厚生労働省は9月29日、令和8年版の労働経済白書を公表しました。今年の分析のテーマはAIです。白書は、AIの効果は人への投資と組み合わせると高まると書き、AI時代に重要な力として「メタスキル」（特定の業務にとどまらず、幅広く使える能力）を挙げています。白書の集計では、そのメタスキルに自信がある人は約5人に1人でした。
① 事実
労働経済白書（正式名は「労働経済の分析」。厚労省が毎年まとめる雇用や賃金の分析）は、今年の第Ⅱ部をAIにあてました。AIが経済成長と雇用と人の育て方にどう関わるかを、3つの章で分析しています。使っている数字の多くは、OECD（経済協力開発機構＝先進国を中心とする国際機関）の報告書と、国内の調査です。
白書は、AIの効果は、人への投資と組み合わせると高まると書いています
白書が引くOECDの報告書では、AIを使っている人を、会社の訓練と本人の学び直しがあったかどうかで分けて比べています。会社からAIと協働するための訓練などを受け、本人も学び直していた人は、どちらも無い人より、AIを使う前と比べて「仕事のパフォーマンス」が改善したと答えた人の割合が37.0ポイント高くなっています。
白書は、AIへの投資を考えるときは、人材の戦略とつなげることが重要だと書いています。
日本の会社は、AIの訓練を、米英独のおよそ半分しか出していません
同じOECDの報告書は、AIを使っている人のうち、会社からAIの訓練などがあったと答えた割合を、4か国で比べています。日本は金融・保険業で26.9%、製造業で33.3%でした。米国・英国・ドイツは、どちらの業種でも5割から6割台です。白書は、日本は両業種とも20〜30ポイントほど低いと書いています。
白書がAI時代に重要だとするメタスキルに、自信がある人は約5人に1人です
白書は、メタスキルの例として、論理的思考力、批判的思考力、問題解決能力、コミュニケーション能力を挙げています。先行研究として、AIを使うときのプロンプト（AIに渡す指示文）の設計や、結果の妥当性の判断に、人の認知能力が重要な役割を果たすという論文も引いています。
白書は、仕事で次の5つに自信があるかを訊いた調査を使い、自信がある項目を1点として5点満点で数えました。うまくできない時にやり方を変えること、優先順位を立てて計画的に実施すること、自分の得意と不得意がわかること、自分のやり方がうまくいっているかを考えること、自分の立てた目標が達成したかを把握すること、の5つです。
0点の人が41.5%で最も多く、白書が「高メタスキルグループ」とする3〜5点は、合わせて19.6%でした。
元の調査は、労働政策研究・研修機構（JILPT＝厚労省所管の研究機関）が2019年と2020年に行ったものです。生成AIが広まる前の調査で、本人が自信があると答えたかどうかで数えています。白書も、メタスキルと賃金などとの因果関係までは特定できないと書いています。
② 構造
白書は、AIを30年前のITと重ねて読んでいます。投資が遅れた国は成長も伸び悩んだ、という読みです。白書が並べた数字には、会社が道具の使い方を教えたかどうかと、使う人が答えを判断できるかどうかの、二つが入っています。その二つを分けて読みます。
白書は、ITの導入期に日本の成長が伸び悩んだことを、AIに重ねています
白書は、1995〜2004年を「ITの導入期」と呼び、この10年の実質GDP成長率（物価の変動を除いた国内総生産の伸び）を国ごとに比べています。日本は年平均1.0%で、米国の3.4%のおよそ3分の1でした。同じ時期のIT投資の伸び（年平均）は、米国が16.4%、日本が3.5%です。
白書は、ITへの投資の遅れが日本の成長を制約した可能性があるとして、AIへの投資を積極的に行う重要性を挙げています。米国ではITの導入期に、経営の戦略としてIT投資を増やし、人材の戦略としてIT人材を育てていた、という研究も引いています。
日本の会社では、数年先を見越して人を育てている割合が、規模を問わず低いと白書は書いています
白書が引くJILPTの2025年の企業調査では、「数年先の事業展開を考慮して、その時必要となる人材を想定しながら能力開発を行っている」と答えた会社は、300人以上でも14.2%、9人以下では8.0%でした。白書は、中小企業を中心に経営の戦略と人材の戦略のつながりが弱いと書いています。そもそも人材の戦略を定めていない会社が多いことにも、注意を促しています。
AIの訓練が米英独のおよそ半分にとどまっているのは、この延長にあると読めます。
訓練で渡せるのは使い方で、答えを判断する力はメタスキルの側にあると読めます
白書の二つの数字は、別のものを測っています。訓練の割合は、会社が道具の使い方を教えたかどうかです。メタスキルの項目の「自分のやり方がうまくいっているかを考えること」は、白書が引く論文の言い方では、AIの結果の妥当性を判断する過程にあたります。
本紙はVol.61で、AIを仕事で使うかどうかは、仕事の中身より、その人が誰かで決まるという米国の研究を書きました。作業の種類で説明できるのは11.2%で、その人が誰かを足すと44.0%になる、という結果です。白書の数字からは、使い始めたあとに答えを使いこなせるかどうかも、人の側の力に左右されると読めます。
③ 自分事
コツを伝えても、メタスキルの壁は残ります
当社では、AIの使い方は各自に任せつつ、海老沢がコツを伝えるようにしています。それでも、白書が書いているメタスキルの壁に当たります。
