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IBM、AI導入の限界を見極めた後、エントリーレベルの職を3倍に増加

101日前原文(fortune.com)

概要

  • Gen Zの就職市場 は依然として厳しい状況
  • AI導入による新卒雇用削減 の懸念が広がる
  • IBMなど一部企業 は逆にGen Z採用を強化
  • AIリテラシーの重要性 が急速に高まる
  • 長期的な人材戦略 の再考が企業に求められる

Gen ZとAI時代の新卒雇用動向

  • Gen Zの大卒失業率 は5.6%、コロナ禍を除き過去10年で最高水準
  • AnthropicのDario AmodeiやFordのJim Farley など著名経営者が「AIによる新卒雇用減」を警告
  • IBMは逆行し、Gen Zの採用強化 を発表
    • エントリーレベル採用を3倍 に拡大方針
    • AIが代替すると言われる職種 （ソフトウェア開発など）でも積極採用
  • AI時代に合わせた職務再設計
    • ルーティン作業は自動化
    • 顧客対応やチャットボット管理 など「人間ならでは」の業務比重増加
    • AIスキル習得 による持続的なキャリア形成

企業の人材戦略とAIリテラシー

  • AI普及で新卒採用削減 が短期的にはコスト削減策に
    • Korn Ferry調査 ：37%の企業が新卒ポジションをAIで代替予定
  • 長期的には人材難リスク
    • 新卒削減→中堅管理職の枯渇→外部採用コスト増加
    • 社内文化やシステムへの適応遅れの懸念
  • IBMのNickle LaMoreaux ：「今こそエントリーレベル採用のビジネスケース構築が重要」
  • AIリテラシー が米国で最も急成長するスキルに
  • IBM CEO Arvind Krishna ：AI時代でも新卒採用拡大を明言
    • 一方で 組織再編による人員削減 も発表
    • 「採用と削減のバランスで総人員は横ばい」

他社の動きとGen Zの強み

  • Dropbox ：Gen ZのAIスキルに注目し、インターン・新卒採用を25%拡大
    • Chief People Officer Melanie Rosenwasser ：「Gen ZのAIスキルは他世代を圧倒」
  • Cognizant CEO Ravi Kumar S ：AIは人間の能力を高めるツール
    • 新卒採用数を過去最大規模に拡大
    • AI時代のキャリア形成 は「幅広く・早く・実践的」に
  • AIリテラシーと自発性 が今後の就職市場突破のカギ

まとめ：AI時代の新卒採用の意義

  • AI導入と新卒削減は必ずしも両立しない
  • 若手人材の育成とAIスキルの融合 が企業の持続的成長に不可欠
  • 短期利益より長期戦略重視 の人材投資が求められる

Hackerたちの意見

これは社内開発のためなのか、それともコンサルティングサービスのためなのかな？後者だとしたら、AIがエントリーレベルの採用に影響を与える可能性があるよね。AIによって仕事がなくなるかもしれないフルタイムのエントリーレベルの社員を雇うのを他の会社がためらうかもしれないし、IBMのコンサルタントを雇う方がリスクが低いってことになるかも。

└

もしコンサルティングのためだとしたら、アメリカに拠点を置くとは思えないな。アメリカでエントリーレベルのコンサルタントを雇うのはコスト競争力がないし、@amazon.comや@google.com以外のメールアドレスを持ってるエントリーレベルのコンサルタントに対して、会社がその料金を払うことはないと思う。ソースは、現在（フルタイム）のサードパーティのクラウドコンサルティング会社のスタッフコンサルタントと、元Amazonのフルタイムコンサルタント。

└

シニアが持ってる専門知識がジュニアの段階ではもう古くなったら、シニアの価値って何なんだろうね。新しいジュニアは、仕事をするLLMを使いこなすだけで、シニアの知識や報酬は退職する人たちと共に消えていくのかな。

今の年齢差別訴訟を考えると興味深いね。

└

また一つ？IBMは何なんだろう、50歳で人をクビにすることで、誰も気づいていない方法でお金を節約してるに違いない。これで3回目か4回目だよ。

「ソフトウェアエンジニアはルーチンのコーディングにかける時間が減り、顧客との対話にもっと時間を使うようになる」ああ、何が悪くなるっていうんだろう！

└

私は人と接するのが好きなんだ。

└

それが悪いことなの？ビジネスドメインや要件をちゃんと理解していると、より良いコードが書けるよね。何十人ものプロダクトマネージャーやJIRAチケットを通してフィルタリングされるより、直接ソースから理解する方がずっと簡単だよ。

└

顧客との対話は、良いエンジニアリング組織にとって常に最も重要な部分の一つだと思う。これをプロダクトマネージャーに任せると、余計な摩擦が生じるよね。

└

やっとアジャイルやってるって感じだね。

タイトルがちょっと誤解を招くね。記事を読むと、エントリーレベルの応募者が一番AIリテラシーが高いと期待されてるから、彼らにAIの導入を進めてもらいたいってことみたい。

└

その「リテラシー」で10年の経験があることを願ってるよ。

└

銀河規模の大失敗の第一歩って感じだね。

└

少なくとも今日のところは、これがひどく失敗すると思う。今日の課題は、私の経験から言うと、AIリテラシーじゃなくて、LLMを正しく運用するために必要なドメイン知識だよ。

