AI協働と自律的な働き方の未来―雇用政策とAI政策～骨太方針2026・AI基本計画・2040年就業構造推計の核心内容～

1 AI政策と雇用政策はなぜ「収斂（しゅうれん）」するのか
2 AI規範の3層構造と雇用法制の接続
3 AI政策が求める「自律的な働き方」と「AIとの協働」
4 2040年就業構造推計と先行企業の実践
5 4段階プロセスの適用 ── AI政策と雇用政策を統合する世界観
6 おわりに

AI政策と雇用政策はなぜ「収斂（しゅうれん）」するのか

前回は、フリーランス新法と成長戦略会議の動きを取り上げ、雇用の「幅」と「深さ」を同時に広げる必要性を示しました。今回はその流れをさらに進め、AI政策と雇用政策の構造的な関係に正面から踏み込みます。

AI政策と雇用政策は、一見すると別の話に見えます。AI政策はデジタル庁や経産省が主導する技術政策であり、雇用政策は厚労省が所管する労働法制の話です。しかし、この二つは今、同じ方向を向き、同じ未来像を描いている。つまり「収斂（同じ場所に合わさっていくこと）」しています。

なぜ収斂するのか。それは、両方の根本に同じ制約条件があるからです。2040年には生産年齢人口が約1,100万人減少するという、変えようのない人口動態の現実です。この制約の下で社会を維持するには、AIとの協働で生産性を飛躍的に高めると同時に、多様な人材が自律的に働ける環境を制度的に整備しなければならない。AI政策は前者を、雇用政策は後者を担っていますが、目指す先は同じです。

2026年7月21日に閣議決定された骨太の方針2026（*1）は、この収斂を明確にしています。本文には「『AIを前提』として社会や産業、教育の在り方を再構築する時代に入っている」と明記され、「AI活用と人材育成・確保・流動化、人材総活躍を一体で進める」と宣言されています。AI対応と人材戦略は、もはや別々のプロジェクトではなく、一つの課題です。

成長戦略会議の労働市場改革分科会でも、裁量労働制の対象拡大、テレワーク推進、副業兼業の環境整備に加えて、AI協働時代の人材育成が正式な論点として組み込まれています。骨太方針では「心身の健康維持と従業者の選択を前提に、柔軟で多様な働き方を実現するため、労働時間法制等に係る政策対応について、夏以降の労働政策審議会において議論を行う」とも記載されており、AI協働を前提とした働き方の具体的な制度設計が、まさに今動き始めています。

AI規範の3層構造と雇用法制の接続

日本のAI規範体系は、2025年に法律・計画・ガイドラインの3層構造として確立されました。第1層のAI基本法（2025年9月施行）は、AIの健全な利用とAI産業の発達を促進する理念法（強制力はないが方向性を示す法律）です。第2層のAI基本計画（2025年12月閣議決定、2026年7月改定）（*2）は、「信頼できるAI」による社会変革を掲げ、4つの基本方針を示しています。第3層のAI事業者ガイドラインは、事業者向けの実践的行動指針です。

雇用政策との接続点は、AI基本計画の第4方針「AIと協働する」にあります。他の3つの方針がデジタル庁や経産省の所管であるのに対し、第4方針は厚生労働省が所管しています。計画本文には、AIの進展に伴う働き方の在り方の検討、AIによる業務代替と新たな業務創出の両面を見据えた労働移動の円滑化、AIでは代替困難な「人間力」を高める教育・訓練の充実が明記されています。AI基本計画は、AIの話を雇用の話として正式に認定しているのです。

第3層のAI事業者ガイドラインでは、AI導入時の従業員への説明義務、AIの判断による不利益取り扱いの禁止、AI活用に関する教育訓練の実施などが求められており、これらは労働基準法（以下「労基法」）改正で求められる「多様な働き方」の管理体制と整合します。3層構造全体が、雇用法制の改革方向と接続しています。

AI政策が求める「自律的な働き方」と「AIとの協働」

ここで、前回までの連載内容と接続します。本連載では前々回から一貫して、労基法改正の本質は「規制強化」ではなく「多様で自律的な働き方を戦略的に構築すること」であると述べてきました。AI政策が描く未来像は、まさにこの方向と重なります。

AI基本計画の第4方針が示しているのは、AIが定型業務を担うことで、人間は「問いを設計する仕事」「判断する仕事」「関係性を築く仕事」に集中できるようになるという構造変化です。これは言い換えれば、働く人一人ひとりにより大きな裁量と自律性が求められるということです。AIが情報収集や分析を担えば担うほど、人間の仕事は「何をやるか」「なぜやるか」を自分で定義する自律労働に近づいていきます。

