AIのせいで従業員を解雇したというニュースは珍しいが、新卒採用枠は静かに減っている。AIによる雇用への衝撃は、解雇よりも新卒採用の現場で先に現れているということだ。
2026年5月、雇用保険ベースで30歳未満の加入者は1年間で2.8%減少し、米国の給与データでもAIへの露出度が高い職種において、22〜25歳の雇用が相対的に13%減少した。
AIによる雇用への衝撃は、なぜ解雇ではなく新卒採用から現れるのか
採用を見送ることが、企業にとって最も静かな選択だからだ。
既存の従業員を解雇するには、労働組合との協議や退職金の支払い、さらにはメディアの批判まで覚悟しなければならない。例えば、今年の新卒公募枠を10人から6人に減らしても、外部からは誰も気づかない。不採用となった応募者は、その年の競争が特に激しかったと記憶するだけだ。
企業アンケートにも、同じ方向を示唆する証拠がある。
8月24日の韓国経済人協会（韓経協）青年雇用セミナーで、KDIのハン・ヨソプ研究委員はKDI報告書の企業アンケートを紹介したが、AI導入が既存従業員の調整につながるという回答よりも、新規採用を減らすという回答の方が多かった(MTN報道)。
7月7日の韓経協「AIと雇用の共存」セミナーをまとめた『KERI Focus 2号』を読んでいた際、若者の初級職の項目で手が止まった。ソウル大学のイ・チョルヒ教授がその場で指摘した問題こそ、AIの普及により若者の初級職が減少しているという点だった(ヘラルド経済)。
解雇は記事として残るが、採用されなかった人の記録はない。失業率のグラフだけを見ていては、この変化を見逃しやすい理由がここにある。
韓国の新卒採用データ、30歳未満の雇用保険加入者から減少が始まった
2026年5月の雇用保険行政統計によると、30歳未満の加入者は約223万3千人で、1年前より6万5千人（2.8%）減少した(世界日報)。業種別では情報通信業が9.3%、専門・科学技術サービス業が4.1%減少した。職種に絞ると、20代のソフトウェア開発者が10.1%、デザイナーが7.6%減少し、30歳未満の法律事務員は13ヶ月連続で減少し7,175人となった。
ただし、この数字は加入者数、つまり雇用がどれだけ残っているかを示しているに過ぎない。新しく採用された人が減ったのか、辞めた人が増えたのかは判別できず、政府も減少の要因をAIと断定してはいない。
採用側のシグナルは別にある。同報道によると、2025年下半期の事業体調査ベースでの求人数は、コンピュータシステム専門家が27.5%、デザイナーが15.9%、作家・通翻訳者が32.7%減少した。ソフトウェア開発者だけに絞ると、韓国労働研究院の報告書において、新卒採用公募の割合が2022年の53.5%から2024年には37.4%に低下した(ニューストマト)。経験者よりも新卒の公募がより多く減っている点が注目される。
米国のAI雇用データも22〜25歳の新卒から先に減少
韓国の統計だけであれば、景気のせいにすることもできる。
しかし、スタンフォード・デジタル経済研究所のエリック・ブリニョルフソン教授チームが、米国の最大手給与ソフトウェア企業の給与記録を分析した「炭鉱のカナリア」論文（2025年8月）も、ほぼ同じ構図を描いている。生成AIが広く使われるようになった後、AIへの露出度が最も高い職種の22〜25歳の雇用が、企業単位のショックを考慮しても相対的に13%減少した。同じ職種の経験者や、AIへの露出が低い職種の若年雇用は、安定的であるか、あるいは増加し続けていた。
減少が集中したのは、AIが人の仕事を代替する形で使われる職種であった。
人をサポートする形で使われる職種では、こうした減少は顕著ではなかった。職種を一つに絞ると、22〜25歳のソフトウェア開発者の雇用が2022年末のピーク時と比べて20%近く減少したという点が、論文の紹介で頻繁に引用されている。研究のタイトルが絶妙だ。炭鉱で有毒ガスを誰よりも先に察知する鳥がカナリアだったように、新卒枠が前兆であるという意味なのだ。
AIによる仕事はなぜ人手不足の現場を避けるのか
ここで一つ奇妙な点がある。
韓国では人手が足りないからAIが必要だと言われている。それならば、AIは人手が不足しているところから埋めていくのが道理だ。
現実は逆行している。
イ・チョルヒ教授によると、AIへの露出度は金融・法律のような高賃金・高熟練部門で相対的に高い。今後、人口構造の変化により人手が足りなくなる介護・運送・外食産業は、AIで代替するのが難しい部門だ。AIだけではこの需給不均衡は解消されないというのが彼の診断だ。人が余っているところから自動化され、人が足りないところは空いたままになるという構図だ。
