2025年の春、Anthropicのダリオ・アモデイCEOが「AIはこの1〜5年で、新人ホワイトカラーの仕事の半分を消し、失業率は10〜20%に達しうる」と警告しました。OpenAIのサム・アルトマンも同じ頃、多くの仕事が消えると語っていました。AIを作っている当人たちによる、AI失業の予言。日本でも大きく報じられ、多くの経営者の顔を曇らせました。
それから約1年。2026年5月、2人はそろってこの予言を取り下げます。アルトマンは「間違っていてうれしい。新人の仕事は、思ったほど消えていなかった」と認め、アモデイは予言をまったく別の形に言い直しました。「仕事の9割を自動化したら、全員が残りの1割をやるようになる。その1割が新しい100%に膨らみ、生産性はおよそ10倍になる」。
見出しだけ追えば、悲観から楽観へ振り子が振れただけの話です。けれど私は、この撤回劇には、予言の当たり外れよりずっと大事な問いが3つ埋まっていると考えています。なぜ予言は外れたのか。本当は何が起きているのか。そして、新しい定式が答えていない問いは何か。順番に掘っていきます。
2人は何を言い直したのか
事実関係を短く押さえます。アルトマンは2026年5月末、オーストラリア・コモンウェルス銀行のCEOとの対談で、AIの経済への影響を「かなり間違っていた」と認めました。アモデイは、2025年5月に米メディアAxiosで冒頭の警告を発した張本人です。その彼が今回、自動化を仕事の破壊者ではなく、生産量の乗数として語り直しました。
データも撤回を後押ししています。米イェール大学の研究部門は、ChatGPTが登場した2022年末以降、AIの影響を受けやすいとされる職種で、職業構成にも失業期間にも有意な変化が見られないと報告しました。警告から1年、雇用統計は静かなままだったのです。
なぜ外れたのか。仕事の最小単位は「タスク」ではなく「責任」
最初の問いです。世界最高の頭脳が、自分の作った製品の影響を予測して、なぜ外したのか。私の見立てはこうです。彼らは仕事を「タスクの束」として数えた。けれど仕事の最小単位は、タスクではなく「責任」です。
考えてみてください。経理担当の仕事は、仕訳の入力でも月次資料の作成でもありません。この数字は正しい、と会社に対して請け合うことです。営業担当の仕事は、提案書を書くことではなく、この顧客との約束に自分の名前を置くことです。タスクは、その責任に付随する作業にすぎません。そしてAIは、タスクを軽々と引き受けますが、責任は引き受けられません。間違えたときに謝れない。失って痛む評判も、賭けられる信用も持っていない。だから、タスクの9割が自動化されても、責任の置き場所としての人は消えないのです。
アモデイの言う「残りの1割」の正体は、高度なスキルというより、この責任だと私は考えています。承認する。名前を出す。例外を裁く。相手に向き合う。ここが人に残るかぎり、雇用統計は簡単には動きません。研究所からは、モデルの能力はよく見えます。けれど、仕事が責任の網の目でできていることは、現場からしか見えない。予言が外れた理由は、能力の読み違いではなく、仕事の定義の読み違いだったのではないでしょうか。
統計に映らない場所で、仕事はすでに変わっている
2つ目の問いです。では、雇用統計が静かなのだから、本当に何も起きていないのか。ここは、撤回した側も読み違えていると思います。
イェールの調査が測ったのは職業構成、つまりどの肩書きの人が何人いるか、です。けれどいま起きている変化は、肩書きの数ではなく、肩書きの中身で起きています。同じ経理担当という名刺でも、3年前と今とでは、資料の下書きをAIがやるぶんだけ、仕事の組成が違う。器はそのままで、中身だけが静かに入れ替わっていく。この種の変化は、職業統計には最後まで映りません。予言も撤回も、仕事の数を数えている点では同じ土俵にいて、どちらも中身の変質を見ていないのです。
日本では、この映らなさが、さらに強く出ます。日本の雇用は、解雇ではなく、採用の絞り込みと配置転換で調整されるからです。だから日本のAI失業は、失業率の上昇ではなく、まず新卒や未経験の求人が静かに細る、という形で現れるはずです。失業統計を眺めて安心するのは、見る場所を間違えています。見るべきは国の統計ではなく、自社の仕事の組成です。
90/10の定式が答えていない問い。「階段」は誰が登るのか
