ホワイトカラー職の大規模解雇はAI誇張ムードの一部

• 最近、ホワイトカラーの解雇が増加している
• 多くの企業が AIの発展 を理由に人員削減を説明している
• 実際の解雇理由はコスト削減と構造改革である
• AIが実際に代替した職務は多くない
• AI誇張が企業戦略の一部として活用される現象である

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概要

• 最近、米国などで 大企業 が大規模な ホワイトカラー従業員の解雇 を実施している
• メディアと企業は、人工知能の発展が雇用を代替すると強調している
• しかし、多くの解雇の実際の理由は、経営効率化、コスト削減、景気調整などの 伝統的な構造改革 である

AIと解雇の実際の関係

• 企業は解雇理由を AIイノベーション として装う傾向を見せている
• 本当にAIが代替した職種や、自動化によって消えた仕事は、まだごく一部にすぎない
• 既存の経営転換の課題や 利益改善戦略 にAI言説が上乗せされている

AI誇張と企業戦略

• AIに対する大衆の期待と不安 を利用して、企業が組織再編を正当化している様子である
• 誇張されたAI言説が、投資家への説得 や社会的受容性を高めるために活用されている
• 実際には、解雇された労働者が直ちにAIで置き換えられるケースはまれである

結論

• 現在のホワイトカラー職種の大規模解雇は、AIの影響を誇張する 「AI hype machine」 現象である
• この現象を理解するには、解雇の実態と AI導入の実際の効果 を区別する必要がある

