# AI解雇の本音──「人を減らす会社」と「安い人材を使い倒す会社」から日本の中小企業が学ぶこと〜大企業は本当にAIで人を切っているのか？──インド人材・AIの限界・中小企業の勝ち筋〜 AI解雇の本音、人を減らす会社と安い人材を使い倒す会社から日本の中小企業が学ぶこと、大手企業は本当にAIで人を切っているのか、インド人材、AIの限界、中小企業の価値推進について語っていきましょう。 # タイトルコール アローハー!高橋博士の仕事とお金を科学するラジオへようこそ。 こちらのチャンネルでは、高橋博士こと、ホテルに所信に書く博士、そして 企業家であり認定投資家である遠藤隆典が皆さんに、学術的、科学的、データドリブンで今分かっていることをどうやって日常に活かしていくのか、 日本の中小零細、個人事業主、そして一般的に働いている人たち全員がどうやって得するのか、そういったチャンネルとなっております。 # 本題 AIが私たちの仕事を奪っていると思わせたいのは、それを理由に人の首を切って低コスト賃金に切り替えている大手企業のナラティブと言われるナラティブマーケティングの結果でございます。 現在、AIが人間を丸ごと消しているというよりは、AIを使える少数精鋭、多数低コスト地域の人材、多数外中契約人材に仕事の構造が組み替わっているという事実。 Amazonは2025年10月に約1万4000人の企業部門削減を発表し、AI導入も理由の一部と報じたわけですね。 2026年1月にはさらに1万6000人を削減し、2025年10月以降で約3万人規模の企業部門削減になっています。 一方でインドでは多国籍のGCC、つまりグローバルケーパビリティセンターが大きく伸びていて、ロイターズによるとインドは2026年の末に2117のGCC、約236万人の人材規模、約984億ドルの規模の収益が見込まれます。 つまり正確にはこういうことですね。AIで人がいらなくなったのであって、AIを使わない高コスト人材がいらなくなり、AIを使える低コスト高スキル人材に仕事が移っているという状態です。 ということで皆さんおはようございます。こんにちは。こんばんは。タカ博士です。今日はかなり重要なテーマですね。 アメリカの大手企業がAIを理由に人をクビにしている。でも実際インドなどの安い人材に切り替えるという言い訳にしているのではないか。これはかなり鋭いというね。 AIはArtificial IntelligenceではなくてActually Indoというね。実はインドでしたというネタですね。 言い訳というよりもAIが全部やっているわけでもなく、実際は解雇が発生していて中の流動先とか動きを見ていると、人をどうやって雇っているかとか見ているとわかるんですけど、 大手企業ですがアメリカだと多くの方々をAmazon、Facebook、メタもそうですけどね。大手企業を切っているわけですよね。 切った代わりにインド人の雇用をするという流れがちょっと数字を見ていると流れが見えてくる。実際に起きているAI解雇ですね。 先ほど冒頭でも言いましたけどね。Amazon、組織効率化の流れで企業部門を削除しましたと。削減したよと。 インフルエンスフォースで2026年2月に1000人未満の削減を報じていますね。 IBMではCEOがAIによって一部のHR業務が置き換わった一方でプログラミングや営業など新たな採用も起きたと説明しているわけですね。 いらない部署といる部署が変わっていくと。AIで全部いらなくなったわけです。ではないということね。 AI導入による削減は領域としては、AI話をいっぱいやってきたので皆さんも知っているかもしれないですけど。 定型的なバックオフィス業務、一時対応のカスタマーサポート、ルーティン化されたレポート作成、 簡単な行動生成テスト、重複した管理回想、パンデミック期に膨らみすぎた人員をAIによって削減しているわけですね。 人間がやっていた低負荷価値で繰り返しの仕事を消していると。 ちなみにインドに人が移っているんですかというのは構造的にはかなり近いことが起きている。筋を折っていったらということですね。 誰もそうしてますというのを堂々と言っているわけじゃないわけですよ。言ったら各方面から叩かれますからね。 アメリカの会社がアメリカ人をクビにして外部の安いインド人を雇っています。いろんな各方面から問題を言いますからね。 AIによって残念ながらクビにするしかないんです。責任転換先をAIという概念に指を指すという高度な技をやっていますね。 ロイターはグローバル企業がAIによる生産性向上を背景にインド拠点より多くの仕事を内製化していると報じています。 