IBMはこの1年ほどで約8,000人の雇用を削減したらしい。普通のビジネスって感じだし、ちょっとセンセーショナルに言ってるだけじゃない？

リファクタリングが必要だね。IBMは、AIを使えるジュニア（給料が安い）をシニアとして売り出そうとしてるんだ。

└

まだ「ジュニアは終わってる、階段が上がった」っていうのとは全然違う論点だね。

└

個人的には、AIと一緒に働くジュニアは、結局高いAIエージェントにサブスクしてるようなもんだと思う。

└

こんなの信じるのはバカだけだよ…でも、企業の経営について話すときは君のコメントは無視できないけどね。

└

正直なところ、AIから良い結果を得るには上級レベルの直感が必要だよ。言語が鈍ってても、使ってる言語に中途半端でも、データ構造やアーキテクチャを理解しておかないと、まともな結果は出ない。適当にやってると、なんとなく動くゴミの山ができちゃうし、コーディングをしてないから進めながら解決するのも難しい。時には、素朴に作ったものを最初からちゃんと書き直すのがうまくいくこともあるから、それが一つの道かもしれないね。

誰かがAIのことを褒めちぎって、「そんなに生産性が上がるなら、何を作ったの？」って聞かれるときのこと、分かるよね？ 企業が従業員に同じ質問をして、生産性の向上が過剰に宣伝されてたことに気づいてると思う。LLMは確かに役立つツールになり得るし、将来的には生産性の向上に繋がるだろうけど、今の状態ではほとんどの知識労働者を置き換えることはできない。コンピュータ全体も導入後何年も経ってから経済に影響を与えなかったことを思い出して。現実の世界は複雑で予測が難しいんだよね。

└

「そんなに生産性が上がるなら、何を作ったの？」 もし上司がこんな質問をしてきたら、「君が作れって言った通りのものだよ、Jiraをチェックしてみて」って返すかな。もっと生産的かどうか知りたいなら、指標を見てよ。それがアトラシアンに払ってるお金の意味じゃないの？ もしかしたら、彼らのAIに聞いてみたら？

└

いや、彼らは高給のシニアを解雇して、低給のジュニアに置き換えてるだけだよ。これがIBMの話だからね。「AIの限界」なんてのはただの煙幕だ。シニアを解雇する: > 彼のコメントからわずか1週間後、IBMは高成長のソフトウェアやAI分野に焦点を移すため、年末までに何千人もの従業員を削減すると発表した。会社の広報はその時、今回のレイオフは会社のグローバルな労働力の比較的低い一桁パーセントに影響を与えると語り、新しい採用と合わせると、IBMのアメリカの従業員数はほぼ横ばいになると説明した。新しい従業員はAIを使う: > 彼女は、以前はエントリーレベルの仕事を定義していた多くの責任が今は自動化できると認めつつ、IBMはAIの流暢さを考慮して各分野の役割を再定義した。例えば、ソフトウェアエンジニアはルーチンのコーディングにかける時間が減り、顧客とのやり取りにもっと時間を使うようになるし、人事スタッフはすべての質問に答えるのではなく、チャットボットとのやり取りにもっと関わるようになる。

└

予測は大体正しいと思うけど、技術は資金のタイムラインやエゴなんて気にしないからね。自分のタイミングでやってくるよ。まるで、もっとお金を使うだけで核融合を実現しようとしてるみたい。お金は助けになるけど、真のイノベーションのペースを根本的に解決するわけじゃない。次のAIのブレイクスルーは大手テック企業から出るかもしれないけど、同じくらい賢い子供がホワイトボードを使って生まれる可能性もあるって、何年も言ってるんだ。

└

測定可能な生産性 どの指標？人々が「効率的」と言うとき、飛行機での移動は時間効率がいいけど、他の効率を犠牲にしてるよね。効率性や生産性は、適切に伝えるためにもう一つの言葉が必要だよね。何がもっと生産的なの？コードの行数（あまり良い指標じゃない）。出荷した機能？修正したバグ？会社が節約した時間？クライアントのための時間？株主の価値（つまらない）。答えは分からないけど、今年（2026年）LLMが10年のCPAより税務処理が得意か試してみるつもり。だから、そのテストは俺の時間と6,000ドルの勝負だね。

└

それでも、もっと生産的に使ってる人たちがいるってことだよね。俺は3ヶ月で50,000ドル以上のARRビジネスを始めたんだ。アマゾンでフルタイムのPEの仕事をしながらね。今はアマゾンの外でめちゃくちゃ生産的になってるよ。

いや、彼らは高コスト地域のベテランを解雇して、低コスト地域に残してるだけ。多くのベテランが今、自分の古い仕事（または似たような仕事）に再応募できるけど、給料は大幅に下がって年金や福利厚生も減ってる。低コストセンターのベテランが今や専門家になってる。社内の政治や、何も生まなかったりやり直しが必要なパフォーマンス的な「成果」で真剣に扱われなかったところも多い。AIとは関係ない、アーヴィンド・クリシュナのせいだよ。市場が彼を好きな理由の一つだけど、テックコミュニティはIBMをあまり真剣に受け止めてない。

そうだね、LLMをうまく使いこなす知識や知恵がないジュニア候補者が、神話のようなAIの生産性を引き出すんだ。

うちの会社ではいくつかの統計が出始めてる。コードが多いコンサルプロジェクトは約18%の効率向上を示してるけど、その数字には問題がある。計算方法を誰も教えてくれないから。ストーリーポイントの実際と見積もりがどうなってるかが多分そのやり方だけど、見積もりも実際も主観的なのはみんな知ってるから、意味がないよね。