ウルトラマンが謝罪、アモディが言い直す：AI失業パニックは「オオカミが来た」？

AI大手の間では、「終末論」は時代遅れとなり、「繁栄論」が再び台頭してきている。

1年前、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン（Sam Altman）は、多くの職種が「完全に消滅する」と公に警告していた。

AnthropicのCEOであるダリオ・アモディ（Dario Amodei）は、5年以内にホワイトカラーのエントリーレベルの仕事の半数が消え、失業率は20%に急上昇する恐れがあると断言した。

PalantirのCEOであるアレックス・カープ（Alex Karp）は、AI時代には職人や生まれつき常識にとらわれない考え方をする人だけが、淘汰されずに済むとまで述べた。

当時、イーロン・マスク（Elon Musk）から伝統的な自動車大手フォードの舵取り役に至るまで、誰もがAIがオフィスワーカーを壊滅させる不況の光景を描いていた。

しかし、この「雇用終末論」は最近になって突然終わりを告げた。

アルトマンは潔く過ちを認めた。アモディは言い方を変え、もはや仕事の消滅ではなく、AIによって人の生産性が10倍に向上すると語るようになった。マスクは、未来の仕事は必須ではなく、むしろ個人的な趣味のようなものだと断言した。

彼らが突然意見を変えた背後には、複数のプレッシャーがある。

IPOを目指すために良いストーリーを語る必要があったこと、AIに対する国民の否定的な感情が抑えきれなくなったこと、雇用データに「終末」の兆候が全く見られなかったこと、そしてAIの実際のコストとパフォーマンスが当初の謳い文句ほどではなかったことなどが理由だ。

01 「終末予言」から「生産性神話」へ

2026年5月末、アルトマンはシドニーでの業界会議で公に反省し、業界が「人」の経済的相互作用における中心的な価値を過小評価していたと認めた。彼は、以前予想したホワイトカラーの職種の大規模な消滅は起こらず、AIの経済的影響に対する自身の直感が間違っていたと率直に語った。

アモディもまた過激な見解を修正し、AIを「アウトプット倍増装置」と定義するようになった。

今年5月、彼はJPモルガン・チェースのCEOであるジェイミー・ダイモン（Jamie Dimon）と同席した際に、たとえ仕事のフローの90%が自動化されても、残りの10%が新たな労働需要を生み出し、個人の生産性はむしろ数倍に向上すると主張した。

アモディは6月に発表した記事で、自身の態度が変わった理由を説明した。当初の警告は政策立案者により良い備えを促すためであり、自分は「終末の預言者」になりたかったわけではないと述べた。ただし、彼は「持続的な失業」のリスクは依然として存在すると含みを残している。

フォードの実践がこの変化を裏付けている。フォードのCEOであるジム・ファーリー（Jim Farley）は昨年、AIが米国のホワイトカラーの約半数を置き換えると予測していたが、最近同社は逆に数百人のエンジニアを追加採用した。その理由は、自動化ツールの品質には依然として深い技術的専門知識を持つエンジニアによる監視が必要だからだとしている。

ゴールドマン・サックスのCEOであるデイビッド・ソロモン（David Solomon）は、歴史的なサイクルの観点から、電化からデジタル革命に至るまで、米国の技術的破壊のたびに新たな雇用エコシステムが誕生してきたと指摘する。同機関の調査によれば、AI主導のデータセンター建設だけでも2022年以来20万の雇用を生み出している。

ノーベル経済学賞受賞者のダロン・アセモグル（Daron Acemoglu）の研究も、AIの代替効果は通常、生産性向上による新たな労働需要によって相殺されることを実証している。

フィンテック企業Rampと労働情報会社Revelio Labsは共同で、米国企業約2万2000社のAI投資と雇用データを追跡調査した。

報告書によると、AI分野への投資が最も多い「高強度採用企業」（従業員1人あたりの月間AI支出が30ドル超の企業）では、従業員総数の成長率が10.2%に達し、エンジニアリング、営業、管理、財務など複数の職種にわたって成長が見られた。

この現象は、経済学における「ジェボンズのパラドックス」（Jevons paradox）、すなわち技術進歩が資源利用効率を高めると、最終消費量は減らずにむしろ増えるという説を裏付けている。

BoxのCEOであるアーロン・レヴィ（Aaron Levie）とApolloのトルステン・スロク（Torsten Slok）はともに、AIがコード作成や顧客対応などの中核的アウトプットの単価を引き下げ、企業が事業範囲を拡大するインセンティブを与え、結果として全体的な雇用需要を押し上げていると指摘する。

ゴールドマン・サックスの別のマクロデータによると、過去1年間でAIは毎月約1万6000の雇用を純減しており、「Z世代」やエントリーレベルの従業員が主な打撃を受けている。しかし、技術の最先端にある大手企業では、エントリーレベルの従業員数は実際に12%増加した。

この微妙な矛盾は、厳しい現実を浮き彫りにしている。AIは二極化を生み出しているのだ。速いペースで進む技術最先端の企業は採用を拡大している一方、実験に苦しみ、継続的な投資を欠く大部分の伝統的な企業は、雇用喪失の大きな打撃を受けている。

