📊 続報・データで見る AI と仕事

生成AIでフリーランスの仕事は
何割消えたのか？

「仕事がなくなった」という声と、「むしろ増えた」という声。
クラウドソーシングのデータから見えてきた、「減った仕事」と「増えた仕事」を整理します。

💼 フリーランス ✍️ ライティング・翻訳 🎨 デザイン・動画 🛠️ AIの仕上げ仕事 📈 データ

🔎

「本当に仕事は減ったのか？」を調べた投稿が話題に

前回の記事「生成 AI はクリエイターの仕事を奪うのか？」では、イラストレーターの「依頼がほぼ無くなった」という投稿をきっかけに、調査データを整理しました。その後、起業家のけんすう氏が、国内外のクラウドソーシング各社の決算資料（IR データ）などを調べた結果を X に投稿し、2,000件以上の「いいね」と66万回以上の表示を集めました。今回はこの投稿を手がかりに、どの仕事が減り、どの仕事が増えたのかを、ほかのデータとも照らし合わせながら見ていきます。

📰 話題の投稿の要点

「何割消えた？」という問いへの、現時点での「仮の答え」です。

けんすう氏は2026年10月4日、「生成 AI でフリーランスの仕事が減ったというのは本当か」を確かめるため、国内外のクラウドソーシングサービスの決算資料などを調べたと投稿しました。投稿の要点は次の4つです。

要点 1

単純な文章の仕事は3〜5割減

いちばん大きく減ったのはライティングと翻訳。クラウドソーシング上の従来型の文章の仕事は、生成 AI の登場前と比べて3〜5割程度減ったと言えそうなデータが複数あったとしています。

要点 2

単純な画像・コードは初期に約2割減

簡単な画像やプログラムの仕事は、生成 AI が広まった初期に2割前後減ったとされます。

要点 3

職種全体では元の水準以上の可能性

一方で、デザイン・動画・プログラミングという職種全体では、その後 AI に関連した新しい外注の需要が生まれ、2026年には元の水準か、それ以上になっている可能性が高いとしています。

要点 4

「AI の仕上げ」の仕事が7.9倍

海外大手の Upwork では、2023年以降、デザイン・クリエイティブ分野で「AI で作った物を人間に修正・改善してもらう仕事」が7.9倍に増えているとしています。

⚠ 注意：あくまで「仮の結論」

投稿者本人も、これを「現時点で一番データに忠実な答え」としながらも「仮の結論」と位置づけています。もとになった各社の資料や、数字の算出方法の詳細は、この記事では確認できていません。また、クラウドソーシングはフリーランスの仕事全体のごく一部です。数字は「傾向をつかむ手がかり」として読んでください。

📊 仕事の種類で見る「減った・戻った」

同じ「クリエイティブな仕事」でも、種類によって明暗が分かれています。

📉📈 仕事の種類ごとの変化（投稿の内容をもとにしたイメージ）

※ けんすう氏の投稿内容を図にしたイメージで、棒の長さは正確な比率ではありません。対象のサービスや期間はそれぞれ異なります。

仕事の種類	変化	考えられる理由
✍️ 定型的な記事・説明文	大きく減少	依頼主が AI で自分で書けるようになった
🌐 一般的な文書の翻訳	大きく減少	機械翻訳と AI の精度が上がり、そのまま使える場面が増えた
🖼️ 簡単なバナー・素材	初期に減少	画像生成 AI で手早く作れるようになった
🎬 動画・モーション	全体では回復〜増加	AI で作れる量が増え、動画を使いたい企業そのものが増えた
💻 プログラミング	全体では回復〜増加	AI を組み込んだ新しいシステムづくりの需要が生まれた
🛠️ AI 生成物の修正・改善	急増	AI で途中まで作ったものを、品質を上げて仕上げたい需要

※「考えられる理由」は筆者による整理です。

🔑

分かれ目は「単純かどうか」

減ったのは、依頼主が AI を使えば自分でできるようになった仕事です。逆に、判断・調整・品質への責任が求められる仕事は、AI によってむしろ需要が広がっている可能性があります。職種の名前ではなく、仕事の中身で明暗が分かれていると言えるでしょう。

🛠️ 増えた仕事：「AI の仕上げ」が7.9倍

「途中まで AI でやったけど、最後は人間に整えてほしい」という需要です。

🍳

「下ごしらえは AI、味付けは人」

料理にたとえると、食材を切ったり下ゆでしたりする下ごしらえを AI がこなし、最後の味付けと盛り付けをプロが仕上げる形です。依頼主は AI で7〜8割まで作れるようになった一方、残りの2〜3割の品質が、そのまま商品やブランドの評価を左右することに気づき始めています。

