テクノロジー市場は根本的に問題を抱えており、AIは単なる scapegoat である

2026年1月29日原文(bayramovanar.substack.com)

概要

テック業界のレイオフ は、AIだけでなく 金融政策の変化 が根本原因
2008年金融危機以降の過剰流動性 が、非持続的な成長優先の文化を醸成
人材の過剰雇用と解雇 がビジネスモデルの一部に
欧州でも米国型の不安定な雇用環境 が広がる傾向
本質的な問題解決には、希少性を前提とした経営への転換 が必要

テック業界のレイオフと市場構造の歪み

Amazonの16,000人規模のレイオフ や、同様の話題がSNSで頻発
Shopifyで5年間勤務 した経験から、個別企業ではなく業界全体の問題意識
AI（ChatGPTなど）だけが原因ではなく、2008年以降の金融政策 が背景
2008年の金融危機以降、低金利と過剰流動性 がテック業界を変質
- 成長最優先 の投資家要求
- 持続可能性よりも拡大路線 が主流
米国FRBの金利推移グラフ 参照（https://www.macrotrends.net/2015/fed-funds-rate-historical-chart）

テック業界特有の雇用戦略

伝統産業（製造業）では需要に応じて人材採用、無駄な在庫はリスク
テック企業は意図的な過剰雇用 で「人材の宝くじ」を狙う
- ETFの分散投資とアクティブ運用の比較 に類似
- 必ず失敗する投資やプロジェクト が発生
ソフトウェア開発の「仕掛かり品」 （未完成プロジェクト）は資産と錯覚
- 実際は過剰在庫 であり、コスト増大
市場環境悪化時、企業は人材を在庫のように処分
- レイオフがプロダクトの一部 として常態化

レイオフの意味合いの変化

2010年頃まではレイオフは経営失敗の証、現在は「経営規律」のシグナル
大量解雇で株価上昇、「利益率維持」のための人材削減
Big Tech（Google, Meta等）は二層構造
- コアチーム：収益直結の本流プロダクト担当
- ベッツ：実験的・競合牽制目的で大量採用
  - 多くは失敗前提
  - 経済環境悪化時は即リストラ対象

エンジニアのジレンマと現実

LeetCode対策や厳しい面接突破 で「トップ1%」を証明
入社後は非中核チーム配属、統計上の数字扱い
努力しても「使い捨て」 の現実

欧州の変化とグローバルな雇用不安

従来の欧州は安定・労働保護・持続可能な働き方
米国型の成長至上主義が浸透
- 報酬は米国未満、雇用不安は米国並み
法的保護を掻い潜る企業戦略
- 組織再編・戦略的リストラ・パフォーマンス管理
欧州エンジニアも低報酬・高不安定の二重苦
退職金も実質的な安全網にはならない

企業価値のシグナルと本質的課題

従来は売上・利益・投資効率で企業価値を示す
現在はレイオフが「効率性」のシグナル
過剰流動性が業界の膨張と期待値の暴走を助長
エンジニアを投機的資産扱いする限り、構造的な歪みは解消しない
AIの進化が問題の本質ではなく、金融政策の後始末が本質
「悪循環」の解消には、過剰から希少性への経営転換が不可欠

レイオフの本質

パフォーマンス不良が理由ではなく、投資失敗の「損切り」
人材も金融商品同様に「清算」される現実

Hackerたちの意見

2010年から2020年頃までは、株式市場は利益よりも成長を重視してたんだよね。だから、大手のテクノロジー企業は成長を示すために、めちゃくちゃ人を雇ってた。でも、COVIDが来て経済が縮小しちゃった。その結果、株式市場は利益を重視するように変わったんだ。だから、余剰の開発者は解雇されることになった。今もその影響を感じてる。AIがこの問題の原因だとは思わないよ。むしろ、AIは雇用主にとって逆効果で、結局、平均的に自信が低くて能力も低い人をより多く必要とするって言いたいくらい。でも、これは大きな前提条件があるけどね。根本的な問題は市場の影響やAIみたいな万能薬じゃなくて、質の低い労働者と見極めにくい才能なんだ。みんなが一般的にダメで、重要じゃないときは、過剰に雇ってから解雇するのは簡単だよね。もし平均的な開発者が素晴らしい成果を出してるなら、そういう人たちは簡単に見つけられて、解雇するのも難しいはず。エンジニアや医者、弁護士みたいにね。もし典型的な開発者が自分の仕事に優れているなら、AIは完全に逆効果になる。だから、AIや市場の変化は、誰も解決したくない根本的な問題、つまり「資格」に目を向けさせてるんだ。

