米国の労働市場に、異例の安定の1年を経て、亀裂が生じ始めている。2023年に50年ぶりの低水準付近をさまよっていた失業率は、徐々に上昇している。長引く政府機関の閉鎖は永続的な削減をもたらす恐れがある一方、民間企業はAI駆動の効率性を追求する中で数万人規模の人員削減を行っている。新卒者にとって、機会は狭まりつつある。人工知能は労働力の置き換えを加速させているのか、それとも強靭な経済を維持するためのツールになっているのか。本稿では、その答えはAI自体だけでなく、企業が単に人間を置き換えるのではなく、人間の能力を拡張する「人間中心のAI」アプローチを選択するかどうかにかかっていると論じる。
アマゾンのピープルエクスペリエンス・テクノロジー担当上級副社長のベス・ガレッティ氏は、1万4000人の削減を伴う企業の人員再編を発表した際、従業員へのメッセージで「この世代のAIは、インターネット以来、最も変革的な技術であり、企業がこれまでよりもはるかに速くイノベーションを起こすことを可能にしている」と強調した。エヌビディアのCEOであるジェンセン・フアン氏は、2025年ミルケン研究所のグローバルカンファレンスで「AIによって仕事を失うのではなく、AIを使う人に仕事を奪われることになる」と述べた。これは企業によるAI導入がまだ始まったばかりの段階で起きている。戦略コンサルティング会社マッキンゼーによると、企業の92%がAI投資を増やす計画を持つ一方、業務に完全に統合しているのはわずか1%にすぎない。
人間中心のAIと過去の技術革命からの教訓
「過去200年間、経済成長は驚くほど安定していた」と、ルンド大学の経済史教授であるケルスティン・エンフロ氏は2025年のノーベル経済学賞授賞式で述べた。米国と英国では、1世代ごとにGDP（国内総生産）が倍増し、過去2世紀で20倍に成長した。この期間を通じて一貫していたのは、古いものを置き換える連続的な技術革新の波だった。しかし、技術変化はこの期間以前から存在し、啓蒙時代以降、3つの要因が重なって離陸した。それは、有用な知識（新技術の使い方の理解とその背後にある科学の習得）、科学を経済的に活用するための機械的能力、そしてこれらが変化に開かれた社会で起きていたという事実である。
AIはこの長い技術主導の成長の最新版である。生産性、雇用、格差に対するその影響は、技術だけでなく、ビジネスリーダーや政策立案者の選択にかかっていると、2024年ノーベル経済学賞受賞者でMIT教授のダレン・アセモグル氏が最近のポッドキャストインタビューで指摘している。労働市場と働き方の未来は、AIが主に自動化のために使われるのか、それとも人間の能力を拡張するために使われるのかにかかっている。また、AIがどれだけ早く生産性向上をもたらし、今日の複雑な経済に統合されるかというタイミングの要素もある。
過去75年間の情報時代において、企業はメインフレームコンピュータからインターネットまで、次々と新しい技術の波を吸収してきた。これは、熱狂と興奮に始まり、期待の萎縮を経て、最終的に経済的利益が具現化したときにメインストリームへの普及が進むというパターンに従っていた。新技術は既存のビジネスプロセスに統合されるか、新しいプロセスを創造するために使用される必要がある。
人間中心のAIは政策、タイミング、リーダーシップの選択に依存する
歴史的に見ると、個々の企業レベルと経済全体にわたるこのタイムラグにより、社会は労働力の混乱に対処し、富の集中の影響を最小限に抑えるために必要なセーフティネットを構築することができた。例えば、20世紀初頭の米国の改革では、児童労働法や独占禁止政策が導入され、産業格差に対処するために所得税制度が確立された。生成AIの導入が加速し、ホワイトカラーとブルーカラーの両方の役割に影響を与える可能性があることから、今回は様相が異なると感じられる。以前の分析では、この状況に政策的にどう対処するかについて、米国社会における見解の相違が浮き彫りになっている。テクノロジー業界のより加速主義的なリーダーたちは、この変化を経済的・地政学的優位性を争うレースとして位置づけ、それを支える産業政策と規制緩和を求めてロビー活動を行っている。市民社会は慎重さ、公共の利益、責任あるAIへの焦点を求めている。
