変革する労働力：2026年にアメリカ人の76%がAI（artificial intelligence）スキルに転向

年が2026年に移るにつれ、アメリカの労働市場では重要な変化が起きています—自動化に対する敗北ではなく、積極的な適応です。新しい報告は、76%のアメリカ人が今年新しいAIスキルを学ぶ予定であることを明らかにしており、人工知能（artificial intelligence）がもはや未来の概念ではなく、現代のキャリア上の必須事項であるという広範な認識を示しています。

このスキル向上の急増は、トップビジネスリーダーからの安心させる一方で現実的なメッセージと同時に起きています。"AIによる仕事の黙示録"への懸念が見出しを飾る一方で、Goldman SachsのCEOであるDavid Solomonのような経営者はそれに反論し、移行を雇用の破壊ではなく生産性の進化として位置付けています。労働者の動員と経営者の楽観主義というこれらの傾向の収束は、回復力、戦略的学習、職場での価値の根本的再評価によって定義される、2026年の労働力の複雑な姿を描き出します。

大規模なスキル向上：最も適応できる者の生存

データはWorkeraの2026 AI Workforce Previewから得られたもので、技術、金融、公共部門にわたる1,000人のアメリカ人を対象にした包括的な調査です。調査結果は、代替されるのを待つ受動的な労働力という物語に異議を唱えます。代わりに、ホワイトカラー労働者はAIが支援する経済で自分の重要性を確保するために積極的に行動しています。

報告によれば、この突然の教育的取り組みの動機は防御と攻撃の間で分かれています。40%の回答者は現在の職務でのパフォーマンスを向上させるためにAIスキルを学んでおり、実質的にAIを共同操縦者として生産性を高めています。一方で**36%**は外向きに視野を広げ、新しい機会に対してより魅力的な候補者になるためにこれらのスキルを習得しています。

この区別は重要です。ほぼ労働力の半数にとって、AIは現組織内での定着と成長のための道具と見なされていることを示唆しています。しかし、かなりの少数にとっては、それは脱出の切符でもあります—現代のスキルスタックをよりよく理解し評価する雇用主へと転向する方法です。

WorkeraのCEO兼創設者であるKian Katanforooshはこの力学を強調しました。「アメリカ人はAIスキルを渇望しており、既にその技術が仕事に影響を与えているのを感じています。我々の調査は、従業員が彼らの能力を認識し評価しない組織を去る意志があることを示しています。」

「仕事の黙示録はない」という物語

労働者が積極的にスキル向上を図る一方で、経営幹部（C-suite）は市場の不安を和らげようとしています。2026年1月、Goldman SachsのCEOであるDavid Solomonは、AIと雇用を巡る黙示録的なシナリオを明確に否定し、見出しになりました。

「私は仕事の黙示録という考えには賛同しません」とSolomonはGoldman Sachs Exchangesのポッドキャストで述べました。彼のコメントは、AIインフラへの投資が急増する重要な時期に出されましたが、多くの人々にとって目先の労働市場は脆弱に感じられています。

Solomonの視点は、技術がある役割を消しつつ同時に新しい高付加価値の機会を生み出すという「創造的破壊（creative destruction）」の概念と一致しています。彼は現在の時代を過去の産業変革に匹敵する、長い技術的破壊の歴史の一章として位置付けました。「数十年にわたり、技術は仕事を混乱させ変容させ、いくつかの役割を消滅させ、我々の経済に新たな機会を生み出すことを強いた。この時も例外ではありません」とSolomonは説明しました。

Goldman Sachsでは、この哲学が**"One GS 3.0"**と呼ばれるイニシアチブを通じて実行されています。このプログラムはオンボーディングや"Know Your Customer"（KYC）コンプライアンスのような重要なビジネスプロセスを自動化することに重点を置いています。決定的に、Solomonは目標は人員削減ではなく能力構築であると主張します。「我々はより高付加価値の人材が必要だ」と彼は昨年末にAxiosに語り、AIは人数を減らすのではなく、より高いスキルを持つ労働力を必要とするという見方を補強しました。