従来の単純なコスト削減オフショアではなくてソフトウェア開発、エンジニアリング、分析、プロダクトデリバリーなどより中核的な仕事をインドのGCCが担う流れですね。 ターゲットやIBMといった企業もインド拠点を移しているという流れです。 AIをきっかけに高コストの国の人員削減してインドなどの低コストに移しているよと。 インドも安泰ではないと。ロイターズ曰くAIによってインドのGCCでも採用計画が30%から50%削られるという状況が起きている。 だから本当の構造は高い国の普通の人材が厳しい。安い国の普通の人材も厳しい。 残るのはAIを使って成果を出せる人材。 つまりこれからの競争は国籍ではなくて、AIを使えるか、AIを使って成果に変換できるか、 AIに任せてはいけない領域を分かっているかというAIリテラシーがやたら高い人たち。 その上で限界もあるわけですよね。 AIの限界はどこにありますかと理解しないと多くの方は失敗するわけですけど。 マッキンゼイ、コンサルティンググループのマッキンゼイの2025年のレポートでは、 ほとんどの企業がAIに投資している一方で、自社がAI活用で成熟していると考える企業はわずか1%だとされている。 また、AIで高い成果を出している企業なほど、AI出力を人間がいつ検証するべきかを定義している傾向があります。 だから、AIで出したものを誰がいつどこで人間がチェックするかというルール決めが明確に行われている。 ガートナーも、生成AIプロジェクトの多くがPoC後に破棄される理由として、 データ品質の低さ、リスク管理不足、コスト上昇、事業価値の不明確さを挙げている。 さらにNISTも、生成AIはリスク管理のため、追加の人間レビュー、追跡、文章化、管理上の監督が必要になる場合がある。 つまり、AIには明確な限界があるわけですね。 AIができないことは、文脈が複雑な顧客の対応、信頼が必要な営業、 ホーム、医療、金融などの高リスク判断、ブランドの空気を読むこと、 社内政治、感情、人間関係の調整、責任を取ること、倫理判断、最後の意思決定。 AIは情報処理が強いですけど、責任、信頼、関係性、文脈、倫理は人間側に残る。 どれだけ責任を取る人が責任を取れるかですね。 実際にエアカナダの会社が、AIチャットボットを使ってカスタマーサービスをさせていたときに、 そのAIのチャットボットが、存在しない勝手な返金ポリシーを作りまして、 返金対応します、みたいなことを言っちゃったわけですね。 いつまで経っても返金がされないから、それを言って、最終的に何もなかったので、 お客さん側が訴えたわけですね、エアカナダを。 エアカナダを訴えたら、エアカナダの言い分としては、 AIは我々とは違うエンティティであると、違う存在だと。 AI自体はAI自体で動いていて、 AIの、要するにはソフトウェアを作った会社の問題ですよっていうことを言ったわけですね。 当然、これは使うっていうことを、 もう導入したっていうエアカナダ側の責任ですよねって言って、 裁判官はふざけたことあるかって言って、罰則が発生したと。 これも航空会社だったらその問題、過去に起きてるから知ってるもんだと思いましたけど、 そんなに賢くはないんでしょうね、みんながね。 航空会社なんですけど、飛行機も2000年代前半くらいから、 自動操縦で離着陸から運用まで全部できるんですよ、コンピューターが。 つまりはAIができるという形なんですけど、 しかしそれでも機長副機長がいる理由は、もし事故が発生した場合、誰が責任を取るのっていうのが、 責任の所在がわからないから機長副機長を載せるっていうのが現状の実際の状況っていうやつですよね。 なので、AIBotを導入した場合、ツールなんで何でもそうですけど、 導入した場合は導入者が責任を負わなきゃいけないっていうことをよく理解してない。 クラーナーの教訓ですね。AIだけに任せると品質が落ちる。 クラーナーっていう会社がありまして、AIによるカスタマーサービスサポート効率化で話題になったんですね。 AI活用が行き過ぎたとして人間のサポートに戻す動きが報じられた。 ビジネスインサイダーは、クラーナーがAI対応の品質問題を受け、 エンジニア、マーケッターをカスタマーサポートに再配置するという報じてる。 カスタマーサポート全員クビにして、AIでカスタマーサポートしてたら、 品質が遅れてしまったから、もうどうにもできないから、 エンジニアとかマーケッターが電話出たことないような人たちが代わりに電話に出ると。 その方がまだAIより真っ白っていう謎の状態ですね。 AIっていうのは早く返せる、低コストで対応できる24時間働けます。 