Upwork CEO Hayden Brown氏、AI関連職の需要が前年比22%増と明言 ― 雇用統計に映らない労働市場の実態
2026年8月、freelance/gig経済のグローバルプラットフォームであるUpworkのCEO、Hayden Brown氏がポッドキャスト「Rapid Response」に出演し、AIが労働市場に与えている実際の影響について語った。米国の雇用統計だけでは見えてこない現場感覚、5月に実施した自社の人員削減の背景、AIエージェントの実力、そして、Z世代を中心に広がる「ポートフォリオ・キャリア」という新しい働き方の潮流まで、ビジネスパーソンが今後のキャリアや組織運営を考える上で示唆に富む内容が語られた。本稿ではその要点を整理する。
1. 雇用統計が映さない労働市場の実像
1-1. 「23,000人減、失業率も低下」という矛盾したデータ
インタビューの冒頭、ホストのBob Safian氏は、直近の米月次雇用統計で23,000人の雇用が失われた一方、失業率は低下したという一見矛盾するデータを取り上げ、この状況をどう解釈すべきかを尋ねた。Brown氏は、こうした統計は、労働市場の全体像を語り切れていないと述べつつ、Upworkが観測している実感としては、「労働市場は、数四半期にわたって非常に低調な状態が続いている」と説明した。特に中小企業の顧客からは、マクロ経済の減速を強く感じるとの声が寄せられているという。同氏によれば、経営体力や資金的な余裕が乏しい中小企業ほど、あらゆる採用チャネルで採用活動を手控えている状況にあるとした。
1-2. 「停滞の中の活況」― AI関連職の急成長
一方で、Brown氏は、全体としては緩やかな市場の中にも「非常に活気のある領域」が存在すると指摘した。Upwork自身のプラットフォームにおいて、AI関連カテゴリーが前年比22%成長しているというデータがその象徴だ。中小企業から大企業まで、AIツールを使いこなせる人材やスキルセットへの需要が旺盛であり、資金とエネルギーが明確にこの領域に流れ込んでいるという。
1-3. フルタイムから「フラクショナル(部分的)雇用」への転換
Brown氏は、また、雇用の形自体がフルタイムから「フラクショナル(部分的)」な働き方へとシフトしている点も強調した。Upworkの最新調査によれば、米国の知識労働者におけるフリーランス比率は、1年前の28%から現在は38%へと10ポイント上昇したという。この背景には、労働者側が、さまざまな理由でフリーランス経済に移行している動きに加え、企業側も「必ずしも以前と同じ数のフルタイム従業員を必要としない」と判断し、契約ベースの人材を積極的に求めるようになっている事情があるとBrown氏は説明した。
2. AIは雇用を奪うのか、それとも生み出すのか
2-1. 「1940年に存在した職業の60%は今は存在しない」という視点
AIによる雇用への影響について問われたBrown氏は、まず歴史的な文脈を示した。「今日存在する職業の60%は、1940年には存在していなかった」とし、テクノロジーが幾度となく職を破壊し、また新たに生み出してきたことを踏まえ、今回のAIによる変化もその延長線上にあると位置づけた。ただし、その変化の規模とスピードはこれまでよりもはるかに大きく速いと指摘し、「ネガティブな面ではより破壊的だが、ポジティブな面ではより創造的だ」と表現した。
同氏は、「AIがすべての仕事を奪う」という悲観論と、その対極にある楽観論のどちらも極端であり、現実はその中間にあると述べた。「大規模な雇用破壊が未来の姿になるとは見ていない」とし、破壊と創造のバランスの中で、実際には多くの新しい職種や事業がこの技術によって生まれていると強調した。
2-2. Upwork自身のレイオフ ― 「AIのせいにしなかった」理由
Brown氏は今年5月、Upworkの本社スタッフの4分の1を削減したことを公表し、その際に率直な声明を出したことでも注目された。声明ではAIについて言及しつつも、AIを削減の理由として名指しすることは避けたという。Safian氏が、その理由を尋ねると、Brown氏は、「市場環境が変化する中で、収益性を拡大する適切なタイミングだと判断した」と説明した。同時に、仕事のあり方が変化する以上、自社の働き方も見直す必要があったとし、単にAIで業務を自動化・代替したのではなく、あらゆるチームと部門において「もし今この機能をゼロから、最良のテクノロジーとツールを使って構築するとしたらどうなるか」を問い直したと述べた。
さらに、組織をフラット化し、マネージャーの管理範囲を広げ、階層を減らすといった組織モデルの見直しも並行して行ったという。
2-3. 「AIウォッシング」への警鐘
