経営陣の4割がAIで従業員数は変わると予想、減るという回答は増えるの約2倍

2025年11月から2026年夏にかけて、米国、英国、ドイツ、カナダ、オーストラリア、メキシコ、南アフリカの中央銀行と大学がそれぞれ実施する定期的な経営者調査に、同じAIに関する質問が加えられました。7カ国のCEO、CFO、財務部門の上級幹部約9,000人が、過去3年間にAIが自社の従業員数を変えたか、今後3年間にどう変えると予想するかの2つに答えました。 stevenjdavis

回答を集計すると、経営陣の4割超が、今後3年間にAIによって自社の従業員数が減るか増えると予想していました。ただし、減少と増加の予想が分かれたため、7カ国の平均予想は0.4%減とほぼ横ばいでした。これらは、イングランド銀行のIvan Yotzov、ITAMのJose Maria Barrero、スタンフォード大学のNicholas BloomとSteven J. Davisを含む21人が執筆した論文「Firm Data on AI」の2026年10月15日改訂版に掲載された数字です。 stevenjdavis +1

7カ国の経営陣約9,000人のうち87%は、過去3年間にAIで自社の従業員数は変わらなかったと回答

雇用に関する質問は、AIの導入が過去3年間に企業の従業員数へどう影響したか、今後3年間にどう影響すると予想するかを尋ねました。回答は、5%超の増加、5%未満の増加、影響なし、5%未満の減少、5%超の減少の5区分から選びます。研究者は各区分に+7.5%、+2.5%、0%、-2.5%、-7.5%を割り当て、平均を算出しました。 stevenjdavis

過去3年間について答えた経営陣8,744人のうち、87%が「影響なし」を選びました。従業員が減ったという回答は6%（5%超が1%、5%未満が5%）、増えたという回答は7%（5%未満が5%、5%超が2%）でした。区分ごとの値を使って平均すると+0.06%で、実質的にゼロです。 影響なしの割合はドイツが95%で最も高く、米国・カナダ・英国が88%、南アフリカが82%、メキシコが80%、オーストラリアが74%と続きました。従業員1人当たり売上高で定義する生産性のうち、AIによる上昇分も過去3年間の累計で+0.46%、年換算では0.2%にとどまりました。 stevenjdavis

この数字は給与記録のような行政資料ではなく、従業員数の変化がAIによるものかを経営陣自身が判断した回答です。著者も結論で、測定対象を「（認識された）効果（(perceived) effects）」と表記しています。研究者は回答を信頼できる根拠を2つ挙げています。米英の調査では回答者の役職と会社を最初に電話で確認し、報酬を支払いません。米国の調査を運営するアトランタ連邦準備銀行は、職員が直接電話で確認してから回答者をパネルに加えます。また、米英の経営陣による1年後の売上高・雇用の予測は、実際の結果とよく一致していました。ただし、この検証は売上高と雇用全般を対象としたもので、「AIによる」という判断を個別に確かめたわけではありません。 stevenjdavis

減少と増加の予想が相殺され、7カ国の平均は0.4%減にとどまる

今後3年間については、経営陣の回答が分かれました。回答した8,869人のうち28%が従業員数の減少を予想し（5%超が8%、5%未満が20%）、16%が増加を予想しました（5%未満が10%、5%超が6%）。影響なしという回答は57%で、過去3年間について尋ねたときの87%より30ポイント低くなりました。端数処理のため、3つの値の合計は101%になります。 stevenjdavis

減少と増加を予想した割合を合わせると44%です。各区分に割り当てた値で平均すると、両方の予想が相殺され、7カ国の平均予想は-0.4%にとどまります。著者はこの結果を次のように記しています。

「4割を超える企業が雇用の増加または減少を予想しているが、両者は全体で集計したときに初めておおむね相殺される」

原文: “more than 40% of firms anticipate positive or negative employment effects that roughly offset only in the aggregate.”