実はこの食い違いは、AI研究者たちにとって長年の謎である。
1980年代、ロボット工学者のハンス・モラベックは、コンピュータにとってチェスや論理問題は簡単だが、1歳児でもできる歩行、物を掴むこと、周囲を認識することは極めて難しいという点を指摘した。いわゆるモラベックのパラドックスだ。
人が難しいと感じる抽象的思考は、進化の歴史の中で新しく獲得した能力であるため機械への移植が容易であり、身体を使った仕事は非常に長い進化の過程で磨かれてきた能力であるため真似しにくいという説明がついて回る。
介護士が寝ている高齢者を支えて体位変換することや、配達員がエレベーターのない廊下を通って玄関前に料理を置くことは、言語モデルが文章をうまく書けるようになっても解決できない。契約書の条項比較や財務諸表の要約はその逆だ。
キャリアの梯子の下の段が外れたら、AI雇用は10年後どうなるか
新卒採用の縮小が恐ろしいのは、今よりも未来だ。
今、AIが作成した草案を検討している30〜40代の経験者も、かつてはその草案を直接書く新卒だった。間違いを修正し、同じ報告書を何度も書き直す中で判断力が蓄積されたのだ。
経験者の雇用が維持されている理由として、文書化が難しい暗黙知が頻繁に挙げられるのも同じ文脈だ。
下の段が抜けた梯子も、今のところは立っている。上の段にまだ人が残っているからだ。
問題は、その人たちが引退する日だ。最初の段を踏めなかった世代は、その時、上の段に上がることができない。
中小企業の側からも同じような見通しが出ている。
中小ベンチャー企業研究院のノ・ミンソン室長は、AIが中小企業に本格導入されれば、高度化された職務の需要だけが残り、雇用の需要自体が減る可能性が高いと見ている。AIを活用した1人起業は増える可能性があるため、若者のAI活用能力を高める創業支援が必要だという提案も併せて出た。事業者は増えても、新卒を受け入れる会社は減る可能性があるという意味だ。
AIパイロットはほとんど停滞しているのに、なぜ新卒採用は減ったのか
一見すると矛盾のように見える数字が一つある。
企業の生成AIパイロットの95%が成果を出せていないというMIT NANDAイニシアチブの報告書だ(フォーチュン報道、2025年8月)。この数値は、急速な売上成長をもたらしたパイロットが5%程度に過ぎないという内容であり、「中断」や「失敗」と訳すと少し強い表現になる。それでも、AIが会社全体を根底から覆す段階にはまだ遠いという意味であることは明らかだ。
それにもかかわらず、新卒枠は減った。
私はこれが矛盾ではないと考えている。企業単位のイノベーションは失敗しても、個人が使う補助ツールとしてのAIはすでにうまく機能しているからだ。その補助業務こそ、新卒が行っていた仕事だ。資料探し、草案作成、議事録整理、簡単なコード書き。イノベーションプロジェクトは停滞しても、新卒1人分の仕事は削減できるのだ。
新卒採用の梯子を復活させる処方箋、費用支援から再教育まで
セミナーで出た処方箋は大きく分けて二つだった。
若者側は、イ・チョルヒ教授が提案した費用支援だ。
政府が企業の採用・教育訓練費用の一部を負担し、熟練の梯子を復元しようというものだ。
再教育側では、韓国経済研究院のユ・ジンソン首席研究委員が熟練度の向上と再教育の強化を課題に挙げ、雇用サービスを通じて労働者の職務経験と能力を分析し、転換経路を提示するシステムを提案した。
シンガポールの「スキルズフューチャー(SkillsFuture)」は、25歳以上の国民に教育クレジットを与える制度として紹介され、学歴ではなく能力中心に採用・配置しようという意見も出た。
一方、8月のセミナーでKDIのハン・ヨソプ研究委員は、不当解雇の金銭補償を拡充し、配置転換のような内部の柔軟性を高めて労働コストを下げつつ、保護の実効性を高めるべきだと述べた。
生産性に関する根拠も示された。
OECDのステイン・ブルック上級経済学者は、AIが今後10年間で年間労働生産性の増加率を0.4〜0.9%ポイント押し上げる潜在力があると紹介した(ヘラルド経済)。
個人的に最も長く考えさせられたのは、費用支援の部分だ。会社が新卒を採らないのはコスト計算がすでに終わっていることを意味するが、その計算を覆すには支援がいくら必要かが核心だ。報道で確認できる範囲では、金額も支援方式も具体的には出ていない。梯子の下の段を誰の金で再び繋ぎ直すかが、今後この議論の実際の争点となるだろう。