Oysterの「2026年グローバルAI人材レポート」：AIスキルの進化が職務定義を上回る

Oysterの2026年グローバルAI人材レポートは、職場でのAI導入の中心にあるミスマッチを指摘している。従業員に求められるスキルは、雇用主が正式に定義する職務内容よりも速いペースで変化している。Oysterのプラットフォームを通じて採用された職務のうち、AI要件を含むものは2026年上半期に15％となり、2022年の5％から増加した。しかし、新たな期待が示されても、役職名の見直しや給与の調整がないばかりか、従業員への明確な説明すら行われないことが少なくない。

10月14日に発表されたこの調査は、15,000件を超える職務記述書の分析と、人事・人材管理の専門家1,000人超を対象とした調査を組み合わせたものだ。最も重要な発見は、AIを冠する職種が急増していることではなく、一般的な職務がAIを前提として再定義されつつあることに関するものだ。

雇用主にとって、これは実務上の問いを提起する。AIを使いこなす能力が必須となるほど重要なら、その能力をどのように定義し、評価し、認めるべきなのか。レポートによると、多くの組織は、一貫した答えを確立する前に、そのスキルを求め始めている。

AI要件が身近な職種にも広がる

Oysterのプラットフォーム分析では、職務記述書にAIツール、AIスキル、またはAIを活用した業務プロセスが要件として明記されている場合、その職務をAIスキルが必要な職務として集計している。その割合は、2022年の約5％から、2024年には6％、2025年には10％、2026年上半期には15％へと上昇した。

この比較が示すのは、AI要件が明記された職務の割合であり、AI関連職の絶対数や、AIを使っている従業員の割合ではない。また、対象となるのはOysterを通じて採用された職務に限られ、Oysterの顧客はもともとグローバル雇用に関心を持っている。変化のペースを解釈する際には、こうした違いが重要となる。

エンジニアリング職は、引き続き需要の大きな分野だ。プラットフォームのデータによると、2025年から2026年6月までのエンジニアリング職の23％でAIスキルが求められていた。一方、同じ期間には、マーケティングコーディネーター職の17％、採用担当職の15％、オペレーションコーディネーター職の10％にも要件が見られた。

こうした職種は、新しい職種を生み出さなくても、AIの導入によって既存の職務が変わり得ることを示している。採用担当者には、人材の発掘や事務作業でAIを使うことが期待される場合があり、マーケティングコーディネーターはAIを活用して作成したコンテンツを扱うこともある。重要なのは、単にツールを使えることではない。その出力が役立つ場面や確認が必要な場面を見極め、責任が人に残る範囲を理解することだ。

期待、コミュニケーション、給与の間にある隔たり

前年に自社が既存の職務へAI要件を追加したと回答した調査対象者のうち、62％は役職名も報酬も変わらなかったと答えた。レポートによると、この結果の回答者数は601人だ。この数字は、雇用主全体の62％が給与を変えずに新たなAI業務を導入したという意味ではない。

別の調査結果は、コミュニケーションに関するものだ。自社が従来は技術職ではなかった職種にAI要件を追加したと回答した人のうち、46％は、新たな期待が正式に伝えられなかったと答えた。この結果の回答者数は646人で、前述の結果とは異なる。

これらの結果は、管理上の隔たりを浮き彫りにしている。従業員は、上司の考えの中ではすでに期待されているものの、明確な職務記述にはまだ盛り込まれていない要件に照らして評価されることがある。そのため、有用な新しいスキルと、明示されないまま増えた業務負担とを区別しにくくなる。

採用プロセスにも、これに関連する一貫性の欠如が見られる。候補者にAIを使って自分で何を作ったか尋ねると回答した人のうち、53％は、その回答が採用や報酬の判断に影響しないと答えた。質問をすることと、回答を確かな方法で解釈することは別の段階だ。

このレポートは、新たなAI要件がすべて昇給に値するとも、役職名が変わらなければ必ず従業員が不当に扱われているとも結論づけていない。一方で、雇用主が求める能力と、実際に行う判断とのつながりを明確にする必要性を示している。そうしなければ、AIを使いこなす能力は、職務の明確な要件ではなく、曖昧な選考用の言葉になりかねない。

まずは社内研修、そして対応策の一環としてのグローバル採用

AIスキルが不足している場合、調査対象となった人事担当者の53％は、自社が既存の従業員の研修を優先すると答えた。また、31％は研修と外部採用の併用を支持し、14％は主に外部採用を優先すると答えた。

