正解: BCorrect: B
技術の未熟さを補う職種は技術の進歩とともに消えやすく、人間側に残る需要（責任、信頼、統合、価値判断）に応える職種は定着しやすいという区別が、最も予測力のある視点です。Roles that compensate for immature technology tend to vanish as it improves, while roles that meet demands remaining on the human side (accountability, trust, integration, value judgment) tend to endure. This distinction has the most predictive power.
「プロンプトエンジニア」は2023年頃に注目されましたが、モデルの指示理解能力が向上し、プロンプトの最適化が自動化されるにつれて、独立した職種としての需要は縮小し、多くは既存職種の一技能に吸収されました。これは、Webサイト黎明期の「ウェブマスター」や、初期の「ソーシャルメディア・マネージャー」が専門職から一般技能へと変化した経緯と似ています。一方、AIガバナンス責任者、AI監査人、AIと業務を統合する「翻訳者」型の役割、AIが生成した成果物に責任を負う職能（医療、法務、金融における最終判断者）は、技術が進歩しても消えにくい需要に対応しています。David Autor は、技術が新たな「専門性」を生むかどうかが賃金の中期的な行方を決めると論じています。選択肢A、C、Dは、いずれも一時的な流行や需給の歪みを反映するだけで、持続性の判断材料にはなりません。どのシナリオでも、自分の職務のうち「技術の穴埋め」に依存する部分を減らし、「人間側に残る需要」に応える部分を増やすことが有効な備えです。Prompt engineer drew attention around 2023, but as models became better at understanding instructions and prompt optimization was automated, demand for it as a standalone role shrank and it was largely absorbed as a skill within existing jobs. This resembles how the early webmaster and the early social media manager shifted from specialist roles to general skills. By contrast, AI governance leads, AI auditors, translator-type roles that integrate AI with business processes, and functions that bear responsibility for AI-generated output (final decision makers in medicine, law, and finance) answer demands that do not disappear as technology advances. David Autor argues that whether technology creates new expertise determines the medium-term path of wages. Choices A, C, and D reflect only passing fashion or temporary supply-demand distortions and are not evidence of durability. In any scenario, reducing the share of your work that depends on patching technology gaps and increasing the share that answers enduring human-side demand is an effective preparation.
「人間側に残る需要」の境界は固定ではなく、AIの能力向上によって移動します。例えば「AIの出力を検証する」役割も、検証自体がAI化されれば縮小しえます。また、定着する職種であっても必要人数が少なければ、多くの人にとって現実的な受け皿にはなりません。The boundary of enduring human-side demand is not fixed; it moves as AI capability grows. Even a role verifying AI output could shrink if verification itself is automated. And even durable roles may employ few people, making them an unrealistic destination for most.
自分の職務を「責任」「関係」「統合」「判断」「身体性」の五つの軸で点検し、複数の軸に足場を持つようにしましょう。新職種への転換を狙う場合は、名称ではなく機能に着目し、その機能を現在の職場で小さく実践する（例：AI導入の品質管理を自主的に担う）ことで、市場の需要が確定する前に実績を作ることができます。Audit your work along five axes (accountability, relationships, integration, judgment, embodiment) and secure footholds on more than one. If you aim to move into a new role, focus on function rather than title and practice that function in a small way in your current workplace, for example by volunteering to own quality control for AI adoption, so you build a track record before market demand is settled.