そもそも仕事を奪ってるわけじゃないし、役に立つことをしてる人たちの給料を吸い上げてるだけだと思う。データセンターに行くお金のために新しい言葉が必要だよ。『AIが仕事を奪う』って言うけど、実際にはAIが仕事をしてるわけじゃないからね。

皮肉というより、むしろ大胆な犯罪だよ。誰かのAIを訓練して自分の仕事を奪うなんて、同意なしにやるべきじゃないし、報酬ももらうべきだよ。今、AIができる最も価値のあることはコードを書くことだけど、それも何千人ものStackOverflowのボランティアがいなければできないことなんだ。

完全に皮肉モード発動中：彼らはあなたのデータを無料で集めて、ブラックボックスに入れて、あなたの仕事ができるモデルを出してくる。

SalesforceのCEOが「頭数を減らす必要があるから」4,000人の解雇を確認 - https://www.cnbc.com/2025/09/02/salesforce-ceo-confirms-4000...

これから増えていくよ。私のチームでは、スタッフの60%（6人中4人）が1年以内に退職するんだ。彼らの役割は、複数の関連サプライヤーからの利用状況と請求書を調整すること。いろんな分析をして、内部の関係者と協力して支出を最適化したり移行したりしてる。私たちにとっては高いROIなんだけど、適切な分析力とプレゼンテーションスキルを持った人を見つけるのが難しいし、「重い」仕事の管理も大変。基本的に、インターンをトレーニングして80%の処理作業をLLMツールでやらせることができるから、既存のスタッフから2人を昇進させて、2/6の空きポジションを新卒で埋めるつもり。さらに、そのユニットを使って才能をリクルートして回していく。規模感で言うと、給料で約50万ドル節約できて、サービスに5万ドル使って、同じかそれ以上の成果が得られる計算。もう一つの例として、L1サービスデスクのマネージャーにGeminiを渡して、統計についてのYouTube動画を見せたんだ。彼はそれを使ってコールの統計を分析して、あまり数学の知識がなくてもビジネスの仕組みを理解してる。例えば、デスクが95パーセンタイルのコールボリュームに達した時間を見て、エージェントを増やさずに待ち時間を減らすためにいくつかの方法を見つけたんだ。これって高価な才能やデータ分析ソフトが必要なことなのに、正直言ってそんなのは買われなかっただろうね。それが本当のAIの話だよ。バカなビジネスパーソンがただ人をクビにしてるだけ。実際の魔法は、ツールを使って賢い人をもっと賢くすることなんだ。大企業で働いてるなら、GeminiやChatGPTをやる気のある契約や調達チームに渡せば、彼らが見逃してることのおかげで本当にお金が生まれるよ。

AmazonはAIのせいで、大学からの直接採用じゃない限りジュニアエンジニアを雇わないし、そういう仕事もかなり減ってる。今ではL4（ジュニア）の役割を開くのにもVPの承認が必要なんだ。

仕事が直接的に一対一で消えることはほとんどない（多分ない）。AIエージェントで人間の仕事を完全に置き換えようとする試みは成功しないことが多いし、大企業はそもそもそんなことを試みていない。むしろ、これは大きなチームや組織全体での生産性向上の現象に近く、最終的には必要な人員が少なくなるって感じ。実際には、自然な離職が起きる中でバックフィルが承認されなかったり、採用パイプラインが細くなって既存のチームメンバーの負担が増えたり、管理層が削減されたり、チームが統合（その後、効率化）されたりする形で現れるんだよね。

プログラミングの「捨てる、スキルなし」みたいなポジションも少なくなってきてるか、せいぜい少数に集約されてる。正直、このポジションはあんまり意味がなかったと思う。長期的には問題を引き起こすことが多いしね。でも、そういうポジションは存在してて、企業は「ジュニア、まだスキルはないけど学んでる」ポジションを捨てるべきじゃないと思うんだ。ただ、多くの小さなスタートアップはジュニアを教える余裕がないのが業界の大きな問題だと思う。で、FANGみたいな大企業は「大学からしか採用しない」って感じになって、ジュニアは自社のシニアエンジニアを育てるためにしか雇わなくなるんじゃないかな。成長が遅すぎると、何かの 恣意的 な指標でさっさとクビになるってことだよね。採用プロセスもそうだけど、彼らはリソースや規模、働きたい人がたくさんいるから、恣意的で不完全な効果的な差別化指標を使えるんだよね。あと、ソフトウェアエンジニアリングの日常業務の多くは本当に単純な作業で、AIが開発者の作業時間を大幅に削減する可能性があるから、特に中〜低スキルのポジションでは必要な開発者が減るってこと。今、開発者が運がいいのは、時間的なプレッシャーでカットされた仕事が常にあるってこと。だから、早く物事を終わらせることができても、必ずしも仕事が減るわけじゃないかもしれないね。

私の個人的な経験では、以下のことを見てきたよ： - OCRがデータ入力の仕事をかなり奪った。 - 自動翻訳が翻訳の仕事をいくつか奪った。 - LLMがいくつかのTier Iサポート役割を奪った。数字は持ってないけど、まだデータ入力をしている人や、メカニカルタークで翻訳者を雇っている人もいるかもしれないね。

俺は、以前は人間がやってたけど今はニューラルネットワークモデルに置き換わったケースのウェブページを集めてるんだ。いくつかの例を挙げると： - 翻訳。Gizmodoがスペイン語の翻訳チームを解雇して、LLMに完全に切り替えた。 - 編集者。MicrosoftがMSNのニュース編集者をLLMに置き換えた。 - カスタマーサービス。世界中の様々な例。 - 出版物のための記事グラフィックス。サンフランシスコ・スタンダード（一定期間、様々な記事で使用）、Bleepingcomputer.com、Hackaday（選択的に、反発があった前に）。 - 声優。The Finalsのゲームでは合成音声を使ってアナウンサーの声を担当させた。