獣医師はギュられるか──医師よりも複雑で、医師よりも面白い、もう一つのAI時代のキャリア設計

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この記事では、AIによって仕事や価値が奪われる感覚を表す「ギュられる」という言葉を入口に、獣医学部受験を考える人が知っておきたい獣医師のAI耐性とキャリア設計を整理します。

では、シンギュラリティに対して獣医学部生、そして獣医はどうあるべきかという1つの論考をお楽しみください。

このような論考について自らの考えを巡らせることは、推薦対策の一つにもなると考えています。
推薦志望者はぜひ考えてみてくださいね。

これはあくまでも1つの思考実験に過ぎません。
受験生はエンタメとして楽しんでください。

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はじめに：「ギュられる」という言葉が、獣医師に刺さる理由

「ギュられる」という言葉を聞いたことがあるだろうか。

一部界隈を中心に2025年頃から広がり、2026年2月にX（旧Twitter）で大規模に可視化された造語である。語源は「シンギュラリティ（技術的特異点）」。この7音節のテクノ学術用語が「ギュ」という2音に圧縮され、日本語の受身形「られる」が接続されて動詞になった。「シンギュられる」とも言う。意味は一言で、「AIによって自分の仕事や価値が奪われること」。

「プログラミング勉強してもどうせギュられる」
「事務職、もうギュが来てる」
「この業界はギュ耐性が低い」

──そんなふうに使われる。

この言葉が面白いのは、 受身形 で定着したことだ。AIに「奪う」のではなく、「奪われる」。主語は自分ではない。自分は目的語であり、波に飲み込まれる存在である。そのどうにもならない感覚が、軽いスラングの形に押し込められた。

さて、この「ギュられる」を、獣医師に当てはめてみよう。

医師についての議論は、「AIが読影をやる」「いや人間の温もりは残る」という形で、わりと盛んに行われている。

だが獣医師については、ほとんど誰も真剣に論じていない。なんとなく「動物を触る仕事だから大丈夫」という空気があり、なんとなく話が終わっている。

それは本当か。

いや、もっと重要な問いがある。

獣医師の未来は、医師とは構造的に異なる問題を抱えている。 そしてそれを理解せずに獣医学部に進学し、キャリアを設計しようとしている若者が、いま日本にたくさんいる。

この記事は、その人たちに向けて書く。

第1章：「ギュられる」の解剖──なぜ知識労働は先に倒れたのか

獣医師固有の話に入る前に、「ギュられる」の一般法則を整理しておく。

AIに代替されやすいタスクと、代替されにくいタスクのあいだには、明確な構造的差異がある。代替されやすいのは、 「正解の所在が明確な、閉じた認知タスク」 だ。膨大なデータから正解を推論する作業であり、過去の学習データが豊富にある領域であり、出力が言語や画像のような処理可能な形式をとる作業である。

反対に、代替されにくいのは、 「正解の所在自体が定まっていない、開いた営み」 だ。複数の利害関係者が絡む意思決定、物理世界への直接介入、責任を引き受けることそのものが価値である場面、前例のない状況の判断、そして「誰かの体に手を触れる」ことを通じてしか得られない情報の取得。

プログラマーが先に崩れた理由は単純で、「コードを書く」というタスクが、前者の条件をほぼ完全に満たしていたからだ。正解は実行すれば判定できる。データはGitHub上に無限にある。出力はテキストである。AIにとって最も学習しやすい条件が揃っていた。

では、獣医師の仕事はどちらの条件を満たしているのか。

これが、単純ではない。

第2章：獣医師の仕事を分解する──「話せない患者」という最大の変数

獣医師と医師の仕事は、表面的には似ている。問診、診察、診断、治療、手術、処方、説明。だが、獣医師の仕事に1つ、医師の仕事には存在しない根本的な制約がある。

患者が話せない。

これは、医師の文脈で語られる「患者の感情ケアが難しい」という話とは、レベルが違う。話せないというのは、症状の自己申告がゼロだということだ。「どこが痛い」「いつから」「どんなふうに」──これらすべてを、行動・姿勢・体温・目の動き・触診の感触・食欲の変化・排泄の状態などから推論するほかない。

