マイクロソフトAI責任者、ホワイトカラー業務に18ヶ月の猶予を提示

マイクロソフトのAI部門責任者、ムスタファ・スレイマンは今週、フィナンシャル・タイムズ紙に対し、「大半の、あるいはほぼ全ての」ホワイトカラーコンピューター業務が12〜18ヶ月以内に「完全に自動化」されると語った。弁護士、会計士、プロジェクトマネージャー、マーケター——彼ら全員が、2027年半ばまでに日々の業務をAIに処理されるようになると述べた。

これは衝撃的な主張である。また、それによって生まれた煽り気味の見出しよりも、はるかに厳密な検証に値するものでもある。

スレイマンは無作為な評論家ではない。彼はDeepMindの共同創業者であり、Inflection AIを立ち上げ、現在はマイクロソフトのコンシューマーAI部門を統括している。彼はAIが研究対象から商用製品へと移行する過程を、ほとんど誰よりも間近で見てきた。彼が発言するとき、業界は耳を傾ける。しかしまた、この特定の瞬間において、彼は企業向けにマイクロソフトCopilotを販売する責任を最も負っている人物でもある——この製品は、Windows、Office、Azureを通じたマイクロソフトの比類ない流通網にもかかわらず、AIチャットボット市場のわずか1.2%しか占めていない。

この文脈は重要だ。スレイマンは未来を予測すると同時に、それを販売促進しているのである。

彼が実際に語ったこと

発言の全文を検討する価値がある：「弁護士、会計士、プロジェクトマネージャー、マーケティング担当者など、コンピューターの前に座って行うホワイトカラー業務——それらの業務の大半は、今後12〜18ヶ月以内にAIによって完全に自動化されるでしょう。」

彼は、この変化がすでに進行中である証拠としてソフトウェアエンジニアリングを挙げ、開発者の「コード生産の大部分」に「AI支援コーディング」が使われていると主張した——この変革は「過去6ヶ月で」起きたという。

同じインタビューでは、マイクロソフトのより広範なAI戦略も明らかになった。「真のAI自給自足」を達成し、OpenAIへの依存を減らすために自社のフロンティアモデルを構築するというものだ。同社はインフラからアプリケーションまで、AIスタックのあらゆる層で競争したいと考えている。

彼が正しい点

スレイマンを軽視するのは誤りだろう。特にソフトウェア開発において、AIの急速な採用と潜在的破壊の証拠は、紛れもなく現実のものとなっている。

Spotifyの共同CEOグスタフ・ソーデルストロームは今週、同社の優秀な開発者は「12月以来、一行のコードも書いていない」と述べ、Claude Codeと社内AIシステムのおかげだと語った。Cursorは、開発者がより少ないキーストロークでより多くの成果を生み出すのを支援することで、年間10億ドルの収益を達成した。Claude Codeは現在、公開GitHubコミット全体の4%を占めており、この数字は1ヶ月で倍増した。AIコーディングツールは、歴史上ほぼあらゆるエンタープライズソフトウェアカテゴリーよりも速く、新奇なものから必需品へと移行した。

Anthropicの2026年1月の経済インデックスによると、現在49%の職種が、少なくとも業務の4分の1にAIを利用できるようになっており、これは1年前の36%から上昇している。これは加速だ。

そして市場はすでに、この破壊を織り込み始めている。先月のCoworkのローンチは、AIエージェントがどのSaaS製品を置き換えうるかを投資家が再計算した結果、ソフトウェア株の2,850億ドルの売りを引き起こした。

彼が間違っている点

しかし、「AIが業務を支援できる」ことと「大半の業務が完全に自動化される」ことの間には大きな隔たりがある。スレイマンはその区別を曖昧にし、そうすることで実際に起きていることを歪めて伝えている可能性がある。

49%の業務がAIに曝されていることを示したのと同じAnthropicの報告書は、役割が完全に置き換えられたと報告している企業はわずか9%に過ぎないことも示している。45%が新卒採用を減らしている——これは重要なことだ——が、採用の減少は業務が「完全に自動化」されることと同じではない。この二つの現実の間のギャップこそが、大半のホワイトカラー労働者が実際に生きる場所なのである。

