AIを作る会社が大規模な人員募集を行っている——シャベルはできたが、掘り方を教える人も必要だ。クリー、深潮 TechFlow最近、AIの失業不安が東西のインターネットを席巻している。Blockは4000人を解雇し、CEOはAIがあなたの仕事を代替できると言い、Pinterestは15％の社員を削減し、資金をAIに投じている。陶氏化学は4500人をリストラし、自動化を強化している。国内も静かではなく、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模なリストラを否定し、字节跳动は非AI部門で半年ごとに20％の最適化を行っていると報じられている。統計によると、2026年の最初の三ヶ月で、世界のテクノロジー業界のリストラはすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因している。この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。3500の新しいポジション。AIを作る会社が人手不足を言うとは？OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、もう一つ密集しているのは別のタイプのポジションだ：パートナー・マネージャー、企業営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で紹介された新しい役職「テクニカル・アンバサダー」。訳すと：技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える専門家。つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を出させる人だ。顧客を獲得することがモデルを作ることよりも重要-----------ChatGPTは9億の週アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字を覚悟でサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超えている。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。流量を支えるのは消費者だが、利益を支えるのは企業顧客だ。そして、企業顧客はAnthropicのClaudeに流れている。Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73％のシェアを獲得している。十週前は二社で五五分五分だった。昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社のリソースをChatGPTの体験に集中させた。直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増加する。モデルは進化できるが、顧客が離れたら自分たちで戻ってこない。顧客を追いかけるにはAIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。シャベルは自分で売れない----------AIはコードを書いたり、カスタマーサポートをしたり、データ分析を行ったりできるが、一つだけできないことがある。それは、企業の技術責任者に年間契約を締結させることだ。個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIは全く別物だ。データセキュリティの審査、内部プロセスの改造、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進しなければならない。OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTはTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと合弁事業を模索していると報じている。企業にAIを導入させるこのビジネスの本質は、やはり人を現場に派遣することだ。Blockの物語も同じことを語っている。4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、会社は人員を呼び戻し始めた。ある設計エンジニアは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解散された後に重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人員を再雇用した。Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「一部の人を解雇したのは間違いかもしれない…」AIは確かにリストラの不安を引き起こしているが、AIによって血を血を分けるようにして生き延びてきた大動脈が解雇されるのは行き過ぎだ。たとえ、CEOがAIが大部分の社員を代替できると公言していても、AIが対応できない部分は依然として存在する。AIは、明確に定義できるタスクの代替に最も長けているが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を支援する」ことは、はっきりと定義できない。すべての技術革新のたびに、「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいる。今回も同じだ。基盤インフラを作る企業は、誰が勝ち負けしても安定して収益を得られるとの共通認識がある。しかし、OpenAIの現状は、シャベルはできたが、それをどう使うかを教える人が必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。地道な営業活動、AI不安の中の安定した職-------------この一連のリストラと新規採用を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で増員されたエンジニアや運営の仕事で、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大半は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。OpenAIがやっていることは、古くからある呼び名を持つ：地推（じてい）。顧客のオフィスに派遣し、話を聞き、システムを導入し、稼働を見守る。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語を置き換えれば、十年前のO2O戦争時にメルカリが飲食店にPOS端末を説得したのと何ら変わらない。この流れは、この二社だけに限らない。ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確に分解できることだ。コードを書く、工事の問い合わせに答える、レポートを作成する。境界がはっきりしていて、AIが得意とする分野だ。一方、地推の特徴は逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを導入するのも、ゲーム会社のコンテンツ生成をAIに任せるのも、どちらも同じではない。相手が違えば、提案も違う。この作業はpromptに書き起こせない。AIはすべての仕事を奪うのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、説明できない部分は高くなる。三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問している。もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。説明できる部分は、すでに危うくなっている。
AI がレイオフを招く一方、OpenAI は営業担当者を採用している
AIを作る会社が大規模な人員募集を行っている——シャベルはできたが、掘り方を教える人も必要だ。
クリー、深潮 TechFlow
最近、AIの失業不安が東西のインターネットを席巻している。
