FOBOとは？｜仕事が不要になる不安、米就業者の27%で過去最高

公開日

2026年10月1日

更新日

2026年10月12日

FOBO（Fear of Becoming Obsolete）とは、技術の進歩によって自分の仕事や技能が不要になるのではないかという不安のことです。「AIが同じ仕事をすぐにこなすなら、自分が身につけた技能にはもう価値がないのでは」と感じる場面を考えると、意味をつかみやすくなります。この記事では身近な例からFOBOの背景を見て、調査の数字の読み方と、仕事での向き合い方を紹介します。

この記事のポイント

FOBOは、技術によって仕事や技能が不要になるのではないかという不安です。
米国の就業者27%という調査結果は、不安を感じる割合であり、仕事が失われる確率ではありません。
自分の仕事を作業ごとに分け、AIに任せる部分と、自分が判断・確認する部分を考えることが出発点になります。

この記事の主な内容

FOBOは「身につけた技能が役に立たなくなるかもしれない」という不安

たとえば、資料の文章をまとめるのが得意だった人が、AIの作る下書きを見て「これから自分の出番はなくなるのでは」と心配する場面です。これは意味を説明するための例ですが、今すぐ仕事を失うと決まっていなくても、自分の技能の価値が下がることを不安に感じる点がFOBOの特徴です。

ここでは、AIができる作業と、自分の仕事全体を分けて考えることが大切です。下書きを作る作業が変わっても、何を伝えるかを決めたり、内容が正しいかを確かめたりする仕事まで同じとは限りません。

背景には、技術によって仕事の中身が変わる心配がある

FOBOという略語は、Gallup（2023年9月11日）の記事でも使われています。ただし、誰が最初に言い出したかは分かっていません。生成AIの広がりは、これまで自分が担ってきた作業が変わるのではないかと考えるきっかけになります。

Gallup（2026年9月15日）は、技術によって自分の仕事が不要になることを心配している米国の就業者を27%と報告しました。2023年は22%、2025年は20%で、2026年の値は過去最高とされています。なお、2026年の記事自体は「FOBO」という語を使っていません。

2026年の調査は8月3日から24日に成人1,200人を対象に行われ、そのうち就業者は507人でした。就業者の誤差は±6ポイントです。27%は不安を感じている人の割合であり、実際に仕事が失われる確率ではありません。米国の結果を、日本の働き手や自分の職場にそのまま当てはめないようにしましょう。前年との差や属性別の差を統計的に確かと判断するには、それぞれの標本数、誤差、調査方法の確認も必要です。

FOBOには自分の仕事をタスクに分けて向き合う

FOBOと向き合う第一歩は、何を不安に感じているかを具体的な作業に分けることです。資料作りなら、情報を集める、下書きを作る、根拠を確かめる、相手に合わせて伝え方を決める、といった作業に分けて考えられます。そのうえで、AIが助けになる部分と、自分が判断や確認を担う部分を整理してみましょう。

技能を使う機会が減るAIデスキリングや、人がAIの指示に従う逆ケンタウロスも、仕事の任せ方を考える際の関連する論点です。

学び直しは、必要な技能を整理してから選ぶと目的が明確になります。費用や効果の考え方はAIスクールROIの記事でも紹介しています。不安だけを出発点にせず、自分の仕事で何を学び、何を判断できるようになりたいかを具体的にしてみましょう。

補足：FOBOの背景を読むための資料

技能の価値が失われる不安を扱うFortune（2026年4月5日）、雇う側の見方と学び直しを扱うGallup Workplace（2024年2月1日）、技能やタスクの変化の見通しを紹介するForbes JAPAN（2026年8月28日）も参考になります。それぞれ対象とする人や問いが違うため、数値をそのまま比べないことが大切です。

よくある質問

FOBOとFOMOはどう違うのですか？

FOMO（Fear of Missing Out）は、周りが得ている情報や機会を自分だけが逃しているのではという不安です。FOBO（Fear of Becoming Obsolete）は、技術の進歩で自分の仕事や技能が不要になるのではという不安で、向きが違います。AIの話題では、流行に乗り遅れる焦りがFOMO、自分の価値が下がる怖さがFOBOと考えると整理しやすくなります。

FOBOには別の意味もあるのですか？

同じ略語で「Fear of Better Options」、つまりもっと良い選択肢があるかもしれないと考えて決められない状態を指す使い方があります。この記事で扱っているFear of Becoming Obsoleteとは別の概念です。記事や会話で見かけたときは、どちらの意味かを文脈で確かめてください。

27%という数字は日本の働き手にも当てはまりますか？

ギャラップの数字は米国の就業者を対象にした調査なので、そのまま日本に当てはめることはできません。国によって雇用の慣行やAIの導入の進み方が違うため、割合も変わりうると考えるのが自然です。日本の状況を知りたいときは、日本で行われた調査の対象と誤差を確かめたうえで比べる必要があります。

FOBOと向き合うには、AIの出す答えのどこまでを任せ、どこを自分で確かめるのかを判断できることが支えになります。和からの生成AI研修は、AIの答えの確かめ方を統計の見方とあわせて考える研修です。調査の数字に振り回されず、自分の仕事とAIとの距離を落ち着いて考えたい方は、一度内容をのぞいてみてください。

<監修／和から株式会社堀口智之>