1-1. 早期退職は「会社が増えた」のではなく「1社が大きくなった」

上場企業の早期・希望退職募集について、東京商工リサーチ（TSR）の集計を2023年と2025年で並べると、意外な形が見えてくる。社数はほとんど変わっていないのに、人数だけが桁違いに膨らんでいるのだ。

2023年は41社・3,161人。これが2025年には43社・17,875人となり、社数はわずか2社増にすぎないのに人数は5.65倍に膨れた。1社あたりに直せば77人から416人へ。ニュースの見出しは「リストラする企業が増えた」と書きがちだが、データが示しているのは「同じ数の会社が、1社あたりで桁違いに大きく減らすようになった」という別の現象である。

さらに性格が変わっている。2025年に実施した43社のうち黒字が29社（67.4%）、人数ベースでは15,205人＝全体の85.0%が黒字企業の募集だった。2020年（コロナ直後）は赤字企業が51社・54.8%を占める典型的な「赤字リストラ」だったので、わずか5年で構図が反転したことになる。いま人を減らしているのは、業績が悪い会社ではない。

1-2. 大卒求人は2年連続で減り、累計▲4.9万人

入口の側も動いている。リクルートワークス研究所の「ワークス大卒求人倍率調査」によれば、民間企業の大卒求人総数は2025年3月卒の797,200人がコロナ後のピークで、そこから2026年3月卒764,800人、2027年3月卒748,100人と2年続けて減った。ピーク比で▲49,100人（▲6.2%）である。

ここで見落としてはいけないのが就職希望者数のほうは増え続けている点だ。455,000人→460,800人→462,300人と毎年増えている。つまり求人倍率1.75→1.66→1.62という低下は、求人が減ったことと学生が増えたことの両方で起きている。「学生が余っている」わけではない。

そして注意したいのは水準感である。2027年3月卒の748,100人は、コロナ前の2019年3月卒813,500人にまだ65,400人（8.0%）届いていない。「求人が減った」と言っても、コロナ前を回復しないまま再び下り坂に入ったというのが正確な描写になる。

検証① 「AIによる業務代替 6.4%」の分母を確かめる

マイナビ「2027年卒 企業新卒採用活動調査」（2026年6月／3,590社）で、採用が終わった後の実績を聞いた結果はこうなっている。増やした11.9%、前年並み78.8%、減らした9.3%。そして「減らした」企業に理由を聞くと、「AIによる業務代替・業務効率化が進んだため」6.4%という数字が出てくる。

この「6.4%」が一人歩きしやすい。だがこれは全企業の6.4%ではない。分母は「減らした」と答えた9.3%の企業だけである。全企業に引き直すと、こうなる。

9.3% × 6.4% ＝ 0.60%。3,590社のうち、およそ21社である。「6.4%」をそのまま全企業の割合として引用すると、10倍以上の誇張になる。これは悪意なく起きる誤りで、調査レポートの見出しだけを読むと極めて踏みやすい。

検証② 減らした理由の最多は「もう足りている」

同じ設問の中で、圧倒的な最多回答は「前年採用でき、充足してきたため」53.9%だった。AI（6.4%）の8.4倍である。全体比に引き直しても5.01%で、やはり桁が違う。

この差は解釈にとって決定的だ。「AIに仕事を奪われたから採らない」と「もう十分に採れたから今年は少なくていい」は、まったく別の現象である。前者なら雇用の総量が構造的に縮む。後者は単なる採用ペースの調整で、翌年には戻りうる。データが指しているのは後者だ。

ここ数年、企業は人手不足を背景に採用を積み増してきた。その結果として社内が満たされ、いったんペースを落とす──という循環的な動きは、AI以前から何度も繰り返されてきたものだ。

検証③ 企業自身の見通しは「減る」より「増える」が多い

もう一つ、マイナビの「2027年卒 企業新卒採用予定調査」（1,579社）には、AIについて直接聞いた設問がある。「AIが浸透するなかで自社の新卒採用数はどのように変わるか」という、まさに今回の論点そのものの質問だ。