著者はこれを、企業間の雇用移動（churn）が大きくなる兆しと捉えています。ただし、両者の大きさは同じではありません。減少の予想は増加の予想のほぼ2倍で、平均はゼロではなく減少側にあります。Forbesはこの論文を「It’s A Wash（差し引きゼロ）」という見出しで伝えましたが、論文の数字はその見出しよりも減少側に傾いています。 forbes

経営陣は同じ3年間に生産性も上がると見込んでいます。この調査での生産性は従業員1人当たり売上高です。7カ国の経営陣は、今後3年間の累計で生産性が1.7%上がり、従業員数が0.4%減り、売上高（論文では産出）が1.3%増えると予想しました。 企業が売上高を変えずに人員だけを減らして生産性を上げるなら、生産性の予想が1ポイント高い企業は、従業員数の減少予想も約1ポイント大きいはずです。研究者が企業間で比較すると、生産性の予想が1ポイント高い企業ほど、従業員数の減少予想はわずか0.07ポイント大きいという結果でした（論文の図A24）。著者はこの結果を「したがって企業は、AIによる生産性向上のかなりの部分が、人員削減よりも産出の増加を通じてもたらされると予想している」と解釈しています。企業はAIによる生産性向上のかなりの部分を、従業員を減らすよりも販売を増やすことで得ると見込んでいる、という意味です。 生産性を従業員1人当たり売上高で捉える方法には反論もあります。2026年2月の初版を扱ったThe Registerの記事には、この方法では政府や医療のように売上高のない部門が除外されるうえ、企業はそもそも事務職の生産性を正確に把握していないという読者コメントが寄せられました。 stevenjdavis +1

著者自身も留保を付けています。-0.4%はむしろ悲観的すぎる可能性があるとしています。AIによる生産性向上が経済全体に及ぼす効果、まだ存在しない企業の雇用、標本に十分含まれていない新興企業が、この数字に入っていないためです。また脚注では、企業のAIによる雇用への予想は、その企業が通常の雇用予測をどれだけ外してきたかとは関係がないと報告しています。経営陣がもともと悲観的だから出た数字ではないという根拠です。 stevenjdavis

1社の中でも、減る従業員と増える従業員が相殺される可能性があります。この調査は企業全体の従業員数だけを尋ねているため、社内でどの従業員が減り、どの従業員が増えるかは分かりません。著者もこの限界を記しています。

「若い労働者の雇用が減っても、年齢の高い労働者の雇用が増えることで相殺され、企業全体の雇用はほとんど変わらない可能性がある」

原文: “a decline in employment among younger workers could be offset by an increase among older workers, leaving little change in a firm’s total employment.”

同じ研究者が米国の経営陣に、今後12カ月の採用について学歴別に尋ねたところ、削減幅は学歴によって異なりました。米国の経営陣は、AIによって大卒者の採用が0.8%、大卒ではない人の採用が1.1%減ると予想し、ビジネスサービス業における大卒ではない人の採用が-1.8%と最も大きく減ると見込んでいました。 atlantafed

米英では経営陣のほぼ半数が従業員減を予想、メキシコでは増加予想が上回る

2つの予想が相殺し合う程度は国によって異なります。米国と英国では経営陣のほぼ半数が自社の従業員数の減少を予想し、両国の平均予想の減少幅は7カ国平均の-0.4%の3倍を超えました。メキシコでは逆に、従業員が増えると予想した経営陣のほうが、減ると予想した経営陣より多くなりました。 stevenjdavis

残る4カ国では、オーストラリアが-0.50%と7カ国平均に近く、カナダの-0.08%、ドイツの-0.06%、南アフリカの+0.06%はゼロに近い数字でした。南アフリカの平均予想もプラスですが、ゼロに近いため、平均ではどちらにも傾いていません。国ごとにデータの条件も異なります。ドイツは最新調査で雇用に関する質問をしなかったため2026年1月の回答を使用し、メキシコは従業員100人超の事業所のみ、南アフリカは121事業所のみが回答しました。 stevenjdavis

