2026年のAIと労働市場：

AIは人間に取って代わることはないが、AIの使い方を知っている人は、知らない人に取って代わるだろう。*写真：Hyperspace*

AIが新たな機会を「育む」とき

2025年は、AIがパイロットプロジェクトから多くの業界での大規模導入へと移行し、労働市場に広範囲にわたる大きな影響を与える年です。世界的に、2つのトレンドが同時に出現しています。1つ目は、反復的でルールベースのタスクの自動化です。これにより、データ入力や定性試験といった基本的なオフィス業務が急速に置き換えられます。2つ目は、人間の役割の再定義です。多くの仕事が完全に消滅するわけではありませんが、AIツールと統合するための新しいスキルが求められます。世界経済フォーラム（WEF）は、AIと情報技術がスキルと労働パターンの変化を牽引し続けると予測しています。

このトレンドの直接的な結果は、AI関連のレイオフです。2025年には既に多くのグローバル企業が人員削減に着手しており、コスト最適化目標に加え、AIを戦略的な理由として挙げています。ロイター通信によると、最も影響を受けた職種は専門サービス、金融、データ処理です。複数の報道機関は、2025年に米国で約5万5000人のレイオフがAI関連であると報じており、大規模な人員削減の必要性が高まっていることを反映しています。

しかし、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートのような大手研究機関は、自動化によって直ちに雇用が消滅するわけではないため、数字の解釈を誤るべきだと警告している。彼らによると、多くの仕事は「断片化」され、一部のタスクはAIによって処理される一方で、人間の思考、創造性、管理、あるいは技術的な操作が依然として必要とされ、人間の労働力は依然として必要となる。これは、雇用の転換には、人員や職種の完全な廃止ではなく、再訓練と再設計が必要となることを示唆している。

インターンシップ、アシスタント、翻訳といった職種が自動化によって代替されつつあるため、若年労働者はより大きな影響を受けています。一方で、高度な専門スキル、データ管理能力、AI製品開発の専門知識を持つ人は、雇用市場で有利な立場にあります。英国の統計によると、多くの若年労働者がAIによる雇用リスクへの懸念から、工芸、建設、熟練工といった職種に転職しています。

マクロ経済の観点から見ると、AIを活用した人材スクリーニングの影響は2つの形で現れます。短期的には、雇用の低迷と低技能層の地域的な失業リスクにより、労働市場は圧迫に直面します。中期的には、企業がAIを適切に導入すれば、労働生産性が向上し、利益、新たな投資フロー、そしてより高度なスキルを必要とする雇用が創出される可能性があります。WEFをはじめとする多くの国際機関は、最終的な結果は公共政策、研修モデル、そして企業、政府、教育機関間の連携にかかっていると強調しています。

最後に、2025年の動向は、デジタルおよびAIスキルを持つ労働者とそうでない労働者の間の格差が拡大し、AIが不平等拡大の潜在的なリスクをもたらす可能性も示唆しています。これは今後数年間、特に注意を払うべき課題です。

新たなマイルストーンは2026年と呼ばれています。

2026年は喫緊の課題を突きつけています。人間はAIに背を向けることはできませんが、利益を最大化しリスクを最小化するために行動を調整することは可能です。マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏はかつて、「AIで最も難しいのは技術ではなく、人々の働き方を変えることだ」と述べ、ワークフローと組織文化の変革がAIを効果的に活用する鍵であることを強調しました。

もちろん、アプローチは具体的な目標によって異なります。企業にとって重要なのは、断片的な「AI活用」から、ワークフローの体系的な再計画へと移行することです。エリック・ブリニョルフソン教授（米国スタンフォード大学）によると、AIを単に古いプロセスに適用する（「牛道を舗装する」）だけでは、生産性の飛躍的な向上は期待できません。企業は、業務を自動化可能なタスクと、感情知性、判断力、人間関係構築スキルを必要とするタスクに細分化し、より付加価値の高い役割に人材を再配置する必要があります。例えば、データ入力担当者をトレーニングして、データ品質管理担当者、プロセス最適化担当者、AI管理アシスタントなどになることも可能でしょう。

職務の再設計に加え、企業はデータ管理、情報セキュリティ、大規模言語モデル（LLM）の活用に関連したOJTプログラムを実施する必要があります。大企業は、既存の従業員のスキル向上のための研修基金を設立すべきです。実際、多くのテクノロジー企業は「ヒューマンAI」モデルに基づいてワークフローを再構築しています。このモデルでは、従業員はAIツールと連携して作業を行い、人間は倫理的な管理、テスト、最終意思決定の役割を担います。このアプローチは、AIの生産性を最大限に引き出し、エラーのリスクを最小限に抑えます。

他の技術革新と同様に、AIの導入は、突発的な削減ではなく、コスト最適化と、計画、ロードマップ、移行支援に関する従業員への透明性を確保するために、慎重に計画する必要があります。労働組合との協議や従業員代表による支援体制は、対立を軽減し、雇用主のブランドイメージを維持するのに役立ちます。

労働者の観点から見ると、最も適切な戦略は、AIと直接競合するのではなく、「AIと協働する」方法を学ぶことです。重要なアプローチは、複雑な問題解決、プロジェクト管理、対人コミュニケーション、深みのあるコンテンツ作成、批判的思考、データ管理など、自動化が難しいスキルに焦点を当てることです。WEFとマッキンゼーによると、AIが基本的なタスクのほとんどを担うようになるにつれて、これらのスキルはますます重要になるでしょう。若者にとって、人文科学と技術スキルを調和的に組み合わせた柔軟なキャリアパスを構築することは、長期的なキャリア寿命の延伸につながるでしょう。

管理の観点から、現在の国家政策および公共政策は、特に社会保障や雇用支援プログラムを通じて、公正な移行プロセスの確保を優先する必要があります。当局は、短期的な補助金にとどまらず、明確なロードマップに基づいた再訓練プログラムを実施し、生涯学習を奨励し、就職支援を行うべきです。国際的な経験は、訓練と採用支援を組み合わせた政策がより効果的であることを示しています。

さらに、政府は、社内研修費用への税制優遇措置、中小企業のAIツール導入支援、経営能力向上のためのメンタリングプログラムの実施などを通じて、企業の人材投資を促進する必要がある。効果的なアプローチは、企業と研修機関のパートナーシップを構築することである。企業はスキルニーズを特定し、実践的な課題を定義する。学校は研修と短期資格取得を実施し、政府は財政支援と基準を提供する。このモデルは、スキル格差を大幅に縮小するためにWEF（世界経済フォーラム）によって推奨されている。同時に、AIによって生じる問題、特に従業員の能力評価やデータへのアクセス権の確保といった問題を網羅するように、労働法制度を改訂する必要がある。

総じて、2025年にはAIが生産性向上の源泉であると同時に、労働構造変革の触媒となることが示されています。企業と労働者は、AIを避けるのではなく、2026年には積極的に連携していく必要があります。採用担当者の予測によると、2030年までにコアスキルの約39%が変化するとされています。したがって、変革が同期的に実行されて初めて、AIは生産性向上、新たな職業の創出、そして持続可能な開発の促進を真に推進する原動力となるのです。

出典: https://hanoimoi.vn/ai-va-thi-truong-lao-dong-nam-2026-chu-dong-thich-ung-de-cung-thang-728419.html