人工知能（AI）は2026年に雇用を創出すると同時に削減していますが、利用可能なデータが示すのは、雇用が一律に縮小するのではなく、恩恵を受ける層と失う層に分かれる労働市場です。

このレポートは、世界経済フォーラム（WEF）、PwC、Challenger, Gray & Christmas、スタンフォード大学、ダラス連邦準備銀行、Indeedなどの組織のデータをまとめたものです。各数値は異なる指標を示しており、それぞれ予測または観測結果として読み解くべきであり、そのカテゴリーは互換性がありません。

WEFは、2030年までに世界で1億7,000万件の雇用が創出され、9,200万件が失われると予測しており、純増加は7,800万件に上ります。同じ期間に一部の労働者にとって困難な移行期が訪れると予想されています。WEFの数値は、人口動態の変化やグリーン移行を含むレポートで追跡されたすべてのトレンドを網羅しており、AIのみが占める割合はより小さいものです。

ハーバード・ビジネス・スクールのワーキングペーパーは、2019年から2025年3月までのほぼすべての米国の求人を調査し、2022年11月にChatGPTが登場して以降、ルーチンワークや自動化しやすい職種の求人が13%減少したことを明らかにしました。分析的、技術的、創造的な役割への需要は20%増加しました。これらの数値は労働市場の異なる側面を測定しているため、WEFの合計と直接比較したり加算したりすべきではありません。

AI関連の解雇は増加中

Challenger, Gray & Christmas（再就職支援・調査会社）は、米国の雇用主が発表した解雇の理由を追跡しています。2026年1月から8月にかけて、雇用主は116,175件の解雇でAIを挙げました。これは発表された解雇総数529,914件の約%に相当し、今年最も多く挙げられた理由でした。

この数値は急激に増加しています。雇用主は2024年に12,742件、2025年に54,836件の解雇でAIを挙げました。2026年8月までの数字はすでに2025年全体の記録の2倍を超えています。

テクノロジー企業は7月までに149,023件の解雇を発表しており、前年同期比67%増です。これらの解雇は2026年に発表された全解雇の31%を占めています。

この数値には重要な限界があります。これらは雇用主が述べた理由に基づく雇用主の発表であり、確認された従業員の退職ではありません。さらに、AIは8月に第4位の理由に後退し、5ヶ月間首位を維持していた期間が終わりました。

調査データから追加の文脈が得られます。マッキンゼーは、AIを活用する組織の回答者の14%が、前年にテクノロジーが人員削減に寄与したと述べたことを明らかにしました。ニューヨーク連邦準備銀行は、AIを活用するサービス企業の1%がAIを理由に従業員を解雇し、12%が採用を減らしたと回答したことを明らかにしました。

採用削減は解雇よりも測定が難しく、解雇トラッカーがAIの雇用への影響の一部のみを捉えている可能性があります。

予測が異なるのは、測定しているものが異なるため

AIの雇用への影響に関する推定値が異なるのは、異なる問いに答えているためです。AIに晒される仕事の数を測定するものもあれば、何人の労働者が失業する可能性があるかを推定するものもあります。

ゴールドマン・サックス・リサーチは、AIが広く採用された場合、米国の労働力の6%から7%が失業する可能性があると推定しています。推定範囲は3%から14%であり、ゴールドマンはこの影響を一時的なものと位置づけています。

頻繁に繰り返される主張では、ゴールドマン・サックスはAIが3億の雇用をなくすと予測したとされていますが、2023年のレポートは代わりに、AIが3億のフルタイム雇用に相当する仕事を自動化に晒す可能性があると述べていました。晒される（Expose）ことは置き換えられる（Replace）ことを意味しません。

国際通貨基金（IMF）は、世界の雇用のほぼ40%がAIに晒されていると述べています。この割合は先進国では約60%に上昇し、低所得国では26%に低下します。マッキンゼーは、57%という推定値を雇用喪失の予測ではなく技術的潜在力と位置づけています。