英国の経営陣は、今後3年間に従業員1人当たり売上高が2.62%上がり、従業員数が1.31%減ると予想しました。従業員数の減少予想が大きい業種は、金融・保険（-1.9%）、卸売・小売と専門・科学サービス（それぞれ-1.7%）でした。 stevenjdavis

7カ国の分析に含まれなかった韓国銀行の調査も付録に掲載されています。2026年6月に韓国の企業749社に尋ねたところ、54%が今後3年間に従業員数が減ると予想し、5%超の減少を見込む回答は24%、平均予想は-1.8%でした。韓国の回答者は週に約4.1時間AIを使用しており、7カ国の経営陣の平均2.1時間の約2倍です。調査範囲が異なるため、研究者はこの結果を本分析に合算しませんでした。 stevenjdavis

米英の調査では2026年3月から、AIへの支出（ソフトウェア、サブスクリプション、ハードウェア、研修、ITサポート）も尋ねました。従業員数の予想が企業ごとに分かれたように、AI支出も少数の企業に集中していました。 stevenjdavis

米国では企業の1.8%、英国では1.3%が、それぞれの国の2026年のAI支出予想の半分を占めます。企業間のAI支出の不平等をジニ係数で表すと米国は0.90、英国は0.92で、両国の所得ジニ係数（米国0.42、英国0.32）を大きく上回ります。 同じ研究者がアトランタ連銀のブログにまとめた数字によると、米国の中央値の企業の従業員1人当たりAI支出は200ドル以下ですが、上位10%に入るには少なくとも2,800ドルを支出する必要があります。 論文は、AIに多く支出する企業ほど従業員数の減少を大きく予想しているかどうかは個別に報告していません。 stevenjdavis +1

AIが変える雇用を見るには、全体平均よりも、どの企業・国が減らし、どこが増やすかが重要

著者は結論で、AIの大きな影響は経済全体の総量よりも、企業、業種、労働者の間での違いの大きさ（dispersion、分散）に表れる可能性があると記しています。 この調査が直接示しているのは、そのうち企業間の違いです。では、どの企業が減らす側に、どの企業が増やす側に立つのかが次の問いになります。論文でこの問いに最も近い数字は、経営陣自身のAI使用時間です。 stevenjdavis

英国の経営陣を自身のAI使用時間で分けると、AIを使わない経営陣は自社の従業員数が0.7%減り、生産性が1.1%上がると予想しました。週5時間超使う経営陣は、従業員数が2.2%減り、生産性が3.9%上がると予想しました。この比較は相関関係であり、AIを長く使うと人員削減を決めるようになるという意味には読めません。著者は、AIを直接経験した経営陣ほど、技術を肯定的に見るだけでなく、生産性向上と従業員減少の両方を大きく見込んでいると解釈しています。 自身のAI使用時間が長い経営陣ほど、従業員減少と生産性上昇の両方を大きく予想しているのです。 stevenjdavis

AIと雇用を扱う予測記事や議論は、これまで経済全体で雇用がいくつ増減するかに注目してきました。経営陣の10人に4人が自社の従業員数は変わると予想する今、どの企業が従業員を減らし、どの企業が増やすのかに目を向けるときです。

さらに詳しく知るには

Firm Data on AI（2026年10月改訂版） 7カ国の調査の質問、国別の分布、AI支出の集中度を網羅した84ページの原文です。stevenjdavis.com

How Much Are Firms Spending on AI (and What Will Happen to Headcounts)? 同じ研究者が米国企業のAI支出の分布と学歴別の採用予想を簡潔にまとめたアトランタ連銀の記事です。atlantafed.org

Firm AI Use Dashboard 国別の調査結果と実際の質問画面を確認できる研究者のダッシュボードです。firmdataai.com