ミスマッチ：スキルと履歴書（resume）

労働者の熱意とCEOの楽観的な修辞にもかかわらず、人材評価の方法に構造的なズレが残っています。Workeraの報告は採用慣行における気になる遅れを強調しています。労働者はAIの熟練度を証明しようと急いでいる一方で、雇用主は依然として伝統的な指標に固執しています。

**以前の経験（Prior experience）が人材配置の決定における支配的要因であり、回答者の72%が最重要の考慮事項として挙げています。対照的に、急速に変化するAI環境で成功を最も正確に予測すると思われる検証済みのスキルデータ（verified skills data）は57%**にとどまっています。

この過去志向の指標（5年前に何をしたか）に依存し、将来志向の指標（今日AIで何ができるか）を軽視することが摩擦を生み出します。これが、53%の回答者が2026年に新しい役割を探している理由を説明します。現在の雇用主が彼らの新たに獲得したAI能力を正確に評価または活用できない場合、これらの労働者はそれを活用できる組織に移る準備ができているのです。

調査はスキル認識と定着の間に強い相関があることを示しています：

• 雇用主が自分のスキルを誤解していると感じた労働者は**73%**が外部の仕事を探す可能性がありました。
• 理解されていると感じた者は離職の可能性がわずか**14%**でした。

数字で見る：2026年の労働力の風景

現状のダイナミクスをよりよく理解するために、以下の表は2026年におけるアメリカの労働力のAIに対するアプローチを定義する主要統計を分解しています。

Table 1: 2026 AI Workforce Sentiment and Intent

「生産性の乗数効果（productivity multiplier）」の効果

労働者の不安と経営者の楽観主義の緊張は、しばしば「生産性」をどう定義するかに帰着します。David Solomonや他の銀行幹部にとって、AIは**「生産性の乗数効果（productivity multiplier）」**です。AIは同じ人数の従業員がより多くの仕事量を扱い、より複雑な顧客関係を管理し、コストを比例的に増やさずに成長を推進することを可能にします。

「これを正しく実行すれば、従業員数が大幅に減るとは考えていません」とSolomonは社内の自動化プロジェクトについて述べました。この意味するところは、AIからの「配当」は人件費の節約ではなく事業拡大という形で支払われる、ということです。

しかし、個々の労働者にとって「生産性」は両刃の剣のように感じられることがあります。AIによって1人が2人分の仕事をこなせるようになると、問題は単に追いつくだけでなく、冗長性を回避することになります。これが、39%のアメリカ人が2026年にAIが彼らの雇用状況に影響を与えると予想している理由を説明します。その内訳は**29%**が役割の変化を予期し、**10%**が職を失うことを恐れています。

将来見通し：メリットクラシーの背骨

2026年が深まるにつれて成功する組織は、履歴書ベースの採用とスキルベースの配置の間のギャップを埋めることができる組織になるでしょう。Katanforooshの描く**「メリトクラティック・バックボーン（meritocratic backbone）」**—出自ではなくリアルタイムのスキルデータに基づいて判断が下される仕組み—は前進の道を示します。

雇用主にとってメッセージは明確です：あなたの労働力は既に自らを訓練しています。もしこれらの新スキルを活用するためのインフラを提供しなければ、従業員はそれらを他へ持っていきます。従業員にとってもメッセージは同様に厳しい：将来の安全網は在職年数ではなく、適応力です。

「仕事の黙示録」は来ないかもしれませんが、「仕事の進化」は否定できない形で到来しています。現在学習に励んでいる76%のアメリカ人は、この新しい経済では最良の防御が積極的な攻勢であると賭けています。David Solomonが示唆するように、経済は機敏で柔軟です—しかしそれは変化を受け入れる者に限られます。