スレイマンが挙げた専門職を考えてみよう。AIは契約書を起草できるか？ できる。では、クライアントとの関係、法廷の力学、規制のニュアンス、専門家責任を乗り越えて、法律を「実践」できるか？ 18ヶ月では無理だ。AIはマーケティング計画を生成できるか？ もちろんできる。では、特定のブランドの聴衆がなぜ皮肉には反応するが誠実さには反応しないのかを理解できるか？ それは全く別の問題だ。

このパターンはよく知られている。AIは知識労働の構造化され反復可能な部分に優れている。曖昧で、関係性に依存し、文脈に左右される部分には苦戦する——そして、これらは多くの専門家が実際に時間を費やしている部分でもある。弁護士の業務の40%を自動化しても、弁護士そのものを自動化したことにはならない。それは弁護士を40%生産性の高い存在にするのであり、価値はあるが、スレイマンが描写したものとは根本的に異なる。

そしてCopilot自体の問題もある。フォーチュン500企業の70%がMicrosoft 365 Copilotを採用しているにもかかわらず、ほとんどの組織はまだパイロット運用を続けている。エンタープライズAIの導入は、ベンダーが約束するよりも常に遅く、煩雑で、政治的に対立を生みやすいことが証明されてきた。マイクロソフト自社の製品ですら、すでにそれを購入している企業においてホワイトカラー業務を自動化できていないなら、普遍的な自動化への18ヶ月というタイムラインは信憑性に欠ける。

実績の問題

テクノロジーリーダーたちは、自動化のタイムラインについて過大な約束をしてきた長い歴史がある。2016年、Business Insiderは2020年までに1,000万台の自動運転車が道路を走ると予測した。IBMのWatsonは腫瘍学に革命を起こすはずだった。完全自律型の工場は常にあと5年先と言われ続けた。

これらの予測には共通の欠陥があった：技術的進歩の速さから外挿する一方で、組織的な導入の摩擦、規制の複雑さ、人間の行動を考慮に入れていなかったのである。2026年のAIは、これらの初期の技術が誇大宣伝のピークにあった時よりもはるかに進歩している——しかし、導入の障壁は依然として頑固に現実のものとして残っている。

スレイマン自身の実績も一長一短だ。DeepMindは彼の共同リーダーシップの下で真の科学的ブレークスルーを生み出した。彼がGoogleを離れて創業したInflection AIは、マイクロソフトに移る前に15億ドルを調達し、同社の技術は実質的にマイクロソフトのAI部門に吸収された。彼は能力についてほとんどの人よりも理解している。しかし、能力と展開は別物だ。

18ヶ月後に実際に起きること

より冷静な予測は、AnthropicのCEOダリオ・アモデイによるもので、彼はダボスでDeepMindのCEOデミス・ハサビスとともに、AIはまず新卒採用に影響を与え、より広範な置き換えには1年から5年かかると警告した。両者は自社ですでに若手労働者の採用を減らしていることを認めており——これはスレイマンの包括的な予測よりも誠実で検証可能な主張である。

世界経済フォーラムは、2030年までに世界で7,800万人の雇用が純増し、1億7,000万人が創出され、9,200万人が置き換えられると予測している。新卒レベルの求人件数は、2024年1月以降すでに29%減少している。これは現実の問題だが、18ヶ月先の崖っぷちではなく、漸進的な構造的変化である。

2027年半ばまでに実際に起きることは：AIツールが大幅に多くの定型業務を処理するようになる。それらを使いこなす専門家は、そうでない専門家よりも優れた成果を上げる。特に構造化された業務が主体の若手ポジションなど、一部の役割は縮小または消滅する。組織はゆっくりと動き、調達について議論し、トレーニングへの投資を十分に行わないだろう。

変革は現実のものだ。タイムラインは誇張されているかもしれない。

スレイマンが、AIがホワイトカラー業務を再形成するという点では正しい。しかし、それが18ヶ月で起きるという点では間違っているかもしれない。この二つの立場の間のギャップにこそ、実際の物語が存在する——そしてそれは数ヶ月ではなく、数年かけて展開する物語なのである。