新しい報告書は、人工知能が企業による若手人材の採用をどのように変えつつあるかを明らかにするとともに、専門職能開発の重要な段階をどのように守ることができるかを詳しく解説しています。
AIを優先して初級職を大幅に削減する場合に企業が直面する最も深刻なリスクについて、専門家に意見を聞きました。
人工知能は組織のあらゆるレベルで仕事のあり方を変えつつありますが、その影響は、キャリアの始まりにおいて最も顕著に表れているといえます。
世界全体では、若年労働者の3人に1人以上（37%）が、AIによる業務内容の変化に対する影響が中程度から高程度の職種に就いています。一部の地域では、その割合は若年労働者の4人に3人にまで大幅に上昇します。組織がこうした変化にどう対応するかは、生産性だけでなく、将来の人材がどのように育成されるか、そして人々がどのように機会にアクセスできるかにも重大な影響を及ぼすでしょう。
労働者自身も、変化の速さを実感しています。初級労働者の4人に1人を超える（28%）人が、現在のスキルのうち半分以下しか3年後も関連性を保たないと考えています。AIが職場にますます組み込まれるにつれ、初級職がどのように進化すべきか、また、将来の能力を築く上でキャリア初期のルートが果たす役割について、難しい問いが投げかけられています。
私たちは最近、ビジネス、教育、テクノロジーの各分野のリーダーに対し、AIを優先して初級職を大幅に削減する場合に企業が直面する最も深刻なリスクと、それに対処するためにできることについて尋ねました。
彼らの見解は以下のとおりです。
アンジー・カマス（NYU School of Professional Studies学部長）
「企業が犯しうる最大の過ちは、初級職を使い捨てのものとして扱うことです。企業がAIを優先してこれらの職を過度に削減すれば、将来のマネージャー、リーダー、そして組織の知見を生み出す人材の育成ルートが失われてしまいます。また、キャリアの成長に不可欠な実務での学習の機会も制限されます。批判的思考、コミュニケーション、リーダーシップ、倫理的な意思決定は、実践と経験を通じて培われるものであり、AIを活用した業務だけで身につくものではありません。こうした職種が消えれば、その結果は単なる人材の問題にとどまらず、後継者育成の危機となるでしょう。
「公平性の問題もあります。初級職を削減することの社会的影響は、建物の1階と2階をつなぐ階段を取り除くようなものです。それにもかかわらず、他の階は今後も人が住み、役立ち続けることが期待されています。良い仕事への道筋や数が狭まれば、その影響は、第一世代の専門職、キャリアチェンジを図る人、エリート層の人脈を持たない労働者に不均等に及ぶでしょう。急ぎすぎる企業は、すでにAI職場に備えている人とそれ以外の人々との格差を広げ、より分極化し、流動性が低く、最終的には回復力の弱い労働力を生み出すことになります。
「答えは仕事を美化することではなく、仕事を再設計することです。企業は学習環境ではなく、反復的な業務を自動化すべきです。徒弟制度、ローテーション制度、メンタリング、そして初級スタッフが実際の業務を続けながらより速く学べるよう支援するAI支援型研修を守るべきです。
「要するに、AIのスキル開発を活用して初級人材を強化し、伸ばすべきであり、その人材を消し去るために使うべきではありません。」
ハンナ・カルフーン（Indeed AI担当バイスプレジデント）
「多くの企業は、即効性のある生産性向上を目指して、AIを優先して初級職を削減したくなる誘惑に駆られています。彼らは、初級従業員が行う定型業務の多くは容易に自動化できると判断しており、その判断は必ずしも誤りではありません。しかし、この短期的な視点は重大なリスクを見落としています。初級職を削減することで、リーダーは実質的に将来の人材パイプラインを断ち切ることになるのです。
「Indeedでは、、2025年に初級職の求人件数は前年比7%減少した一方、上級職の求人は4%増加しました。この差は警告のサインです。企業は、自社のリーダーシップ・ラダーの入り口を自ら損なっているのです。
「初級従業員は、単に業務をこなすだけではありません。データの精査、初稿の作成、定型的な問題の解決といった基礎的な業務に取り組むことで、研修では教えられない専門知識と職業的直感を身につけていきます。こうした業務をすべてAIに任せてしまえば、チームはビジネスが実際にどのように機能しているかを学べなくなります。やがて、AIがまだ習得できていない複雑な上級レベルの意思決定を担える人材がいないという事態に陥るでしょう。
「初級従業員がAIをどのように利用するかについて、生産的なガードレールを設ける必要があります。それにより、AIを杖代わりにするのではなく、長期的なスキルを身につけていることを確かめられます。最近の卒業生の失業率は、2025年第4四半期に5.7%と3年ぶりの高水準に達しました。企業が最も必要とするまさにそのときに、有能な労働者のこの世代が締め出されているのです。
