テック企業の大量解雇：AIのせい？現実は多角的

2025年のテクノロジー業界における大規模なレイオフ発表から浮かび上がる一般的な見方は、人工知能（AI）が直接的に労働者を排除しているというものです。しかし、より詳しく調べてみると、そこにはもっと複雑な状況があります。企業はこれらの人員削減を戦略的に位置づけ、ウォール街に効率性を示すと同時に、AIがもたらすと予想される広範な変革に備えているのです。

キャリアサイトIndeedの最近の報告によると、7月のテクノロジー職の求人件数は2020年初頭の水準と比較して36%減少しました。AIはこの停滞した回復の一因ではありますが、唯一の、あるいは最も明白な原因ではありません。2022年後半にChatGPTのような生成AIツールが導入されたのは、パンデミック時代の採用急増期の終わりと重なっており、その後のテクノロジー採用の落ち込みに対するAIの具体的な影響を特定することは困難です。Indeed Hiring Labのエコノミスト、ブレンドン・バーナードは、現在のテクノロジー雇用市場の弱さが、他のセクター全体での冷え込み傾向を反映していると指摘しています。バーナードは、「テクノロジー職の求人件数は、実際には経済の他の部分とかなり類似した進化を遂げており、AIへの露出がそれほど多くない職種の求人件数と比較しても同様です」と述べています。

このような微妙なニュアンスがあるにもかかわらず、AIは最近のテクノロジー企業のレイオフ発表に伴うメッセージで頻繁に登場します。WorkdayのCEOであるカール・エッシェンバッハが今年初めに人員削減を発表した際、彼は従業員に対し、より広い文脈を考慮するよう促し、「世界中の企業が仕事の進め方を再考しており、AIに対する需要の高まりはWorkdayに新たな成長時代をもたらす可能性を秘めている」と述べました。同様に、AutodeskのCEOであるアンドリュー・アナグノストは、AIへの「投資を加速する」ためにリソースを振り向ける必要性を、約9%のスタッフ、つまり1,350の職務を削減する理由として挙げました。CrowdStrikeのCEOであるジョージ・クルツも、サイバーセキュリティ企業がAIへの投資を強化して「実行と効率を加速する」必要性を強調することで、5%の職務削減を正当化し、「AIは私たちの採用曲線を平坦化し、アイデアから製品へのイノベーションをより速く進めるのに役立つ」と付け加えました。

この傾向は米国以外の国々にも及んでいます。インドのテクノロジー大手タタ・コンサルタンシー・サービスは、12,000人のレイオフ（従業員の2%）を、人員の再編と「AIの大規模な展開」を通じて「将来に備えた組織」へと移行する一環と説明しました。IndeedとGlassdoorの日本の親会社でさえ、求人検索およびレビューサイトでの1,300人のレイオフをAI主導の変革に起因するとしました。

これらの発表における重点は、直接的な職務の置き換えよりも、AI主導の投資と戦略的な再編にあるように見えます。例えば、マイクロソフトは今年約15,000人のレイオフを発表しましたが、その利益は急増しています。サティア・ナデラCEOは、これらの困難な決定を、AI時代に向けて会社の使命を再考する機会として位置づけました。ウォール街は、特にAI技術を動かすために必要なデータセンター、チップ、その他のインフラストラクチャへの多額の設備投資を正当化するテクノロジー大手からの、より効率的な運用アプローチというこれらの約束を概ね歓迎しています。Zacks Investment Researchのストラテジストであるブライアン・ヘイズは、これを「諸刃の剣の再編」と表現し、企業は適切な人員数とAIの重要性の高まりとのバランスを取る必要があると述べました。Googleは最近、設備投資予算をさらに100億ドル増やし、850億ドルにすると発表しました。マイクロソフトも間もなく同様の支出計画を公表すると予想されています。これらの投資は、ヘイズが指摘するように、マイクロソフトの2026会計年度の利益率見通しなど、直接的に利益率見通しを改善します。

これらのレイオフがテクノロジー労働者の雇用見通しに与える広範な影響は依然として複雑です。AIは間違いなく一部の職務を置き換える一方で、多くの新しい職務を創出する準備もできています。ヘイズは、「人工知能を活用し、企業が革新し、新しい製品やサービスを創造するのを助けることができる従業員が、高い需要を持つようになるでしょう」と強調しています。これは、Meta Platformsのような企業で顕著であり、同社は高額な報酬パッケージで競合他社から優秀なAI科学者を積極的に採用しています。

Indeedの最近の報告によると、AIスペシャリストは従来のソフトウェアエンジニアよりも良い状況にありますが、これらの専門職でさえ2022年のピークからは減少しており、パンデミック前の水準は依然として上回っています。「機械学習エンジニア—これは典型的なAI関連職ですが—それらの求人件数は、2022年のピークと比較して減少しているものの、パンデミック前の水準を依然として著しく上回っています」とバーナードは確認しました。

エコノミストは特に、AIがエントリーレベルのテクノロジー職に与える影響を注視しています。Indeedのデータは、サンフランシスコ・ベイエリア、ボストン、シアトルなどのAIハブでの採用の大幅な減少を示しています。最も深刻な影響はエントリーレベルの職務に及んでおり、少なくとも5年以上の経験を持つ労働者はより良い状況にあります。特に、最も急激な減少が見られたのは、エントリーレベルのマーケティング、管理アシスタント、および人事の職務でした。これらの分野のタスクは、効率的に文書や画像を生成できる生成AIツールの能力と重複することがよくあります。バーナードは、テクノロジー採用全体の急落は現在のAIの急増以前に始まったものの、経験要件の変化はより最近の進展であると指摘しました。

要するに、AIはテクノロジー業界を形作る重要な力である一方で、現在のレイオフにおけるその役割は多面的です。AIはしばしば、効率性と将来の成長を目指す企業再編の戦略的な物語として機能し、大規模なインフラ投資を推進するとともに、テクノロジー労働力における特定のスキルへの需要を再構築し、特にエントリーレベルの職務に影響を与えています。