スリー、深潮 TechFlow最近、AIの失業不安が東西のインターネットを席巻している。Blockは4000人を解雇し、CEOはAIがあなたの仕事を代行できると言った；Pinterestは従業員の15％を削減し、資金をAIに投じる；ダウ・ケミカルは4500人を解雇し、自動化を強化すると理由を述べた...国内でも収まらず、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模なリストラを否定し、字节跳动はAI以外の部署で半年ごとに20％の最適化を行っていると報じられている。統計によると、2026年の最初の三ヶ月間で、世界のテクノロジー業界のリストラはすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因すると明確にされている。この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。3500の新ポジション。AIを作る会社が自分たちの人手不足を語るとは？OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、同じくらい密集しているのは別のタイプの職種：パートナー・マネージャー、企業営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で言及されている新しいポジション「テクニカル・アンバサダシップ」だ。翻訳すると：技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える専門家。つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を出させる人を採用している。顧客を獲得することは、モデルを改善することよりも重要だ。ChatGPTは9億人の週次アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字を出しながらサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超えている。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。消費者はトラフィックを支え、企業顧客が利益を支える。そして、企業顧客はAnthropicのClaudeに向かっている。Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73％のシェアを獲得している。十週間前は、二社が五五分五分だった。昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社のリソースをChatGPTの体験に集中させた。直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増加する。モデルは進化できるが、顧客が離れたら自分たちで戻ってこない。顧客を追いかけるには、AIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。シャベルを売るだけではダメだAIはコードを書き、カスタマーサポートをし、データ分析もできるが、一つだけできないことがある。それは、企業の技術責任者に年間契約を締結させることだ。個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIは全く別物だ。データセキュリティの審査、内部プロセスの改変、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進しなければならない。OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTはTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと提携し、企業のAI導入を支援する合弁事業についても交渉中だと報じている。このビジネスの本質は、やはり人を現場に派遣することにある。Blockの物語も同じことを語っている。4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、会社は人員を呼び戻し始めた。あるデザイナーエンジニアは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解散された後、重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人員を再雇用した。Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「私たちは一部の人を間違って解雇したかもしれない...」AIは確かにリストラの不安を引き起こしているが、AIによって解雇された血流の大動脈が過剰に削減されるのは明らかに行き過ぎだ。たとえ、CEOが公にAIが大部分の従業員を代替できると宣言している企業でも、AIが対応できない部分は存在する。AIは、明確に定義できるタスクを代替するのが得意だが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を教える」ことは、実は明確に定義できない。すべての技術革新には、「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいる。今回のAIも同じだ。基盤インフラを作る企業は、勝ち負けに関係なく安定して収益を得られると共通認識がある。しかし、OpenAIの現状は、シャベルを作っただけでは不十分で、他者に使い方を教える人も必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。地道な営業、AI不安の中の安定した仕事このリストラされた人と新たに採用された人を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で拡大したエンジニアや運営のポジションで、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大部分は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。OpenAIがやっていることは、古くからある呼び名を持つ：地推（じすい）。顧客のオフィスに出向き、話を聞き、システムを導入し、稼働を監視する。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語の表現を変えれば、十年前のO2O戦争時に美団が飲食店にPOS端末を説得したのと何ら変わらない。この手法は、これら二社だけに限らない。ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確な入力と出力に分解できることだ。コードを書き、工事の問い合わせに答え、レポートを作成するなど、境界がはっきりしており、AIが得意とする分野だ。一方、地推の特徴は逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを組み込むことや、ゲーム会社のコンテンツ生成にAIを使うことなど、プロジェクトごとに異なる。相手が違えば、提案も異なる。この作業は、プロンプトに書き起こせない。AIはすべての仕事を消し去るのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、説明できない部分は高くなる。三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問してドアを叩く必要がある。もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。説明できる部分は、すでに危うくなっている。
AIによるリストラが起きている一方、OpenAIは営業担当を募集しています
スリー、深潮 TechFlow
最近、AIの失業不安が東西のインターネットを席巻している。
Blockは4000人を解雇し、CEOはAIがあなたの仕事を代行できると言った；Pinterestは従業員の15％を削減し、資金をAIに投じる；ダウ・ケミカルは4500人を解雇し、自動化を強化すると理由を述べた…