Blockは4000人を解雇し、CEOはAIがあなたの仕事を代替できると言い、Pinterestは15％の社員を削減し、資金をAIに投じている。陶氏化学は4500人をリストラし、自動化を強化している。
国内も静かではなく、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模なリストラを否定し、字节跳动は非AI部門で半年ごとに20％の最適化を行っていると報じられている。
統計によると、2026年の最初の三ヶ月で、世界のテクノロジー業界のリストラはすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因している。
この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。
3500の新しいポジション。AIを作る会社が人手不足を言うとは？
OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、もう一つ密集しているのは別のタイプのポジションだ：パートナー・マネージャー、企業営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で紹介された新しい役職「テクニカル・アンバサダー」。訳すと：
技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える専門家。
つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を出させる人だ。
顧客を獲得することがモデルを作ることよりも重要
ChatGPTは9億の週アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。
料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字を覚悟でサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超えている。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。
流量を支えるのは消費者だが、利益を支えるのは企業顧客だ。そして、企業顧客はAnthropicのClaudeに流れている。
Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73％のシェアを獲得している。十週前は二社で五五分五分だった。
昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社のリソースをChatGPTの体験に集中させた。
直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増加する。
モデルは進化できるが、顧客が離れたら自分たちで戻ってこない。顧客を追いかけるにはAIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。
シャベルは自分で売れない
AIはコードを書いたり、カスタマーサポートをしたり、データ分析を行ったりできるが、一つだけできないことがある。
それは、企業の技術責任者に年間契約を締結させることだ。
個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIは全く別物だ。データセキュリティの審査、内部プロセスの改造、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。
これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進しなければならない。
OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTはTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと合弁事業を模索していると報じている。企業にAIを導入させるこのビジネスの本質は、やはり人を現場に派遣することだ。
Blockの物語も同じことを語っている。
4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、会社は人員を呼び戻し始めた。ある設計エンジニアは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解散された後に重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人員を再雇用した。
Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「一部の人を解雇したのは間違いかもしれない…」
AIは確かにリストラの不安を引き起こしているが、AIによって血を血を分けるようにして生き延びてきた大動脈が解雇されるのは行き過ぎだ。たとえ、CEOがAIが大部分の社員を代替できると公言していても、AIが対応できない部分は依然として存在する。
AIは、明確に定義できるタスクの代替に最も長けているが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を支援する」ことは、はっきりと定義できない。
すべての技術革新のたびに、「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいる。今回も同じだ。基盤インフラを作る企業は、誰が勝ち負けしても安定して収益を得られるとの共通認識がある。
しかし、OpenAIの現状は、シャベルはできたが、それをどう使うかを教える人が必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。
地道な営業活動、AI不安の中の安定した職
この一連のリストラと新規採用を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。
Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で増員されたエンジニアや運営の仕事で、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大半は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。
OpenAIがやっていることは、古くからある呼び名を持つ：地推（じてい）。
顧客のオフィスに派遣し、話を聞き、システムを導入し、稼働を見守る。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語を置き換えれば、十年前のO2O戦争時にメルカリが飲食店にPOS端末を説得したのと何ら変わらない。
この流れは、この二社だけに限らない。
ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。
解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？
解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確に分解できることだ。コードを書く、工事の問い合わせに答える、レポートを作成する。境界がはっきりしていて、AIが得意とする分野だ。
一方、地推の特徴は逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを導入するのも、ゲーム会社のコンテンツ生成をAIに任せるのも、どちらも同じではない。相手が違えば、提案も違う。この作業はpromptに書き起こせない。
AIはすべての仕事を奪うのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、説明できない部分は高くなる。
三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問している。
もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。
説明できる部分は、すでに危うくなっている。