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• 私はZIRP（ゼロ金利政策）の時期に、時価総額100億ドル超の会社で2社働いた経験がある。ほとんどの会議に出席していた知識労働者の半分以上は、実質的には不要な人員構成だった。予定が埋まりすぎていて、会議にだけ出る専任人材を採用することさえあった。会社の成長を維持するうえで採用増は株価にまったく問題にならず、むしろVPは人員数を増やして権限を強めていた。当時の市場は効率性より成長だけを重視していたが、結局市場は常に価値へと収れんする。時間が経つにつれ、こうした付け足しの人員はリストラ対象になった。両社ともその後1万人以上を解雇し、AIが解雇の名目になったが、実際にはAIが置き換えるとされた知識労働者の大半は、もともと大きな価値を生み出していない職だった
  • これは本当に共感する。金利上昇局面では「ゼロ金利政策プロダクトマネージャー（Zero Interest Rate Product Managers）」という言い方を懐疑的に使っていた。優秀なPMはそれだけの価値があるが、ZIRP期にはJira管理とスケジュール調整しかしていないPMが多すぎた。いま再就職に苦労している多くのIT人材は、こうした周辺的な役割（アジャイルコーチ、TPMなど）に集中している。もちろん、こうしたポジションで真面目に働いてきた人たちには同情も大きい。単なる過剰採用だけが問題なのではなく、むしろ米国内の技術職減少にはAIよりオフショアリングのほうがはるかに大きく影響していると思う。在宅勤務の拡大後、ビデオ会議技術によってラテンアメリカやヨーロッパなどへのオフショアリングが急増した。リモートが一般化した以上、場所の重要性はますます薄れている
  • AIリストラの大半は、実際には金利上昇局面のリストラを包み隠すための演出ではないかと疑っている。ソフトウェア業界は一時期本当に狂っていた。無名大学出身の新卒がいきなり12万〜15万ドルをもらえる時代が長続きするはずがない
  • 刺激がなければ価値を足さない知識労働者が多いことに疑いはない。だが、ジュニア向けの機会がますます減っている点は懸念している
  • 予定が埋まりすぎていて会議専任の人員を置いていたというのは、ある種の組織風刺が現実になったような話だ
  • 私もスタートアップで働いた経験があるが、会議参加者の半分近くはやることがないまま参加していることが多かった。「オブザーバー」「記録係」という役割のせいで、実際の影響はほとんどなかった
• 確かに新卒・インターンの役割がAIに置き換えられる問題は、階層的に大きい。経験も専門性もない新人よりAIのほうが速くて賢いことが多い。もちろんAIもときには手がかかるが、結局は安いか、より賢い。成長可能性のある新人もいるが、彼らを育てるには時間とリソースがかかりすぎる。簡単な業務ですら新人ではなくAIに任せている自分に気づく。新人に任せると何段階ものフィードバックと修正が必要で数日余計にかかるが、AIなら3時間で終えられる。新卒や初級職の立場から見れば、本当に暗い見通しだ
  • 企業と従業員の双方に忠誠心が欠けていることが、こうした状況を悪化させている。本来インターンシップは純粋に「訓練」目的の、マイナス生産性のポジションだ。会社がインターンを育てるのは、結局のところ組織全体、産業全体の未来に備える投資だった。しかし、人事と社員の相互信頼の喪失や、頻繁な転職文化のせいで、こうした構造自体が無意味になっている。日系企業でインターンをきちんと育てた経験から、このシステムの価値は大きいと確信している
  • 新人や初級職は短期的には組織にとってマイナスだが、数か月〜数年後には非常に生産的な中核人材へと成長する。そして新人もAIを使える。AI導入が本当に生産性を飛躍的に高めるなら、余った余力のぶんだけ、より多くのソフトウェア、機能、最適化などへ転換されるはずだ。過去にコンパイラが登場したとき、なぜジュニアをもっと採るのかという議論と似ている
  • 私はこの主張にまったく同意できない。今日の新人が手がかかるとしても、明日の新人はAI活用を当然のものとし、より大きなインパクトを出せるはずだ。「エントリーレベルは終わった」という見方は、会社が新人の「欠点」だけを見ていて、しかもやるべき仕事が有限だという前提に立つときにしか成り立たない。しかし、私が経験したどの組織にも常にやるべきことは山ほどあった。だからむしろ、新人がAIで6倍の仕事量を出せるなら、ずっとよい選択だ
  • 「インターン」と「エントリーレベル」という比較対象は複雑さの代名詞にすぎず、実際に初級職が消えるのではなく、役割が変わるだけだ
  • AIがエントリーレベルより仕事が速く効率的なのは事実だが、本質的にはそれは「委任」ではなく自分の仕事を自分で処理しているだけだ。委任とは責任と判断力を移す過程だが、AIにはトレーニングもフィードバックも文脈理解も主体的動機もない。AIには本当の意味では委任できず、結果に責任も負わない。一方で人間の新人は目標と文脈を吸収し、真の組織メンバーへと成長する。しかも新人やインターンもAIツールを使える
• AIが整理する職種は、一日中よそ事をして適当に働いているホワイトカラー職だと思う。2025年にはLLMがこうした仕事も代替するだろう。問題は、AIが実際の仕事と見せかけの仕事を区別できない経営陣がこの幻想にハマり、組織全体を壊しかねないことだ。最後に生き残るのはいつもCEOだ
  • こうしたホワイトカラー職が存在する唯一の理由は、業績評価が根本的に難しいからだ。AIがこの問題を解決できないなら、従業員を半分削減しても下位50%だけを切るのではなく、ランダムに解雇するだけになり、最悪の場合はむしろ逆効果だ
  • 在宅勤務に関しても、本当の業務価値が分からない一部のマネージャーが、オフィスでの雑談を仕事と混同していることを思い出す。仕事にはさまざまな形があることを見落としている問題だ
  • CEOも結局、顧客がいなくなれば得はしない。結局AIが広告をクリックしたり商品を買ったりしてくれるわけではない
  • AIは無駄な仕事を生み出すのが得意だ。本当に必要なのは生産性向上ではなく、不必要な仕事を根本からなくすことだ
