AIで売り手市場は終わる。これから選ばれる人の条件

「人手不足だから、どこかには入れる」。そんな就職市場の常識が、AIによって静かに崩れ始めています。

企業が欲しいのは人の数ではなく、価値を生み出せる人。

売り手市場の次に来るのは、求職者が選別される時代です。では、これから働く人は何を磨けばいいのでしょうか。

売り手市場に異変

ここ数年、企業の採用担当者に会えば、決まって聞く言葉がありました。

「人が採れない」。

少子化を背景に求人は求職者を上回り、会社が人を選ぶより、人が会社を選ぶ時代が続いてきました。

企業も手をこまねいていたわけではありません。

初任給を上げ、休日を増やし、福利厚生を整える。学生は複数の内定を持ち、転職市場でも待遇改善を掲げる企業が珍しくなくなりました。

人口減少という大きな潮流を考えれば、この「売り手市場」はそう簡単には変わらない。私自身も、そう考えていました。

しかし2026年、雇用市場の足元に少し違う風が吹き始めています。

象徴的なのが銀行です。2027年度の三菱UFJ銀行、三井住友銀行、みずほフィナンシャルグループの新卒採用計画は、3社合計2180人。26年春より4.8％減る見込みです。

銀行業全体でも、2027年度の新卒採用は前年度比2.9％減となる見通しです。新卒採用が前年を下回れば5年ぶり。

しかも、今回は業績不振による単純な採用抑制ではありません。

若手社員が以前ほど辞めなくなった。必要な人員をすでに確保できた。事業構造を見直し、中途採用や専門人材へ重点を移す。いくつもの理由が重なっています。

そして、そこにもう一つ加わったものがあります。

AIです。

人が採れない。だから、もっと採る。

そんな単純な方程式では、企業の人員計画を語れなくなり始めています。

AIが削る「入口」

AIと雇用の話になると、「何万人解雇」「この職業が消える」といった派手な見出しに目を奪われがちです。

しかし、私は大量解雇だけを見ていると、本当の変化を見誤ると思っています。

もっと静かで、見えにくい変化があるからです。

それが、そもそも採用しないことです。

これまで新人が担当していた資料作成、データ入力、議事録、情報収集、定型的な分析。こうした業務をAIが引き受ければ、「新人を10人採って、仕事を覚えてもらう」という発想自体が変わります。

仮にベテラン3人とAIで、これまで10人で行っていた業務の大半を回せるようになったとします。その会社は、本当に従来と同じ人数の新卒社員を必要とするでしょうか。

解雇通知は届きません。

なぜなら、その人はまだ入社していないからです。

AIが雇用に与える最初の衝撃は、「仕事を奪われること」よりも、キャリアの入口そのものが細くなることなのかもしれません。

私はこれを、見えない失業だと捉えています。

新卒採用にも変化

マイナビの2027年卒企業調査では、採用予定数を「増やす」と答えた企業は23.0％だそうです。25年卒は32.0％、26年卒は29.4％。採用拡大を考える企業の比率は2年連続で下がっています。