9割が「変わらない」と答え、しかも「増える」5.7%が「減る」4.0%を1.7ポイント上回っている。企業に将来を見通す能力が常にあるとは限らないが、少なくとも「AIを見越して人を減らす」という意思が経営側に広く共有されている、という事実は確認できない。むしろAIを使いこなす人材を確保しようとする動きのほうが、わずかに優勢である。

検証④ AI導入が最も早い層で、入口はむしろ広がっている

ここが検証の中で最も効く。もしAI代替が採用減の原因なら、AIを最初に実装できる体力のある大企業から入口が細るはずだ。予算・人材・データ基盤のどれを取っても、生成AIの業務適用は大企業のほうが圧倒的に早い。ところが求人数を従業員規模別に見ると、動きは真逆だった。

求人総数の減少▲49,100人のうち、▲48,500人＝98.8%が従業員300人未満の企業で起きている。中堅（300〜999人）は▲1,700人、準大手（1,000〜4,999人）は▲1,200人とほぼ横ばい。そして5,000人以上の大企業は＋2,300人（＋4.4%）と増加している。

帝国データバンクの調査（2026年度・有効回答10,416社）も同じ方向を指している。正社員の採用予定が「ある」企業は全体で60.3%だが、大企業85.0%（うち新卒72.7%）に対し中小企業56.0%（うち新卒30.7%）、小規模企業は36.0%。新卒を採る企業の割合は、大企業と中小企業で2倍以上の開きがある。

検証⑤ 早期退職の公表理由に、AIもDXも出てこない

出口の側も確認する。TSRが2025年の早期・希望退職について挙げている背景は、「将来の事業転換を見越した黒字リストラ」「製造業は競争力強化が急務で、事業改革に追われている」「賃上げが加速し、将来性が乏しい事業部門の大胆な見直しや新規事業への進出」である。AI・DX・デジタル化・生成AIといった技術要因の記述は、一切ない。

中身を見ても技術代替の形をしていない。業種別で最多は電気機器18社（41.8%）だが、その実体はジャパンディスプレイ（1,500人）、シャープの亀山第2工場（1,170人）・米子事業所（160人）、パナソニックHDの構造改革といった半導体・ディスプレイ・家電のハード事業再編である。工場と製品ラインの整理であって、ホワイトカラーの業務がAIに置き換わった話ではない。

さらに決定的なのが対象者の切り方だ。

すべて年齢で切られている。AIによる職務代替が動機なら、切り口は「経理」「一般事務」「コールセンター」といった職種になるはずだ。ところが実際の募集要件は年齢と勤続年数で、これは人件費構造の是正という従来型の目的と完全に一致する。賃上げが加速するなかで高年収層の比率を下げる、という説明のほうが、データの形にはるかによく合う。

ここまで5つの検証はいずれもAI原因説を否定する側に出た。ただし「AIは無関係だと証明された」わけではない。データで潰しきれていない部分が2つある。

この仮説を本当に検証するには何が足りないか

現在公開されている統計では、企業単位でAI投資と採用数を紐付けることができない。判定するには最低限、次の3つが要る。

つまり現時点では、「AIが原因だ」と言えないだけでなく、「AIは原因ではない」と完全に証明することもできない。言えるのは「AIを原因と主張できる材料が現時点で存在せず、逆向きの証拠が5つある」ということだ。この区別は面倒に見えるが、統計を扱ううえでは決定的に重要である。

業種別の求人数を見ると、②の説明がさらに補強される。2025年3月卒から2027年3月卒にかけて、流通業が▲43,900人（307,900→264,000）、製造業が▲17,600人（279,100→261,500）と大きく減った一方、建設業は＋17,000人（111,300→128,300）と大幅に増えている。金融業も＋500人でわずかに増加した。

そして注目すべきは情報通信業が▲1,000人（36,800→35,800）とほぼ横ばいだという点だ。AIによる代替がまず語られるのはIT・ソフトウェア領域だが、その業種の求人はほとんど動いていない。減っているのは流通業と製造業──つまり店舗・物流・工場という、人手不足が慢性化してきた現場を多く抱える業種である。

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