真の要因：ポスト・パンデミックの調整
アマゾンの人員推移は、AIと関連付けられたどの物語よりも明確な説明を与えている。
同社の全従業員数は、2019年の79万8000人から2022年には160万人へと増加した。この採用ラッシュは戦略的な計画ではなく、パンデミックによるEC需要の拡大に起因していた。そしてひとたび消費者行動が正常化すると、アマゾンは大きな余剰を抱えることとなった。
今回の人員削減は、2022年から2023年にかけて実施された2万7000人のレイオフに続くものだ。これに2025年10月以降に実施された3万人の削減を加えると、ジャシー体制下のアマゾンは合計で約5万7000人を削減したことになる。
これは過剰採用の是正であり、AIによる変革ではない。ジャシーは2024年9月の時点で、主要組織ごとに担当者と管理職の比率を最低でも15％引き上げるという目標を掲げていた。また、「官僚主義をなくすためのメール窓口」を設け、1500件の従業員からの意見を受け、455件のプロセス変更につながった。
つまり今回の人員削減は、パンデミックの反動とする方が、AIが引き起こしたと考えるよりも、はるかに単純に説明できるのである。
研究結果が実際に示していること
AIが労働者を置き換えるとの主張の多くは、AIによって「少ない人数でより多くの仕事ができる」ことを示す、生産性に関する研究を引用している。しかし、そうした研究自体は存在するが、それが示唆することは、上記の主張とは異なるものだ。
スタンフォード大学とMITによる顧客対応の研究（2023年、ブリニョルフソン、リー、レイモンド）では、AIの支援によって平均14％から15％の生産性向上が見られたが、初級労働者では34％の改善が確認された一方、熟練労働者への影響は限定的だった。この研究は、コールセンターで1時間あたりに解決された案件数を測定したもので、人員削減数は測定の対象ではない。
ハーバード・ビジネス・スクールとBCGの研究（2023年、デルアクアほか）では、GPT-4を使用したコンサルタントが25％速くタスクを完了し、品質も40％向上したが、平均以下のパフォーマーは43％改善した一方、トップパフォーマーは17％の改善に留まった。この研究も人員削減ではなく、タスク遂行能力を分析したものだ。
いずれの研究も、従業員を削減すべき、あるいは削減されると結論づけてはいない。両者とも、AIは既存の従業員を補完するものであり、置き換えるものではないと示している。
また、「マッキンゼーは、AIが知識労働者の置き換えに特に有効だと報告している」との声もあるが、実際の2025年の調査結果は、そうは言っていない。2025年11月の報告書『Agents, robots, and us』では、米国における労働時間の57％が理論上は自動化可能であるとされた一方で、「AIによって労働力の半分が即座に不要になることはない」と結論づけている。その理由は、「現在企業が求めているスキルの70％超は、自動化可能な業務と不可能な業務の双方で使われている」からだ。
このマッキンゼーの主張は、あくまでも職務の自動化の可能性であり、雇用の消失ではない。
