仕事は「消える」のではない。「形」が変わる ── AIが下積みを奪う時代の、人の育て方｜イノーバAIインサイト -104

AIと仕事の話になると、議論はたいてい二つに割れる。「AIに仕事を奪われる」と身構える側と、「いや、新しい仕事が生まれるから心配ない」と慰める側だ。どちらも、僕はどうもピンとこない。問いの立て方が、そもそも粗いからだ。

はっきり言おう。AIがまず変えるのは、"仕事の総量"ではない。"仕事の形"、とりわけ「若手の育ち方」だ。

もう少し、具体的に言う。いま、AIがまっさきに引き受けているのは、若手が最初に任される"下積みの仕事"——資料の下ごしらえ、議事録づくり、一次情報の収集、単純な問い合わせ対応——だ。誰もが新人時代に通った、あの「下積み」。それを、AIが、安く、速く、こなすようになった。だとすれば、これから問われるのは、たった一つ。AIが下積みを肩代わりする時代に、若手は、いったいどこで育つのか。今日は、この一点を、経営者の立場から、正直に考えたい。

先に、この回の地図を渡しておく。

〈地図〉「下積み」が消えると、若手の育つ場所が消える

- 事実：AIがまず引き受けているのは、若手が最初に担う"下積みの仕事"だ。それは、いまのAIがいちばん得意とする領域と、見事に重なる。

- 落とし穴：下積みは、ただの雑用ではなかった。若手が経験を積み、技を覚え、一人前になっていく"通り道"だった。

- 日本の急所：日本は"人を育てる"コストを、企業が丸ごと背負う形で回してきた。下積みが消えると、その仕組みが空回りする。

- 問い：では、その"育ちの場"を、これから誰が、どうやって作り直すのか。

AIがまず引き受けるのは、"下積み"の仕事だ

まず、事実から置く。世界では、若手が入っていく"入口"そのものが、静かに狭まり始めている。

アメリカでは、エントリー（入口）職の求人が、2023年1月から約35%減った（労働データ分析のRevelio Labs）〔1〕。求人分析のStepstoneが2020〜2025年の求人400万件を調べると、求人全体に占めるエントリー職の"割合"は、統計をとって以来、過去最低に沈んでいた〔1〕。イギリスでは、テック系の新卒枠が2024年に46%縮み、2026年にはさらに53%減ると予測されている〔2〕。ある米メディアは、いま起きているのを「入口の縮小」ではなく、「キャリアの梯子そのものの、一番下の段が外れていく現象」だと表現した〔1〕。

なぜ、よりによって"入口"なのか。答えは、第100回で書いたことと地続きだ。いまのAIがいちばん得意にしているのは、"ゼロから、それらしいものを一気に作る"ことだ。そして、その領域は——資料の初稿、議事録、定型の調べもの——若手が下積みとして担ってきた仕事と、驚くほどきれいに重なる。AIは、意地悪で入口を狙っているのではない。ただ、下積みの仕事が、たまたま、いまのAIの一番の得意分野だっただけなのだ。

下積みは、ただの「雑用」ではなかった

ここで、多くの人が見落とす一点を、正面から言いたい。

下積みの仕事は、ただの雑用ではない。それは、若手が"一人前"になっていく、たった一つの通り道だった。

考えてみてほしい。新人は、議事録を取りながら、会議で誰が何を決めるのかを学ぶ。資料の下ごしらえをしながら、良い資料の型を体で覚える。単純な問い合わせに答えながら、顧客が本当は何に困っているのかを知る。退屈な下積みの一つひとつに、"仕事の勘所"を盗む機会が、こっそり埋め込まれていたのだ。職人の世界で、若い衆が長いあいだ道具の手入れや掃除をさせられたのと、理屈は同じだ。手を動かすうちに、目が育つ。

その下積みを、まるごとAIが引き受けたら、どうなるか。仕事は速く片づく。だが、若手が"勘所を盗む場"は、静かに失われる。目の前の効率と引き換えに、私たちは、次の世代が育つ"通り道"を、うっかり塞いでしまうかもしれない。ここが、この問題のいちばん怖いところだ。

日本型雇用の「育成の背骨」が、空回りする

この変化は、日本にとって、とりわけ重い意味を持つ。

日本の雇用は、長いあいだ、ある暗黙の約束で回ってきた。「人を育てるという重荷を、企業が丸ごと引き受ける」という約束だ。手厚いOJT、長期の育成、時間をかけた一人前化。会社が、右も左も分からない若者を、何年もかけて育てる。欧米のように「即戦力を、要るときに、要るだけ」ではない。日本企業は、社会全体の"人材育成"というコストを、個社の負担として、地道に背負ってきた。これが、日本型雇用の背骨だ。

その背骨は、"下積みという通り道"があって初めて機能する。若手に下積みを任せ、その中で育てる——この循環が回ってきた。ところが、AIが下積みを引き受けると、育成のエンジンから、燃料が抜ける。「育てる場」を前提に組み上げてきた日本型の仕組みが、下積みの消滅とともに、空回りを始めるのだ。海外が「要るときに、要る人を、外から採る」流儀なのに対し、日本は「中で、時間をかけて育てる」流儀でやってきた。その日本のほうが、実は、この変化の直撃を受けやすい。