AIおよび情報処理技術のみに限定すると、WEFは2030年までに1,100万件の雇用が創出され、900万件が失われると予測しています。セントルイス連邦準備銀行は、2022年から2025年にかけて、職種のAIへの露出と失業率の上昇との間に0.47の相関関係があることを明らかにしました。研究者らは結果を因果関係ではなく相関関係として特徴づけています。

これまでの測定された影響は、一部の予測よりも概して小さいものです。デンマークの行政記録を用いた研究は、ChatGPTの登場から2年後の時点で、収入と労働時間に対する2%を超える影響を排除しました。イェール・バジェット・ラボとブルッキングスは、ChatGPTのリリース後33ヶ月間、米国のより広範な労働市場に顕著な混乱が見られなかったことを明らかにしました。

AIスキルはより高い報酬と関連している

PwCは、AIスキルを持つ労働者は同じ役割の同僚と比較して62%の賃金プレミアムを得ていると報告しています。このプレミアムは前年には57%、その前年には25%でしたが、以前のPwCレポートでは前年のプレミアムを56%としています。

この比較は、27カ国におけるAIスキルの有無による類似した職種の広告賃金を対象としています。教育、経験、立地を制御しておらず、AI関連職種の平均給与の推定値ではありません。

これらのスキルへの需要も増加しています。AIスキルを必要とする求人は69%増加したのに対し、求人市場全体では9%の伸びにとどまりました。プレミアムは業界によって異なり、消費者市場では118%に達する一方、政府・公共部門の仕事では16%に低下します。

オックスフォード・インターネット・インスティテュートのFabian Stephanyによる研究では、AIスキルが採用における他の不利な条件を相殺できることが明らかになりました。年配の応募者や高度な学位を持たない候補者は、AIスキルが履歴書に記載されている場合、より高いコールバック率を得ました。

若手・エントリーレベルの労働者が最大の圧力に直面

雇用への打撃の最も明確な証拠は、キャリア初期の仕事に現れています。米国最大級の給与処理会社であるADPの記録を用いたスタンフォードの給与研究は、最もAIに晒された職種における22歳から25歳の労働者の相対的な雇用が13%減少したことを明らかにしました。

2026年6月までのデータを用いたスタンフォード・デジタル・エコノミー・ラボの更新版では、このギャップは19%とされています。経験豊富な労働者には同等のギャップは見られませんでした。著者らはこの発見を因果推定ではなく初期指標と位置づけています。

スタンフォードAIインデックス2026は、同じ年齢層で16%の減少を報告しています。キャリア初期のソフトウェア開発者は約20%とより大きな減少を経験しました。

ダラス連邦準備銀行は、AIに晒された職種における20歳から24歳の労働者の割合が、2022年11月から2025年9月にかけて雇用の16.4%から15.5%に低下したことを明らかにしました。この変化は主に解雇によるものではなく、雇用主がこれらの職種に若い人材をあまり採用していないことが原因でした。

高露出職種に参入する若手労働者の求職率は、2023年11月のピークから3パーセントポイント以上低下しました。

欧州のテクノロジー企業に関するRavioのデータは、2025年にエントリーレベルの採用が73.4%減、管理部門の採用が35.5%減少したことを示しています。調査対象となった報酬責任者の半数が、管理職ポジションの優先度を下げた理由としてAI自動化を挙げました。

PwCは、AIに晒されたジュニア職は、リーダーシップなどの伝統的にシニアレベルのスキルを必要とする可能性が7倍高いことを明らかにしました。これらのエントリーレベルの職種は2019年から35%増加しましたが、高露出セクターにおけるキャリア初期の求人全体は横ばいでした。これらの数値を総合すると、雇用への参入経路が狭まっていることが示唆されます。つまり、雇用主はAIに晒された職種に若い労働者をあまり採用しておらず、残るジュニア求人はますますシニアレベルの能力を必要としています。

