この乖離は非常に顕著です。別の調査(上場企業CEO350人超対象)では、66%が2026年末まで採用を凍結または削減する計画と回答。しかし、マクロ経済データはこれらの恐れを裏付けていません。米国と英国の労働市場の軟化は、AI自動化による崩壊ではなく、広範な循環的な雇用減速です。
驚くべきことに、かつて大規模失業を予測した経営者たち自身が、その予測を撤回し始めています。Forbesは2026年7月、失業率が低水準にとどまり、研究が大規模な仕事の置き換えを示さない中で、多くのCEOが以前の警告を撤回していると報じました。EY-Parthenonの調査では、AI投資により大幅な人員削減を見込むCEOの割合が、2025年1月の46%から2026年5月にはわずか20%に急減しました。
オラクル(Oracle) はこの力学を示す最も明確な事例です。同社は2026年度に約2万1000人(全従業員の13%)を削減し、年次規制当局提出書類で「事業全体でのAI技術の採用と展開により、人員削減が生じており、今後も継続する可能性がある」と明記しました。
しかし、これは純粋な人員削減ではなく、再編の物語です。削減の矢面に立ったのはルーティンワーク、例えばRevenue and Health Sciences部門やSaaS/Virtual Operations Services部門で、それぞれ約30%の人員が削減されました。一方、Oracle Cloud Infrastructure、AIサービス、次世代データセンター技術に取り組むチームはほぼ手を付けられず、積極的に採用を続けています。同社は退職金などに18.4億ドルを支出し、リストラ予算を21億ドルに増額。これは明らかにAI関連職種への人材再配分を示しています。
Booking Holdings のCEOグレン・フォーゲル氏は、AIには「人的コスト」が伴うと認めつつ、「すべての従業員」にAIリテラシーを習得させたいと述べています。これは解雇ではなくスキルアップを重視する姿勢です。
S&Pグローバルの2026年レポートもこの傾向を確認しています。企業のAI導入目的の最優先事項は、プロセス効率化(64%)と従業員生産性向上(59%)であり、**人員削減を目的とするのはわずか24%**です。人員削減は二次的な結果であり、主目的ではないのです。
これは過去1年間の研究で最も明確な実証的知見です。スタンフォード大学デジタルエコノミーラボが2026年8月に発表した論文「炭鉱のカナリア?」は、経済全体での広範な雇用喪失の証拠はないものの、AI露出度の高い職種における22〜25歳の若年労働者の雇用は、露出度の低い同年代と比較して 19%も低い ことを明らかにしました。経験豊富な労働者には同様のギャップは見られません。
この乖離は、解雇ではなく新規採用の減少を通じて機能しています。企業は単にエントリーレベルの人材をあまり採用しなくなっているのです。モルガン・スタンレーも別途、22〜27歳の労働者がAIによる仲介排除の影響を最も受けやすく、2026年上半期にその影響が加速していると指摘。国際労働機関(ILO)は、世界の15〜29歳が占める職種の6.1%がAIの影響を受けると推定し、伝統的に若者の雇用の入り口であった中スキルの事務・管理・販売職の減少が問題を悪化させていると警告しています。
PwCによる10億件以上の求人情報分析はさらに厄介な傾向を示しました。AI露出度の高い職種のエントリーレベル求人は、戦略的意思決定、ステークホルダー管理、リーダーシップなど、従来はキャリア後半で求められたスキルを要求する確率が7倍高いのです。AIはエントリーレベルの仕事を排除しているのではなく、エントリーレベルの労働者にとって手が届かないものに変えているのです。
Mercer調査によると、自社がAI対応職場に向けたリスキリングを効果的に行えていると考える経営幹部はわずか32%です。これは危険な非対称性を生み出しています。企業は労働力の再編には積極的ですが、既存従業員の移行準備への投資は比例して行われていないのです。
何人かの著名人がAIと雇用に関する議論を公然と覆しています:
これらの逆転は顕著で、The Next Webは「Big TechはAIが仕事を奪うと言った。今や経営者たちは同意しない」と報じ、Forbesは「雇用終末は、それを予測した人々によって中止された」と宣言しました。
2026年半ばまでのエビデンスは、恐れられていたAI主導の大量失業の波が現実のものとなっていないことを一貫して示しています。実際に起きていることは、より微妙です。すなわち、若年・エントリーレベル労働者に対する厳しい採用冷え込み、オラクルのような大企業でのAIインフラへの選択的な人員再配分、雇用主による再教育の不足、そしてかつて大惨事を警告した者たちを含むテックリーダーたちの増加する声——AIは冗長性ではなく労働力不足を生み出すという主張です。
Oxford Economicsが2026年1月の研究ブリーフィングで指摘したように、企業は「大規模にAIで労働者を置き換えているようには見えず」、一部の企業はテクノロジーを日常的なコスト削減のための便利な隠れ蓑として使っている可能性があります。CEOの予想と実際の総雇用喪失のギャップが、この瞬間を定義する特徴であり続けています。
