ました。いま運営している自社商品は2つ（マネースクールと、AI講座）です。
なぜこの話を書いたか。
教員を辞めたのも、垢BANのあとにAIで立て直したのも、誰かが指示してくれたからではないからです。
きれいな話ではありません。垢BANのときは本当に真っ暗でした。でも、あのとき「誰かが次の道を示してくれるのを待つ」という選択肢は、最初からありませんでした。待っていても誰も来ないことを、知っていたからです。
起点力というのは、たぶんそういうことです。才能ではなく、「誰も指示してくれない」という前提で立っているかどうかです。
そして、僕がAI活用でいちばん痛い目を見たのは、まさに⑤の「後回し」でした。気になったツールを「今週は忙しいから来月」と後ろに倒して、実際に触ったときには、周りがそれを前提にもう次の話をしていた。追いつくのに、最初からやっていた場合の何倍もかかりました。
あれは効率化の失敗じゃなくて、起点力の失敗でした。
まとめ：今日、1つだけやるなら
整理します。
- AIに仕事を奪われるかどうかを分けるのは、スキルの量ではなく起点力
- 薄い仕事（決められた通りにやる）は全部AIに行き、濃い仕事（自分で決める）だけが残る
- スタンフォードのデータでも、雇用が減ったのは「AIが代替する職務」だけ。職業ではなく職務が消えている
- 起点力の中身は5つ。①仕分ける ②先に動かす ③掛け算にする ④環境を設計する ⑤自分から取りに行く
- 「エンジニアは不要になるのか？ → No!」。消えるのは職種ではなく、指示を待つ姿勢のほう
もう一度、南場さんの言葉を置きます。
「起点は人間である」
「仕事がどんどん濃くなりますから。薄い仕事は全部コンピュータ任せとなるので」
今日1つだけやるなら、第5章①のプロンプトを貼ってください。所要3分です。
昨日の自分の作業が、AとBに分かれて出てきます。Aが多かった人ほど、今日から変えられる余地が大きいということです。
最後に
いかがでしたでしょうか。
最後に、ひとつだけ。
今日の記事の結論は「薄い仕事を手放して、濃い仕事に時間を使え」でした。
ただ、これを読んで一番よく返ってくるのが「言いたいことは分かるけど、手放す方法が分からない」です。当然だと思います。
だから、いちばん最初に手放すべき薄い仕事を1つだけ挙げます。
資料づくりです。
これを最初に挙げる理由は3つあります。
- 時間の食い方が異常。スライド1本に3時間かかっていた人が、それを週1本作ると年間156時間です
- 判断がほぼゼロ。「何を伝えるか」は濃い仕事ですが、「それをどう並べてどんな色にするか」は、ほぼ全部が薄い仕事です
- AIがいちばん得意になった領域。文章生成より、いま伸びているのは画像生成のほうです
僕はこの、資料づくりから「判断」を丸ごと取り上げる仕組みを、道具の形にしました。
Brain『スライド自動生成スキル』です。
中身を、数字で書きます。
- レイアウトの型：50種（箇条書き・対比・グラフ・ベン図・年表・行程表など、実際のセミナー資料から抽出）
- デザインの下地：50種（全て色コード指定済み。金融・医療・美容・子育て・教育・旅行などの業種別も収録）
- 雰囲気の調整語：100種以上（「もっと派手に」「高級に」「春っぽく」を一言で指定）
- 掛け合わせると、組み合わせは25万通り超
- 生成ルートは3つ。ChatGPTに貼るだけ／Codexに丸ごと任せる全自動／APIで一気に並列生成
やることは3つだけです。フォルダを1つ置く。テーマか台本を伝える。出てきた構成案にOKを出す。
あとは放置している間に、構成が組まれ、デザインが決まり、全ページが生成され、検品されて、PDFになって出てきます。枚数の上限はありません。
向いていないところも正直に書きます。
出力は画像とPDFです。PowerPointで文字を打ち替えたい人には向きません。
あと、AIは気まぐれです。体感で1〜2割は作り直しが出る前提の道具です。だから、症状別に貼るだけで直る復旧プロンプトを37項目、同梱しています。
僕が言うより使った人の言葉のほうが早いので、そのまま載せます。
発売から1週間で、200部。
価格は1,480円です。
参考までに、スライドデザインの外注相場は1枚あたり1,500〜3,000円です。20枚頼めば3〜6万円。桁が2つ違います。
▼『スライド自動生成スキル』はこちら
https://brain-market.com/u/masakiiii/a/b5UTO3UjMgoTZsNWa0JXY
販売ページには、向いていない人の条件も全部書いてあります。読んでから決めてください。無理に買う必要はありません。今日の第5章①のプロンプトだけでも、明日の使い方は変わります。
参考
- 【DeNA × AI Day ‖ DeNA TechCon 2025】Opening Keynote（2025年2月5日開催／DeNATech公式YouTube）— 「起点は人間である」「起点力」「エンジニアは不要になるのか？→No!」の発言元
- フルスイング by DeNA「DeNA南場智子が語る『AI時代の会社経営と成長戦略』全文書き起こし」— 上記講演の公式全文
- フルスイング by DeNA「DeNA南場智子『先に動かし、事業を広げる』スピーチ全文書き起こし」（DeNA × AI Day 2026／2026年3月6日・渋谷ヒカリエ）— 生産性20倍・95%、法務90%、QA工数半減、Pococha 60%削減、「LLMプレイヤーが思ったより無慈悲」「中途半端な専門性では一撃を食らう」「ベロシティを伴わないプロダクトの優位性というのは無意味」、環境エンジニアリングの発言元
- 株式会社ディー・エヌ・エー ニュースリリース「代表取締役の異動に関するお知らせ」（2026年5月12日発表／6月27日付で南場智子氏が代表取締役社長兼CEOに就任）
- DeNA 2026年3月期 決算（売上収益1,477億円・営業利益186億9,400万円）
- 日経クロステック「南場会長の大号令で全社員がAI人材化するDeNA、独自の指標でスキル評価」— DARS（DeNA AI Readiness Score）の5段階定義・2025年8月本格運用
- Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen「Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence」Stanford Digital Economy Lab（2025年）— 22〜25歳・AI高露出職の雇用13%減、若手ソフトウェア開発者はピーク比約20%減、減少は代替型の職務に集中
- World Economic Forum「Future of Jobs Report」— 2030年までに9,200万の職が置き換わり、1億7,000万が創出（純増7,800万）
- 総務省「情報通信白書」（2026年7月公表）— 日本の生成AI個人利用率58.8%（前年26.7%）、利用は文書作成などテキスト中心
※本記事に登場する南場智子氏の発言は、すべて公開されている講演動画および公式の書き起こしからの引用です。氏および株式会社ディー・エヌ・エーとは一切関係がありません。
