なぜAIはまだソフトウェアエンジニアに取って代わっておらず、これからも取って代わることはないのか

人々は、AIに仕事を奪われることに大きな不安と不確実性を感じています。曖昧な警告や誇張された予測ではなく、データを使ってこの問いに答えるにはどうすればよいのでしょうか。良い方法の一つは、AIの能力開発が最も成熟し、導入のスピードも際立って速い職業、つまりソフトウェアエンジニアリングを調べることです。

本稿では、既存の証拠はすでに、「AIの能力が一定のしきい値に達すると、大規模なレイオフが起こる」という見方を反証するのに十分だと主張します。規制上の障壁がほとんどない業界でさえそうであるなら、その他の大半の職業では、より強い緩衝作用が働く可能性が高いでしょう。

その理由についても、私たちはかなり明確に理解し始めています。ソフトウェア開発を含む多くの知識労働は、「意思決定—実行—納品のサンドイッチ」（decide-execute-deliver sandwich）として捉えることができます。AIは「実行」の層、つまりサンドイッチの中央部分を圧縮します。しかし、残る二つの層は、能力が向上するだけでは克服できない形で自動化に抵抗します。

ソフトウェアエンジニアリングの需要が今後どのように推移するかについて、私たちは最終的に慎重ながらも楽観的な見方をしています。本稿はシリーズの第1回であり、次回は、全体としての需要が健全なままであっても、なぜソフトウェアエンジニア個人のキャリアはなお波乱に満ちたものになり得るのかを取り上げます。本シリーズは、経済学およびソフトウェアエンジニアリング分野で発表された研究、私たちによる AI エージェントの評価と観察、そしてAIが現在および将来のキャリアに与える影響について多くのソフトウェアエンジニアが考えていることに基づいています。これらの見解は、発表済みの記事だけでなく、私たちが関連コミュニティと交わした議論からも得られたものです。

AIによるソフトウェア業界の大規模レイオフという主張は、典型的な「AIウォッシング」のようだ

見出しを飾った三つの事例と、それらが現実とどれほど食い違っているかを見てみましょう。

2月、フィンテック企業 Block（Cash App、Square、Afterpayなどの親会社）は、4,000人のレイオフを発表しました。創業者のジャック・ドーシー（Jack Dorsey）によれば、AIは「新しい働き方を開く」ものであり、「より小規模でフラットなチーム」をもたらすとのことでした。彼は特に、モデルの能力が2025年末に向上したことにも言及しました。

しかし、その後の報道からは、まったく異なる状況が明らかになりました。同社はコロナ禍の間に従業員数を3倍以上に増やした後、深刻な財務的圧力にさらされていました。Cash Appチームのデータサイエンティストである Naoko Takeda は投稿の中で、Blockは「全員にAIを無理やり押しつけている」と述べましたが、彼女が目にした「生産性向上はごくわずか」だったとしています。彼女は75%の昇給を伴う慰留条件を断り、退職しました。取材に応じた他の従業員も、BlockのAI能力や、ドーシーがこの問題を本当に理解しているのかについて、大きく異なる見解を示しています。

Aaron Levie が指摘しているように、CEOはAIの用途について特に錯覚を抱きやすい立場にあります。プロトタイプをすばやく構築できる一方で、それを完成品に変えるために必要な作業の90%が見えないからです。ドーシーがAIについて公に発言した内容は、まさにこのパターンに完全に当てはまるようです。
4月、Snapは約1,000人をレイオフしました。CEOのエバン・スピーゲル（Evan Spiegel）は、レイオフの通知文でAIを主な理由として挙げました。また、AIが新規コードの65%を生成しているとも述べています。しかし実際には、このレイオフはアクティビスト投資家がコスト削減を求めた働きかけの後に行われたものでした。（Snapは2017年のIPO以来、すべての通期決算で純損失を計上しており、2026年の株価は30%以上下落しています。）注目すべきなのは、レイオフの具体的な進め方です。たとえば、拡張現実部門では複数の職種にまたがって150人が削減されましたが、これはAI主導のレイオフで想定されるパターンとは一致しません。もし本当にAIがレイオフの原因であれば、特定の部門に集中するのではなく、プログラミングをはじめとする、その他の「AIの影響を受けやすい」職種も一様に減少すると考えられます。
5月、Intuitは3,000人のレイオフを発表すると同時に、AnthropicおよびOpenAIとの提携を結びました。メディアはこの二つを関連づけ、今回のレイオフをAI主導の再編だと報じました。しかし今回は、CEO自身がこの一見もっともらしい筋書きを否定し、「AIとはまったく関係がない」と説明しました。レイオフの目的は、「業務量が過剰な職務」と過剰な管理階層を整理することだったのです。

私たちは、これらの事例を恣意的に選んだわけではありません。AI主導のソフトウェアエンジニアリングのレイオフに関して私たちが調査したすべての事例で、同じように、語られている筋書きと事実が一致していませんでした。レイオフを「AIウォッシング」することは経済全体に広がる現象であり、多くの調査によってその事実が裏付けられています。

米国の採用担当マネージャーの59%が、採用凍結やレイオフを説明する際にAIを強調すると認めています。財務上の制約に言及するよりも、そのほうがステークホルダーに説明しやすいからです。
Forresterのチーフアナリストである J. P. Gownder は、いわゆるAI主導のレイオフを準備している企業について、次のように述べています。「これらの職務を担える、十分に成熟し検証済みのAIアプリケーションをすでに準備できているか尋ねると、10社中9社は答えがノーです。そもそも着手すらしていません。」
1,000人を超える世界の経営幹部を対象とした『ハーバード・ビジネス・レビュー』（HBR）の調査では、21%の回答者が「将来の見込みとしての」AIを理由に従業員数を大幅に削減したと答え、さらに39%が小規模または中規模の人員削減を前倒しで実施したと回答しました。これに対し、実際にAIを導入した結果として従業員数を大幅に削減した回答者はわずか2%でした。この10倍もの差は、経営幹部も他の人々と同じように、AIが仕事を奪うという誤解を招く筋書きに容易に屈してしまうことを示しています。

もう一つ興味深いデータポイントが、WARN法（WARN Act）です。この法律は、工場閉鎖や100人を超える従業員に影響する大規模なレイオフについて、企業に開示を義務づけています。2025年3月、ニューヨーク州は、WARN法の届出書にAIに関する開示項目を追加した米国初の州となりました。最初の完全な1年間に、160社を超える企業がWARN通知を提出しました。AIの項目にチェックを入れた企業は一社もありませんでした。^1 私たちはニューヨーク州労働局に問い合わせましたが、同局によれば、5月下旬時点でこの項目にチェックを入れた企業は、ネスプレッソ（Nespresso）ただ一社でした。^2