一方で、ここは冷静に見なければなりません。

同じ調査では、AIが浸透しても新卒採用人数は「変わらない」と考える企業が大半を占め、現時点でAIだけが採用減を引き起こしているわけではありません。

日本はいまも深刻な人手不足です。TCRUで十勝の企業を取材していても、「人が欲しい」「採用できない」という声は絶えません。

地方へ行けば、その切実さはさらに強くなります。

だから、売り手市場が明日突然終わるわけではない。

ただし、一つだけ確実に言えることがあります。

「人が足りない」と「誰でも採用される」は、まったく別の話になり始めた。

ここが、今回の変化の本質です。

海外では先に起きた

海の向こうに目を向けると、変化の輪郭はさらに鮮明になります。

英国政府とLinkedInが2026年6月に公表した調査では、38のエントリーレベル職種のうち30職種で採用が減っていました。

減少率が大きかった職種を見ると、これまでの「安定職」のイメージが揺らぎます。

・会計職　29％減
・グラフィックデザイナー　28％減
・ソフトウェアエンジニア　27％減

いずれも大学で専門知識を学び、パソコンの前で高度な仕事をする職種です。

英国政府はAIとの因果関係を断定していませんが、AIが得意とする領域と採用が弱い職種の重なりは無視できません。

2026年8月には、英国企業の3社に1社以上が、この1年間で若者向けのエントリーレベル職を減らしたという調査も報じられました。

若者が社会人になる最初の一歩が、以前より狭くなっています。

英国の大学卒業者向け求人も2026年7月、前年同月比で大きく減少しました。

「大学へ行けば、その先にホワイトカラーの椅子がある」という前提は、少なくとも英国では揺らぎ始めています。

米国でも入口が細る

米国でも似た兆候があります。米国勢調査局による2026年の研究では、生成AIの影響を受けやすい産業や地域で働く22〜24歳の若手について、ChatGPT登場後の雇用が12％減ったとの分析が示されました。

もちろん、原因をAIだけに求めることはできません。景気、金利、人件費、コロナ禍で増やし過ぎた人員の調整など、雇用は複数の要因が絡み合って動きます。

それでも、「若手が最初に任される仕事」と「生成AIが得意な仕事」が重なっている点は重要です。

調査、資料作成、簡単な分析、コード作成。かつて新人が腕を磨いた仕事です。

キャリアを一本の梯子に例えるなら、上の段が壊れているのではありません。

最初の一段が、外され始めている。

そこに、AI時代の雇用問題の厄介さがあります。

会計士より塗装工？

海外では、「ホワイトカラーよりブルーカラー」という議論も目立つようになりました。少し刺激的ですが、時代の変化を象徴する数字があります。

英国の建設業団体Federation of Master Buildersが2026年8月に公表した調査では、中小建設会社で働く塗装・装飾職の平均年収は3万4587ポンドでした。

一方、英国で2025年に採用された大卒トレーニーのうち、会計職の初任給中央値は3万ポンド。

条件によっては、大学を出て会計職へ進む新人より、現場で刷毛を握る職人の方が稼ぎます。

もちろん、「塗装工の平均年収が会計士全体を上回った」という意味ではありません。米国では会計士・監査人の年収中央値は8万3680ドル、建築・保守塗装工は4万9400ドルです。

経験豊富な会計士は、現在も高収入の専門職です。

それでも、この数字は一つの象徴でしょう。

学歴＝高収入、デスクワーク＝高付加価値。

長く信じられてきた序列が、少しずつ崩れ始めています。

現場仕事の価値

生成AIは文章を書けます。表計算もできます。プログラムを書き、決算資料を読み、画像を制作し、膨大な情報を数秒で整理するところまで来ました。

しかし、まだ屋根には上れません。水道管も直せない。牛に餌をやれない。高齢者をベッドから起こすことも、自動車の異音を聞いて工具を握ることもできません。

世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」でも、事務、秘書、レジ、データ入力などの減少が予測される一方、建設、配送、介護、教育などでは雇用増が見込まれています。

何とも皮肉な話です。

長い間、「体を使う仕事より、頭を使う仕事の方が価値が高い」という空気がありました。

ところがAIは、その頭脳労働の中でも、画面の中だけで完結する定型業務から急速に得意になった。

歴史の振り子が、逆方向へ振れ始めています。

不足と選別が同時に来る

では、この先は全面的な「買い手市場」になるのでしょうか。

私は、そこまで単純ではないと考えています。

十勝のような地方では、これからも介護、建設、農業、整備、宿泊、物流などで人手不足が続くでしょう。少子高齢化そのものが突然止まるわけではないからです。

その一方、事務、企画、経理、デザイン、初級エンジニアなど、AIで一人当たりの生産性を大きく高められる仕事では、企業が必要とする人数が減る可能性があります。

つまり、AI時代にやって来るのは全面的な買い手市場ではありません。

人手不足と人材選別が同時に進む市場です。

人は足りない。

でも、誰でもいいわけではない。

矛盾しているようで、これがおそらく次の求人市場の姿です。

努力が再び差になる

ここからは、若い人に少し厳しいことを書きます。

「人手不足だから、何とかなる」。この考えは捨てた方がいい。

大学を卒業した。資格を取った。Excelが使える。英語が少し話せる。パソコン操作には慣れている。これまでなら、それだけでも一定の価値を持ったかもしれません。

しかしAIは、平均的な作業を驚くほど速くこなします。だからこれから評価されるのは、「平均より少しできる人」ではなく、平均そのものをAIで飛び越える人です。

例えば、こんな人でしょう。

・AIを使い、仕事を人より圧倒的に速く進める
・誰も気づいていない課題を見つける
・顧客のところへ行き、自分の耳で話を聞く
・現場を見て、自分で判断する
・人を巻き込み、最後まで仕事をやり切る

