投稿者 global-ai-media 
元Twitter CEOのジャック・ドーシー率いるBlock社が、AIによる生産性向上を理由に大幅な人員削減と組織再編に踏み切りました。この動きは単なる米国テック企業のリストラ事例ではなく、AI時代における「組織と人のあり方」の根本的な転換を示唆しています。雇用慣行や法規制が異なる日本企業において、この「AIによる抜本的な効率化」をどのように解釈し、実務に落とし込むべきか解説します。
「AIが新しい働き方を可能にする」という現実
ジャック・ドーシー氏は、Block社（旧Square）において大幅な人員削減を行う理由として、AIがもたらす生産性向上と、それに伴う組織の適正化を挙げました。記事によれば、これは一過性のものではなく、多くの企業が追随するであろう「新しい働き方（new way of working）」へのシフトであるとされています。
生成AIやLLM（大規模言語モデル）の進化により、エンジニアリングにおけるコーディング支援、カスタマーサポートの自動化、マーケティングコンテンツの生成、そしてバックオフィスの事務処理に至るまで、従来「人間にしかできない」と思われていたタスクが急速に自動化・効率化されています。米国テック企業におけるこの動きは、株主利益を最大化するための「筋肉質な組織への転換」を意味しますが、これをそのまま日本に当てはめることはできません。しかし、その根底にある「AIによる業務プロセスの再構築」というテーマは、日本企業にとっても無視できない課題です。
日本企業における文脈：リストラではなく「労働力不足の解消」
米国と異なり、日本には整理解雇の4要件をはじめとする厳格な労働法制や、長期雇用を前提とした商習慣があります。そのため、Block社のようなドラスティックな人員削減を即座に模倣することは現実的ではありません。また、組織文化としても急激な削減はモラルの低下を招くリスクが高いでしょう。
しかし、日本は深刻な「労働人口の減少」という構造的な課題に直面しています。日本企業にとってAI活用の主目的は、人を減らすことではなく、「減りゆく労働力の中で、いかに事業を維持・成長させるか」という点にあります。ドーシー氏が示唆する生産性向上を、日本企業は「既存社員の付加価値向上」や「採用難易度の高い業務の代替」として活用すべきです。例えば、ベテラン社員の暗黙知をRAG（検索拡張生成）技術を用いて形式知化し、経験の浅い社員でも高度な判断ができるよう支援するシステムなどは、その典型例です。
実務的な導入とガバナンスの壁
AIによる生産性向上を絵に描いた餅にしないためには、現場レベルでの着実なMLOps（機械学習基盤の運用）やAIガバナンスの整備が不可欠です。ただツールを導入するだけでは、現場は混乱します。
特に懸念されるのが、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や、機密情報の漏洩リスクです。業務効率化を急ぐあまり、セキュリティ評価を経ていない無料のAIツールを社員が勝手に使い始める「シャドーAI」の問題も顕在化しています。企業は、利用ガイドラインを策定するだけでなく、安全なサンドボックス環境（試用環境）を提供し、ログを監視できる体制を整える必要があります。
また、AIが「若手の仕事を奪う」ことによる弊害も考慮すべきです。従来、若手社員は議事録作成や簡単なコーディングを通じて業務を学んでいましたが、これらがAIに代替されると、育成の機会が失われる恐れがあります。AIと協働しながらスキルを磨く、新しい育成プログラムの設計も、人事部門やマネジメント層の重要な責務となります。
日本企業のAI活用への示唆
Block社の事例から、日本の意思決定者や実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
- 「人員削減」ではなく「余力の創出」と定義する
AIによる効率化で浮いたリソースを、解雇ではなく新規事業開発や顧客接点の強化（ハイタッチな業務）に再配分すること。これが日本企業におけるAI活用の正攻法であり、従業員のエンゲージメントを高める鍵となります。 - 業務の「粒度」を見直す
「この業務はAIに任せる」と大雑把に決めるのではなく、タスクを細分化し、どこでLLMが使えるか、どこに人の判断（Human-in-the-loop）が必要かを設計する必要があります。 - リスキリングを制度化する
AIツールを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングや、AIの出力を批判的に検証するスキルは、全社員必須の素養となります。ツール導入とセットで教育予算を確保することが重要です。 - 経営層がコミットする
現場任せのAI導入は部分最適に留まります。「AIを使って生産性を2倍にする」といった明確なトップダウンのメッセージと、それに伴う評価制度の変更（労働時間ではなく成果・付加価値への評価シフト）がなければ、本質的な変革は起きません。