2026年、人材が取れない会社の共通点——AI前提の採用要件「再定義」術

現場・市場の視点：IT・ソフトウェアにおける経済的インパクト

IT・ソフトウェアはAIとの補完性が高く、タスク単位の自動化がスループットに直結します。重要なのは、導入直後の「第一階微分（スピード）」だけではありません。改善速度（第二階微分）が、時間とともに差を拡大させます。採用段階で、AIツールの選定・評価・改善を仮説検証で回せる人材を確保できないと、導入当初の小さな差が後から大きな差になります。

さらに、AI前提の採用を行う企業は、同一人員でも「内側の再配置」によって可処分の開発時間を増やしやすいです。バックオフィスを支援ツールで補完し、プロダクトの仮説検証へ配置するなど、全社スループットの最適化が進みます。これは資本効率（ROIC）の改善にもつながります。

「AIで時間を空け、空いた時間で仮説を回します。勝負は“二段目の効果”で決まります」

一方で、メンバーシップ型のままAI化だけを進めると、評価の座標がずれます。AIを使って成果を出した人が、稼働時間の短さで不利になる逆インセンティブが起きるからです。制度を更新せずにAI化だけ進める選択は、優秀層の離職と中長期の採用難という二重の損失を招きやすいです。

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