しかも、種が違う。犬と猫でも痛みの表現が異なり、猫と鳥では生理学的前提がまるで違い、爬虫類と哺乳類では体温調節機構から異なる。さらに獣医師は一人で、牛も、豚も、馬も、うさぎも、フェレットも、見なければならないことがある。内科医と循環器科医と産婦人科医と小児科医を、一人でやっているようなものだ。

この「話せない多種多様な患者の非言語的シグナルを統合して診断する」というタスクは、AIにとっては まだ非常に難しい 。なぜなら、ラベル付きの学習データが決定的に乏しいからだ。人間の患者には電子カルテに記録された膨大なデータがあるが、犬の腹痛の「表情」や「歩き方の微妙な変化」を正確にラベル付けしたデータセットは、桁違いに少ない。

さらに、飼い主という存在が加わる。飼い主は必ずしも正確な情報を持っていない。「なんか元気がなくて」「昨日から食べてないんですけど、いや一昨日からかな」「最近ちょっと太ったかも」──この曖昧な情報から動物の状態を推論するのは、人間の外来診察とはまた別の難しさがある。

飼い主の観察力、動物との関係性、経済的な制約（どこまで検査・治療をするか）、さらには動物に対する価値観（命の終わりをどう迎えるか）まで、獣医師は同時に扱わなければならない。

これは、 ギュ耐性が高い 。

しかし、すべての獣医師の仕事がそうではない。

第3章：ギュられやすい獣医師業務と、そうでない業務

正直に仕分けしよう。

【ほぼ確実にギュられる領域】

画像読影（レントゲン・エコーの一次判断）、定型的なワクチン接種管理、健康診断の基本項目確認、定型的な薬の処方、書類作成（ワクチン証明書、死亡診断書の定型部分）。

小動物の動物病院で、日々の業務の一定割合を占めるこれらのタスクは、AIが明確に得意とする領域に重なる。レントゲン画像から骨折や腫瘍の陰影を検出する、エコー画像で臓器の形態異常を指摘する──これは人間の医療で起きたことと同じ道を歩む。

一次読影のAI化は、動物病院における獣医師の必要人数を、緩やかに、しかし確実に変えていく。年間100万件の健康診断を処理する動物保険会社が、AIを使ってスクリーニングを自動化すれば、それだけの業務が消える。

【かなりギュられる領域】

鑑別診断のリストアップ、ガイドライン準拠の治療選択、薬物相互作用の確認、飼い主への基本的な疾患説明（定型的なもの）。

大規模言語モデルは、「犬、5歳、雄、嘔吐2日間、食欲不振、血液検査所見はこれ」という情報が与えられれば、鑑別疾患のリストと基本的な治療の選択肢を、かなりの精度で出力できる。平均的な勉強量の若手獣医師が出す答えに、かなりの部分で肉薄する。

【ギュられにくい領域】

手術・外科処置（開腹・整形・眼科手術など）、産科処置（難産の補助・帝王切開）、内視鏡・歯科処置、産業動物の往診・群管理、終末期の意思決定支援、複数病態の複雑症例の統合判断。

医師のケースと同じく、「手を持たないAI」はここまで届かない。大型動物を相手にした産業動物診療は特にそうで、真夜中に牧場まで往診して難産の牛の胎仔を徒手で整復する、というタスクは、物理世界への全身的な関与を必要とする。これはロボティクスが追いつくまで、人間の独壇場が続く。

第4章：医師との決定的な違い──「獣医師は余らない」という逆説

ここで、医師と獣医師の将来像における最大の違いを述べる。

医師については、厚生労働省が「2040年には1.8万〜4.1万人の医師過剰になる」という推計を出している。医学部定員が増え、人口が減り、医療需要が縮む。医師は「余る」方向に向かう。

