62%の労働者が「AIでエントリーレベルの採用が減少」と回答——Indeed Flex調査と実証データが示す「認識」と「現実」のギャップ

しかし、注目すべき認識ギャップも明らかになった。広く流布する不安にもかかわらず、労働者はキャリア上の意思決定において、AIへの懸念よりも給与や雇用の安定性を優先する傾向にある。2025年8月の別のIndeed Flex調査では、新卒者の59%がエントリーレベルの仕事を見つけるのに苦労しており、46%が「AIがフルタイムの仕事を奪っている」という懸念から一時的な仕事に流れていると回答した。にもかかわらず、新卒者の54%は雇用主からAI関連のトレーニングやスキルアップの機会を提供されていないと答えている。これは、問題の認識と具体的な行動の間にギャップがあることを示唆している。

認識に関する結論： AIがエントリーレベルの職を奪うことへの懸念は広く、特に新卒者の間で高いが、労働者の多くがキャリア選択で伝統的な優先事項をまだ覆していない。

実際の証拠：2022年後半以降の若年層雇用減少

複数の厳密な研究が、こうした不安には一定の根拠があることを確認している。ただし、その影響は特定の年齢層に集中している。

• スタンフォード大学「炭鉱のカナリア」研究（Erik Brynjolfsson氏ら、2025年11月更新）： 数百万の米国労働者をカバーするADP給与データを分析した結果、22〜25歳の若年層（AIにさらされやすい職種）で、2022年後半以降、雇用が約13%相対的に減少していることが判明した。企業レベルのショックを考慮した最新版では、約16%の相対的減少が報告されている。同じ職種の経験豊富な高年齢層では雇用は安定または増加していた。

• ハーバード大学の研究（2026年）： 米国の285,000社、6,200万人の労働者を調査したところ、生成AIを導入した企業では、2023年以降、エントリーレベルの採用が四半期ベースで約80%減少した。

• Revelio Labsのデータ： 米国のエントリーレベルの求人掲載数は、2023年初頭から35%減少している。

• ダラス連邦準備銀行の分析（2026年1月）： AIへの露出と雇用減少の間に職種横断的な相関関係を確認したが、それは若年層に限られており、現時点で総合失業率への影響はわずかであると結論付けた。

• 世界経済フォーラム（WEF、2026年6月）： 世界的に、若年労働者の37% がAIへの露出が中〜高い職種に従事している（北米では69%、欧州では63%）。エントリーレベルでの雇用減少は、英国、米国、スウェーデンなどでも確認されている。

重要なニュアンス： これらの減少は相対的なものである。エントリーレベルの採用が産業全体で完全に崩壊しているわけではないが、AIにさらされている分野では、従来予想された水準や労働市場の他の部分と比較して、統計的に有意に縮小している。2025年第4四半期の新卒大学生失業率は約5.7% に上昇した。

研究者の警告：長期的なパイプライン問題

複数の第一線の研究者が、現在の傾向が放置された場合の構造的な人材パイプライン危機を警告している。

• MITのAndrew McAfee氏（デジタル経済イニシアチブ共同代表）：「Z世代のエントリーレベルのポジションを自動化する企業は、コストのかかる長期的な誤りを犯している」と警告する。人材の供給源を断つことは、今日の労働力を縮小させるだけでなく、将来のシニア社員、マネージャー、専門家を育てる訓練の場そのものを消滅させる。現在、初級者を雇うのをやめれば、将来、経験豊富な中堅人材の確保に苦労することになる、と同氏は論じている。

• ウォートン・スクールの分析（2025年）： 組織は「伝統的に熟練した専門家を育ててきたキャリアのはしごを、意図せず解体している」と指摘。AIは市場調査員のような職種で業務の50%以上を代替する可能性があり、若手が見習い的に学習する機会が失われると危惧する。

• ハーバード・ビジネス・レビュー / LinkedInの考察： 「エントリーレベルの職を排除すれば、中間管理職の存在を正当化する人員数も減る」——ヒエラルキーを上がるにつれて、パイプラインの圧縮は複合的に作用する。

• WEF報告書（2026年6月）： 薄まるエントリーレベルのパイプラインは世界的現象であり、初級採用を放棄する企業は、長期的な人材パイプラインを弱体化させ、AIへの適応自体を遅らせるリスクがあると警告する。なぜなら、AIツールを最もよく理解する労働者は、多くの場合、初級のポジションを通じて入社するからである。

主要な調査結果のまとめ

総合評価： AIが露出度の高い職種において、特に若年労働者を中心に、エントリーレベルの採用を統計的に有意に減少させているという証拠は強い。Indeed Flex調査は、このトレンドに関する一般の「正確な認識」を捉えているが、「一般的な不安」と「個人の経験」の間には依然ギャップがある。MIT、ウォートン校、WEFからの長期的なパイプライン警告は、確立された労働経済学に基づいている。AIにさらされる分野でエントリーレベルの採用が縮小し続ければ、その後の年月にわたり、中堅・シニア職の人材パイプラインも同様に細っていくだろう。