努力という言葉は、いま聞くと少し古臭いかもしれません。

でも、私はむしろ逆だと思っています。

AI時代ほど、努力した人としない人の差が広がる時代はない。

努力の意味が変わる

ただし、昔と同じ努力ではありません。

100時間かけて資料をつくる人が、AIを使って10時間で同じ成果を出した人より評価されることはないでしょう。

汗をかいた量そのものに、値段が付くわけではないからです。

これから必要なのは、努力の方向を変えることです。AIで短縮できる作業は徹底的に短縮し、そこで生まれた時間を、人に会う、考える、学ぶ、試すことへ使う。

努力を「作業量」から「成長量」へ変える。

根性論ではありません。

試行錯誤の回数を増やすのです。

以前なら一週間で一案しかつくれなかった人が、AIを使って十案試す。一年かけて身につけていた知識を、AIを家庭教師にして半年で学ぶ。

努力そのものを高速化する。

AIは、努力を不要にする道具ではありません。

努力の速度を上げる道具です。

AIを使うだけでは弱い

では、ChatGPTを使えるようになれば安心なのでしょうか。

それも違います。

2026年7月、パーソル総合研究所が発表した調査では、生成AIを頻繁に利用している人の中でも、情報整理や優先順位付け、実地確認といった「メタ・スキル」によって業務成果に最大3.6倍の差がありました。