AIの出力をコントロールしながら「適切な」成果を得られる人は、少ないと見ています。
AIの話題になると、前提の足りない答えを人に見せたという話が出てきます
仕事の場でも私的な場でも、AIの話題になると、どう使っているかを聞くことがあります。多いのは、AIの出力が的外れだったり、その会社やその人の前提が足りないまま出てきた助言や解説だったりしても、気づかずに人に発表してしまう、という話です。
AIは、その会社の規模も、取引先も、これまでの経緯も、渡されなければ知りません。知らないまま、もっともらしい答えを出します。
表面的な画像や資料ができたところで満足してしまう、という話も聞きます。そうした使い方では、実務への影響はあまり出ていない場合が多いようです。
AIの答えの筋をつかむには、照らす枠組みが要ります
場面や状況によって何が適切かを判断するには、フレームワーク（物事を整理して比べるための枠組み）が要ります。数個でも知っていれば、照らして比べることができます。AIとの対話にも、そうした戦略の用語や枠組みを渡すと、話に軸が見えるようになります。これはAIに限らず、人どうしの話でも同じです。
枠組みは、孫子でも、MBA（経営学修士）の課程で教えるものでも、何でもかまいません。何でもいいから枠組みに照らす、その最初の1個を知っていて使いこなせれば、糸口がつかめます。
ただし、抽象的な枠組みを身につけて思考の訓練をしていなければ、照らすこともできません。AIが出す流暢で博識な出力の、軸や筋を捉えられないままになります。
AIを活用できる人は、レアケースとも言えます
AIの答えを知っている枠組みに照らして、自分の会社に合っているかを考え、合っていなければ前提を足して出し直す。白書のメタスキルの項目で言えば、「自分のやり方がうまくいっているかを考えること」にあたります。
それができる人は、レアケースとも言えるかもしれません。 白書の集計の約5人に1人は、測り方も時期も違いますが、その見方に近い数字です。
AIの答えを、社内の資料や取引先への説明に使っているなら、その答えを出すときに、自社のどんな前提や枠組みをAIに渡したかを、作った人に訊いてみると、その答えがどこまで自社に当てはまるかが分かります。
今月のモデル
今号は、新ネタ無しです。
CoBANTO3-AIチャットを無料体験しませんか？
本紙のバックナンバーを記憶し、本紙の読み方（戦略の階層・歴史循環）で、あなたの状況に当てて答えるAIチャットです。記事は「地図」ですが、地図は現地には当たりません。「この号の話、うちの場合はどうなるのか」を訊く場所として用意しました。
調べもの、文章の下書き、ちょっとした雑談にも使えます。 普段づかいのチャットとして、気軽にどうぞ。
2026年11月9日現在で、約20のモデルに対応しています。 新しいモデルも、出たらなるべく早く入れています。モデルの手応えを試す場所としても使えます。
ご利用は事前購入のクレジット制です（1,000円から）。月額の契約ではないので、解約の手続きはありません。使った分だけ減り、無くなれば止まります。
消費は、<strong>基本料金と、答えの長さ（100字ごとに1クレジット）</strong>で決まります。短い答えなら少なく、長い答えほど多くかかります。モデルによって、1,000円で120〜200往復ほど使えます。
読者登録をいただいた方には、無料クレジットを500クレジット、プレゼントします。 登録は、この記事のすぐ下からできます。
CoBANTO3-AIチャットは、こちらから。無料で体験できるので、ぜひこの機会に触ってみてくださいね。
https://www.netkomuten.tokyo/lp/co-banto3-ai
ライトノベル「ようこそ、東京ネット工務店へ」
海老沢が執筆している、IT業界のお仕事小説です。毎号1話ずつご紹介します。
〈第三部 第71章「見た」〉
休職中の北野は、なかなか会ってくれません。桜井は頼み直して、会社から少し離れた喫茶店で、初めて北野と向き合います。北野は、桜井が何か言う前に、自分の仕事の正しさを話し始めます。
https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part3/articles/ch71
小説を書いている理由
この小説は、もともと、社内の教育のために書き始めました。うちの会社——東京ネット工務店で、新しく入った人間に、この仕事の考え方を伝えるための、いわば教材でした。戦略の階層とか、取捨選択とか、口で言っても、なかなか伝わりません。だったら、物語にして読んでもらったほうが早い。そう思って、書き始めました。
ところが、いろいろあって、その教材が、要らなくなってしまいました。理由は、いろいろあります。ここには、書ききれません。ただ、宙に浮いてしまった原稿を、捨てるのも惜しくて、何度も書き直しながら、今度は、教材ではなく、ただ読んで面白い、お仕事小説として、作り直していきました。
https://www.netkomuten.tokyo/channels/atogaki/articles/atogaki-1
Q&Aコーナー
AI・IT業界に関するご質問を募集しています。CoBANTO3-AIチャットのサポートも、こちらへお願いします。
本紙の通知メール・LINEに、そのまま返信していただけます。