作者：クリー原題：AIによる解雇が進む中、OpenAIは営業職を募集---AIを作る企業が大規模に「地推」人員を募集している——シャベルはできたが、掘り方を教える人も必要だ。最近、AIによる失業不安が東西のインターネットを席巻している。Blockは4000人を解雇し、CEOは「AIがあなたの仕事を代替できる」と述べた；Pinterestは従業員の15%を削減し、資金をAIに投じる；陶氏化学は4500人を解雇し、自動化を強化するためだと説明。国内も静かではなく、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模な解雇を否定、字节跳动は非AI部門で半年ごとに20%の最適化を行っていると報じられる。統計によると、2026年の最初の三ヶ月で、世界のテクノロジー業界の解雇者数はすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因すると明言されている。この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。3500の新規ポジション。AIを作る会社が自社の人手不足を語るとは？OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、同じくらい密集しているのは別の職種：パートナー・マネージャー、企業向け営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で紹介された新しいポジション「テクニカル・アンバサダー」だ。翻訳すると：技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える役割。つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を払わせる人を募集している。**顧客を獲得することは、モデルを強化すること以上に重要**ChatGPTは9億人の週次アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字覚悟でサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超える。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。消費者はトラフィックを支え、企業顧客が利益を支える。しかし、企業顧客はAnthropicのClaudeに流れている。Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73%のシェアを獲得している。十週間前は、二社で五五分だった。昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社リソースをChatGPTの体験に集中させた。直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増える。モデルは繰り返し改善できるが、顧客は離れたら自分から戻ってこない。顧客を追うにはAIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。**シャベルは自分自身を売れない**AIはコードを書き、カスタマーサポートを行い、データ分析もできるが、一つだけできないことがある：企業の技術責任者に年間契約を締結させること、私に買わせること。個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIはそうはいかない。データセキュリティの審査、内部プロセスの改修、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進する人が必要だ。OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTは彼らがTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと合弁を模索していると報じている。これは、企業にAIを導入させるために人を派遣するビジネスだ。根本はやはり「人を現場に送り込む」ことにある。Blockの話も同じことを語っている。4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、再び人員を呼び戻し始めた。あるデザイナーは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解雇された後に重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人を再雇用した。Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「一部の人を解雇しすぎたかもしれない…」AIは確かに解雇の不安を引き起こしているが、AIによって血を血を流すような大動脈が解雇されるのは、やりすぎだ。たとえ、CEOがAIが大部分の社員を代替できると公言している企業でも、AIが対応できない部分は存在する。AIは明確に定義できるタスクを代替するのが得意だが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を教える」ことは、実は明確に定義できない。技術革命のたびに「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいるが、今回も同じだ。インフラを作る企業は、誰が勝ち負けしても安定して収益を得られると共通認識がある。しかし、OpenAIの現状は、シャベルはできたが、それをどう使うかを教える人が必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。**地推は、AI不安の中の鉄の飯碗**この解雇された人と新たに採用された人を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で増員されたエンジニアや運営スタッフで、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大半は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。OpenAIがやっていることは、古くからある手法に由来する：地推。顧客のオフィスに派遣し、話を聞き、システムを導入し、稼働を監視する。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語の役職名を変えても、十年前のO2O戦争時に美団が飲食店にPOS端末を説得したのと本質的に変わらない。このやり方は、これら二社だけに限らない。ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確な入力と出力に分解できることだ。コードを書く、工事のチケットに返信する、レポートを作成する、境界がはっきりしていて、AIが得意とする。一方、地推の仕事は全く逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを組み込むのと、ゲーム会社のコンテンツ生成を手伝うのは、まったく異なるプロジェクトだ。相手が違えば、提案も違う。この作業はpromptだけでは完結しない。AIはすべての仕事を消し去るのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、不明確な部分は高くなる。三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問している。もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。説明できる部分は、すでに危うくなっている。