では、獣医師はどうか。

日本には年間約1,000人の獣医学部卒業生がいる。その約4割が小動物臨床（犬・猫の動物病院）に進む。公務員獣医師は約2割。産業動物（牛・豚・馬など家畜）の獣医師は、新卒のうちわずか1割にも届かない──毎年70人程度しかいない。

そして現実は、全国の自治体の約7割に当たる33道県で公務員獣医師が不足しており、毎年約100人ほどの人材を全国の自治体が取り合っている状態だ。産業動物診療においても、診療所の統廃合が進み診療区域が広域化することで往診時間が拡大し、経営が困難になっているという深刻な構造的問題がある。

ここに「ギュられる」の論点が交差する。

AIが小動物動物病院の一部業務を代替し始めたとしても、 産業動物獣医師と公務員獣医師は慢性的に足りない 。食の安全を守る食肉検査、家畜伝染病（鳥インフルエンザ・豚熱）の防疫、検疫業務──これらはAIが一次情報を取れない「現場」の仕事であり、かつ、不足している。

医師が「将来余るから、AIとの競争が激化する」という問題を抱えるのに対し、獣医師は「特定の領域で慢性的に不足しているのに、人が行きたがらない」という、まったく別の問題を抱えている。

獣医師がギュられるかどうか という問いの前に、 獣医師がどこに行くか という問いのほうが、実はずっと重要なのである。

第5章：「ワンヘルス」という、獣医師にしか立てない場所

もう1つ、医師の将来設計には出てこない、獣医師固有の大きな軸がある。

ワンヘルス（One Health） という概念だ。

動物から人へ、人から動物へ伝播可能な感染症（人獣共通感染症）は、すべての感染症のうち約半数を占めている。COVID-19はコウモリ由来とされる人獣共通感染症であり、SARS・MERS・エボラ出血熱・新型インフルエンザ・狂犬病もすべてそうだ。近年は薬剤耐性菌（AMR）も、動物・食品・環境を横断する問題として国際的に深刻視されている。

「ワンヘルス（One Health）」とは、動物と人及びそれを取り巻く環境（生態系）は、相互に密接につながっていると包括的に捉え、関連する学術分野が「ひとつの健康」の概念を共有して課題の解決に当たるべきとの考えである。

そして、このワンヘルスという枠組みにおいて、 獣医師は医師と並ぶ（場合によっては医師よりも重要な）主体 として位置づけられている。次のパンデミックがどこから来るかを監視する、野生動物の感染症動向を把握する、家畜の抗菌薬使用を適正化する、食肉の安全性を確保する──これらは獣医師がいなければ誰もできない。

ここに、AIがもたらす変化と組み合わせた時に見えてくる、極めて有望な軸がある。

次のパンデミックは、野生動物と家畜と人間の境界から来る。環境破壊が進むほど、人と動物の接触面が広がり、新興感染症のリスクは上がる。気候変動も感染症の地理的分布を変える。これを監視・対応する体制において、獣医師の知識は不可欠であり、 AIが普及しても、フィールドで動物の状態を見て、サンプルを採取して、農家や地域住民と交渉できる人間 は消えない。

これはギュ耐性が高いどころか、 時代が進むほど需要が増える 領域である。

第6章：獣医学部を出た人が考えるべき、5つの将来設計の軸

ここから実践編に入る。獣医学部受験を考えている高校生、いま獣医学部に在籍している学生、卒業して動物病院に就職したばかりの若手に向けた、将来設計の軸を5つ提案する。

軸1：「産業動物」「公務員」を、もう一度フラットに見る

最も直接的な提案から始める。

獣医師になる人の約4割が小動物臨床を選び、産業動物を選ぶ新卒は1割以下だ。この偏りの理由は単純で、犬や猫が好きだから、都市部で働けるから、収入が安定しているから、という三点に集約される。