そして、自律的な働き方が広がるほど、前々回で論じた「休息確保の制度的担保」が不可欠になります。連続勤務規制やインターバル義務化、つながらない権利は、AI協働時代の自律労働を「終わりのない労働」に転化させないための安全弁です。同時に、前回で取り上げたフリーランス新法は、雇用の外側で自律的に働く人材の保護基盤を整備するものでした。つまり、AI政策が求める「自律的な働き方」と、雇用政策が整備する「自律を支える制度」は、表裏一体なのです。

では、AIとの協働は具体的にどのような形を取るのか。前回取り上げた「アドバンスト・エッセンシャルワーカー」がその典型です。介護の現場でAIが記録・分析を担い、介護職員はケアの質設計と信頼関係構築に集中する。建設現場でドローンやBIMが測量・設計を担い、現場職は自動化ツールの統合マネジメントと安全・品質の両立に集中する。いずれも、AIが「深さ」を変えることで、人間の仕事が高度化するパターンです。

ホワイトカラーの仕事も同様です。AIが定型的な情報処理や分析を代替するほど、人間の仕事は「仕事を定義する仕事」に集中します。そこで求められるのは、時間管理ではなく成果と価値で評価される働き方、つまり裁量労働制やフレックスタイムの拡充といった、まさに労基法改正で検討されている制度です。AI政策と雇用政策が同じ地点に到達するのは、偶然ではなく構造的な必然です。

さらに、副業兼業の推進も同じ構造の中にあります。AIが特定業務の効率を飛躍的に高めると、一人の人材が複数の組織で異なる専門性を発揮できる余地が広がります。割増賃金の通算計算の簡素化は、この可能性を制度的に開くものです。事業場概念の見直しも、テレワークやAI協働で「どこで働くか」の意味が変わる中で、物理的な場所に縛られない労務管理を可能にする制度整備です。

このように、労基法改正の個別論点のほぼすべてが、AI協働時代の自律的な働き方を支える制度として読めます。整理すると3つの軸になります。第一に、裁量労働制やフレックスタイム制の拡充、副業兼業推進といった多様で変化する働き方への対応。第二に、連続勤務規制やインターバル義務化、つながらない権利といった自律の確保。第三に、労働時間の把握・開示の法制化や事業場概念の再検討といった質の担保。個別に見ると別々の制度変更ですが、AI政策の視点で束ねると「AI協働時代の自律的な働き方をどう制度設計するか」という一つの問いに収斂します。

2040年就業構造推計と先行企業の実践

経産省が2026年に示した2040年就業構造推計は、以上の構造変化を数字で裏づけています。第一に、人手不足はAI協働で回避される。約1,100万人の労働力減少が予想されますが、AI導入により社会全体の労働力不足は基本的に回避可能です。第二に、しかし職種間で巨大なミスマッチが発生する。事務職・企画職が数百万人規模で供給過剰になる一方、AI人材、物流・建設・介護の現業職は深刻な不足が継続します。人手不足は「量」の問題から「質と配分」の問題に変わるのです。

骨太方針2026には「アドバンスト・エッセンシャルワーカーの育成に取り組む」と明記され、脚注で「デジタル技術等も活用して、現在よりも高い賃金を得るエッセンシャルワーカー」と公式に定義されました。仕事の中身がAI協働で高度化すれば処遇もそれに見合って上がるべきという方向性が、政策レベルで示されたことの意味は大きい。

・先行企業はすでに動いています。2025～2026年の人的資本経営の公開事例を読むと、先行した事例は多く存在しています。

・クレディセゾン社は全社員3,700人にChatGPTエンタープライズを導入し、DXの歩みを全社で棚卸しした上でAIを装着するという段階的アプローチを取っています。削減した時間を「人間にしかできない価値創造」に振り向ける戦略でROI約1,000%を達成しました。

・富士通社は事業ポートフォリオと人材ポートフォリオを連動させ、全社員6万9,000人による月38万回のAI利用を実現。従業員数は減少しましたが、一人あたりの付加価値が飛躍的に向上し、営業利益率は大幅に改善しています。

