何が起きたか
2026年5月までにAI関連を理由とする人員削減発表は約9万人に達し、米国雇用の最大15%が今後5年で消えるとの予測も出ています。こうした「AI雇用消失論」に対し、Rampと労働データ分析のRevelio Labsが約2万2000社の支出と人事記録を突き合わせた新レポートは、真逆の傾向を示しました。
「本気で使う企業」は人を増やしている
レポートが「高強度アダプター」と分類したのは、導入から最初の3か月で従業員1人あたり月平均30ドルをAIに投じた企業群です。これらの企業は総人員を10.2%増やし、エンジニアリング、営業、管理、カスタマーサポート、財務、マーケティング、研究職まで幅広く採用を拡大していました。特に情報産業（ソフトウェア・インターネット・メディア等)で伸びが顕著で、テック志向企業のエントリー職は12%増と、Goldman Sachsが指摘した「Z世代・新卒がAIで最も打撃を受けている」構図と真逆の結果です。
「買っただけ」の企業は増えていない
重要なのは、サブスクを契約しパイロットを回しただけで持続投資しない企業では、人員増加が確認されなかった点です。レポートはここに「資本・技術人材・創業者ネットワーク・経営の帯域を持つ企業」と「サブスクで実験するだけの企業」の格差拡大を読み取っています。
因果ではなく相関である点への留保
サンプルはVC出資済みで既に成長中のテック寄り企業に偏っており、因果関係は断定できません。研究者自身も「AIが普遍的に雇用を生むと示したものではないが、広範な雇用喪失をもたらすという主張への反証にはなる」と釘を刺しています。ソフトウェア領域ではコード生成やドキュメント作成のコスト低下が、開発チームだけでなく事業全体の拡張リターンを押し上げる、という説明も添えられています。
💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか
日本の事業会社の役員が読み取るべき示唆は「AIを買うか否か」ではなく「使い切って人員拡張の武器にできるか否か」で、企業間格差が決まりつつあるという点です。従業員1人あたり月30ドル（年3.6万円強）は、国内SaaS企業や中堅ECにとって決して過大ではなく、Copilot・ChatGPT Enterprise・Claude・Devinなどを本気で全社導入する意思決定コストの目安になります。
特に受託開発・SIerは注意が必要です。「AIで工数が減る=案件単価が下がる=人員縮小」という守りの発想では、レポートが示す「情報産業で人員10%増」のトレンドから取り残されます。むしろコード生成で単位工数が下がった分、案件数と提案領域を広げ、若手を積極採用して育成する側に回るべきです。
エントリー職12%増という数字は、日本企業の新卒採用戦略にも直結します。「AIで初級業務が消えるから新卒抑制」ではなく、「AIを使いこなす前提の新卒を厚く採る」判断が、3年後の組織力を分ける可能性があります。