国内でも収まらず、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模なリストラを否定し、字节跳动はAI以外の部署で半年ごとに20％の最適化を行っていると報じられている。
統計によると、2026年の最初の三ヶ月間で、世界のテクノロジー業界のリストラはすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因すると明確にされている。
この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。
3500の新ポジション。AIを作る会社が自分たちの人手不足を語るとは？
OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、同じくらい密集しているのは別のタイプの職種：パートナー・マネージャー、企業営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で言及されている新しいポジション「テクニカル・アンバサダシップ」だ。翻訳すると：
技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える専門家。
つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を出させる人を採用している。
顧客を獲得することは、モデルを改善することよりも重要だ。
ChatGPTは9億人の週次アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。
料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字を出しながらサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超えている。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。
消費者はトラフィックを支え、企業顧客が利益を支える。そして、企業顧客はAnthropicのClaudeに向かっている。
Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73％のシェアを獲得している。十週間前は、二社が五五分五分だった。
昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社のリソースをChatGPTの体験に集中させた。
直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増加する。
モデルは進化できるが、顧客が離れたら自分たちで戻ってこない。顧客を追いかけるには、AIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。
シャベルを売るだけではダメだ
AIはコードを書き、カスタマーサポートをし、データ分析もできるが、一つだけできないことがある。
それは、企業の技術責任者に年間契約を締結させることだ。
個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIは全く別物だ。データセキュリティの審査、内部プロセスの改変、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。
これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進しなければならない。
OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTはTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと提携し、企業のAI導入を支援する合弁事業についても交渉中だと報じている。このビジネスの本質は、やはり人を現場に派遣することにある。
Blockの物語も同じことを語っている。
4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、会社は人員を呼び戻し始めた。あるデザイナーエンジニアは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解散された後、重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人員を再雇用した。
Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「私たちは一部の人を間違って解雇したかもしれない…」
AIは確かにリストラの不安を引き起こしているが、AIによって解雇された血流の大動脈が過剰に削減されるのは明らかに行き過ぎだ。たとえ、CEOが公にAIが大部分の従業員を代替できると宣言している企業でも、AIが対応できない部分は存在する。
AIは、明確に定義できるタスクを代替するのが得意だが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を教える」ことは、実は明確に定義できない。
すべての技術革新には、「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいる。今回のAIも同じだ。基盤インフラを作る企業は、勝ち負けに関係なく安定して収益を得られると共通認識がある。
しかし、OpenAIの現状は、シャベルを作っただけでは不十分で、他者に使い方を教える人も必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。
地道な営業、AI不安の中の安定した仕事
このリストラされた人と新たに採用された人を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。
Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で拡大したエンジニアや運営のポジションで、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大部分は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。
OpenAIがやっていることは、古くからある呼び名を持つ：地推（じすい）。
顧客のオフィスに出向き、話を聞き、システムを導入し、稼働を監視する。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語の表現を変えれば、十年前のO2O戦争時に美団が飲食店にPOS端末を説得したのと何ら変わらない。
この手法は、これら二社だけに限らない。
ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。
解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？
解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確な入力と出力に分解できることだ。コードを書き、工事の問い合わせに答え、レポートを作成するなど、境界がはっきりしており、AIが得意とする分野だ。
一方、地推の特徴は逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを組み込むことや、ゲーム会社のコンテンツ生成にAIを使うことなど、プロジェクトごとに異なる。相手が違えば、提案も異なる。この作業は、プロンプトに書き起こせない。
AIはすべての仕事を消し去るのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、説明できない部分は高くなる。
三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問してドアを叩く必要がある。
もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。
説明できる部分は、すでに危うくなっている。