「AIで解雇→結局出戻り採用？」——Forresterが示したAI人員最適化の落とし穴

「AIで効率化するから人員削減」——ところがその半分は“静かに元の役割を採用し直す”ことになりそうだ。
References:The Register

市場調査会社Forresterの最新予測は、AIを理由にしたレイオフの約50％が反転し、しかもオフショア化や低賃金での再採用が増えると警告する。

経営はコストを削ったつもりでも、品質低下・顧客離れ・再雇用コストで“AIリストラのブーメラン”を食らう——これが今のトレンドだ。

速報要点：何が起きているのか

・レイオフの反転：
Forrester「Predictions 2026: The Future of Work」によれば、AIを名目に削った雇用の約半分が復活。
現場は結局人手に戻す可能性が高い。

・後悔の増大：
AIを理由に人員削減した企業の55％が“やるんじゃなかった”と後悔。
一方、来年は減員より増員を見込む経営者（57％）が減員見込み（15％）を上回るという逆説。

・再採用の中身：
戻ってくる仕事の多くは低賃金・オフショアに寄る見通し。
とりわけ人事（HR）領域はAIツールの導入で“半分の人員で同等サービス”を期待され、供給サイドの“AIウォッシュ製品”も出回る。

生成AI／エージェントの成功率はまだ高くない。

CRM分野の学術ベンチマークでは、単発タスクですら成功率が約58％にとどまり、顧客機密の扱いにも課題が残る。

人ゼロ運用へ一気に振るには、品質・説明責任・機密順守の壁が厚い。

ForresterはAI投資の25％が2027年へ繰り延べになると予測。

PoCが量産される一方で、ROIの不透明さと運用・リスク管理コストが膨らみ、“とりあえずの解雇→結局戻す”を招く。

FAQ対応や一次分類は置き換えやすいが、例外処理・合意形成・責任分界といった“影のタスク”は人の判断が必要。

ここを見誤ると、顧客体験の悪化→信頼毀損→人の再配置の逆回転に陥る。

KlarnaやDuolingoなど、攻めの自動化を見直す企業も出た。

カスタマーサポート／オペレーション：
定型は自動化できても、クレーム・例外・越境案件は人に戻りがち。
Salesforceは4,000のサポート職をAIで代替と言うが、他部門での再配置や補完の人手も並走している。
人事（HR）：
採用・配置・評価は“ハードルが低そう”に見えて実は倫理・公平性・説明責任の塊。
半減の期待はあるが、監査・同意・異議申立ての運用で人の出番が残る。
コンテンツ運用／マーケ：
生成速度は上がるが、ブランド一貫性・法規のチェックで人の審査が不可欠。
低単価での編集再雇用が起こりやすい。

“決定論”と“非決定論”を分離
勘定・権限・監査などミス許容が低い領域はSaaSの厳密制御に据え、探索・要約・提案はエージェント上乗せで段階導入。
二階建てアーキテクチャで事故コストを抑える。
価格とKPIの設計をやり直す
“席課金”ではエージェントの爆発的増殖を捉えられない。
処理件数・一次解決率・TAT短縮・誤処理率など成果基準にコスト天井（上限課金）を組み合わせる。
段階的オートメーション
人→人＋AI支援→AI主導＋人監督→部分自律の4段階でハンドオフ条件（どこで人に戻すか）を明文化。
監査ログ・リプレイで“説明可能な自動化”にする。
再スキル／再配置を先に決める
“削って終わり”ではなく、職務の再設計と再配置をレイオフ前に組む。
戻すより育てた方が総コストは安いケースが多い。

AIウォッシュの見抜き：
評価指標・データ来歴・テスト結果を開示しないベンダーは要注意。
精度だけでなく、入力制約・失敗時動作・人へのエスカレーションをSLAに入れる。
公平性・プライバシー：
採用・昇進・報酬へのAI適用は説明責任が直撃。
監査ルートと異議申立ての運用がないと訴訟・評判リスクに直結。
投資の見直し：
Forresterは“2026年は検証重視の年”と総括。
約束より証拠、デモより実績で絞るのが賢い。

他社予測の冷や水：
Gartnerは2027年末までに4割超のエージェント案件が中止と展望。
コスト増／価値不明／リスク制御不足が理由だ。
“人ゼロ”の夢をいったん冷やす時期に入っている。
それでも解雇の圧力：
アマゾンなどがAI加速を理由に追加の人員削減を発表。
短期のコスト最適化は続くが、品質毀損が見えた途端に“出戻り採用”が起きる——これが今の往復運動である。