ハーバード・ビジネススクールとINSEADが共同で発表した研究論文「AI-Native Firms」は、2020年から2024年にかけて米国のY Combinator参加企業およびベンチャー支援企業を対象に、AIネイティブ企業の雇用構造が非AI企業とどう異なるかを分析した。AIネイティブ企業とは、社内業務の効率化にAIを活用するプロセス面と、自社製品にAIを組み込んで顧客業務を自動化するプロダクト面の二つの生産性転換を特徴とする。調査結果によれば、AIネイティブ企業は規模が約25％小さく、組織構造が扁平化している。エンジニア比率は13％高い一方、初級職およびマネージャー職の比率はそれぞれ約15％低下している。一方でシニア職の比率は20％上昇しており、AIブームが雇用機会を民主化するとの一般的な前提とは対照的に、経験豊富な専門人材への需要が増加していることが明らかになった。 採用者の属性を見ると、シニア職には男性比率が高く、エリート機関卒業生が集中し、シリコンバレーに拠点を持つ傾向が顕著だ。これはAIが高度な技術リテラシーと専門知識を備えた層に優位性を与え、従来のキャリアの底辺を担う初級職を圧縮していることを示唆する。研究者らは、AIツールの習得差が個人や起業家の間でのパフォーマンス格差を拡大させる可能性を懸念している。AIが業務自動化と学習加速を同時に促進する環境では、初期の技術リテラシー差が長期的な経済格差や組織内の地位差に直結するリスクがある。 本研究は、AI導入が単純な業務効率化を超え、企業の組織設計と人材獲得戦略そのものを再定義しつつある点を浮き彫りにした。今後のAIネイティブ企業の拡大に伴い、専門職中心の雇用構造が定着する中で、多様な背景を持つ人材のキャリア形成支援や、技能習得の格差是正に向けた政策・企業施策の検討が課題となる見通しだ。