デザイン

AI 画像の修正

手や文字の破綻を直す、ブランドの色やトーンに合わせる、「AI っぽさ」を消して自然に仕上げるなど。

ライティング

AI 文章の編集・事実確認

AI が書いた文章の誤りの確認（ファクトチェック）、読みやすい日本語への書き直し、専門家の目での監修など。

動画

AI 動画の編集・演出

AI で作った素材をつなぎ、テンポや音を整え、「伝わる映像」に演出し直す仕事。

プログラミング

AI コードの点検・修正

AI が書いたプログラムの不具合やセキュリティの穴を見つけて直し、本番で使える品質にする仕事。

😓

「そんな仕事はやりたくない」という気持ちも当然

投稿者も、「途中まで AI でやったものを仕上げろ、という仕事には反感を持つ人が多そう」と書いています。自分の作品をゼロから作りたいクリエイターにとって、他人が AI で作った物の手直しは、やりがいを感じにくい仕事かもしれません。それでも、投稿によれば依頼主の需要は非常に高く、こうした仕事を受ける人には仕事が増えている様子だといいます。受けるかどうかは、一人ひとりが選ぶことです。

🔍 ほかのデータと照らし合わせる

1つの分析だけで判断せず、別の調査とも比べてみましょう。

📋 主な調査との比較

調査	主な結果	今回の投稿との関係
英国作家協会 2024年・英国	翻訳者の36%が AI に仕事を奪われたと回答。4割以上が収入減。イラストレーターは26%が仕事を失った	✅ 翻訳が最も打撃を受けている点が一致
日本フリーランスリーグ 2026年1月公表・日本	芸術系フリーランス約2万5,000人のうち、収入減は約12%、増加は約2%、「ほぼ変わらない」は約4割	✅ 大多数が壊滅しているわけではない点が一致
米国の芸術職の分析 Gallup ほか・2026年5月	2024年まで、AI の影響を受けやすい職と受けにくい職で収入の推移に大きな差なし	✅ 職種全体では大きく崩れていない点が一致
英国イラストレーター協会	32%が生成 AI のせいで依頼を失った・キャンセルされたと回答	⚠️ 個人単位では大きな打撃を受けている人がいる

※ 調査ごとに対象・時期・方法が異なるため、数字を直接比べることはできません。海外の調査は紹介記事をもとに記載しています。

🧩

データをつなぐと見えてくる姿

複数のデータを並べると、「全体ではそれほど減っていないが、特定の仕事と特定の人には大きな打撃がある」という共通した姿が浮かびます。前回の記事で紹介した「平均と実感のずれ」は、仕事の種類ごとに見ると、より具体的に説明できそうです。

⚠️ 「全体は戻った」でも安心できない理由

市場全体の数字がよくても、一人ひとりの状況は別の話です。

理由 1

仕事を受ける「人」が入れ替わる

職種全体の仕事量が戻っても、減った仕事をしていた人と、増えた仕事を受ける人は同じとは限りません。AI を使いこなす新しい人に仕事が移っている可能性があります。

理由 2

件数と単価は別

仕事の件数が戻っても、1件あたりの単価が下がっていれば、収入は減ります。「AI で作ったものの修正だから安くていいでしょう」と値切られるケースも考えられます。

理由 3

新人の入口が狭くなる

減ったのは「単純な仕事」、つまり新人が経験を積むための仕事です。仕上げの仕事には経験が要るため、これから始める人ほど不利になるおそれがあります。

理由 4

データが見ているのは一部だけ

クラウドソーシングの数字には、直接取引の仕事や、出版社・制作会社経由の仕事は含まれません。業界全体の姿とは違う可能性があります。

🚨 重要：「データで見ると大丈夫」で、当事者の声を否定しない

全体のデータは、社会全体の傾向を知るためには役立ちます。しかし、「全体では増えているのだから、あなたの仕事が減ったのは努力不足だ」という使い方は誤りです。前回の記事で紹介したように、影響は一部の人に集中するもの。データは、当事者の声を打ち消すためではなく、状況を正しく理解するために使いたいものです。

