投稿者 global-ai-media 
AIが人間の職を奪うという悲観論（Doomerism）に対し、足元の雇用市場はむしろ「AI関連の新たな仕事」の増加を示しています。米国Axiosの記事を起点に、AI導入が現場にもたらす業務の変化と、日本の人手不足社会において企業が直面する「実装の壁」や「運用の手間」といった現実的な課題について解説します。
AI脅威論と「仕事が増えている」現実
生成AIのブーム以降、世界中で「AIが人間の仕事を奪うのではないか」という懸念（AI Doomerism）が議論されてきました。しかし、米メディアAxiosなどが報じる最新の動向を見ると、現時点ではAIは雇用を破壊するのではなく、むしろ新しい種類の仕事やタスクを生み出していることが明らかになっています。
これは、AIモデル自体がまだ「自律的にすべてを完結できる魔法の杖」ではないことに起因します。AIをビジネスプロセスに組み込むためのエンジニアリング、学習データの整備（データキュレーション）、出力結果の検証、そしてAIガバナンスの策定など、人間が介入しなければならない領域が膨大に存在するからです。
生産性向上の裏にある「Jカーブ」の存在
日本企業がAI導入を進める際、最初に直面するのは「思ったより手間がかかる」という現実です。これは生産性向上の過程でよく見られる「Jカーブ」効果です。長期的には大きな効率化が見込めるものの、導入初期はツールの選定、プロンプトの調整、社内ルールの策定、既存システムとの連携（インテグレーション）といった「追加の仕事」が発生し、一時的に現場の負荷が高まる傾向があります。
特に日本の商習慣においては、「100%の正確性」や「説明責任」が重視されるため、確率的に動作するLLM（大規模言語モデル）の出力をそのまま顧客向けに使用することは稀です。その結果、AIの出力を人間がダブルチェックするプロセス（Human-in-the-Loop）が不可欠となり、ここにも新たな業務が生まれています。
「タスクの代替」から「プロセスの再設計」へ
AIが仕事を増やしているもう一つの要因は、AIによって「これまでできなかったことができるようになった」ため、ビジネスの要求水準が上がっている点です。例えば、マーケティング部門では、従来数日かかっていたコンテンツ作成が数分で終わるようになりましたが、その分、より多くのバリエーションを作成し、パーソナライズの精度を高めるという新たなタスクが発生しています。
これは単なる「業務効率化」ではなく、業務の質を変える動きです。エンジニアリングの領域でも、コード生成AIによってコーディング自体は高速化しましたが、その分、システム設計やアーキテクチャの検討、セキュリティレビューといった上流・下流工程の重要性が増しています。
日本企業特有の課題とリスク対応
日本においては、少子高齢化による深刻な人手不足が背景にあるため、欧米のような「AIによるレイオフ（解雇）」への懸念よりも、「AIを使ってどうやって今の人数で業務を回すか」という切実なニーズが先行しています。
しかし、ここで注意すべきは「丸投げ」のリスクです。AIに業務を任せきりにすると、予期せぬハルシネーション（もっともらしい嘘）や情報漏洩のリスクが高まります。これを防ぐための「AIガバナンス」や、継続的にモデルの精度を監視する「MLOps（機械学習基盤の運用）」の体制構築は、現代の企業にとって避けては通れないコストであり、新たな業務機能と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層や実務担当者は以下のポイントを意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「楽になる」ではなく「仕事が変わる」という認識を持つ
AI導入は単純な工数削減だけをもたらすものではありません。「作業」をAIに任せ、人間は「指示・検証・責任」を担う形へと業務内容がシフトします。この変化に対応するためのリスキリング（再教育）支援が必須です。
2. 「ラストワンマイル」を埋める人材の育成
汎用的なAIモデルを、自社の特有の業務フローや商習慣に適合させるための調整役（AIオーケストレーターやプロンプトエンジニア的な役割）を社内で育成、あるいは確保することが成功の鍵です。
3. 過渡期のコストを許容する
導入初期の「業務増加」を失敗と捉えず、将来的な競争力を獲得するための投資期間と捉える経営判断が求められます。同時に、現場が疲弊しないよう、AI活用に伴うガイドライン整備や心理的安全性への配慮も重要です。