Anthropicは、2022年末以降、最も露出度の高い職種の労働者の間で失業が体系的に増加していないと報告していますが、若い労働者の採用には減速の兆候が見られます。AnthropicはAIモデルを販売しているため、その情報源は文脈の中で考慮されるべきです。OECDも若者が労働市場に参入する際に困難な状況に直面していると述べており、スタンフォードの研究者はAIが観察された変化の唯一の原因であるとは主張していません。

ソフトウェア開発は回復したが、不均等に

ソフトウェア開発は注目すべきテストケースを提供しています。Indeed Hiring Labによると、米国のソフトウェア関連求人は2025年2月下旬からほぼ15%増加した一方、求人全体は約7%減少しました。

回復後もソフトウェア関連の求人はパンデミック前の水準を約27.5%下回っています。以前の減少はAI関連の要因だけではなく、テクノロジー企業もパンデミック期の採用急増後の巻き戻しを行っていました。

回復は不均等です。2025年5月から2026年5月の間の増加の71%をシニア職が占め、タイトルにAIを含む仕事は37%を占めました。

GitHub（Microsoft傘下のコードホスティングプラットフォーム）によると、現在では3件に1件のプルリクエストにAIエージェントが関わっており、1年前には10件に1件未満でした。

マッキンゼーのEric Kutcher氏は、「最も大きな置き換えが起こると予想していた場所で、はるかに多くの成長が見られている」と述べました。Indeed Hiring LabのエコノミストであるSneha Puri氏は、雇用主が依然としてAI関連業務を監督し、クライアントの実装を支援する開発者を必要としていると述べました。

米国労働統計局（BLS）は、2025年から2035年にかけてウェア開発者の雇用が10%増加すると予測しています。これは雇用を約172万人から189万人に増加させるでしょう。

AIに晒された企業は拡大している

PwCは、AIに最も晒されている企業の生産性の伸びは、最も晒されていない企業よりも40%高いことを明らかにしました。最も露出度の高いグループのセクター生産性は、2018年から2025年にかけて34%増加し、最も露出度の低いグループでは24%の増加にとどまりました。

最も露出度の高い企業では雇用もより急速に増加しました。2018年からの人員数の伸びは52%であり、最も露出度の低い企業の36%を上回りました。賃金は24%増加し、17%と比較されました。

最もAIに晒された企業の上位5分の1は、平均生産性の伸びが163%に達し、PwCはこれを「スーパースター効果」と呼んでいます。

PwCは二つのトラックからなる労働市場を描写しています。PwCが「プロフェッショナライズされた（professionalised）」と呼ぶ仕事では、AIが基本的な業務を処理し、人は専門的タスクを実行します。「民主化された（democratised）」仕事では、AIが非専門家にとって複雑な作業をよりアクセスしやすくします。

これらは相関関係であり、因果関係の証明ではありません。強い企業はAIを最初に採用する可能性が高いため、AIが報告されたすべての増益を説明するわけではありません。

AIの利用と組織的成熟の間にもギャップがあります。マッキンゼーは、約90%の組織が業務でAIを利用していることを明らかにしましたが、Gartnerは真にAI成熟度に達しているのはわずか9%であると報告しています。

雇用主はスキルの急速な変化と再訓練の増加を予想

WEFは、労働者の核心的スキルの39%が2030年までに変化すると予測しており、これは2023年版の44%から減少しています。WEFは、63%の雇用主が挙げるスキルギャップを事業変革における最大の障壁と特定しています。

PwCは、最もAIに晒された仕事におけるスキルは、最も晒されていない仕事におけるスキルの2倍以上の速さで変化していることを明らかにしました。これらの役割に追加された新しいタスクは、共感、判断力、創造性などのスキルに依存する可能性が2.5倍高くなっています。

雇用主は再訓練が主な対応策になると述べていますが、一部は人員削減も計画しています。WEFの調査では、41%がAIがタスクを自動化する部門の人員削減を計画していると回答しました。