放っておくと、「経験格差」が、固定されてしまう

もし、誰も手を打たなければ、何が起きるか。

すでに経験を積んだ人は、AIという増幅器を手にして、一人で何倍もの成果を出す。一方で、下積みという"最初の一歩"を踏む場を持てなかった若手は、いつまでも経験を積めない。経験がないから任されず、任されないから経験が積めない。入口の前で、行列だけが伸びていく。そうして、経験を積めた世代と、積めなかった世代の差は、開くだけでなく、固定されていく。

一社一社の判断は、どれも正しい。「効率のいいAIに、下積みを任せよう」——合理そのものだ。ところが、その正しい判断を全社が足し合わせると、社会全体では「誰も若手を育てられない」という、まずい結末に行き着く。経済学でいう"合成の誤謬"が、人材育成のど真ん中で起きようとしている。個々の合理が、全体の不合理を生む。この矛盾を、私たちは、どう引き受ければいいのだろうか。

だが、AIは若手の"敵"ではない。最高の"家庭教師"にもなる

ここまで、あえて厳しい面ばかりを書いてきた。だが、僕は悲観していない。むしろ逆だ。AIは、若手から機会を奪う"敵"にも、若手を一気に育てる"味方"にも、どちらにもなりうる。使い方が、向きを決める。

考えてみてほしい。かつては、一人前になるのに十年かかった知識や型が、いまはAIに問えば、その場で返ってくる。ベテランに何年もついて、ようやく盗めた勘所を、AIは"家庭教師"のように、目の前で開いてみせる。下積みで"体に覚えさせる"のに要した長い時間を、AIは大きく縮められる可能性があるのだ。問題は、AIに下積みを"丸投げして若手を遠ざける"のか、それともAIを"若手の隣に置いて、育ちを加速させる"のか——その一点だ。

だから、経営者が立てるべき問いは、「AIに作業を、どれだけ肩代わりさせるか」ではない。「AIを使って、この若手を、どれだけ速く一人前に育てられるか」だ。問いの向きを変えるだけで、同じ技術が、育ちの通り道を塞ぐ壁にも、育ちを速める翼にもなる。

ただし、覚悟しておくべき現実もある。AIを育成に組み込んでも、成果はすぐには出ない。むしろ最初は、手間だけが増える。経済学者ブリニョルフソンらは、新しい技術が根づくときの、この"最初は下がる"現象を「Jカーブ」と呼んだ〔3〕。業務や育て方の作り直しという"見えない投資"を、先に求められるからだ。その谷を知らずに始めた会社は、谷の底で「AIは使えない」と早合点して、引き返す。谷があると知っている会社だけが、底を越え、その先の上り坂を駆け上がる。

だから、"育ちの場"を、一社でなく、社会で耕す

では、消えていく"下積みという通り道"を、どう作り直すか。ここが、僕がいま一番答えを探している論点だ。正直に、そのまま書く。

僕の現時点の仮説は、こうだ。若手が経験を積む"育ちの場"を、もはや一社だけで抱え込むのは難しい。会社を越え、業界を越えて、共同で耕すしかない。

昔の農家は、自分の田に、いきなり種を蒔かなかった。まず"苗代（なわしろ）"という別の場所で、苗を丈夫に育ててから、田へ移した。一枚一枚の田が、それぞれ勝手に種から育てるより、そのほうが確実に、強い苗が採れたからだ。人も、同じではないか。若手が"最初の経験"を積める、共同の苗代——業界横断の育成プログラム、企業をまたいだ実務トレーニング、複数社で若手を回して鍛える仕組み。呼び方は何でもいい。要は、かつて一社が抱えていた"育ちの場"を、社会でシェアするのだ。青臭い、と笑われるかもしれない。だが、誰かが最初の旗を立てなければ、この"通り道"は、静かに消えていく。

結び

AIは、仕事を消しはしない。仕事の"形"を変え、そして何より、若手の"育ち方"を変える。だとすれば、経営者の仕事は、下積みをAIに片づけさせて終わり、ではない。下積みが消えたあとに、新しい"育ちの場"を、どう作り直すかを考えることだ。一社では無理でも、手を組めばできることが、きっとある。

小さな一歩でいい。まずは、自分の会社の若手を思い浮かべて、こう問うてみてほしい。「うちの若手は、いま、どこで"勘所"を盗んでいるだろうか。その通り道は、まだ、開いているだろうか」。その問いを、正々堂々、口に出すことから始めたい。AIに下積みを任せられる時代だからこそ、"人を育てる"という経営者の仕事は、消えるどころか、これまで以上に重くなるのだから。

出典・参考：

〔1〕 CNBC.AI is shrinking entry-level jobs — and removing the first rung of the career ladder.
https://www.cnbc.com/2025/09/07/ai-entry-level-jobs-hiring-careers.html

〔2〕 Intuition Labs.The AI Impact on Graduate Tech Jobs: 2024–2026 Analysis.
https://intuitionlabs.ai/articles/ai-impact-graduate-jobs-2025

〔3〕 Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, Chad Syverson (MIT Sloan).The Productivity J-Curve: How Artificial Intelligence Impacts Business Transformation.
https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/productivity-paradox-ai-adoption-manufacturing-firms