02 IPO前の布石

雇用市場への影響がこれほど複雑で変化に富んでいるのに、なぜこれらのテクノロジー業界の大物たちの言説はこれほど急速に変わったのか？

現在、OpenAIは新規株式公開（IPO）申請を極秘に提出する準備を進めており、目標評価額は1兆ドル、少なくとも600億ドルの調達を計画している。その目標は2030年までに2800億ドルの収益を達成することだ。同時に、Anthropicも秘密のS-1書類を提出し、評価額は1兆ドルに迫ろうとしている。

AI戦略コンサルタントのボブ・ハッチンス（Bob Hutchins）は、企業は「社会崩壊、大規模失業」という論調を掲げて公開市場で銀行家や個人投資家の信頼を得ることはできないと指摘する。迫り来るコンプライアンス審査とIPO資金調達を前に、大手企業は社会的期待を修正しなければならない。

彼は説明する。2025年、CEOたちはテクノロジーメディアに向けて発言しており、その時は大胆な発言が歓迎された。しかし2026年には、彼らの聴衆は銀行家、個人投資家、そしてすでにうんざりしている一般市民に変わった。聴衆が買わなくなったため、話術も変えざるを得なかったのだ。

さらに、AIに対する国民の否定的な感情が蓄積している。

NBCの世論調査によると、AIの純粋なポジティブ評価はマイナスに転落した。ギャラップの調査でも、若い世代の間でAIに対する不安と拒否感が深刻化しており、データセンター建設やテクノロジー企業幹部に対する抗議活動さえ発生している。

失業に関する警告が善意に基づいていたとしても、それらは雇用不安に悩む人々の心に正面からぶつかった。

ChatGPTの登場と職種が置き換えられるという発言が出た時期は、ちょうどテクノロジー業界が長年の過剰採用後に大規模な縮小を行っていた時期と重なる。経営幹部によるさらなる失業警告は、すでに疲弊していた労働者を直撃した。そしてこれらの発言は、企業の解雇の完璧な理由として利用された。すなわち、人員削減が技術の波に乗る必然的な選択として包装されたのだ。

マサチューセッツ工科大学の経済学教授デビッド・オーター（David Autor）は、テクノロジー業界の大物たちは、自分たちの素晴らしい新製品が社会経済を破壊すると宣言することが、極めて悪いビジネスプロモーションであることに気付いたと指摘する。データセンター建設を推進し、政府規制に対応する過程で、失業パニックを軽視することには必然的な政治的意図がある。

ビジネス面でのROI（投資収益率）への懸念も、企業を現実的な方向へと向かわせた。Emergnの調査によると、米国の企業幹部の大半はAI投資の実際のリターンを認識するのが難しいと感じている。

同時に、高額な計算コストが技術普及の壁となっている。NVIDIAの応用深層学習担当バイスプレジデントであるブライアン・カタンザロ（Bryan Catanzaro）は、特定のプロジェクトでは「計算コストが従業員コストをすでに上回っている」と明かした。UberやMicrosoftなどの大手企業も、予算の消費が速すぎるため、一部のAIツールのエンジニアによる使用許可を制限または撤回し始めている。

03 AIが解雇の「共犯者」に

大物たちの語りが楽観的方向に変わったにもかかわらず、テクノロジー業界での解雇の波は続いている。

2026年の最初の5か月間で、テクノロジー業界の解雇者数はすでに11万5000人を超えた。Challenger, Gray & Christmasのデータによると、AIは約5万の職種の解雇理由として挙げられている。

Challenger, Gray & Christmasの職場専門家アンディ・チャレンジャー（Andy Challenger）は、解雇の本質は仕事がAIに完全に置き換えられたことではなく、企業の資金配分の移行にあると述べる。従来、人件費に充てられていた予算が、計算能力やサーバーの購入に振り向けられたのだ。

注目すべきは、以前AIを理由にカスタマーサービス職を削減した企業のうち、約半数が自動化の品質問題により、すでに有人での再雇用を計画していることだ。これは、現段階でのAIの代替能力が大幅に過大評価されていたことを証明している。

AIの雇用への影響に関する議論は、過去4年間で「効率神話」から「失業終末」、そして現在の「理性への回帰」へと激しく揺れ動いてきた。

この一連の語りの修正において、最も具体的な注釈は、意外にもアルトマン個人の小さな実験からもたらされた。アルトマンは、AIエージェントを使って日常のSlackやメールの返信を自身で行わせようとしたが、最終的には人間らしい対人特性や感情的なつながりが欠けているとして断念し、手動での返信に戻した。

このテクノロジー史の小さなエピソードは、アルゴリズムがどれだけ進化しようとも、ビジネス社会と経済協力の核心は依然として「人と人との相互作用」であることを示している。複雑なビジネス環境における人間の信頼、直感、感情的な共鳴は、冷たいコードが越えられない障壁であり続ける。

本記事の出典：Tencent Technology

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