個々の企業レベルでは、AIが仕事の組織方法や人材管理の方法を変えつつある。AI自体も進化している。生成AIはすでに質問と回答の方法を変え、現在では特定の目標を達成するために自律的に行動するよう設定できる。AIエージェントの出現と、それらが処理できるタスクの複雑さの増大は、組織の性質を変えるだろう。私たちは自動化を超え、AIエージェントが人間と連携してワークフローに組み込まれる段階に移行している。これは、マッキンゼーがエージェンティック組織と呼ぶ、再設計された運営モデル、ガバナンス構造、人材アーキテクチャによって支えられる必要がある。
人間中心のAI組織の構築
組織が適応し、仕事が再設計される中で、仕事の本質そのものが変化している。最も基本的なレベルでは、仕事は成果を生み出すために特定のスキルを必要とするタスクの集合体である。プロセスが再発明されるにつれて、職務記述書が書き換えられている。より多くのタスクが自動化されるにつれて、組織は人材を異なる役割に振り向けることができる。このサイクルをマスターする企業は成長し、人間とAIで拡張された人材の両方に対する需要を生み出すだろう。効率性向上の手段としてのみ自動化に焦点を当てる企業は、短期的な収益を改善できるかもしれないが、持続的な成長を維持するのに苦労するだろう。明確にしておくと、人間中心のAIへの投資は、純粋な自動化よりも初期段階では時間がかかり、コストがかかることが多い。そのため、多くの企業は能力構築よりもコスト削減を優先する傾向がある。
仕事が急速に進化するこのような動的な環境では、継続的な学習が不可欠である。ビジネスリーダーはこのタイプの学習のための条件と文化を作り出すべきである。従業員は、個人の能力開発への投資が不可欠であることを認識し、新しい技術を受け入れ、それを用いて問題解決に取り組むべきである。AIは組織を変革し、職場の儀式やパフォーマンス指標を通じて実装される組織文化を増幅する。勝利する組織は、AIを人材の代替としてではなく、人材拡張のツールとして受け入れるだろう。彼らは新しいスキル開発を測定し、奨励し、スキルベースの報酬システムを作り出すだろう。ベストプラクティスの一つは、基本給の増加をスキル開発（将来を見据えた指標）と結びつけ、インセンティブ支払いをパフォーマンス（過去を振り返る指標）に基づいて行うことである。
AIがスキルの低下を加速させる可能性があるという懸念が高まっている。前述のステップはその緩和に役立つ。AIは定型的なタスクの自動化を支援できるが、特定のコンテキスト内でのその応用こそが差別化を生み出し、競争優位性を維持するものである。ドメインと業界の深い専門知識と経験は、現在の技術的限界（幻覚など）を制御し、信頼を高めるのに役立つ。人間をループに維持することで好循環を生み出すことができる。信頼がより多くの採用を促進し、生産性を向上させ、成長を解き放ち、それがより多くの人材を必要とするようになる。
AI導入の中核に人を据える
若い世代や新卒者は、一部の企業がエントリーレベルの採用が不要だと主張する中、AIによって変革されつつある就職市場に参入している。労働市場の減速の兆候にもかかわらず、すべての企業がこのアプローチを採用しているわけではない。アマゾン・ウェブ・サービスのCEOであるマット・ガーマン氏は、ジュニアスタッフを置き換えるという考えを「これまで聞いた中で最も愚かなことの一つ」と呼んだ。新卒者は通常コストが低く、新しいスキルとAIに対する生来の親しみをもたらす。さらに、彼らは10年後に会社をリードする人材である。CNNとのインタビューで、IBMのCEOであるアービンド・クリシュナ氏は「今後12カ月間で、過去数年よりも多くの大学卒業生を採用する可能性が高い」と述べている。
AIは単なる効率化のツールではない。魔法のように組織を変革するわけではなく、既存の組織文化を増幅するだろう。それは触媒として機能し、企業が組織し、人材を育成し、未来を設計する方法を再形成する。人間を中心に据えることが、AIが持続的な成長の源泉になるか、それとも格差を広げる要因になるかを決定するだろう。
これを実行するために、企業は以下を行うべきである：
- 単に人員を削減するのではなく、AIを使用してワークフローを再設計する。
- 基本給の増加を、AIツールの使用能力やドメイン専門知識を含む、検証可能なスキル習得と結びつける。
- 信頼を確保するために人間をループに維持する。
アセモグル氏が指摘するように、AIの影響は予め決まっているわけではない。その結果は、リーダーや政策立案者がどのような選択をするか、そして彼らが自動化だけを優先するのか、それとも人間の能力を強化し拡張する技術や制度に投資するのかにかかっている。働き方の未来は、AIだけでなく、リーダーが人間の可能性を置き換えるのではなく拡張する人間中心のAIを展開するかどうかによって形作られるだろう。