・SOMPOホールディングスはマイパーパス（個人の志）を起点にAI導入と個人のキャリア方向性を一体設計しています。

共通するのは、AI導入を技術の話で閉じず、業務構造・マネジメント・育成・評価・処遇の全面的な見直しと一体で設計している点です。

これらの先行企業は、AI協働の取組を人的資本の情報開示においても戦略的に発信しています。AIとの協働設計、リスキリング投資の実績、一人あたり付加価値の変化。こうした情報は、投資家に対して「この企業はAI時代の人材戦略に真剣に投資している」というシグナルになり、求職者に対しては「AIと協働しながら自分の能力を生かせる環境がある」というメッセージになります。AI導入の戦略を人的資本開示のストーリーに組み込むことは、採用力・投資評価の両面で競争優位につながります。

4段階プロセスの適用 ── AI政策と雇用政策を統合する世界観

前回・前々回で示した4段階プロセスを、AI政策×雇用政策の文脈に適用します。

第1段階の方向性把握では、AI規範の3層構造と雇用法制が収斂していることを社内で共有します。AI対応は技術部門の話ではなく、人事戦略・経営戦略と一体であるという認識を経営層と現場管理者に浸透させることが出発点です。骨太方針2026の「AIを前提として社会や産業の在り方を再構築する」という宣言は、社内説得の強い材料になります。

第2段階の棚卸しでは、自社の業務を「AIが担える領域」「人間がより深く担うべき領域」「AI協働で新たに生まれる領域」の3つに仕分けます。同時に、人材ポートフォリオを可視化し、2040年推計が示す職種間ミスマッチと照らし合わせます。棚卸しの精度は、人事データの統合と可視化の基盤がどれだけ整っているかに大きく依存します。勤怠システム、人材情報、評価データがバラバラの状態では、AIとの協働の前提となる業務の実態把握自体が困難です。

第3段階の重点絞り込みでは、AI協働による変化のインパクトが最も大きい部門・職種から着手します。「AI協働で一人あたりの付加価値がどれだけ変わりうるか」を軸に、中長期の価値創造の視点で優先順位を定めます。短期的なコスト削減の視点だけで判断すると、AIの導入は単なるコスト削減（人減らし）道具に矮小化（小さく扱われること）されてしまいます。先行企業の事例が示すように、AI協働の本質は「人間にしかできない仕事に集中する環境をつくること」です。

第4段階の世界観構築では、AI政策と雇用政策の収斂を自社の言葉で言語化します。「AIが定型業務を担い、人間は問いの設計と判断に集中する。そのために時間と場所の柔軟性を最大化し、リスキリングと処遇の見直しを一体で進める」。こうした世界観が定まれば、労基法改正も、AI導入計画も、人的資本開示も、すべてが一つの方向性の中に収まります。

おわりに

AI政策と雇用政策の収斂は必然です。2040年の人口動態という変えようのない制約の下で、AIとの協働による生産性向上と、自律的で多様な働き方の制度的整備が同時に求められている。成長戦略会議でこの一体的議論が制度的に確認され、骨太方針2026で「AIを前提とした社会の再構築」が宣言された今、企業に求められるのは、AI導入計画と人事・労務戦略を統合した一つの世界観をつくることなのではないでしょうか。

参考・引用
*1 「経済財政運営と改革の基本方針2026」
(https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/cabinet/honebuto/2026/decision0721.html)
政府が夏頃に閣議決定する、翌年度以降の予算編成や重要政策の指針となる文書。
2026年版では、人口減少を見据え「AIを前提とした社会・産業構造の再構築」が強く打ち出されました。

*2 「人工知能基本計画」
政府全体のAIに関する包括的な国家戦略。
技術開発だけでなく、AIが雇用や働き方、教育に与える影響や対応方針（労働移動の円滑化、人間力の向上など）が正式に組み込まれています。

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この記事を書いた人

松井勇策

みらいワークス総合研究所・研究員 / 産学連携シンクタンク iU組織研究機構代表理事・社労士 / 情報経営イノベーション専門職大学客員教授（人的資本・雇用政策）

現代の「働き方」の先端的な動きや人的資本経営、特に国内の雇用関連の法令政策を経営革新やイノベーションと繋ぐ知見に専門性の核心を持つ。人的資本経営関連のセミナーの総参加者数1万人以上、人的資本経営関連の個社支援案件100社以上。著書「人的資本経営と開示実務の教科書」ほか複数。名古屋大学法学部卒業後、株式会社リクルートにて広報・組織人事コンサルティング、のちに経営管理部門でメディア企画統括・法務・監査・ITマネジメント等に関わる。上場時には、上場監査や内部整備の事業部責任者を歴任。2016年に独立、のち2023年に人的資本経営関連で大学に教員として招聘、2024年に産学連携シンクタンク設立。

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