AIのリストラの波の中、OpenAIは営業担当者に「安定した職」を提供している
作者：クリー
原題：AIによる解雇が進む中、OpenAIは営業職を募集
AIを作る企業が大規模に「地推」人員を募集している——シャベルはできたが、掘り方を教える人も必要だ。
最近、AIによる失業不安が東西のインターネットを席巻している。
Blockは4000人を解雇し、CEOは「AIがあなたの仕事を代替できる」と述べた；Pinterestは従業員の15%を削減し、資金をAIに投じる；陶氏化学は4500人を解雇し、自動化を強化するためだと説明。
国内も静かではなく、网易はAIを使った外注代替を噂され、科大讯飞は大規模な解雇を否定、字节跳动は非AI部門で半年ごとに20%の最適化を行っていると報じられる。
統計によると、2026年の最初の三ヶ月で、世界のテクノロジー業界の解雇者数はすでに4万5千人を超え、そのうち約1万人はAIに起因すると明言されている。
この背景の中、先週金曜日、英国のフィナンシャル・タイムズは、OpenAIが年末までに従業員数を4500人から8000人に拡大する計画を報じた。
3500の新規ポジション。AIを作る会社が自社の人手不足を語るとは？
OpenAIの採用ページを開いてみると、エンジニアや研究者の募集はもちろんだが、同じくらい密集しているのは別の職種：パートナー・マネージャー、企業向け営業、GTM（市場進出戦略）チーム、そして報道で紹介された新しいポジション「テクニカル・アンバサダー」だ。翻訳すると：
技術大使、企業顧客にAIの使い方を教える役割。
つまり、OpenAIが募集しているのはAIを強化する人ではなく、他者にAIにお金を払わせる人を募集している。
顧客を獲得することは、モデルを強化すること以上に重要
ChatGPTは9億人の週次アクティブユーザーを持つが、多くの人は料金を支払っていない。
料金を支払う消費者に対しても、OpenAIは赤字覚悟でサービスを提供している：重度ユーザー一人あたりの計算コストは、月額20ドルを超える。今年の収益は250億ドルを見込むが、赤字は140億ドルに達する見込みだ。
消費者はトラフィックを支え、企業顧客が利益を支える。しかし、企業顧客はAnthropicのClaudeに流れている。
Rampのデータによると、AIツールを初めて購入した企業のうち、Anthropicが73%のシェアを獲得している。十週間前は、二社で五五分だった。
昨年12月、Altmanは全社員に「コードレッド」のメモを送り、広告やショッピングアシスタントなどの非コアプロジェクトを停止し、全社リソースをChatGPTの体験に集中させた。
直接のきっかけは、Google Gemini 3が複数のテストでChatGPTを上回ったことだが、より深刻な不安は企業側にある：AnthropicはClaudeを顧客のコードベースやワークフローに組み込み始めており、一度導入されると移行コストは雪だるま式に増える。
モデルは繰り返し改善できるが、顧客は離れたら自分から戻ってこない。顧客を追うにはAIの提案だけでは不十分で、実際に人が訪問しなければならない。
シャベルは自分自身を売れない
AIはコードを書き、カスタマーサポートを行い、データ分析もできるが、一つだけできないことがある：
企業の技術責任者に年間契約を締結させること、私に買わせること。
個人利用のAIはアプリをダウンロードすれば済むが、不満があればいつでもアンインストールできる。企業利用のAIはそうはいかない。データセキュリティの審査、内部プロセスの改修、既存システムとの互換性、社員のトレーニング、どれか一つでもつまずけばプロジェクトは頓挫する。
これはモデルのスコアだけでは解決できず、顧客の会議室に座って推進する人が必要だ。
OpenAIはこれを理解しているようだ。彼らは単に営業を募集しているだけでなく、FTは彼らがTPGやBrookfieldなどのプライベートエクイティと合弁を模索していると報じている。これは、企業にAIを導入させるために人を派遣するビジネスだ。根本はやはり「人を現場に送り込む」ことにある。
Blockの話も同じことを語っている。
4000人を解雇してから三週間も経たないうちに、再び人員を呼び戻し始めた。あるデザイナーは「解雇は間違いだった」と告げられ、ある技術責任者は、チーム全体が解雇された後に重要な業務を引き継ぐ人がいなくなり、辞めると脅したため、一部の人を再雇用した。
Dorsey自身も解雇通知の中でこう残している：「一部の人を解雇しすぎたかもしれない…」
AIは確かに解雇の不安を引き起こしているが、AIによって血を血を流すような大動脈が解雇されるのは、やりすぎだ。たとえ、CEOがAIが大部分の社員を代替できると公言している企業でも、AIが対応できない部分は存在する。
AIは明確に定義できるタスクを代替するのが得意だが、「組織にAIが必要だと信じさせ、その使い方を教える」ことは、実は明確に定義できない。
技術革命のたびに「シャベルを売るのが最も儲かる」と言う人がいるが、今回も同じだ。インフラを作る企業は、誰が勝ち負けしても安定して収益を得られると共通認識がある。
しかし、OpenAIの現状は、シャベルはできたが、それをどう使うかを教える人が必要だということを示している。そして、その「教える」過程は、シャベルそのもので完結できない。
地推は、AI不安の中の鉄の飯碗
この解雇された人と新たに採用された人を並べてみると、一つの境界線が見えてくる。
Blockが解雇した4000人のうち、多くはコロナ禍で増員されたエンジニアや運営スタッフで、標準化された作業を行っていた。一方、OpenAIが新たに採用した3500人の大半は、営業、カスタマーサクセス、パートナー管理といった、フローに書きにくい仕事だ。
OpenAIがやっていることは、古くからある手法に由来する：地推。
顧客のオフィスに派遣し、話を聞き、システムを導入し、稼働を監視する。技術大使も、パートナー・マネージャーも、英語の役職名を変えても、十年前のO2O戦争時に美団が飲食店にPOS端末を説得したのと本質的に変わらない。
このやり方は、これら二社だけに限らない。
ShopifyのCEOは今年、社員に対し、「今後人を増やすには、AIができないことを証明しなければならない」と語った。Klarnaは一昨年、700人のカスタマーサポートを解雇したが、昨年こっそり人を呼び戻し、CEOは「AIの進展が速すぎた」と認めている。
解雇された人と呼び戻された人の違いは何か？
解雇される職種には共通点がある：仕事の内容が明確な入力と出力に分解できることだ。コードを書く、工事のチケットに返信する、レポートを作成する、境界がはっきりしていて、AIが得意とする。
一方、地推の仕事は全く逆だ。金融顧客のコンプライアンスシステムにAIを組み込むのと、ゲーム会社のコンテンツ生成を手伝うのは、まったく異なるプロジェクトだ。相手が違えば、提案も違う。この作業はpromptだけでは完結しない。
AIはすべての仕事を消し去るのではなく、仕事の価値を再定義している。明確に説明できる部分は安くなり、不明確な部分は高くなる。
三年前、論文一つで世界を変えた企業は、今や何千人もの人を雇い、一軒一軒訪問している。
もしあなたがAIに取って代わられることを不安に思っているなら、その答えはあなたの業界ではなく、あなたの仕事が一言で説明できるかどうかにかかっている。
説明できる部分は、すでに危うくなっている。