「人材パイプラインを守るための、実践的な方法が3つあります。「人間が先」のルールは、初級スタッフがAIを使って内容を洗練させる前に、テーマを手作業で調べるか下書きすることを求めるものです。自動化で「どのように」行うかを決める前に、業務の背後にある「なぜ」を理解しなければなりません。レビューへの重点の移行とは、を意味します。 初級従業員を「編集者」として育成することです。彼らの主な役割は、AIの出力を批評し、検証し、改善することであるべきです。これにより、深い専門知識が培われます。協働による問題解決とは、初級スタッフと上級のメンターを組ませ、AIを使って共に問題を解決することです。目標は、最終的な成果物だけでなく、戦略について議論することであるべきです。
「短期的な利益のために、企業の長期的な能力を犠牲にしてはなりません。真のイノベーションは、人々がAIと共に働く力を身につけ、組織の将来のリーダーとなる準備を整えることにあります。」
児玉拓也（電通 チーフAIマスター）
「最も深刻なリスクは、組織の人材が静かに成長を止めてしまうことです。初級職は単なるコストの項目ではなく、再生の原動力なのです。
「若い人たちが経験豊富な同僚と共に働くとき、そこでは知識の伝達以上の何かが生まれているように思います。両世代が単独では想像できなかったような、新しいタイプの専門家が生まれることもあります。入口を取り除けば、企業は数四半期の間は効率的に見えるかもしれません。しかし、最も速く進化しなければならないまさにその時に、その人材は凍りついてしまうリスクがあります。これは企業だけの問題ではなく、社会全体の問題でもあります。また、マーケティングのように、世代を超えた多様な視点が創造性の原材料となる分野では、固定化された人材プールは、時間とともに仕事そのものを衰えさせるでしょう。
「明確な答えを持っているとは言えません。しかし、その答えは古い職務記述書を守ることではなく、小さく誠実な実験を通じてそれらを再構築することにあるのではないかと考えています。私たちの仕事は、固定された業務フローによって定義されたことは一度もなく、クライアントに提供する価値によって定義されてきました。この原則を念頭に置き、私たちは初期キャリアの在り方を見直し始めています。例えば、クリエイティブチームでは、新入社員の一部がシニアリーダーと直接協働し、AIを使って段階を追って昇進するのではなく、早い段階で幅広い能力を築いています。何が有効かについては、まだ学んでいる最中です。
「より確信を持っていることは次のとおりです。若い人材をコストとしてではなく、将来への投資として扱うことです。テクノロジーは進化し続けるでしょう。私たちの社員もまた進化することを願っています。世代を超えて共に。」
ミリアム・ベアトーブ（Randstad 最高人事責任者）
「企業がAIを優先して初級職を大幅に削減した場合に直面する最も深刻なリスクは、将来の成長を維持するために必要な人材と後継者のパイプラインが弱まることです。
「多くの組織では、すでに人材不足と後継者育成の課題に取り組んでいます。同時に、AIは変化のスピードを加速させており、継続的に適応し、革新し、新たな能力を構築する必要性を高めています。AI時代の成長には、より少ない人材ではなく、より速く学び、健全な判断力を発揮し、複雑化する状況を乗り越えられる人材が必要になるでしょう。
「ここにリスクが生じます。初級職は従来、後に専門家、マネージャー、リーダーになることを可能にする経験、文脈、判断力を人々が培う場でした。組織が、代替となる育成の道筋を設けずにこうした機会を減らせば、将来頼ることになる能力そのものを弱めてしまうおそれがあります。AIが高度になるほど、人間の判断力の価値は高まります。その判断力は、経験を通じて培われるものです。
「このリスクに対処するために、組織は適切なバランスを取る必要があります。答えは、初級職を今日の形のまま維持することでも、完全に自動化することでもありません。かつて初級職の基盤となっていた多くの定型業務は、今やAIで処理できますが、その機会は、より意図的に仕事を再設計することにあります。人事担当役員やその他のビジネスリーダーにとって重要なのは、批判的思考、戦略的な問題解決、適応力、協働、回復力、そして継続的に学び他者を育成する能力など、将来最も重要となる能力の開発を加速させることです。
「AI時代においては、人材戦略と事業戦略は切り離せないものになりつつあります。AIを効率化のための単なるツールとしてのみ捉える組織は、短期的な最適化に陥り、将来の成長能力を制限するリスクがあります。AIから最大の価値を生み出す組織は、それを人間の可能性を高めるために活用し、人々がキャリアの早い段階からより高いレベルで貢献できるようにし、変革を通じて革新し、適応し、導く準備が整った人材のより強固なパイプラインを築く組織となるでしょう。」