🌱 これから伸びる仕事の形

「作る」だけでなく、「判断する」「仕上げる」「責任を持つ」へ。

🔄 AI 時代の制作の流れ

📊 これから需要が高まりそうな役割（筆者の評価）

役割	内容	伸びしろ
仕上げ職人	AI の生成物を、プロの品質に直して仕上げる	85
ディレクター	何を作るかを決め、AI と人の作業を組み立てる	85
品質・事実の確認役	誤り・権利侵害・セキュリティの問題がないかを確かめる	80
専門知識 × AI	医療・法律・技術などの専門知識を持ち、AI の出力を監修する	75
単純な制作作業	指示どおりに定型の物を作る	20

※ 伸びしろは筆者による目安です。

✅ フリーランスにできること

AI を使う人にも、使わない人にも役立つ5つのステップです。

🔬 自分の仕事を「作業」に分解する

いま受けている仕事を、「AI でも代わりができる作業」と「自分にしかできない判断」に分けて書き出してみましょう。後者が、これから磨くべき強みです。

💴 「仕上げ」の価値を正しく値付けする

AI の生成物の修正は、ゼロから作るより難しいこともあります。「修正だから安い」ではなく、品質に責任を持つ仕事として料金を設定しましょう。

📝 契約で「範囲」と「権利」を明確にする

どこまで直すのか、修正は何回までか、AI を使ってよいか、納品物の権利は誰のものかを、契約書や発注書に書いておきます。

🔐 依頼主の情報を守る

依頼主の資料や未公開の情報を、学習に使われる設定の AI サービスに入力しないこと。法人向けプランや学習に使わない設定を選ぶのは、フリーランスの信用を守ることでもあります。

🌟 「人」に価値がつく発信を続ける

制作の過程、考え方、専門知識を発信し、「この人に頼みたい」と指名される関係をつくりましょう。指名の仕事は、AI との価格競争に巻き込まれにくくなります。

⚠ 注意：AI 生成物を仕上げるときの「権利」の落とし穴

依頼主から渡された AI 生成物が、既存の作品やキャラクターに似ていないかは必ず確認しましょう。気づかずに仕上げて納品すると、権利侵害のトラブルに巻き込まれるおそれがあります。気になる点があれば、作業の前に依頼主に確認し、やり取りを記録に残しておくと安心です。

❓ よくある質問

フリーランス・発注者の両方から出てきそうな疑問に答えます。

ライターや翻訳者は、もう仕事を続けられないのでしょうか？

定型的な文章や一般的な翻訳の仕事は、たしかに大きく減っています。一方で、専門分野の知識が必要な文章、取材にもとづく記事、契約書や医療などの正確さが求められる翻訳、AI の文章の監修といった仕事は、引き続き人の力が必要です。「何でも書ける人」より「この分野なら任せられる人」を目指すのが、1つの道です。

AI を使わないと決めているクリエイターは不利になりますか？

X では「生成 AI を強く否定するクリエイターは、依頼する側にとってリスクに見える」という声もあり、議論になっています。ただ、手描きや人の手による制作に価値を感じる依頼主も確実にいます。大切なのは、AI を使うかどうかではなく、自分の方針を明確に伝え、それに合う依頼主とつながることです。

発注する側として、気をつけることは？

AI で作った物の仕上げを頼むときは、どこまでが AI 生成物で、何を直してほしいのかをはっきり伝えましょう。「AI で7割できているから安くできるはず」という考え方は、品質の低下やトラブルのもとです。仕上げの工程こそ、品質と権利の責任が集まる大事な部分です。

🎯 まとめ

消えたのは「仕事」ではなく「仕事の一部」。そして、新しい仕事も生まれている。

📉

単純な文章・翻訳

3〜5割減。最も影響が大きい

↩️

職種全体

デザイン・動画・開発は回復〜増加の可能性

🛠️

AI の仕上げ

海外で7.9倍に急増

⚖️

個人の明暗は別

入れ替わり・単価・新人の入口に注意

✅ 今日からできること

① 自分の仕事を「AI でもできる作業」と「自分にしかできない判断」に分ける
② 「仕上げ」の仕事を受けるなら、品質と責任に見合った料金を決める
③ 契約書にAI の利用・修正範囲・権利を書く
④ 依頼主の情報を学習に使われる AI に入力しない
⑤ 制作過程や専門知識を発信し、指名される関係をつくる

「生成 AI でフリーランスの仕事は何割消えたのか？」という問いに、データが示す答えは「仕事の種類による」です。単純な仕事は確かに消えつつありますが、AI が作った物を判断し、仕上げ、責任を持つ仕事は、むしろ求められ始めています。前回の記事と同じく、大切なのは数字で誰かの苦しさを否定することではありません。変化を正しく知り、自分に合った道を選べる情報を持つこと。それが、AI 時代を働き抜くための第一歩です。