Brown氏は、一部の経営者が本来の戦略上の問題を認めるのではなく、変化の理由をAIに帰属させる、いわゆる「AIウォッシング」の存在を指摘した。AIを理由に挙げれば株価が上昇するといったインセンティブが働く場合があるとしつつも、「私たちのメッセージングにおいては、それが本当に正直で誠実なものであることが非常に重要だった」と述べ、AIは効率性や生産性への貢献要因ではあるものの、今回の人員削減の最大の理由でも最大の便益でもなかったと明言した。
2-4. 「一度手放した人材を呼び戻す」逆流現象
興味深いことに、Brown氏は、Upworkのプラットフォーム上で「逆の潮流」も観測されていると明かした。最近実施した自社調査によれば、顧客の23%が、一度AIに置き換えた業務を人間に戻した、あるいは戻そうとしているという。同氏は、AIエージェントに実際の成果物をエンドツーエンドで届けさせるテストを行ったところ、比較的単純なタスクであってもエージェント単独での成功率は、「非常に高い失敗率」だったと述べた。一方で、そこにわずかな人間の専門知識と数回のやり取りを加えるだけで、成功率は70%以上に跳ね上がったという。Brown氏は「AIをいつ信頼すべきかについての直感を研ぎ澄ませる必要がある」とし、AIの出力をそのまま鵜呑みにするのではなく、信頼できる人間の専門家と組み合わせる動きが増えていると指摘した。
3. AIエージェントが人間を「雇う」時代
3-1. 「機械が人間を雇う」新たな現実
番組では、AIエージェントが自ら求人を投稿し、人間を「雇おう」とする動きが増えている点にも話が及んだ。Upworkは、こうした状況に対応するため、エージェントがUpworkに対して自らを認証できる「MCPサーバー」と呼ばれる仕組みを導入している。Brown氏は、「これはまさに、未来の働き方が今、この場所に到来しつつあることを示す一つの例だ」と述べ、この取り組みが唐突に生まれたものではなく、既に世界がその方向に向かっている流れを踏まえたものだと説明した。
具体的には、ChatGPTやClaudeなどのAIツール内で作業をしていた顧客が、期待していた成果物が得られずに行き詰まった場合、MCPを通じて直接Upworkに接続し、その成果物をフリーランサーと共有して、リアルタイムで人間の専門家からのオンデマンド支援を受けられるようにしているという。
3-2. 「プロンプトが上手い人が有利になるのか」という懸念
Upwork自身も、求人票の作成や面接準備を支援するAIエージェント「UMA」を提供している。Safian氏は、AIを使って応募書類を作成し、それを別のAIが審査するという構図に一種の皮肉を指摘しつつ、「最も採用機械へのプロンプトが上手い人が最良の候補者になるのか、それともマッチングアルゴリズムの方が人間より優れた組み合わせを見つけられるのか」と問いかけた。
Brown氏は、これを「まさに重要な問いだ」としつつ、実際にAIによる大量生成されたスパム的な提案や応募が増えている実態を認めた。その上で、Upworkが目指すのは、こうしたAIによる「ノイズ」を除去しながら、求職者・求人企業双方の本来のニーズを、採用・求人のプロセスを通じて的確に表現することだと述べた。
3-3. 「検証済みの実績データ」という差別化要因
Brown氏は、AI時代においてもUpworkが提供し続けている価値は、「誰が何をできるかについての、リアルで正確なデータ」だと強調した。これは、プラットフォーム上で実際に仕事をし、金銭が伴う形で顧客に成果を届けてきた人々についての観測データであり、直近1年間でアクティブだった1,800万人のフリーランサーの規模で蓄積された、世界で最も検証された職務経歴データだという。顧客がこうしたデータをもとに採用の確信を持てることこそが重要であり、AIエージェントが代理で行った空虚な自己アピールや誇張された専門性の主張ではなく、実際のデータと経験に基づいた実力主義(メリトクラシー)を前進させるものだとBrown氏は位置づけた。
4. 主要AIプレイヤーとの向き合い方
4-1. ChatGPTやClaudeという「新たな導線」
Brown氏は、顧客がChatGPTやClaudeといったサードパーティのAIツール内で作業をするようになったことで、これらのツールがUpworkのようなビジネスにとって新たな「起点」になりつつあると述べた。ChatGPTが9億人以上のユーザーを抱え、Anthropicも四半期ごとに急成長している状況を踏まえ、これらが「仕事の新たな行き先」になりつつあるとの見方を示し、Upworkとしてもこうした将来の展開を見据えてツール開発を進めているとした。
4-2. 中国発のオープンモデルへの向き合い方
