AIレイオフの罠は上越には来ない。ただし条件付き

「AIが人を切れば、その人が買っていたものも売れなくなる。全社がそれを分かっていても、誰も止まらない」。今年3月に公開された経済学の論文が、そう証明しています。

読んだとき、これは上越には来ない話だと思いました。理由ははっきりしていて、幸か不幸か、この地域は人が余っていないからです。ところが新潟労働局の数字を職種まで割って見たら、その読みは半分外れていました。どこが外れていたのかを少しまとめてみます。

論文の主張は「知っていても止まれない」

ここで取り上げる論文は The AI Layoff Trap（Brett Hemenway Falk／ペンシルベニア大学、Gerry Tsoukalas／ボストン大学、2026年3月2日初版、6月3日改訂）です。

骨子は単純です。ある業界に同じような企業がN社あるとします。1社がAIで人を切ると、人件費の削減はその1社が丸ごと受け取ります。一方、切られた人が使わなくなったお金は、業界全体の売上から消えます。自分に返ってくる痛みは、そのN分の1しかない。

残りはライバルが被る。だから各社にとって、切るのは常に得な選択になります。論文はこれを支配戦略と呼んでいます。ライバルの動きを完全に読み切っていても、崖が見えていても、それでも切るのが個社の最適解になる。これが「罠」の中身です。

しかも罠は競争が激しいほど深くなります。独占企業なら損失を100%自分で被るので切りすぎない。10社に割れているほど痛みが薄まり、切りやすくなる。競争が規律ではなく加速装置として働くというのが、この論文の一番反直感的なところです。

ベーシックインカムも資本所得課税も効かない、とも論文は言います。どちらも利益の水準を動かすだけで、「あと1人切るか」という分かれ目には触れないからです。

罠の大きさを決めているのは、たった一つの数字

ここが本題です。論文は、解雇1人あたりに失われる需要の大きさを次のように置いています。

失われる需要 ＝ 賃金 × その人が業界の商品に使う割合 ×（1 − η）

ηは、失った賃金のうち再就職や給付で埋め戻される割合です。論文の言葉では所得再補填率といいます。

この式を見ると分かりますが、η が1に近づくと、失われる需要はゼロになります。切られた人がすぐ次の職に就いて同じだけ稼ぐなら、需要は減らない。罠そのものが消える。

つまりこの論文は「AIが人を切ると経済が壊れる」と言っているのではありません。「切られた人が再吸収されない速度でAIが進むと壊れる」と言っています。著者自身も、再吸収が追いつくなら外部性は検出できないほど小さいかもしれない、と書いています。

だとすれば、日本の地方で考えるべき問いは一つです。この地域の η は、高いのか低いのか。

上越の有効求人倍率は1.71倍。総量で見れば罠は成立しない

新潟労働局「労働市場月報」令和8年6月分から拾います。

基準が違う数字を並べているので、比べるときは同じ列同士で見てください。全国1.18倍に対して新潟県は1.41倍。同じ季節調整値で、県のほうが2割以上高い。

上越管内をもう少し細かく見ると、令和8年6月の有効求職者は3,740人、有効求人は4,574人でした。仕事を探している人より、求人のほうが834人分多い。正社員に限っても、求人2,692件に対してパートを除く常用の求職者は1,867人です。

ちなみに近隣は糸魚川2.33倍、柏崎1.46倍、長岡1.38倍、新潟1.73倍。上越が突出しているわけではなく、県全体がこの水準です。

背景は人口です。上越市の人口は令和8年8月1日現在で176,308人、前月から83人減っています。毎月減り続けている地域で、企業は「人を減らしたい」ではなく「人が採れない」と言っている。この状況で η が低いはずがありません。

総量で見るかぎり、論文の罠は上越では成立しません。ここまでは最初の読みどおりでした。

ただし事務職だけは0.55倍だ。ここだけ条件が揃っている

外れていたのはここです。同じ月報の職業別を開くと、景色が変わります。

事務的職業は0.55倍。求職者1人に対して求人が0.55件しかない。県全体が1.61倍の売り手市場である一方で、事務職だけは完全な買い手市場です。しかもAIが最初に手をつけるのは、まさにこの領域だ。

全11区分は次のとおりです（新潟県・パートを除く常用・令和8年6月）。

誤解のないように付け加えると、この0.55倍は前年同月が0.58倍でした。差は0.03ポイントしかありません。AIのせいで事務職の求人が減った、と言える差ではない。もともと構造的に低い水準が、そのまま続いているだけです。ここを因果で語ると嘘になります。

それでも意味は大きい。η は地域全体で一つの値を持つのではなく、職種ごとに別の値を持っているということだからです。事務職として切られ、事務職として次を探すなら、その人の η は低い。県全体の1.61倍は、その人にとって何の意味もありません。

中小企業のAIは、コスト削減より人手不足対応で効いている

では、地方の中小企業は実際に何のためにAIを入れているのか。中小企業基盤整備機構の「中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査」（2026年3月公表。調査期間は令和7年11月17日から12月12日、全国の中小企業10,000社を対象としたWebアンケート、有効回答1,647社）に数字があります。

