テクノロジー企業は、AIを利用して従業員数を削減する計画を見直している。実際の試みから、現在のシステムは期待された生産性向上を必ずしも実現せず、その不具合への対応が従業員に追加の負担を課す可能性が示されたためだ。これはAIへの投資が後退していることを意味するのではなく、企業がAIから利益を得ようとする方法が変化していることを示している。
Meta、チーム縮小計画を撤回
Metaは組織再編計画に基づき、一部チームの従業員数を最大60%削減し、業務の重要な部分をAIエージェントに委ねる方向に進んでいた。しかし、期待された効率水準が達成されなかったため、計画は撤回された。
Reutersが社内文書に基づいて行った調査によると、Metaは最初の解雇の波の後に予定されていた追加削減を中止した。社内データでは、AIシステムが期待された生産性向上を実現しなかった一方、技術的な問題と、従業員がその解決に費やす時間が増加したことが示された。その後、最高経営責任者（CEO）のMark Zuckerbergは、2026年中に会社全体で新たな大規模解雇を行う計画はないと発表した。
Klarnaの教訓：自動化は人間の必要性をなくさない
スウェーデンのフィンテック企業Klarnaも、同様の道のりを経験した。同社は以前、AIを活用したカスタマーサービスシステムが数百人の従業員の仕事をこなせると発表し、採用を大幅に停止した。しかし、サービス品質に問題が生じたため、従業員の採用を再開した。
CEOのSebastian Siemiatkowskiは、同社がコスト削減に過度に重点を置いていたことを認めた。その後採用したモデルでは、AIが定型的な問い合わせを担当しつつ、必要な場合には顧客が人間の従業員にアクセスできるようにしている。
技術職は同じペースでは影響を受けていない
雇用データは、企業がAIから撤退していることを示してはいない。SignalFireが発表した2026年テクノロジー業界雇用レポートによると、大手テクノロジー企業の採用総数は2019年と比べて25%減少した一方、ソフトウェアエンジニアの採用減少率はわずか11%だった。また、採用総数に占めるソフトウェアエンジニアの割合は46%から55%に上昇した。
これに対して、デザイン、マーケティング、プロダクトマネジメントなどの分野では、より大幅な減少が記録された。一方、AIエンジニアリングや機械学習などの専門分野では採用が増加した。これは、既製のツールを単に使うのではなく、新しいシステムを構築し運用できる従業員への需要を反映している。
実際に何が変化しているのか？
これらの例は、AIによる当面の影響が、即時的な解雇の波ではなく、特に初級職における採用の減速になる可能性を示している。Stanfordのデジタル経済研究所が米国の給与台帳データに基づいて行った研究では、経済全体の規模でAIが原因となった広範な雇用喪失を示す証拠は見つからなかった。しかし、この技術に最もさらされている職業では、22歳から25歳の年齢層の採用が低調であることが確認された。
研究者によると、この影響の重要な部分は、企業がキャリアの初期段階にある労働者を大規模に解雇していることではなく、採用する人数を減らしていることに起因する。これは学生や初めての仕事を探す人々にとって重要な点であり、研修やキャリアステップの道筋を再設計する可能性がある企業にとっても重要だ。
certi.newsの見解：実際の変化はAIを放棄することではなく、その利用拡大が同じ規模での従業員削減を意味するという前提を放棄することにある。MetaとKlarnaの事例は、成果物の品質、システムの安定性、非定型的な事例に対応する能力が、完全自動化を制限する要因であり続けていることを明らかにしている。同時に、雇用データは、需要がエンジニアリングスキルとAIと協働する能力へと移行していることを示している。一方で、初級職の未来や、それが最初の経験の獲得に及ぼす影響については、依然として明確な答えのない問いが残されている。