WEFは、労働者100人ごとに59人が2030年までに再スキルアップまたはスキルアップを必要とし、そのうち11人はそれを受けられない可能性が高いと推定しています。分析的思考は最も重要な核心的スキルであり、70%の雇用主が挙げています。次いで、回復力、柔軟性、機敏性が67%で続きます。

テノロジーセクター以外でも新しい雇用が生まれています。ゴールドマン・サックスによると、2022年以降、データセンター建設の雇用が21万6,000件増加しており、この増加はテクノロジー職ではなく建設・建築技能職で見られます。

公衆の懸念が高まっている

ピュー・リサーチ・センターは、米国成人の71%が今後20年間でAIが雇用の減少につながると考えており、2024年の64%から増加していることを明らかにしました。AIがより多くの雇用を創出すると予想しているのはわずか5%です。

30歳未満の成人はより懸念しており、73%が雇用の減少を予想しており、2年前の61%から増加しています。調査対象となった37カ国のうち34カ国で、AIが雇用を増やすよりも減らすと予想する回答者が多かった。これらの結果は、先に述べた給与、求人、解雇のデータとは異なり、測定された雇用の変化ではなく予想を捉えたものです。

ギャラップは、米国従業員の18%が、AIまたは自動化のために自分の仕事が5年以内になくなる可能性が非常に高いまたはやや高いと考えていることを明らかにしました。2025年にはこの数字は15%でした。マッキンゼーは、回答者の39%が翌年中にAIが自分の組織の人員数を減少させると予想しており、32%から増加していることを明らかにしました。

政策と訓練制度もまた、どの労働者が恩恵を受けるかに影響を与えます。アイルランド、フィンランド、デンマークは、テクノロジー卒業者の割合が高く、成人再訓練制度が充実しているため、23カ国を対象としたIMFスキル準備指数で首位を占めています。

BLSは、秘書および管理アシスタントの雇用が2025年から2035年にかけて2%減少し、7万5,300件の雇用喪失となると予測しています。BLSはこの減少をAIを含むテクノロジーに起因しています。

ゴールドマン・サックスは、AIを2026年の労働市場における主要なストーリーと位置づけています。その影響は依然としてテクノロジー、クリエイティブ、ナレッジワークに集中しており、これらは経済全体の比較的小さな割合を占めています。BLSは、テクノロジーによる置き換えは一般的に予測者たちが予測するよりもゆっくりと進行すると指摘しています。

利用可能なデータは、雇用の崩壊も円滑な移行も示していません。代わりに、賃金と採用はAIスキルと経験を持つ労働者に向かっており、暴露された分野のキャリア初期の労働者はより困難な参入条件に直面しています。予測は変化し続けるため、測定された解雇数、求人データ、給与研究が2026年の進展を判断する上で重要な指標となります。

情報源

• 世界経済フォーラム、Future of Jobs Report 2025
• PwC, 2026 Global AI Jobs Barometer
• Challenger, Gray & Christmas、解雇レポート
• Stanford Digital Economy Lab、AIとキャリア初期の雇用
• Stanford AI Index
• Federal Reserve Bank of Dallas、AIと若手労働者に関する研究
• Harvard Business School Working Knowledge、AIと求人- Goldman Sachs Research、AIと労働市場
• International Monetary Fund、AIと雇用の分析
• International Labour Organization、生成AIと雇用
• Indeed Hiring Lab、ソフトウェア開発求人
• CNBC、「AIがコーディングを自動化しているのに、なぜソフトウェア開発者の求人は増加しているのか？」
• US Bureau of Labor Statistics、雇用予測2025年から2035年
• Pew Research Center、AIと雇用に関する世論
• McKinsey、The State of AI Global Survey
• Ravio、欧州テクノロジー企業の報酬と採用データ
• CoinCentral、オリジナル記事