ダボス2026でのSolomonの評決：「Job Apocalypse」は神話だが、苦闘は現実だ

ダボス、スイス — 2026年1月24日 — 雪を頂いた峰と世界経済フォーラムの緊迫した外交の舞台で、人工知能（Artificial Intelligence、AI）に関する物語は明確な転換を迎えつつある。ここ数年、支配的だった不安は即時かつ壊滅的な置換、いわゆる「AIによる雇用黙示録」だった。しかし、ダボスの中心から語ったGoldman SachsのCEO、David Solomonはこの終末論的シナリオを明確に否定した。彼が世界のエリートに送ったメッセージは、実際の導入を数年経験した者だけが持つ現実主義に根ざしている：AIの採用は当初の過熱した期待よりもはるかに難しく、遅く、複雑であり、その主要な結果は大規模な失業ではなく能力の拡大である可能性が高い。

業界が生成型AI（Generative AI）から企業統合の「どうやるか（how）」の段階に移行する中で、Solomonのコメントはトップ経営陣の間で広がる合意を反映している。現実世界での導入の摩擦――規制の障害、データガバナンス、レガシーシステムの大改修に及ぶ――が理論上の破壊の速度に自然のブレーキをかけているのだ。

摩擦要因：なぜ採用が過剰期待に遅れを取っているのか

2023年と2024年の物語は、AIエージェントが一夜にして人間のワークフローをシームレスに置き換える摩擦のない革命を約束していた。だが2026年までに、その現実は大きく異なる。Solomonは、技術の潜在力は依然として革命的である一方、企業の採用の速度は構造的な逆風に直面していると主張した。

「投資のペースは引き続き増加するだろう」とSolomonは、ハイパースケーラー（hyperscalers）による巨額の資本支出を指して述べた。「しかし需要と採用が現在の期待に見合うかどうかは不確かで、年のうちに現実認識が起きるかもしれない。」

この「現実認識」は運用の最前線から生じる。大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を銀行のような厳しく規制された業界に統合するには、箱から出してすぐに使えるモデルがほとんど提供できないレベルの精度と安全性が求められる。Solomonは企業が、AIで「新しいプロセスを引き受ける（underwriting new processes）」のは費用と時間がかかることを発見していると強調した。企業向けのコンサルティング費用や月額の計算コストは大きく、給与をソフトウェアのサブスクリプションに置き換えるだけでROI（投資収益率）が簡単に出るわけではない。

ダボス2026で指摘された主要なボトルネック：

• 統合の複雑性： レガシーデータベースを壊さずにAIを接続すること。
• 規制遵守： AIの判断が厳格な金融および法的基準（例：欧州）を満たすことを確保すること。
• プロセスの再設計： 悪いプロセスにAIをそのまま差し込むことはできず、まずプロセス自体を作り直す必要があるという認識。

カットではなく容量拡大：「One GS 3.0」戦略

おそらく「雇用喪失」論に対するSolomonの最も説得力ある反論は、Goldman Sachs自身の内部戦略「One GS 3.0」にある。銀行は人員削減のメカニズムとしてAIを捉えるのではなく、煩雑で労働集約的な「Know Your Customer（KYC）」やクライアントオンボーディングといった6つの重要業務プロセスを全面的に見直すためにAIを活用している。

目的は、Solomonが強調したように、同社の*処理能力（capacity）*を高めることだ。データ量と規制要求が爆発的に増加する世界では、人員は限界まで逼迫している。AIは同じ人数で10倍の業務量を処理できるようにし、労働力の過剰供給を生むのではなく資源の制約を解決する手段となる。

「これを正しく実装すれば、我々の労働力が大幅に減少するとは予想していない」とSolomonは述べた。これはジェヴォンズの逆説（Jevons Paradox）の経済概念と整合する：技術がある資源（労働）の効率を高めると、その資源の総消費は減るのではなく増える傾向がある。コンプライアンスやデータ入力の単純作業を自動化することで、Goldman Sachsは人材を帯域不足のためにこれまで無視されてきた収益創出機会に回せるようにすることを目指している。

「採用の悪夢」を払拭する

2026年に至るまでの多くの不安は「採用の悪夢」に集中していた――ジュニア職が消え、経験を積めない「失われた世代」を生むというシナリオだ。Solomonはこれを否定し、才能の定義がただ変化しているだけだと示唆した。

恐れられていたのは、AIが「雇用の停滞を伴う生産の拡大（jobless growth）」を生み出すことだった。だが実際には、市場は「高付加価値の人材」へのシフトを見せている。金融の専門知識とAI導入の橋渡しができる人材の需要は急増している。「悪夢」は労働者のためではなく、それらを見つけようとする雇用者のためにあるのだ。

Solomonの見解は、ジュニアバンカーの参入障壁は上がり、より高い技術的基礎力が要求される可能性があると示唆するが、役割自体が消えるわけではないとする。役割は単純な分析から戦略的な監督へと移行しており、従業員が適応できれば最終的に利益となる変化だ。

神話対現実：2026年のAI労働市場

過去の恐怖を煽る論調と現在のデータとの差異を明確にするため、我々はSolomonの演説の主要点を支配的な神話と照らし合わせて分析した。

Table 1: The AI Labor Landscape – Expectation vs. Execution

長期的な経済観

Solomonは、この「より遅く、しかしより深い」採用曲線のより広い経済的含意にも触れた。米国は財政刺激と持続的なAIインフラ投資から構造的な追い風を受けており（2025年にGDPの1％超を占める）、経済環境は堅調である。

しかし彼は、*インフラの構築（チップの購入）とアプリケーション価値（チップから収益を上げること）*の区別を警告した。前者は好調だが、後者はまだ「創造的破壊」の段階にある。「勝者と敗者が出るだろう」とSolomonは認め、明確な処理能力戦略なしにAIへ過剰投資した企業は清算の局面を迎える可能性を示唆した。

結論：退屈な現実は良いニュースだ

Creati.aiの読者にとって、ダボス2026からの結論は爽やかに地に足のついたものだ。失業保険を求めてロボットが列をなすというセンセーショナルな見出しは、企業ソフトウェア統合という地味で困難な現実に取って代わられつつある。

世界経済の指標であるGoldman Sachsは、短期的には（導入の苦闘のために）仕事をより難しくするが長期的にはより価値あるものにすると賭けている。 「Job Apocalypse」は無期限に延期され、現実世界の複雑さによって事実上キャンセルされた。その代わりに我々が直面しているのは、新たに生まれた課題だ：我々が作り出したツールを使いこなすための処理能力を築く競争である。