だが、第4章で述べた通り、産業動物獣医師と公務員獣医師は慢性的に不足している。これは需要と供給の問題であり、供給が少なければ価格（待遇・やりがい）が上がる余地がある。現に自治体によっては手当を大幅に増額している例が出始めている。

さらに決定的なのは、 小動物臨床の一部の定型業務こそ、最もギュられやすい という事実だ。毎日のようにワクチン接種と健康診断をこなし、同じ疾患の同じ薬を処方し続けるだけのキャリアは、AIが得意とする領域への依存度が高い。

一方、産業動物・公務員の世界でのキャリアは、往診・防疫・食肉検査・群管理・農家との交渉・疾病の早期探知など、 現場性と判断の個別性が高い仕事 で構成される。ここはAIが一次情報を取れない。

これを「大変そう」「地方が多い」という感情的理由で避け続けることは、ギュ耐性の低い側に自ら歩み込むことでもある。

軸2：「エキゾチック」という選択肢──データが薄い種に住む

小動物臨床の中でも、特定の方向に進むことで、ギュ耐性を高めることができる。

犬と猫については、学習データが相対的に豊富だ。世界中の動物病院が蓄積した症例記録があり、参照できる論文も多い。診断AIが得意とする領域になりつつある。

だが、 エキゾチックアニマル（うさぎ、フェレット、ハリネズミ、鳥類、爬虫類、両生類など） については、まったく状況が異なる。症例数が少なく、ラベル付きデータが乏しく、種ごとの生理学的特異性が大きく、診断の「正解」が確立していないケースが多い。これは「AIの学習データが薄い=ギュられにくい」という、第1章の法則が直接当てはまる。

また、エキゾチック専門の獣医師は全国的に少なく、需要は確実に存在する。ペットとして飼われる動物の種類は多様化しており、その需要に対応できる獣医師を、市場は強く求めている。

軸3：「ワンヘルス人材」になる──感染症・公衆衛生・環境の交差点に立つ

第5章で述べたワンヘルスの文脈で、自分を位置づける戦略がある。

次のパンデミックの種を早期に見つけることができるのは、野生動物・家畜・食品・環境を横断して見ている人間だ。この役割は、医師にはできない。医師は人間しか診ない。獣医師だけが、動物と人間と環境の全体を見渡す専門的な目を持つ。

具体的なキャリアとして、農林水産省・環境省・厚生労働省での国家公務員獣医師（検疫・感染症サーベイランス）、国立感染症研究所の研究職、WHO・FAO・OIE（国際獣疫事務局）などの国際機関、感染症系の研究大学（北海道大学のワンヘルスプログラムはその典型）が挙げられる。

これらは「感染症流行を予防・監視する」という社会的に極めて重要な役割であり、 AIによって代替されるどころか、AIのサーベイランス能力を使いこなす専門家 として機能する。鳥インフルエンザの異常な死亡率を野外で検知し、その情報をリアルタイムでシステムに入力してAIに解析させる──これは人間とAIの協働の典型例であり、その人間側を担えるのは獣医師だ。

軸4：製薬・バイオテックへ──動物実験の専門家から、創薬の要へ

あまり語られないが、獣医学部卒業生にとって、製薬・バイオテック業界は非常に有望なキャリアパスである。

新薬の開発において、動物実験は依然として必須だ（倫理的に最小化しつつも）。その際、動物の生理学・薬理学・毒性学を深く理解した人材が必要になる。これは医師にはできない。大学の薬学部卒業生にもできない。獣医師だけが持っているコンピタンスである。

さらに、近年急速に発展している ペット向け医薬品市場 も注目に値する。人間同様のがん治療、心臓病治療、関節炎治療が犬や猫に施される時代になり、ペット医薬品の開発は成長市場となっている。ここで臨床知識と研究知識の橋渡しができる獣医師の価値は、製薬会社のCRA（臨床研究モニター）・メディカルアフェアーズ・研究部門など、複数のポジションで高まっている。

