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「AIに仕事を奪われるのではないか」という話を、私は支援先の中小企業でほとんど聞いたことがない。経営者の悩みは今も、人が採れないことである。
一方で、言論の世界ではAIレイオフの議論が盛んだ。この温度差は、どこから来るのだろうか。
「AIレイオフの罠」の骨子
この6月、その議論に理論の枠組みを与えた論文が話題になった。ペンシルベニア大学とボストン大学の研究者による「The AI Layoff Trap」。アゴラでも池田信夫氏が「AIレイオフの罠」として紹介している。
骨子はこうだ。企業がAIで人員を減らすと、人件費削減の利益はその企業がまるごと手にする。一方、職を失った人が消費を絞ることによる需要の落ち込みは、市場全体に薄く広がる。損の大半は他社が負担してくれるのだから、一社ごとに見ればAIによる削減は常に「得」になる。だが全社が同じ計算をすれば、市場全体の需要が縮み、賃金も企業の利潤も痩せていく。著者らはこの構造を「罠」と呼び、再教育やベーシックインカムでは抜け出せず、自動化への課税だけが解になると論じた。
まだ査読前のワーキングペーパーではあるが、AIと雇用をめぐる議論を感情論から引き離し、構造の問題として示した点で読む価値がある。
罠が作動する前提
このモデルが描いているのは、雇われている人をAIで置き換えられる世界、つまり減らせる人がいる世界である。登場する企業はみな同じ条件で競争していると仮定され、企業規模の違いは扱われていない。これは論文自身が明示している設定であり、欠陥ではない。理論とはそういうものだ。
問われるべきは、日本の中小企業がこの前提の中にいるかどうかである。
帝国データバンクの調査（2026年4月）では、正社員が不足していると答えた企業は50.6%と、4年連続で半数を超えた。2025年度の人手不足倒産は441件で、過去最多を更新している。減らせる人を抱えているどころか、人がいなくて会社が消えている。これが地上の景色である。
この環境でのAI導入は、解雇の道具にならない。埋まらない求人の穴を埋め、いまいる社員の仕事を底上げする道具になる。同社の「生成AIに関する企業の動向調査」（2026年3月）では、活用で「大いに効果が出ている」と答えた割合は小規模企業で29.7%と、大企業の20.8%を上回った。人が足りない組織ほど、AIは「いない人」の代わりに効いている——数字上ではそう読める。
罠の受け手として
では、中小企業はこの罠と無関係かといえば、そうではない。中心にいないだけで、影響は受ける。大企業のAIレイオフが消費を冷やせば、その需要減は取引先や地域の中小企業にも降りかかる。論文の枠組みで言えば、損失は市場全体に分散するからだ。つまり中小企業は、罠の作り手ではなく、受け手の側に置かれている。
だからこそ、人手不足を補う型のAI活用には意味がある。誰の職も奪わずに生産性を上げる、罠を深めない数少ない使い方だからである。マクロの議論が自動化税の設計を検討している間に、現場でできることははっきりしている。どの業務の欠員をAIで埋め、浮いた人手をどの仕事に回すか。それを決めた会社から、人手不足の重さは変わり始める。
AIレイオフの罠は、おそらく実在する。だがそれは、減らせる人を抱えた会社の話である。同じAIでも、人が足りない会社には別の顔を見せる。中小企業にAIレイオフは来ない。その代わり、AIで欠員を補えた会社と補えなかった会社の差が開いていく。
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