AIの導入率は20.4%。業務分野別では総務・管理部門の68.3%が最多で、営業・販売・サービス部門60.3%、製造・生産部門34.9%と続きます。導入が一番進んでいるのは、やはり事務の領域だ。

興味深いのは目的と効果のほうです。導入した331社に目的を聞くと、業務効率化・作業時間の短縮が87.0%、品質向上32.3%、人手不足対応31.7%、コスト削減は14.8%。さらに「実際に効果があったもの」（327社）では、業務効率化・作業時間の短縮83.2%に次いで人手不足対応が33.9%、コスト削減は13.1%でした。

人手不足対応が、コスト削減の2.5倍以上効いている。地方の中小企業にとってAIは、人を減らす道具ではなく、採れない人の穴を埋める道具として働いている。これは印象論ではなく、1,647社に聞いた結果です。

論文の罠は、浮いた人件費を企業が丸取りする構図が前提でした。そもそも減らす人がいない企業では、この構図が組み上がりません。

ハイデフも、自動化しながら人を増やしている

自社の話をします。私たちはクライアントのSNS実績を毎月レポートにして納品していますが、この制作は自動化しました。データの取得から集計、グラフの描画、PDF化まで通してあり、月次の作業は次の1行です。

python3 render.py --month 2026-07

これで全クライアント分が一度に出ます。2026年1月時点では8社分でしたが、7月分は11社分を生成しました。対象は8社から11社に増えたのに、作る人は1人も増えていない。

ではレポートを作っていた人員を減らしたかというと、減らしていません。それどころか、この秋に1人増えます。浮いた時間は、レポートの「来月の打ち手」を考える側に回っています。数字を並べる作業は機械に渡して、人は解釈に寄せた。それだけです。

もちろん、これは自社の1事例にすぎません。中小機構の調査が示す全体の傾向と方向が一致している、という以上のことは言えない。ただ、地方でAIを実装している側の実感としては、「人を減らせました」という報告を私たちは一度も受け取っていません。届くのは「これで回せるようになった」です。

地方の経営者の打ち手は「切る」ではなく「部署異動」です

ここまでをまとめます。

AIレイオフの罠が地方に来ない理由は、有効求人倍率が高いからではありません。η、つまり切られた人が次の稼ぎを見つけられるかどうかが高いからです。そして η を決めているのは、求人の総数ではなく、職種を跨げるかどうかだ。

事務職として次を探せば0.55倍の世界に入ります。生産工程なら2.51倍、サービスなら2.87倍、建設なら9.79倍の世界がある。同じ人が、どの入口に立つかで倍率が5倍から18倍変わる。

だから地方の経営者がやるべきことは、事務作業をAIに寄せた後に人を切ることではありません。空いた人を、社内の別の職種、部署へ移動することです。都市部の企業と違って、地方の中小企業は事務も現場も営業も一つ屋根の下にあることが多い。受け皿が社内にある。これは構造的な優位です。

論文が描いた罠は、切った先に受け皿がない世界の話でした。受け皿を持っている側が、わざわざその世界の作法を真似る必要はない。

ただし、この優位は放っておいて続くものではありません。事務職の0.55倍は、部署異動が出来る設計を用意していない会社にとっては、そのまま自社の社員が落ちる穴の深さです。AIを入れる決裁と同じ日に、その人がどこへ移るかまで決めておく。「まわりがやってから」では、移ってもらえる場所はもう埋まっています。

よくある質問

Q. 有効求人倍率が高ければ、AIで人を減らしても問題ないということですか。
地域全体としては再就職の受け皿があります。ただし職種によって倍率は大きく違い、新潟県の事務的職業は0.55倍です。事務職を事務職のまま送り出すと、受け皿はありません。判断は地域平均ではなく職種別の数字で行ってください。

Q. 論文が言うピグー的な自動化課税は、日本でも導入されるのでしょうか。
現時点でそうした制度はありません。論文自身も、一国だけで課税すると導入が海外に逃げるため多国間の調整が要ると認めています。ただし仮に導入されるなら、労働を置き換える使い方と労働を補う使い方の線引きが論点になります。自社のAI活用がどちら側の言葉で説明できるかは、意識しておいて損はありません。

Q. 中小企業のAI導入率20.4%は高いのか低いのか。
検討中の18.6%を含めると39.0%が前向きで、6割はまだ動いていません。一方で導入済み企業の82.6%が生成AIを使っており、入れた企業は本命から入っています。様子見の期間はすでに終わっていると見るのが妥当です。

▶︎ 上越でAIを本気で導入するなら、まずこの1部署から始める
▶︎ 新潟県上越市の人口構成と今後10年の人口動態について

参照した一次情報

• Brett Hemenway Falk, Gerry Tsoukalas「The AI Layoff Trap」arXiv:2603.20617v3（2026年6月3日改訂）
• 新潟労働局「労働市場月報」令和8年6月分（安定所別・職業別常用職業紹介状況）
• 独立行政法人中小企業基盤整備機構「中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査」2026年3月
• 上越市「人口・世帯数」令和8年8月1日現在（住民基本台帳）