└

いい医者が見つけやすくて解雇しにくいのはどういうこと？それに、プロが自分の仕事をしっかりやってるときにAIが逆効果になる理由は何？もし人々が資格なしでプロを見極められないなら、雇用マネージャーとしての資格もないってことじゃない？

└

COVIDのせいじゃなくて、ポストCOVIDでの無料の刺激策やゼロ金利政策からの反動だよ。ウクライナのロシア戦争が、開発者の経済が崩れ始めた時期に近い市場だね。

└

逆に、雇用が劇的に増えるようなことが起こると思う。企業はすべてを自動化するために、過剰に支出して過剰に雇うことを厭わなくなるんじゃないかな。

└

資格の問題は非常に難しいけど、「悪い開発者」という表現にはみんな反感を持ってると思う。メタバースの失敗みたいに、70億ドルも使って結果が出なかったのは、主に経営の失敗だよね。サイバートラックみたいに、CEOが望む製品を100%作ることには成功したけど、その製品を欲しがってるのは基本的にCEOだけなんだよね。消費者市場の総支出がほぼ頭打ちになってるって考えるのも、誰もしたくないことだよね。

製造業のような伝統的な業界では、生産ラインが必要としない限り、500人の工場労働者を雇うことはない。推測で過剰に雇うことはないんだ。伝統的な工場でも未来について間違った推測をして、常に過剰雇用することはあるけどね。例: https://www.google.com/search?q=Ford+f150+lightning+laid+off...

└

確かに、工場も時々過剰に雇ったり、ビジネスを縮小したりするけど、テクノロジー業界で見られる規模や頻度とは全然違うよね。

└

記事全体がこの誤った経済的主張に基づいているんだ。伝統的な産業は期待に基づいて過剰雇用しないわけじゃない。彼らは常にそうしてる。製造業、自動車、航空、エネルギーなど、すべてが需要に賭けて、賭けが外れたら人を解雇する。安いお金がこのサイクルを増幅させたけど、これは技術特有の「失敗」じゃなくて、不確実性の中での予測の仕組みなんだ。エンジニアの中には経済を理解していると思い込んで、基本的な前提を理解できていない人がいるのが信じられない。これは、インセンティブや不確実性によって動くシステムにエンジニアリングスタイルの確実性を適用すると起こりがちだね。

体験的に言うと、キャッシュカウで働くエンジニアの安全性が高まったとは思わないな。むしろ、すでに収益を上げている製品があれば、ビジネスとしては人を減らしてもう少し利益を絞り取るのは簡単な決断なんだ。安定したキャッシュを生み出すプロジェクトは、効率化やメンテナンスモードに入るのが最初だよ。

└

まあ、私の経験から言うと、これまでにいくつかのソフトウェア開発の職を持ってきたけど（200〜300人規模の会社以上では働いたことない）、お金の問題で解雇されたことはまだないんだ。解雇されたこと自体がないけど、それは関係ないね。新しいツールが大企業には逆効果で、小さな企業にはプラスになると思ってる。私は医療業界にいるんだけど、EMRの大手はEpicとCerner。彼らは病院が一緒に働くのではなく、逆に働かなきゃいけないような巨大な存在なんだ。もし、大手に頼らずに、スタッフにソフトウェア開発者が1人か2人いることで、会社に「合った」カスタマイズされたソフトウェアを作れるようになったらどうなるんだろう？

└

壊れてないものを直したくなるエンジニアが多いから、そんなに悪いアイデアじゃないかもね。

└

安定したキャッシュを生み出すプロジェクトは、効率化やメンテナンスモードに入るのが最初だよ。あるいは、長期的な未来を犠牲にして短期的な収益を引き出そうと、積極的に劣化させられることもある...

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