一方で顧客の怒りの奥にある不安とか失望とか信頼回復、微妙なニュアンス、 この会社は分かってくれという感覚がものすごい弱い。 人間より深い接客に集中するための道具として、 サポートとして使うものであって、それに任せちゃいけないというポイントにはなってくるんですけど、 そんな心配があると。後で皆さん調べていただければと思います。 後半行きましょう。 # 本題後半 本題後半ということで大手企業から見える本当のAIの使い所ですね。 本質は3つです。 繰り返し業務の圧縮、メール下書き、議事録、レポート、FAQ、 社内検索、行動補助などですね。AIの得意領域ですね。 2つ目が管理階層の削減です。AIが情報処理や進歩可視化をすることで 中間管理職の一部機能が減ります。 3番目が安価な人材の能力拡張。ここが今日の革新ですね。 大手企業はAIで人をゼロにしているのではなくて人一人当たりの処理能力を上げている。 つまりインドなどのGCCでAIを使える人材が より大きな成果を出せるようになると。これが本当の使い所。 日本の中小零細個人従業員しか真似できることは何ですかと言われたら、 中小をやるべきは人を減らす前に仕事を分解することですね。 仕事を4分類にします。仕事を4つに分ける。AIに任せる仕事。 AI達案から外注に回せる仕事。 AI達社内人材で回す仕事。社長専門家幹部がやる仕事。 これをやらずにAI導入すると現場が混乱しますね。 AIに任せる仕事。2つ目は何ですかと言ったら、 議事録、メールの下書き、SNSの投稿案、リサーチの一時整理、 FAQ、作成、顧客アンケートの分類、 提案書の叩き台、セミナー台本の書講とかそんな感じですね。 プレゼンテーションの基礎的なものを作るという感じですね。 AI案から外注に任せる仕事ね。 日本の中小企業も海外人材ではなくて、 国内の外注業務委託オンライン秘書が使える。 外注に回るだけではなくて、AIで型を作って 人間に整えてもらう。 例えば、AIで原稿を作る。外注が整える。 社長が最終確認する。 AIでリサーチする。外注が表にまとめる。 専門家が判断する。これが一番現実的な流れですよね。 AIで作ったものを整えたやつを こっちに返してもらうという感じですね。 人間がやるべき仕事。逆に人間がやるべき仕事は何かといったら、 顧客との深い信頼形成、高端化の商談、クレーム対応、 ブランドの意思決定、採用面接。 採用面接も、AIとホログラム的なVTuber的なものを使って 採用してるって会社あるのを聞いてるんですが、 本当に雑多な人を雇う以外はやめといた方がいいですね。 採用面接、人間がやってシステム化した方が、 システム的な質問を聞いてた方が、 人間の方が互換での認知能力が高いので、 採用面接、上手い人がやった方が成果、結果全然違いますね。 人材発掘のいい人を見逃す傾向があります。 提携文であったり返し方を練習してる人たちが 採用面接のときにAIにやらせちゃうと、 テストの答えが分かっている人が勝つみたいな感じになって、 テストの答えは分かっていなかったり、 テストの答えとは斜め45度違う答えを出すけど、 優秀な人材っていうのを見逃す傾向があるってことですね。 パートナー交渉、経営判断、感情扱う教育研修、 失敗したときの責任対応、ここは人間ですね。 特に中小企業は社長の信頼がそのまま会社の価値です。 AIで効率化して浮いた時間を人間にしかできない信頼形成に使う、 これが価値筋ですね。 社長がいろんな人に会いに行ったりとか、 お客さんとかにサービス提供するみたいな、 触れ合う時間を増やすってことですね。 中小企業はやってはいけないことですね。 AIで全部できるともうダメですね。 AIは優秀だけど責任取りませんので。 2つ目が安い人材に丸投げする。 安い人材を使うこと自体は悪くないんですけど、 設計なしの丸投げは手戻り時刻になります。 3番目が社長がAIを触らない。 これが一番危険ですね。 社長がAI触らず現場でAI使っておいてという会社は失敗します。 AI導入はIT施策ではありません。 経営設計ですね。 なので、ロードマップ的にはどうなんでしょうね。 中小企業のAI導入ロードマップとしては、 ステップ1が毎週3時間社長がAIを使う。 社長が触れるという、これが最初ですね。 ステップ2が一番面倒な業務を1つだけAI化する。 全部やらないで1つだけ決めます。 ステップ3がAI用のテンプレを作る。 プロンプト、入力情報、出力形式を固定します。 4番目が外注スタッフに渡す。 AIで作った型を人間に回してもらう。 ステップ5が社長は信頼形成、高端化商談、 商品設計に戻るという感じですね。 