AIに質問するだけなら、やがて誰でもできます。

重要なのは、

・何を問うか
・その答えを疑えるか
・別の情報と照合できるか
・現場で事実を確かめられるか
・最後に自分で決断できるか
・その結果に責任を持てるか

という部分です。

AIが優秀になればなるほど、「AIを使えます」という言葉の価値は下がります。やがて「電卓を使えます」と履歴書に書かないのと同じになるでしょう。

包丁が鋭くなったからといって、全員が料理人になれるわけではありません。

道具が進化するほど、使う側の腕が浮き彫りになります。

企業が欲しい人も変わる

働く側だけではありません。

企業の採用も変わります。

これまでは「5人採って、そのうち2〜3人が育てばいい」という考え方もできました。新人に任せる仕事があり、経験を積ませる余白もあったからです。

ところがAIで一人の生産性が大きく上がれば、5人ではなく3人を採り、その3人に高い給与を払う方が合理的になる。そんな企業が出てきても不思議ではありません。

広く採るより、深く選ぶ。大量採用から少数精鋭へ。

銀行で起きている採用数の減少は、その萌芽の一つにも見えます。

一方で、AI、データ、IT、グローバルなど、企業が欲しい専門人材には採用を厚くする。

仕事が丸ごとなくなるというより、「普通の仕事」が減り、「できる人の仕事」が濃くなる。

私は、そう見ています。

学歴より行動履歴

採用する企業が見る場所も変わっていくでしょう。

どこの大学を出たか。どんな資格を持っているか。

もちろん、それらも無意味にはなりません。しかし、AI時代にはそれ以上に「何をしてきた人なのか」が問われるようになります。

学生なら、AIを使って小さなアプリをつくる。地域イベントを手伝う。営業に同行する。動画を制作する。農家で働いてみる。小さくても自分で商売してみる。

何でもいい。

大切なのは、知識を持っているだけで終わらないことです。

知識を使い、誰かに価値を渡した経験がある。

失敗して、改善した経験がある。

自分から始めた経験がある。

履歴書に必要なのは、学歴だけではありません。

これから重くなるのは、行動履歴です。

地方には好機がある

この変化は、地方にとって必ずしも悪い話ではありません。

むしろ好機があります。

地方企業の弱点は、長く「人材の厚み」でした。デザイナーがいない。エンジニアがいない。マーケターがいない。翻訳できる人も、データ分析ができる人も少ない。

だから、「東京ならできるけれど、地方では難しい」と言われてきました。

AIは、その前提を少しずつ壊します。

帯広にいても、東京の企業と同じAIを使える。社員数10人の会社でも、世界的大企業と同じ生成AIへアクセスできる。

地方と都市の情報格差は、確実に小さくなっています。

一方、十勝にはAIだけでは完結しない仕事が山ほどあります。農業、建設、観光、介護、製造、整備、物流。人が現場へ行き、手を動かさなければ成立しない仕事です。

そして、この現場にAIが加わると強い。

整備士がAIで故障情報を調べる。

農業法人がAIで作業計画を考える。

建設会社がAIで見積や書類作成を効率化する。

ホテルがAIを使って外国人客へ多言語で案内する。

強いのは、AIか人間かではありません。

現場を知り、AIも使える人です。

スマヒロも変わった

こんなことを書いている私たち自身も、AIによって仕事の形が大きく変わりました。

スマヒロは現在、TCRU、MATOKA、TOCOなどを通じ、地域の情報、人材、観光、企業をつないでいます。

同時に、Web、SEO、記事、動画、採用、観光などを組み合わせ、企業や自治体の課題を解決するソリューション企業でもあります。

少し長く言えば、そんな会社です。

でも、仕事の本質はもっと単純です。

地域の課題を見つけ、仕組みにして動かす。

その方法が、AIによって大きく変わりました。

AIを教える会社ではない

最近、「AIコンサル」という言葉をよく耳にします。ChatGPTの使い方を教える。プロンプト研修をする。社内向けのAI講座を開く。もちろん、一定の需要はあるでしょう。

ただ、私はスマヒロがそこだけを目指す必要はないと考えています。

これからAI講師やChatGPT研修を行う会社は、大量に増えるはずです。知識そのものは陳腐化も早く、使い方を教えるだけなら、やがて価格競争に巻き込まれます。

スマヒロが売るべきものは、AIの知識ではありません。

AIで実際に動く業務です。

すでに仕事が動いている

例えばMATOKAでは、地域のイベント情報をWeb上から収集し、必要な情報を整理する。そこから記事の下書きをつくり、WordPressへ入れられるHTMLに整えるところまでAIを組み込んでいます。

Webサイト制作にもAIを使う。届いたメールを読み、返信案を作成する。スケジュールを整理し、Googleカレンダーへ反映する。営業や秘書業務にも、すでにAIが自動でやってくれます。コピペやAIに「返事書いて」という指示は出しません。完全自動化です。

「AIを試してみました」という実験段階ではありません。

実際の業務として動いている。

ここに、大きな違いがあります。

減ったのは作業だった

では、AIを使うようになって、人がいらなくなったのでしょうか。

実際には逆でした。

AIを使うことで、スマヒロができる仕事は増えています。

以前なら時間がなくて諦めていた調査、後回しにしていた企画、人手不足でつくれなかった仕組みに手を伸ばせるようになりました。

一人の人間が、以前より広い範囲を動かせるようになったからです。

AIによって減ったのは、人ではありません。

人がやらなくてもいい作業です。

その分、人間はもっと考えられる。

もっと企画できる。

もっと人に会える。

私は、ここにAIの本当の価値があると思っています。

会社の形も変わる

スマヒロは、単なるWeb制作会社ではありません。記事を書く会社でもない。求人サイトの会社でも、観光メディアだけの会社でもありません。

TCRUでは企業と求職者をつなぎ、MATOKAでは観光客と地域事業者をつなぐ。TOCOでは街と人の行動をつなぎ、その上にWeb、記事、動画、SEO、データ、AIを重ねています。