この選好は、組織の事情を考えれば理にかなっている。既存の従業員はすでに事業や顧客、制約を理解しているからだ。しかし、研修では実践と振り返りの時間を確保する必要がある。期待される成果や時間配分、評価方法を変えずにAI講座を追加するだけでは、調査の別の箇所で明らかになった問題は解決しない可能性がある。

社内の人材以外に目を向ける組織にとって、地理も変数の一つとなる。自社がAI人材の外部採用を優先すると回答した人のうち、国内でAIスキルを備えた候補者を見つけられなかったため、国際採用を行った人は34％だった。社内研修を優先する回答者では、該当する割合は18％だった。これは採用戦略と国際採用の関連を示すものであり、国際採用そのものがスキル不足を解決する証拠ではない。

Oysterのプラットフォームデータからは、各採用市場でAIスキルを必要とする職種の割合にもばらつきがあることが分かります。スイスは21％、ポーランドは20％、ポルトガルは19％、ルーマニアは17％です。これらは、同プラットフォームにおける各国の採用活動のうち、該当する職種が占める割合です。各国のAI人材の総数や質を順位付けしたものではなく、職種構成の違いが比較に影響する可能性があります。

国内のAI人材不足に対応するため、企業が海外採用を行ったと回答した調査対象者211人のうち、59％は、AI関連職種の人材を主にフルタイム従業員で確保していると答えました。さらに34％は従業員と業務委託人材を併用し、7％は主に業務委託人材に頼っています。この傾向から、このグループにとって海外採用は、継続的なチームづくりの一環となっている場合が多いことがうかがえます。

雇用関連テクノロジーにも、責任ある判断が欠かせない

Oysterは、国境を越えた採用から商業的な利益を得ています。同社の雇用主代行サービスは、顧客が各市場で自社法人を設立せずに海外採用を行うための雇用の枠組みを提供します。この事業上の背景は、同レポートが国際採用と雇用インフラを重視していることを考えるうえで重要です。

同社の連携プラットフォームは、採用管理、人事情報、会計の各システムと雇用関連の業務フローをつなぎます。公開されている機能には、候補者と従業員の情報、休暇データ、承認済み経費の同期が含まれます。また、APIを利用して、独自の業務フローを構築することもできます。これらの機能は雇用情報の移動や管理に関するものであり、AIスキルを持つ候補者の適性をソフトウェアが独自に判断できる証拠と取り違えてはなりません。

同レポートの雇用形態の分類に関する調査結果も、この違いを裏付けています。AI関連職種で主に業務委託人材やフリーランスを起用している組織の回答者のうち、31％は現地の労働法に基づく適切な分類に自信がない、またはその問題を検討したことがないと答えました。AI関連職種で主にフルタイム従業員を起用している回答者では、20％でした。不確実性は誤分類の証拠ではありませんが、人材を見つけることと、適切な就業関係を築くことが別々の課題であることを示しています。

人事責任者が次に取り組むべきことは、AIに関する期待を具体化することです。どのような業務が対象となるのか、使用が認められたツールは何か、出力を確認する基準は何か、結果に対して誰が責任を負うのかを明確にします。そのうえで、採用時の評価では関連する実務能力を確認し、育成計画では特定されたスキルの不足に対応できます。

雇用主が調査結果から分かること、分からないこと

この調査は、2026年8月にProlificを通じて実施されました。対象は、米国、英国、カナダ、欧州で、採用または人員配置の決定を担う管理職相当以上の専門職です。記録されているのは回答者が報告した自社の取り組みであり、雇用の実績を独立に監査した結果ではありません。プラットフォームの分析対象期間は2022年1月から2026年6月30日までで、職種や国の比較の大半は2025年1月から2026年6月までのデータに基づいています。

したがって、この調査が示すのは、国際志向の強い特定の雇用主グループがどのように対応しているかです。労働市場全体を測定するものではなく、AIが報酬の変化を引き起こしたと証明するものでも、特定の研修戦略による生産性向上の効果を明らかにするものでもありません。

それでも、調査から得られる最も重要なメッセージは明確です。組織が職務の説明を変えるより先に、AIによってその職務に求められる要件が変わることがあります。この隔たりを埋めるには、従業員に明確な期待を伝え、実際の業務に照らしてスキルを評価し、新たな貢献をどのように評価するかを決める必要があります。より優れたツールは、そうした判断を支えることができます。しかし、判断を下すのはあくまで雇用主です。