3つ目の問いが、いちばん重いと私は思っています。アモデイの新しい定式は、9割を自動化すれば全員が残りの1割に集中し、生産性が10倍になる、と言います。魅力的な絵です。けれどこの定式には、答えていない問いがひとつあります。残りの1割ができる人は、どこで育つのか。
判断する力、例外を裁く力、相手との関係。この1割は、天から降ってくる能力ではありません。仕訳を千本切り、議事録を百本書き、提案書で百回失敗する。つまり、これから自動化されようとしている9割こそが、1割ができる人を育てる階段でした。新人はその階段を登って、判断する側に回ってきたのです。AIが9割を引き受ける世界では、この階段が外れます。では10年後、承認し、例外を裁き、責任を負える人は、どこから供給されるのか。
アルトマンが「思ったほど消えていなかった」と認めた新人の仕事は、目先の数としては残りました。けれど中身が入れ替わり続けるなら、育成の回路は静かに切れていきます。私はこれを、予言が外れたかどうかより、よほど深刻な宿題だと受け止めています。とりわけ、先輩の背中を見て覚えるOJTに育成を頼ってきた、日本の中小企業にとっては。
予言はなぜ、こうも揺れるのか
留保もつけておきます。両社はいま、株式上場の準備を進めていると報じられています。企業価値は、いずれも1兆ドル規模という観測まである。悲観の予言は規制当局を呼び寄せ、楽観の物語は投資家を呼び寄せます。立場が変われば、言葉も変わる。ナデラの回で書いた構えは、ここでも有効です。正しいかどうかと、誰がどんな立場で言っているかは、分けて読む。
もうひとつ、歴史の補助線を引きます。1930年、経済学者のケインズは技術的失業という言葉を作り、機械化で人の仕事が消えると論じました。1987年には、経済学者のソローが「コンピュータはどこにでもあるのに、生産性の統計のどこにも見当たらない」と皮肉りました。技術の能力は先に来て、社会への吸収は、いつも遅れて来ます。悲観論も楽観論も、同じ曲線の別の地点を読んでいるだけ。この構図は、何度も繰り返されてきました。今回の撤回劇も、おそらくその再演です。予言が撤回されたから影響が来ない、のではありません。来る速さと形が、予言した本人にも読めないだけです。
あなたの会社の言葉に翻訳する
以上を、10人、30人の会社の実務に置き換えます。やることは3つです。
第一に、国の統計ではなく、自社の仕事の組成を測ること。部署ごとに、仕事をタスク、段取りと検証、責任の三層に分けてみてください。AIに渡せるタスクはどれだけあるか。検証は誰がやるのか。責任はどこに置かれているか。失業率のニュースを眺めるより、この棚卸しのほうが、自社の数年後をよほど正確に教えてくれます。
第二に、問いを変えること。AIで人を減らせるか、ではなく、同じ人数でどれだけ多くの仕事を受けられるか。経理の月次の9割をAIが下ごしらえするなら、担当者の浮いた時間は、資金繰りの分析と現場への助言に回す。同じ顔ぶれで、受けられる顧客の数が増える。動かすべきは人件費ではなく、売上の上限です。
第三に、これがいちばん急ぎますが、階段の再設計です。9割が自動化された後も判断できる人を育てるには、偶然のOJTではもう間に合いません。新人にはまず、AIの出力を検証する役を任せる。判断を任せるときは、理由を言語化して渡す。型を覚えるための、あえて手でやる工程を残す。以前書いたハーネスの話は仕組みの設計の話でしたが、同じ設計思想を、人の育成にも向けるときが来ています。階段をAIが持ち去るなら、新しい階段は、意図して架けるしかないのです。
予言は外れる。階段は残る
アルトマンは対談の中で、少し可笑しな告白をしています。自分のチャットとメールの返信をAIに任せてみたが、結局、手で返すやり方に戻した。私たちは、人とのやり取りをほんとうに大事に思っているんだ、と。
AIの最前線を走る当人が、任せた仕事を自分の手に戻す。この小さな逸話は、責任と関係だけは委任できないという今日の結論を、彼自身が身をもって示したもののように、私には読めます。
予言は、これからも出ては消えます。半分が消えると言われ、10倍になると言い直され、そのたびに見出しは踊るでしょう。振り回されない方法は、ひとつだけです。自社の仕事を三層に分け、渡せるものは渡し、残る一割を担える人を、意図して育て続けること。外れた予言は消えますが、そのあいだに架けた階段は残ります。次の予言が来る頃、あなたの会社には、予言よりも確かな実測値と、育ちつつある次の判断者がいる。それがいちばん強い構えだと、私は思います。