今のスマヒロを一言で表すなら、

地域の情報・人材・観光・企業をつなぐ、プラットフォーム＋ソリューション企業。

AIは、新しい事業を一つ増やしたわけではありません。

既存の事業すべてに入り込み、生産性を底上げするエンジンになりました。

だから、会社が求める人材も変わります。

欲しい人も変わった

以前なら、記事を書ける人、Webをつくれる人、動画を編集できる人。そうした個別の技能に目が向きました。もちろん、その技術はいまも大切です。

ただ、これからはもう一段上が必要です。

「この作業、AIで減らせませんか」。

「この情報を別の事業にも使えませんか」。

「MATOKAとTCRUをつなげれば、新しいサービスになりませんか」。

そんなことを、自分から考えられる人です。

言われた仕事を正確にこなすことも大切です。

しかし、AI時代には仕事そのものを組み替える人、何もない場所に仕事の起点をつくれる人の価値が上がるでしょう。

会社の仕事の仕方が変われば、採用基準も変わる。

スマヒロ自身が、その変化の中にいます。

一人の価値が上がる

これはスマヒロだけに起きる話ではありません。

AIを使えば、一人の人間ができる仕事の範囲は広がります。そうなれば、企業が単純に人数だけを追う必要はなくなります。

5人採る代わりに3人を選ぶ。

その3人にAIを持たせる。

そして、以前5人でやっていた以上の仕事をする。

そんな企業が増えていく可能性があります。

採用人数は減る。

でも、できる人の価値は上がる。

一見すると矛盾していますが、これがAI時代の雇用市場なのだと思います。

若者に伝えたいこと

長く売り手市場が続いた日本には、「そこまで頑張らなくても、どこかには入れる」という空気が少なからずありました。

しかし、会社へ入ることがゴールだった時代そのものが終わりつつあります。

AIは肩書きを見ません。

年齢も見ない。

有名大学を卒業していても、仕事を遠慮してくれるわけではありません。昨日まで3時間かかった作業を、今日は3分で終わらせてしまうことさえあります。

だから怖い。

でも私は、同時に面白い時代でもあると思っています。

親の肩書きも、出身大学も、住んでいる場所も関係なく、一人の人間がAIを手にして大きな仕事へ挑めるようになったからです。

地方の小さな会社でも、大企業と同じ道具を持てる。

若い人でも、ベテランと同じ情報へアクセスできる。

努力する人にとって、これほど強い追い風はありません。

選ばれる人になる

売り手市場が完全に終わったわけではありません。日本の人口構造を考えれば、人手不足そのものは今後も続くでしょう。

ただ、「人手不足だから求職者は安泰」という時代には、明らかに翳りが見えています。

これからの求人市場では、

・人を増やす会社
・AIで人員を抑える会社
・専門人材だけを高待遇で採る会社
・現場人材を必死で探す会社
・中途採用を厚くする会社
・AIで人員を抑える会社
・専門人材だけを高待遇で採る会社
・現場人材を必死で探す会社
・中途採用を厚くする会社
・専門人材だけを高待遇で採る会社
・現場人材を必死で探す会社
・中途採用を厚くする会社

が同時に存在します。

求人市場は、ひと色ではなくなる。

だから必要なのは、「どこかの会社が自分を採ってくれるだろう」という待ちの姿勢ではありません。

自分は何ができるのか。

何を学ぶのか。

AIをどう使うのか。

誰よりも詳しいものは何か。

どんな現場を知っているのか。

昨日より今日、何ができるようになったのか。

問い続けることです。

最後は人が選ばれる

AI時代について書くと、どうしても「仕事を奪われる」という暗い話になりがちです。私は、少し違う見方をしています。

奪われるのは、人間の仕事そのものではありません。

考えなくても続けられた仕事。

学ばなくてもこなせた仕事。

昨日と同じことを、今日も繰り返せばよかった仕事。

その一部からAIへ移っていくのだと思います。

逆に価値を持つのは、考える人です。

動く人。

学ぶ人。

現場を知る人。

手を動かせる人。

人と関係をつくれる人。

そして、AIを使って昨日までできなかったことを形にする人。

結局、ずいぶん昔から言われてきた話に戻るのかもしれません。

努力する。

工夫する。

腕を磨く。

誰かより一歩多く動く。

一見、古色蒼然とした言葉です。

しかしAI時代だからこそ、その意味はむしろ重くなる。

同じAIを渡されても、全員が同じ結果を出すわけではありません。

同じエンジンを積んだ車でも、どこへ向かい、どれだけ走るかは運転する人次第です。

スマヒロも変わりました。

会社が変わるのだから、そこで働く人にも変化を求めることになるでしょう。それは少し厳しい話です。

でも、努力する人にとっては悪い時代ではありません。

むしろ地方にいる人でも、小さな会社にいる人でも、若い人でも、一気に仕事の幅を広げられる時代になった。

売り手市場だからと、会社から選ばれるのを待つ必要はありません。

「この人と働きたい」と言わせる人になる。

AIで求人市場が変わった先に、最後に残る競争は、おそらくそこです。