投稿者 global-ai-media 
米化学大手ダウ（Dow）が発表したAI・自動化の推進とそれに伴う約4,500人の人員削減計画は、伝統的な製造業においてもAIが経営の構造改革に直結するフェーズに入ったことを示唆しています。本稿では、このグローバルな動向を単なる「コスト削減」として捉えるのではなく、労働人口減少が進む日本企業がいかにしてAIを組織変革のテコとするか、法規制や商習慣を踏まえた実務的な視点から解説します。
AI×オートメーションによる「聖域なき効率化」の潮流
ダウの事例は、AIや自動化技術の導入が、もはや一部のIT企業やR&D部門だけの実験的な取り組みではなく、企業の損益分岐点を根本から変えるための経営戦略として実行されていることを示しています。記事によれば、同社は事業運営の強化（Boost Operations）のためにAIと自動化を活用し、その構造改革に伴う一時費用として最大15億ドル（約2,000億円規模）を見込んでいます。これは、短期的には巨額のコストを払ってでも、中長期的な固定費削減と生産性向上へと舵を切るという強い意志決定です。
生成AIや高度な予測モデルは、従来人間が担っていた「需給予測」「生産計画の最適化」「品質管理の一次判定」「バックオフィス業務」などを高精度かつ24時間体制で実行可能です。グローバル企業においては、これらのテクノロジーを「人の支援（Augmentation）」だけでなく、「人の代替（Replacement）」として明確に位置づけ、利益率の改善を図る動きが加速しています。
日本の「解雇規制」と「人手不足」の狭間で
この「AIによる人員削減」というニュースを日本企業がそのまま自社に当てはめて考えるには、日本の労働法規制と市場環境を考慮する必要があります。日本では解雇権濫用法理などの厳しい規制があり、欧米のように株価対策や利益確保のために急進的なレイオフを行うことは容易ではありませんし、企業の社会的信用に関わるリスクも伴います。
しかし、日本企業にとってAI活用は「人を減らすため」ではなく、「人が減っていく中で事業を維持・成長させるため」の必須手段です。少子高齢化による労働力不足は深刻で、ベテラン社員の引退に伴う技術伝承の断絶も課題となっています。したがって、日本におけるAI戦略は、ダウのような「人員カット」を主目的とするのではなく、「AIによる業務の自律化・省人化」によって浮いた人的リソースを、人間にしかできない高付加価値業務や新規事業へ再配置（リスキリング）することに主眼を置くべきです。
現場の「暗黙知」を形式知化するプロセス改革
AIを業務効率化や省人化につなげるためには、単に最新のLLM（大規模言語モデル）やML（機械学習）ツールを導入するだけでは不十分です。日本企業の現場には、長年の経験に基づいた「暗黙知（形式化されていないノウハウ）」が多く存在します。これをAIが学習・処理可能なデータとして構造化するプロセスが欠かせません。
実務的には、AI導入の前段階としてBPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）を徹底し、属人化している業務を標準化する必要があります。ここを飛ばしてAIを導入しても、精度の低いアウトプットが量産されるか、現場が混乱するだけのリスクがあります。また、AIの判断根拠が不明瞭になる「ブラックボックス化」を防ぐため、AIガバナンスの観点から、どの業務をAIに任せ、最終承認を誰が行うかという責任分界点を明確に定義することも重要です。
日本企業のAI活用への示唆
ダウの事例および日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者が押さえるべき要点は以下の通りです。
- 「削減」ではなく「再配置」の戦略を：法規制や企業文化を考慮し、AIによる効率化で生じた余力を、人材不足領域や新規開発へシフトさせる「攻めの省人化」として社内合意を形成する。
- プロセスの標準化が先決：「AIを入れる」こと自体を目的にせず、まずは現場の業務フローを可視化・データ化し、AIが適用可能な状態に整える地道な作業（データ整備・MLOpsの構築）を優先する。
- ガバナンスと透明性の確保：自動化が進むほど、エラー発生時の影響範囲も広がる。AIの出力に対する人間による監視（Human-in-the-loop）の仕組みを組み込み、品質とコンプライアンスを担保する。