投稿者 global-ai-media 
米国のコンサルタントJason Greer氏が指摘する「AIによるレイオフとリスキリング」の課題は、労働市場が異なる日本においても対岸の火事ではありません。AIの実装フェーズが進む中、グローバルの潮流と日本の労働法制・人口動態を照らし合わせ、日本企業が直面する「人材とAIの共存」という現実的な課題について解説します。
グローバルで警戒される「2026年問題」と人材の流動化
米国の労働市場や組織コンサルティングの専門家であるJason Greer氏（Greer Consulting創業者）は、2026年に向けたAIの主要テーマとして「AIによるレイオフ（一時解雇）からのリスキリング」が最大の課題になると指摘しています。生成AI（Generative AI）の導入が実証実験（PoC）の段階を超え、実業務への本格実装が進むにつれ、企業は「自動化によるコスト削減」と「人間にしかできない業務へのシフト」という二者択一を迫られています。
米国では、AIによる業務代替が進むことで、ホワイトカラー層を含む人員削減が現実的なリスクとして議論されています。しかし、この議論をそのまま日本に持ち込むのは早計です。なぜなら、日本と米国では雇用慣行と人口動態が決定的に異なるからです。
日本企業における「構造的な人手不足」とAIの役割
解雇規制が緩やかな米国と異なり、日本の労働法制下ではAI導入を理由とした整理解雇は容易ではありません。加えて、日本は深刻な少子高齢化による労働人口の減少局面にあります。したがって、日本企業におけるAI活用の主目的は「人の削減」ではなく、「人の代替・拡張（Augmentation）」による生産性維持であるべきです。
しかし、ここでGreer氏の指摘する「リスキリング（Reskilling）」の重要性が、日本独自の文脈で浮かび上がります。人を減らすためではなく、「今いる人材をAI時代に適応させ、高付加価値業務へシフトさせる」ための教育投資が不可欠だからです。もしこれに失敗すれば、企業内に「AIを使えないため生産性が低いままの人材」と「AI導入により形骸化した業務」が滞留する「社内失業」のリスクが高まります。
単なるツール操作ではない、本質的なリスキリングとは
多くの日本企業がリスキリングを「プログラミング学習」や「ツールの操作研修」と捉えがちですが、生成AI時代に求められるスキルはより広範です。
- AIリテラシーと倫理：AIが生成する「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」を見抜く批判的思考力や、著作権・プライバシーに関する基礎知識。
- ドメイン知識との掛け合わせ：自社の業界知識（ドメイン知識）とAIをどう組み合わせれば課題解決になるかを設計する力。
- 問いを立てる力：AIに対して適切な指示（プロンプト）を出すだけでなく、そもそも解決すべき課題を定義する力。
特にエンジニア以外のビジネス職（総合職）において、これらのスキルセットを標準化できるかが、2026年に向けた競争優位を決定づけるでしょう。
組織文化と心理的安全性の確保
技術的な導入障壁以上に高いのが、組織文化の壁です。「AIを入れると自分の仕事がなくなるのではないか」という現場の懸念は、日本でも無視できません。この不安を放置すると、現場レベルでのAI活用が進まない、あるいは意図的なサボタージュが発生するリスクがあります。
経営層やリーダーは、「AIはあなたを排除するものではなく、あなたの面倒な作業を肩代わりし、より創造的な仕事に時間を使うためのパートナーである」というメッセージを一貫して発信し、心理的安全性（Psychological Safety）を確保する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Jason Greer氏の警鐘を日本の文脈に翻訳し、実務家が取るべきアクションを整理します。
1. 「削減」ではなく「配置転換」のためのリスキリング計画
AIによる業務効率化で浮いたリソースを、新規事業や顧客接点の強化など、どの領域に振り向けるかを事前に設計してください。出口戦略なき効率化は、現場のモチベーションを低下させます。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）の制度化
AIに全権を委ねるのではなく、最終的な判断や責任は人間が担うプロセスを業務フローに組み込んでください。これは品質保証の観点だけでなく、AIガバナンスやコンプライアンスの観点からも重要です。
3. ミドルマネジメント層の意識改革
現場と経営の結節点である管理職がAIを「部下の仕事を奪う敵」とみなさないよう、評価制度の見直しが必要です。AI活用によるチームの生産性向上を正当に評価する仕組みが、現場への浸透を加速させます。