まとめですね。 今日のまとめなんですけど、アメリカ大手企業のAI開庫は、 単純にAIが人を消しているという話ではなくて、 実際にはAIによる業務圧縮、高コスト人材削減、 インドラの低コスト、高スキル拠点の再配置、 収集成果、人間がやるべき仕事の再定義が同時に起きている。 日本の中小企業が学ぶ域は人を切ることではなくて、 仕事を分解し、AIで型を作り、安価な人材で運用し、 人間は信頼と判断に集中すること。 これが本当のAI活用ですね。 そもそも日本の中小零細というのは、 そんなに人を雇うということをしてきていないので、 これを機に人を雇うことによって、 仕事の効率化を目指すというのが一番ベストなんじゃないかなと、 私は個人的には思います。 うまい具合に時間と時給を安価にすることによって、 仕事効率を上げたら利益が出てくるので、 ぜひやっていただければと思います。 ということで、ビジネスサイエンスの遠藤貴則でした。 # 裏ネタ（7月9日〜12日脳みその取扱説明書、NLPプラクティショナー受付中！） さあ裏ネタということで今日のねあのトピックなんですけどちょうどねなんか アメリカの会社事情とかも追っていって経済を追っていくと やたらAI連行するCEOがいっぱいいるなぁと思ってそれでそれにかっこつけてあの人を すげー勢いで切ってんなっていうねあの人を切るタイミングを見計らってたっていうのが事実ですね これね問題なんだよね あの人材って常に安くて同じ能力の人を雇えるんだって安くて同じ能力の人のとこ行くよ で高くて許されるのは唯一無二の能力があるような人だけですからねもうアーティスト とかもうアスリートとかあのスペシャリティ特化した人たちになるので ビジネスやっていく上ではそうなっちゃうよねってなりますよね でこれを まあこれをね受け止めてまあ皆さんがどう方向性としては あのAIを使える優秀な人材になるのかそれとも専門特化した唯一無二の誰も真似できない それこそAIどころか他の人間も真似できないような 必要とされる能力を手に入れるのかっていうのがテーマなんじゃないかなと思いますね そういう意味では人の脳みそと感情を取り扱っている リーダーシップそしてコミュニケーションチームビルディングのが上手い NLPはここからが帰り先なんでしょうね なんかNLP会話した日になってましたけど ここに来て必要性がいきなりドンと上がるというような感じですけどね これから先生き残るのに絶対必要な技術能力っていう風になっているので なので7月9日から9、10、11、12日と4日間の講座をやっております 4日間って聞くと長いなって思う人たち結構多いみたいですけど アメリカとか他の製品国において人材育成をちゃんとやっているところっていうのは 自分から自腹を切ってでも5日6日2週間3週間とかいうトレーニングを 自分で受けに行くんですよね 会社の方もそれこそ1ヶ月2ヶ月3ヶ月とかいうトレーニングとか 会社大手企業外資系になってくるとプログラム自体が2年間あるとか いうのは仕事しながらですけど教育受けてテスト受けて人材育成していく そしてシビアですね会社に雇われている場合はシビアっていうのはテストで合格し なかったその場でクビっていう システムなんで で外部で行われているトレーニングとかセミナーとかワークショップに関してはね途中で クビになるってことはないんで 基本的には自分が言い続けたいか否かみたいな感じですねクビって言ってもね うちの会社も当然さすがになんか違法行為等とかねあの やられたらまあなんか人は排除しなきゃいけなくなるんですけど そうでもない限りは基本的にはねあのそういった ハイプレッシャーっていうのは企業で雇われた企業のプログラム制よりはないかなって 思います そんなような トレーニングの入り口ですね えっと 随分あのなんだ奨学金制度ということで安価でやってますので もし参加できるんだったらあの早めの方が何事もこの先生き残るのに あの大事だよとしか言いようがないですねということでえっと リンクの方ねいつもながらを貼ってますのでぜひ 確認していただければと思います # 楽屋裏トーク（Q&Aコメント返し） 学会裏トーク 競争みたいなプレッシャーはなく、自分のペースでできますので、やってみていただく。 私もオープンで参加したので、やってみてください。 亀澤貴昭さん、お誕生日おめでとうございます。 マーケティング技術生です。 どうもです。ありがとうございます。 グラーさん、お久しぶりです。 お久しぶりです。 以前、行動経済学的な継続のやり方に質問の回答で得られ、やるだけにするを実践しています。 あとは、そうですね。 