この乖離は非常に顕著です。別の調査(上場企業CEO350人超対象)では、66%が2026年末まで採用を凍結または削減する計画と回答。しかし、マクロ経済データはこれらの恐れを裏付けていません。米国と英国の労働市場の軟化は、AI自動化による崩壊ではなく、広範な循環的な雇用減速です。
驚くべきことに、かつて大規模失業を予測した経営者たち自身が、その予測を撤回し始めています。Forbesは2026年7月、失業率が低水準にとどまり、研究が大規模な仕事の置き換えを示さない中で、多くのCEOが以前の警告を撤回していると報じました。EY-Parthenonの調査では、AI投資により大幅な人員削減を見込むCEOの割合が、2025年1月の46%から2026年5月にはわずか20%に急減しました。
オラクル(Oracle) はこの力学を示す最も明確な事例です。同社は2026年度に約2万1000人(全従業員の13%)を削減し、年次規制当局提出書類で「事業全体でのAI技術の採用と展開により、人員削減が生じており、今後も継続する可能性がある」と明記しました。
しかし、これは純粋な人員削減ではなく、再編の物語です。削減の矢面に立ったのはルーティンワーク、例えばRevenue and Health Sciences部門やSaaS/Virtual Operations Services部門で、それぞれ約30%の人員が削減されました。一方、Oracle Cloud Infrastructure、AIサービス、次世代データセンター技術に取り組むチームはほぼ手を付けられず、積極的に採用を続けています。同社は退職金などに18.4億ドルを支出し、リストラ予算を21億ドルに増額。これは明らかにAI関連職種への人材再配分を示しています。
Booking Holdings のCEOグレン・フォーゲル氏は、AIには「人的コスト」が伴うと認めつつ、「すべての従業員」にAIリテラシーを習得させたいと述べています。これは解雇ではなくスキルアップを重視する姿勢です。
S&Pグローバルの2026年レポートもこの傾向を確認しています。企業のAI導入目的の最優先事項は、プロセス効率化(64%)と従業員生産性向上(59%)であり、**人員削減を目的とするのはわずか24%**です。人員削減は二次的な結果であり、主目的ではないのです。
これは過去1年間の研究で最も明確な実証的知見です。スタンフォード大学デジタルエコノミーラボが2026年8月に発表した論文「炭鉱のカナリア?」は、経済全体での広範な雇用喪失の証拠はないものの、AI露出度の高い職種における22〜25歳の若年労働者の雇用は、露出度の低い同年代と比較して 19%も低い ことを明らかにしました。経験豊富な労働者には同様のギャップは見られません。
この乖離は、解雇ではなく新規採用の減少を通じて機能しています。企業は単にエントリーレベルの人材をあまり採用しなくなっているのです。モルガン・スタンレーも別途、22〜27歳の労働者がAIによる仲介排除の影響を最も受けやすく、2026年上半期にその影響が加速していると指摘。国際労働機関(ILO)は、世界の15〜29歳が占める職種の6.1%がAIの影響を受けると推定し、伝統的に若者の雇用の入り口であった中スキルの事務・管理・販売職の減少が問題を悪化させていると警告しています。
PwCによる10億件以上の求人情報分析はさらに厄介な傾向を示しました。AI露出度の高い職種のエントリーレベル求人は、戦略的意思決定、ステークホルダー管理、リーダーシップなど、従来はキャリア後半で求められたスキルを要求する確率が7倍高いのです。AIはエントリーレベルの仕事を排除しているのではなく、エントリーレベルの労働者にとって手が届かないものに変えているのです。
Mercer調査によると、自社がAI対応職場に向けたリスキリングを効果的に行えていると考える経営幹部はわずか32%です。これは危険な非対称性を生み出しています。企業は労働力の再編には積極的ですが、既存従業員の移行準備への投資は比例して行われていないのです。
何人かの著名人がAIと雇用に関する議論を公然と覆しています:
これらの逆転は顕著で、The Next Webは「Big TechはAIが仕事を奪うと言った。今や経営者たちは同意しない」と報じ、Forbesは「雇用終末は、それを予測した人々によって中止された」と宣言しました。
2026年半ばまでのエビデンスは、恐れられていたAI主導の大量失業の波が現実のものとなっていないことを一貫して示しています。実際に起きていることは、より微妙です。すなわち、若年・エントリーレベル労働者に対する厳しい採用冷え込み、オラクルのような大企業でのAIインフラへの選択的な人員再配分、雇用主による再教育の不足、そしてかつて大惨事を警告した者たちを含むテックリーダーたちの増加する声——AIは冗長性ではなく労働力不足を生み出すという主張です。
Oxford Economicsが2026年1月の研究ブリーフィングで指摘したように、企業は「大規模にAIで労働者を置き換えているようには見えず」、一部の企業はテクノロジーを日常的なコスト削減のための便利な隠れ蓑として使っている可能性があります。CEOの予想と実際の総雇用喪失のギャップが、この瞬間を定義する特徴であり続けています。