「AIに置き換えたはずが…」米企業で相次ぐ方針転換の実態
AI（人工知能）導入を理由に人員削減を進めてきた米国企業の間で、その判断を撤回し、解雇した社員を呼び戻す動きが広がっています。
CNBCが2026年7月1日に報じたところによると、フォードやコモンウェルス銀行、IBMといった大手企業が相次いでAI偏重の人員戦略を見直しているといいます。
American Bazaar Onlineやオンライン経済メディアOninvestも同様の内容を伝えており、複数の調査データとともに実態が浮かび上がってきました。
調査が示す「AI解雇の後悔」
人事管理プラットフォーム「Orgvue（オーグビュー）」の調査によると、企業経営者の39％がAI導入を理由に従業員を解雇したと回答しました。
ところが、そのうち55％が「その解雇判断は誤りだった」と認めていることが分かりました。半数以上が自らの決断を後悔している計算になります。
さらに人材紹介大手ロバート・ハーフの調査でも、米国の採用担当者の32％が「主にAIを理由にポジションを廃止したが、後に同じ職務または類似の職務で再び採用した」と回答しています。
2件の独立した調査で似た傾向が確認された点は見逃せません。
単発の失敗事例ではなく、AI導入初期にありがちな「過信」が業界横断的に起きていたことをうかがわせます。
背景には、生成AIの性能を実際の業務でどこまで発揮できるか、多くの企業が十分な検証を行わないまま人員削減の意思決定を先行させてしまった事情があるとみられます。
特に人事や経営企画部門は、AIベンダー側が示す性能指標をそのまま業務全体の代替可能性と結びつけて判断してしまいがちだと専門家は指摘しています。
フォードの事例 – 秘密裏に呼び戻された「熟練エンジニア」350人
象徴的な事例として報じられているのが自動車大手フォードです。
同社は品質管理業務の自動化を進めていましたが、AIによる検査システムが熟練技術者に匹敵する精度を再現できず、過去3年間でベテランエンジニア350人以上を密かに再雇用していたことが明らかになりました。
フォードで車両ハードウェア技術を統括するチャールズ・プーン副社長は、「AIは非常に優れたツールだが、その有効性は学習させるデータの質に左右される」と説明しています。
単にAIを導入し設計要件を与えれば高品質な製品ができると考えていたのは誤りだった、との趣旨のコメントも伝えられています。
フォードのCEOジム・ファーリー氏は2025年のカンファレンスで「AIは米国のホワイトカラー労働者の半分を文字通り置き換えることになる」と発言していました。
その発言からわずか1年ほどで、現場からは真逆の対応が求められる結果となった格好です。
自動車製造業において品質管理（クオリティコントロール）は、リコールや事故につながりかねない最重要工程のひとつです。
わずかな検査ミスが数十万台規模のリコールや巨額の賠償につながるおそれもあるため、コスト削減効果よりもリスク回避が優先された結果とも読み取れます。
フォードが再雇用を「秘密裏に」進めていた点も興味深く、AI戦略の失敗を対外的に認めることへの企業側の抵抗感がうかがえます。
コモンウェルス銀行とIBM – 露呈したAIの限界
オーストラリアのコモンウェルス銀行では、コールセンター従業員40人以上をAI音声ボットに置き換えましたが、問い合わせ件数の増加にボットが対応しきれず、業務が回らなくなりました。
同行は削減した人員のポジションを復活させ、判断の際に「関連するすべての事情を考慮していなかった」と認めています。
一方IBMは、人事（HR）業務の多くをAIに移行しました。
標準的な問い合わせの94％はAIが処理できたものの、倫理的判断を要するような残り6％のケースには対応できませんでした。同社は2026年3月、新卒・未経験者採用（エントリーレベル採用）を全事業部門で3倍に拡大する方針を発表しています。
最高人事責任者のニクル・ラモロ氏は「新卒採用への投資を続けなければ、3～5年以内に人材プールが枯渇してしまう」と危機感を語っています。
3社に共通するのは、AIが「定型業務」では高い成果を出す一方、例外対応・倫理判断・突発的な需要増加といった非定型の領域では依然として人間の関与が不可欠だったという点です。
特にコモンウェルス銀行のケースは、コールセンターという「需要の波」が読みにくい業務にAIを充てたことで、繁忙期にシステムが処理能力の限界を超えてしまうというシンプルながら見落とされがちなリスクを浮き彫りにしました。
なぜ「揺り戻し」が起きているのか
背景には、2023～2025年にかけて生成AIブームの中で企業がこぞって「AI導入＝人員削減」という単純な図式で経営判断を急いだ経緯があります。しかし今回明らかになった事例が示すのは、次のような課題です。
- AIの精度は学習データの質に大きく依存し、想定外の状況には弱い
- 倫理判断や複雑な顧客対応など「最後の砦」は人間にしか担えない
- 熟練人材を一度手放すと、再教育や採用のコストがかえって膨らむ
- 若手・新卒採用を絞りすぎると、数年後の人材パイプラインが枯渇する
AI業界のトップの間でも見解は割れています。Anthropic（アンソロピック）のダリオ・アモデイCEOは「今後5年でエントリーレベルの事務職の最大50％が消滅しうる」と警鐘を鳴らす一方、OpenAIのサム・アルトマンCEOは「労働市場の崩壊」は想定していないと述べ、Meta（メタ）のマーク・ザッカーバーグCEOも「AIによる大量解雇は不可避ではない」との立場を示しています。
今回のフォードやIBMの事例は、少なくとも短期的にはアルトマン氏やザッカーバーグ氏の見立てに近い結果となったと言えそうです。
補足情報
米国では2025年、大規模レイオフ（人員削減）が相次ぎましたが、レイオフの理由として明確に「AI」が挙げられたのは全体の1％程度にとどまるとの分析もあり、実際には景気減速やコスト削減が主因という指摘もあります。
つまり「AI解雇」という言葉が独り歩きしている面もあり、今回の調査結果はその実態を数字で裏付けた点に意味があります。
フォードの事例は日本でも一部メディアが報じていますが、Orgvueやロバート・ハーフの調査データを含めた業界横断的な傾向としての報道は、日本語圏ではまだ限定的です。
なお、調査元のOrgvueは英国発の人材・組織データ分析プラットフォームで、ロバート・ハーフは世界最大級の人材紹介会社のひとつとして知られています。
まとめ
フォード、コモンウェルス銀行、IBMの3社に共通するのは、AI導入による人員削減が「定型業務の効率化」では成果を上げても、例外対応や倫理判断といった領域では人間の代替にはならなかったという教訓です。
Orgvueの調査では経営者の半数以上が解雇判断を後悔したと回答しており、今後は「AIか人間か」という二択ではなく、両者の役割分担を見直す企業がさらに増える可能性があります。
日本企業がAI導入を検討する際にも、参考にすべき事例と言えるでしょう。