戦略を考えるときに、貴昭さんの全社戦略などは参考にしています。 ありがとうございます。 岩田井さん、いつもありがとうございます。 景気屋です。 お誕生日おめでとうございます。 マニアックな今まで通り思いやとお願いします。 そうします。 声の使い方で意識していることは何かありますか? 響く声にするっていう。 声、ボイストレーニングの一環ですよね。 人間の体を楽器として使うということで、 喉で声を出すんじゃなくて、腹から声を出す。 すごい喋る仕事をやってるんで。 何よりもこれ、実験であるんですけど、 実際に聞きやすいために理解力が高まるのと、 例えば子どもたちに対して、 じゃあみんな整列して、って喉から声を出すのと、 みんな整列して、って腹から声を出すのでは、 子どもたちが整列するか否かの確率っていうのが、 腹から声を出した方が整列する率が高まると。 意外とリーダーシップとかにも関係あるんでしょうね。 お誕生日おめでとうございます。 私もリーダー育成を人生のミッションステートメントにしています。 高博士も目指して頑張ります。 ぜひありがとうございます。 猫ちゃん公式ライバーさん、 41歳お誕生日おめでとうございます。 ありがとうございます。 吉江さん、誕生日おめでとうございます。 おこがましいですが、私も高博士のように、 生き方のチャレンジしたいと感じているタイミングです。 とても共感しました。 ありがとうございます。 またゲリラライブ楽しみにしてますと。 ありがとうございます。 ローダーさん、完璧主義をやめてゆるく続けていきます。 貴重なお話ありがとうございます。 ローダーさん、高博士お誕生日おめでとうございます。 プライマリークエスチョンの初耳でした。 幼少期からずっと無意識の中で真相信じに自分自身に質問し続ける。 その質問の答えを追い求めるがゆえに、 そういう情報収集もそういう世界で生きてしまう。 高博士の重たい放送を何回も聞くのが好きなので、 このままのスタイルで続けてほしいです。 週3回45分の早朝ウォーキングと1ヶ月の富田繁栄講座から感謝していることを 10個その日のスマートゴールのノートに書いて1日を始めています。 今日もありがとうございました。 素晴らしい週刊家ですね。 田中ひろゆけさん、確かにタイミングによってめちゃくちゃ刺さる時ありますね。 中国でもボイシー聞けるんですよ。 旅館の嫁さん、高博士ハッピーバースデーです。 なんて素敵なお誕生日。 最近ボクシングやしわがれ声の日々が起こして家庭に泣きそうです。 NAPでも本当にありがとうございました。 人生で間違いなくナンバーワンに来い12日間でした。 これを無駄にはしません。 これからも重い放送、本日の放送お願いします。 ありがとうございます。 大津野さん、高博士アドハー、アクティブなお誕生日おめでとうございます。 私も小学校3年生で留年しかかりました。 雨の日は傘させたくないので、 行かないみたいな出席率で職員室で会議されていました。 今、会社には毎日行くので偉いなと評価しています。 博士ならではのブランディングコーチングの施策で、 どれほどの人が救われたか、その深い知識を人助けに使って、 その人の生き方や事業の詰まっている決戦をならす作業が 博士の人生の目標とは、それはもう神々しいというほかないです。 いや、ネタではなく。ありがとうございます。 コーゴーシザーは頭か、頭のことを言っているのか、みたいな感じですけど。 田中さん、高博士、本日も行動変革のヒントありがとうございます。 ポーカーフェイスが役立つのはポーカーだけ。 感情を消すのではなくて、感情を扱うことが大事。 自分が何を感じているか、ハートブリージングを通してもっと意識を持ちます。 本日もありがとうございます。 眠くなるのは伝えがわの問題、肝に感銘します。 セミナーでわかる人だけに寄せるデメリットはすごく興味深かったです。 意気度なく最適なのか、自分も意識してみます。 社内コミュニケーションでも伝える内容を調整して伝えるようにしてみます。 本日もありがとうございました。 戸塚さん、みんな同じ名刺やりがちですね。 4種類、それぞれの目的によって変えるのも最初の印象になることです。 ライブしていたときに、教育番組みたいとコメントがあり、 エンタメ性高くどのようにしたら楽しく大切なことを届けることができるか考えていました。 ファーストインプレッションと伝え方、話し方をさらに深め、 プロフェッショナルとして学ぶ機会を得ていきます。 ぜひやっていただければと思います。 ということで、みなさんからの質問コメントお待ちしています。 また次の放送でお会いしましょう。