投稿者 global-ai-media 
米決済大手Block（旧Square）がAI活用による業務効率化などを理由に大規模な人員削減に踏み切ったというニュースは、テック業界に衝撃を与えました。しかし、雇用慣行や法規制が異なる日本において、この動向をそのまま「明日の我が身」と捉えるのは早計です。本記事では、グローバルなAI活用の潮流を押さえつつ、日本企業が直面する「人手不足」と「生産性向上」の文脈で、このニュースから得るべき実務的な示唆を解説します。
「AIによる効率化」と「人員削減」の相関関係
米国では、パンデミック後のハイパーグロース（急成長）期を経て、現在は「Efficient Growth（効率的な成長）」へと経営の舵が切られています。今回のBlock社の事例に限らず、GoogleやMetaなどの巨大テック企業も、生成AIの導入による開発生産性の向上やカスタマーサポートの自動化を理由に、組織のスリム化を進めています。
ここで注目すべきは、単に「AIが仕事を奪った」という単純な図式ではなく、「AIツールを前提とした組織設計（Organization Design）」へのシフトが起きている点です。GitHub Copilotのようなコーディング支援ツールや、社内ナレッジを検索するRAG（検索拡張生成）システムの導入により、従来10人で回していた業務が6人で回せるようになった時、流動性の高い米国労働市場では即座に人員削減という判断が下されます。
日本企業における「壁」と「好機」
一方、日本国内に目を向けると、状況は大きく異なります。まず、日本の労働基準法や判例法理において、整理解雇（リストラ）のハードルは極めて高く、米国のように「AIで効率化したから」という理由だけで即座に正社員を解雇することは法的に困難です。また、終身雇用を前提とした組織文化において、急進的な人員削減は従業員エンゲージメントを著しく低下させるリスクがあります。
しかし、これを「日本は遅れている」と悲観する必要はありません。日本企業にとってAIによる生産性向上は、「コスト削減」ではなく「深刻な人手不足の解消」という文脈でこそ最大の価値を発揮するからです。少子高齢化により労働人口が減少する中で、AIを用いて一人当たりの生産性を高めることは、企業の存続そのものに関わる重要課題です。
実務上の課題：AI時代の「ジュニア育成」と「暗黙知」
AI活用が進む中で、エンジニアやプロダクトマネージャーが直面する新たな課題も浮上しています。それは「OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）の機能不全」です。
生成AIは、若手が担ってきたような「議事録作成」「定型コードの記述」「一次調査」などのタスクを瞬時にこなします。これにより業務効率は上がりますが、若手社員がこれらの基礎業務を通じて経験を積み、ドメイン知識や業務の流れを学ぶ機会が失われる恐れがあります。AIに依存しすぎた組織は、中長期的に見ると「AIの出力を検証・修正できるシニア層」が枯渇し、組織力が低下するリスク（技術的負債ならぬ組織的負債）を抱えることになります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の特殊性を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. 「削減」ではなく「再配置（リスキリング）」をゴールにする
日本では法規制上、人を減らすことは困難です。AIによって創出された余剰リソースは、解雇ではなく、新規事業開発や顧客接点の強化、DX推進などの「付加価値を生む業務」へ再配置する計画をセットで考える必要があります。経営層に対しては、コストダウン効果だけでなく、トップライン（売上）への貢献シナリオを提示することが重要です。
2. 「AIマネジメント」を評価制度に組み込む
AIツールを使いこなして生産性を上げた従業員が正当に評価される仕組みが必要です。逆に、AIを使わずに時間をかけて成果を出すスタイルは、今後は「非効率」と見なされる可能性があります。人事部門と連携し、AI活用を前提とした職務定義（ジョブディスクリプション）の見直しを進める時期に来ています。
3. ブラックボックス化のリスク管理とガバナンス
海外製AIツールの導入は、データプライバシーや著作権のリスクを伴います。特に金融やヘルスケアなどの規制産業では、AIがなぜその判断をしたのかという「説明責任」が問われます。全てをAI任せにするのではなく、最終的な品質保証（QA）や意思決定には必ず人間が介在する「Human-in-the-loop」の体制を維持し、有事の際の責任分界点を明確にしておくことが、企業を守る防波堤となります。