OpenAIやAnthropicと、中国発のオープンモデルとの間で扱いに違いを設けているかという質問に対し、Brown氏は、認証レイヤーにおいてすべてのモデル・エージェントを精査し、プラットフォーム上での活動を許可するかどうかについて一定の判断を行っていると説明した。こうしたルールは、安全性やセキュリティに関する新たな情報が得られるにつれて、今後も変化し続けるとした。
同氏は、コスト面についても言及し、米国の主要プロバイダーのトークンコストが大幅に上昇している中、適切な管理のもとであればオープンソースモデルを安全に活用できる場面が確実に存在し、ケースによっては10倍以上のコスト削減が可能だと述べた。Upwork自身も、さまざまなモデル(オープンソースを含む)の性能を常時テストする「ゲートウェイ型」のアプローチを採用しているという。同氏はこれを、Upworkが従来から顧客に提供してきた「幅広いサプライヤーからの選択の自由」という価値の、AI時代における自然な延長線上にあるものだと位置づけた。
5. 「ポートフォリオ・キャリア」の台頭
5-1. フリーランスは「選択」か「必要」か
Brown氏は、フリーランスやフラクショナルな働き方への注目が高まっている背景について、「選択」と「必要」の両方の側面があると認めた。現在フルタイムで働く人々の58%が、自由や裁量、働く時間・場所・相手を自分で決められることへの魅力から、フリーランスへの転身を検討しているという。またフリーランサー側からも、ここ数年でフリーランスの経済性が大きく改善したとの声が強く寄せられているとした。
同氏は2008〜2009年の金融危機を引き合いに出し、当時フルタイム雇用に安心感を持っていた人々が、景気後退を経て「3〜5社の顧客ポートフォリオを持ち、リピートで仕事を得られる方がむしろ安定している」と考えるようになった経緯を説明。これが「ポートフォリオ・キャリア」という考え方の広がりにつながっているとした。
5-2. Z世代の42%がフリーランスを実践
この傾向が最も顕著なのがZ世代だとBrown氏は指摘する。Z世代の42%がフリーランスとして働いており、「雇用主の都合に左右されるのではなく、自分が学びたいスキルを実際に学び、使い、構築しながら、予測可能で自分でコントロールできる収入を得たい」という価値観の表れだと説明した。
5-3. AIスキル保有者は時給34%高い
Brown氏は、フリーランスという働き方がAIスキルの実証の場としても機能している点を強調した。フリーランサーは実際の仕事を通じてオンザジョブでスキルを証明でき、検証済みの職務経歴を伴う形でそれをアピールできる。Upworkのデータによれば、AIスキルを持つフリーランサーは、持たないフリーランサーと比較して時給が34%高いという。同氏はこの賃金格差について、フルタイムの職場でAIツールを使う機会や学ぶ機会を得られない人々が、フリーランスというキャリアへ移行しようとする切迫感の表れだと分析した。
5-4. 「AIオーケストレーター」という新職種の台頭
Brown氏は、「自転車の乗り方はセミナーでは学べない」という、ある顧客の言葉を引用しながら、AIスキルの習得も同様に、日々ツールを実際に使い込み、その限界や回避策を試行錯誤する中でしか身につかないと述べた。こうした中で、Upworkのプラットフォーム上で急速に人気を高めているのが「AIオーケストレーター」と呼ばれる新しいタイプのゼネラリスト職だという。特定分野に深く特化するのではなく、AIツールを使いこなし、新しいツールが登場するたびに素早く適応・習得できる能力を持つ人材への需要が高まっている。
6. 不確実性の時代のリーダーシップ
6-1. 「1年計画」はもはや意味をなさない
Brown氏はまた、変化の激しい環境下でのリーダーシップについても語った。プロダクトマネージャー時代には1年単位のロードマップを立てることが自然だったが、現在では「1年ロードマップを立てて、11カ月目に開始時と同じことを実行しているとしたら、それはおかしい」と述べ、計画サイクルを短縮しつつも、大きな野心的な目標自体は維持していると説明した。「今この地点から、次のステップが何かを決めつけない」姿勢を強調し、まず最初の一歩を踏み出し、その結果を踏まえて次の一歩を再評価するアプローチを取っているという。
6-2. 優先順位づけの実践
戦略の絞り込みについて、Brown氏はSpotifyのCEOであるDaniel Ek氏の手法(四半期ごとに順位付けされた10項目のリストを作成し、1位を満たすまで2位に進まない)に言及し、Upworkでも同様のランク付けリストを活用していると述べた。また、確度の高い近〜中期的な取り組みへのリソース配分と、まだ実現していない将来の状態に向けた投機的な取り組みへの配分のバランスを常に見直しており、環境変化に応じてポートフォリオの中身を柔軟に入れ替えていく重要性を強調した。