AIが製薬の一部プロセス（化合物スクリーニング・ドッキングシミュレーション・文献サーベイ）を大幅に効率化しても、「実際の動物でどう作用するか」を解釈する獣医師の目は、引き続き必要だ。

軸5：「AI×獣医」の橋渡し人材になる

医師版の記事でも述べたが、獣医師版でも同じ軸が存在する。

獣医医療AIの開発・評価・実装において、臨床知識を持った専門家が圧倒的に不足している。小動物のレントゲンにAIを当てようとしても、「何が正解か」を教えられる人間は、経験ある獣医師でなければならない。動物病院のAIシステムの導入を評価する、産業動物向けの疾病管理AIを設計する、エキゾチック動物の遠隔診断システムを開発する──これらすべてに、獣医師の視点が必要だ。

プログラミングやデータサイエンスを学びながら臨床を積んだ獣医師は、向こう10年、間違いなく希少価値を持つ。全員がその道に行く必要はないが、 AIを「敵」ではなく「道具」として能動的に使える獣医師 と、AIが来たことを知らないふりをしている獣医師のあいだには、5年後に大きな差がつく。

第7章：「動物が好きだから」では終われない、でも「動物が好き」は最強の資源だ

獣医師を目指す多くの人の動機は「動物が好きだから」である。これは美しい。だが、キャリア設計として考えると、その先が必要になる。

「動物が好き」という動機を持った人が、さらに「どんな動物の、どんな問題に、どんな立場で関わりたいか」を考え始めると、獣医師という職業の多様性が見えてくる。

犬猫の外来を毎日こなす動物病院の獣医師、農家と一緒に牛舎の繁殖管理をする産業動物獣医師、パンデミックの前兆を野生動物の中に探す研究者、新しいペット向けがん治療薬を開発する製薬会社の獣医師、動物園でゾウの健康管理をする獣医師、検疫所で輸入食品の安全を確認する公務員獣医師──これらはすべて、同じ「獣医師免許」を持った人間がやっている仕事だ。

そして興味深いことに、 最もギュられにくい領域（産業動物・感染症・エキゾチック・公衆衛生）と、 最も不足している領域 がかなりの程度重なっている。これは、選択の余地がある若い世代にとって、むしろチャンスである。

結語：獣医師は、ギュられない──しかし、正確に言えば

最後に、タイトルの問いに答えよう。

獣医師は、ギュられるか。

ギュられない。少なくとも、医師よりもずっと遠い将来まで。

理由は3つある。第一に、「話せない患者の非言語的シグナルを読む」という診断の核心が、AIにとって学習データの薄い難問だから。第二に、産業動物・公衆衛生・感染症監視という「現場性が高く、データ化されにくい仕事」が慢性的に人手不足だから。第三に、ワンヘルスという概念の重要性が今後増すほど、動物・人間・環境を横断して見られる獣医師の需要が高まるから。

ただし──正確に言えば──

小動物動物病院の一部の定型業務を担い続けるだけのキャリアは、そのうちAIに圧迫される。「動物が好きだから、動物病院の勤務医として働く」という入り口は自然だが、そのまま30年間、同じ形で続けられると思ったら楽観的すぎる。

医師と同様に、 獣医師免許は入場券である。中で何をプレーするかは、各自が決める 。

「話せない患者の声を聞く技術」を磨くか。手術の腕を磨くか。データの少ない種に住むか。パンデミックを防ぐ最前線に立つか。新しい薬を作る側に回るか。AIを使いこなして診療を変える側に回るか。

いずれの選択も、「ギュられる」ではなく「ギュる側」に立つ道である。

そしてその選択は、入学前から、あるいは在学中から、始めることができる。

「動物が好き」という動機は、最強の燃料だ。だが燃料だけでは、どこへも行けない。エンジンが必要で、ハンドルが必要で、地図が必要だ。

この記事が、少しでもその地図の一部になれば、と思う。

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