  • 私は米国企業で働いた経験はないが、私がいた会社はどこも人手不足に悩んでいた。非効率な人員の話は自分には遠い話だ。ただ、資本が潤沢な米国の大企業なら、そういうこともあり得るのだろうとは思う
• コンピューターの登場以後、事務職の自動化規模は驚異的だった。1960年代のオフィス業務と現在を比べると、業務そのものがまったく違う。ソフトウェアは速度を1000倍に引き上げ、その結果むしろさらに多くのホワイトカラー職が生まれた。新たな生産性のおかげで、より多くの課題が生み出された
  • この論理が好きになれない理由は、第一に大規模失業の社会的衝撃を考慮しておらず、第二に消えた仕事が必ず新しい仕事に置き換わるという自然法則はないからだ。大恐慌期の失業率ですら30%にすぎなかったが、今後はそれ以上が恒久的失業者になる可能性もある。ラッダイトが技術進歩は雇用を奪うと主張したとき、それを止めようとして犠牲になった人も多かった。また、社会には膨大な問題と需要が存在するが、経済モデルがないために、解雇された人が現実的に新しい価値を創出するのは難しく、今後その問題はさらに深刻になるだろう
  • 1960年代には「コンピューター」という職業自体があったが、今日では消えている
• AI革新の実証データが不足しているからといって、AI革新が単なる誇張だと主張するアナリストを見ると、コロナ初期に症例数が少ないことを理由に指数関数的成長の可能性を無視した懐疑論者を思い出す。それはさておき、なぜ今回のCNN記事のような文章が分析と呼ばれるのか不思議だ。労働経済学者の意見を少し並べ、AI誇張論を繰り返すだけで、データ・リソース・VC資金の流れ、FDA新薬政策など、より具体的な分析がまったくない
  • 「コロナの初期過小評価」のような比喩は、すでに何百回も検証された現象と、まったく新しいAIの成長という全然別の事例を、単に非線形成長という共通点だけで結びつけている点で論理の飛躍がある
  • 住宅価格バブル崩壊のように、保証された指数成長を前提にすることが、むしろIT業界により大きな打撃を与える可能性を指摘したい。そして今回のバブルが弾ければ、IT業界は2000年代のように数年にわたり停滞するかもしれない
  • 歴史には大衆の予測失敗の例が多いが、アナロジーをめぐる議論自体が実質的な分析を与えるのではなく、自分の立場を強化するだけの水準だと批判したい
  • AIをコロナウイルスと比較して説得しようとするのは、適切な例には感じられない
  • 実際のところ、コロナ初期に急激な成長グラフを描いていた側も外れていた。その時期はほとんどすべての論評家の予測が当たらなかったことを指摘したい
• AIが人間を代替することで起こる消費減少と景気後退を、期待しているような雰囲気が理解できない。みんなが失業したら、製品を誰が買うのか。失業率が上がれば消費減少と景気後退は避けられないのに、なぜ経営陣がそれを歓迎するのか疑問だ
  • ゲーム理論、ナッシュ均衡、囚人のジレンマ、そして七面鳥の帰納法など、経済的インセンティブを説明する概念が当てはまる。各組織は自動化によるコスト削減に直接的な利益があるため、そうした判断を下す。問題は、この構造が永続すると錯覚する危険があることだ。ジェボンズのパラドックス（効率性向上がむしろ総需要を増やし得る）といった論理にも簡単に惑わされる
  • がん細胞も結局は全体の有機体を傷つけるが、自分の利益だけを追求する。短期実績だけが良くなれば満足するのも同じ理屈だ
  • 共有地の悲劇だ。みなが労働者を解雇してコスト削減するのが得だと考えて利己的に行動するが、全体としては社会を病ませる
  • AIがみんなの仕事を奪うという前提では、競合他社もまたAIで武装し、いつでも市場を奪い得るという見方もある。結局はAIインフラを構築できる能力が参入障壁として機能する
  • 仕事が減っても、公的部門の雇用、ブルーカラー、自営業者、フリーランス、闇市場など、さまざまな雇用主体が残る可能性はある。仕事が大幅に減っても生活の質が悪化しないシナリオもあり得る。過去の技術進歩が常にむしろ雇用を増やしてきた事例も考慮すべきだ。結局のところ、人は誰でも見たいように見る傾向がある。いくつものシナリオのうち何が正しいかは、状況次第だ
• こういう形のAIバブル論は確かに奇妙だ。もしAI導入を各種ホワイトカラーに広げるのが目的なら、なぜアウトプットの担い手まで怖がらせるようなマーケティングをするのか不思議だ。もしかして単にCレベルだけを相手に売り込もうとしているのだろうか？
  • AIはもっぱらCレベルだけを対象に営業する戦略だ。ホワイトカラー職の保護には関心がない
  • FOMO（取り残されることへの恐れ）を煽る戦略が売上増につながる
• 今回の記事は、「大きな主張には大きな証拠が必要だ」という点を強調していてよかった。ML技術は本当に好きだが、人間を代替するレベルまでは信頼していない。拡張は現実的なビジョンだが、完全代替は誇張された幻想だ
• 機械と人間のどちらにもできなかった領域にこそ、本当の価値を見いだせるかもしれない
• AIと人間の代替をめぐる議論には、何か欠けている感じがする。AI革新が爆発した時期は急激な金利上昇とも重なっており、コーディング可能なAIが登場したのと同時にVC資金も細り、スタートアップの採用も減った。もし今も低金利時代のように資金が潤沢だったなら、こうした議論自体が違っていたのではないかと思う。業界の専門家の意見を聞きたい
  • 「AI革命は金利急騰と同時進行だった」という観点から見ると、CレベルがAI導入を人件費削減の代替策として見るのは、無料同然の資金が縮小した影響かもしれない。しかし、金利0%のほうがむしろ歴史的な例外であり、その政策は世界的な投資のゆがみを招いた。金利正常化を異常だとみなすのは逆説的だ。歴史的金利データのリンク
  • この見方が議論の中心にならない理由は、実際にはその影響力が大きくないこと（1）、そしてVCが実際にどれほど多くの資金を運用しているかへの認識が不足していること（2）にある。1) シードやシリーズA段階の投資自体は景気非連動的であり、AIの主要な技術進歩は少人数チーム・少額資金で進んできた。GPT2→3はMSが投資した。2) VC資金は2022〜2023年にだけ鈍化したが、今年は70%も再び増加している。ビッグテックやソフトバンクなどから資金が供給されているのが現実だ