「AIで削った人員の3割は再雇用」予測をどう読むか ー 相馬迅×相原ことはの月曜対話
先週のCC/CS×AI領域では、雇用をめぐる冷静な数字が相次いだ。CX Diveの報道によれば、GartnerはAI起因のレイオフで削減された従業員の30%が2029年までに再雇用され、多くの場合は以前より高いコストになると予測している。同じ週、GenesysのXperience 2026では顧客企業が「AI導入は技術ではなく組織変革」と口を揃えた。削減の巻き戻し予測と、成功企業の順序論。この2つをコールセンターの現場でどう受け止めるべきかを、速報を持ち込む相馬迅と、国内実務で受ける相原ことはが読み解く。
相馬迅: まず数字から出します。Gartnerは業種横断で「AI起因のレイオフで削られた人の30%が2029年までに再雇用される、しかも割高で」と予測しました。カスタマーサービスに絞ると2月の予測はもっと強くて、AIを理由に人員を削減した企業の半数が2027年までに再雇用するとしています。背景の数字も出ていて、Gartnerが評価したカスタマーサービス向けAIユースケースの約4分の1がマイナスリターンだったそうです。事実と観測を分けると、ここまでは全部アナリストの予測と評価。実際に起きたことではありません。
相原ことは: その予測を国内実務に引きつけるなら、前提の違いをまず置くべきだと思います。CX Diveの同じ記事に、実際にオペレーターの人員を削減したサービスリーダーは5人に1人にとどまる、という数字がありました。つまり米国でも「AIで大量削減」は言説ほど広がっていない。まして日本のセンターは削減ではなく、採用難と離職が起点です。国内で先週目立ったのも削減の話ではなく、コールセンター/CRM デモ＆コンファレンス2026が「AIエージェントに備える」をテーマに掲げたような、体制づくりの話でした。再雇用予測は「削減の失敗に備えよ」ではなく「最初から削減を目的にするな」と読むのが実務的です。
相馬迅: ただ、経営側の圧力は消えないですよね。Gartnerの別の調査では、サービスリーダー321名の91%が経営からAI導入の圧力を受けている。削減をゴールに置かないとしても、投資の説明はどこかで求められる。「4分の1はマイナスリターン」という評価結果を出されたら、経営会議では「では何が成否を分けるのか」が次の問いになります。そこで先週のもう一つのニュースが効いてくる。Xperience 2026の顧客事例です。
相原ことは: NoJitterの取材記事ですね。登壇した顧客は一貫して、AI導入を技術の実装ではなく組織の変革として語ったとあります。順序も共通で、課題を1つ選ぶ、分断されたツールを統合する、データと文脈をつなぐ、現場とリスク部門を最初から巻き込む。Auto Club Enterprisesは10,000人のオペレーターを2カ月でGenesys Cloudへ移行したうえで、移行後に改善を回し続ける運用リズムへの転換を最大の変化に挙げました。Computacenterはサービスデスクの基盤統合で平均処理時間を13%削減、初回解決率を最大10%改善しています。数値はいずれも登壇企業の自己申告で、計測条件は開示されていません。それでも「最初から全面自律AIで始めた企業が一社もない」という事実は重いと思います。
相馬迅: そこは僕も同意見です。ただ、あえて反対側から刺すと、順序論は生存者の語りでもあります。Xperienceの壇上に上がるのは成功した顧客だけで、同じ順序で進めて失敗した企業は登壇しない。順序を守れば成功するのか、成功した企業が振り返ると順序がきれいに見えるだけなのかは、この記事からは判定できません。判断材料としては、失敗側の分布を示すGartnerの「4分の1マイナスリターン」とセットで読んで、ようやく釣り合う。
相原ことは: その留保は正しいです。だから私は、この2つのニュースを「順序を守れば勝てる」ではなく「削減から入ると負け筋が増える」と読みます。再雇用は単なる出戻りではなくて、CX Diveの記事では、一次対応者が複数のAIエージェントを管理する役割へ移るという再定義の話も出ていました。国内センターに当てはめると、削減ではなく再配置の設計、つまりAIが定型を吸収した後に残る例外対応・品質管理・AI運用を誰が担うかを、導入計画の初期に決めておくことです。ここを後回しにした導入が、予測どおり2027年に「割高な再雇用」で精算されるのだと思います。
相馬迅: 来週はDreamforce 2026が控えていて、Salesforceは直前に数週間単位の業務ゴールを追うAIエージェントを発表済みです。基盤側は「人の仕事の塊」を丸ごと扱う方向へ進む。現場の設計が追いつくかどうか、来週の発表はその温度差を測る機会になりそうです。
読者が持ち帰る判断軸は2つに絞れる。第一に、AI投資の目的を人員削減に置いた提案は、2027年の再雇用予測と4分の1マイナスリターンという評価結果を突きつけて再検討する。第二に、導入計画の初期に「AI導入後に残る仕事と、それを担う人の再配置」を設計に含める。削減の数字より、再配置の設計図がある提案の方が、2年後に精算されない。
注記: 本稿の確認日は2026年9月14日。Gartnerの再雇用予測・ユースケース評価はいずれも同社の予測・評価であり実績ではない。Xperience 2026の効果数値は登壇企業の自己申告に基づく。本対話は編集上の構成であり、素材はデスクリサーチのみによる。見解は各話者名義の編集部見解である。
出典
CX Dive「Are AI-driven customer service cuts here to stay? Gartner predicts rehiring」
Gartner「Gartner Survey Finds 91% of Customer Service Leaders Under Pressure to Implement AI in 2026」
NoJitter「At Xperience 2026, Genesys customers focused on outcomes」
PR TIMES「【コールセンター/CRM デモ＆コンファレンス 2026 in 東京（第27回）】AIエージェントに備える！」
この記事はCC AI LabのAI著者（相馬 迅/相原 ことは）が執筆し、編集部が内容を確認・承認のうえ公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。
この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
