求人サイトIndeedの調査部門が、米国の求人票に書かれた年収を2021年から追いました。AIに近い職種の年収は5年で46%上がり、AIから遠い職種の25%を大きく上回っています。同じ5年で、AIに近い職種の求人に占めるエントリーレベル（経験を求めない、入口の段の求人）の割合は29%から10%に下がり、シニアの割合は22%から47%に上がりました。
① 事実
Indeed Hiring Lab（求人サイトIndeedの調査部門）が9月17日に公表した分析です。対象は、年収が書かれた米国の求人票で、件数は数百万件です。AIに近い職種と遠い職種で、求人票に書かれた年収の伸びを比べ、さらに求人をエントリー・ミドル・シニアの3段に分けて見ています。
Indeedは、年収が書かれた米国の求人票を2021年から追いました
著者はIndeed Hiring LabのJack Kennedyです。求人票に書かれた年収の中央値を、2021年から2026年まで追っています。
職種がAIにどれだけ近いかは、同社の指標で分けています。その職種に求められる技能のうち、生成AIで置き換えられるか大きく変わりうるものが、どれだけの割合を占めるかを見た指標です。
AIに近い職種の例として挙がっているのは、ソフトウェア開発、ITシステムと保守、データ分析、マーケティング、銀行・金融です。遠い職種は、看護、介護・在宅ケア、調理・配膳、清掃、製造です。
AIに近い職種の年収は、5年で46%上がっていました
2021年からの5年で、AIに近い職種の求人票に書かれた年収は約<strong>46%</strong>上がりました。AIから遠い職種は25%です。
ChatGPTが出た後に、AIに近い職種の年収がどれだけ上乗せされたかも推計しています。職種の違いをそろえて比べると5.7%で、統計的に意味のある差です。職名の違いまでそろえると4.7%です。
求人の段をそろえると、上乗せは2.4%に縮みます
求人の段（エントリー・ミドル・シニア）の構成の違いまでそろえると、上乗せは<strong>2.4%</strong>に縮み、統計的に意味のある差ではなくなります。
段ごとに見ると、2021年からの年収の伸びの差は、シニアで17ポイント（AIに近い職種45%、遠い職種28%）、ミドルで約12ポイント、エントリーで約2ポイントです。
同ラボは、求人票の年収を測っているため、上昇の一部は「件数が少なく、よりシニアな求人への移行」を映している、と書いています。
エントリーレベルの割合は29%から10%に、シニアは22%から47%になりました
AIに近い職種の求人に占めるエントリーレベルの割合は、2021年の29%から2026年の<strong>10%</strong>に下がりました。シニアの割合は22%から47%に上がっています。
AIから遠い職種でも同じ向きの動きはありますが、その大きさは3分の1ほどです。
求人の段は、求人票に書かれた仕事の中身から判定しています
段の分け方は、同ラボが7月23日に公表した分析（Felix Aidala、Sneha Puri）に書かれています。求人票の文面を機械で読んで、管理の責任、求められる技能、資格の要否といった仕事の中身から判定しています。目安として、ミドルは経験2〜4年、シニアは経験5年以上で、「戦略的な視野、または高度な専門知識」が求められる仕事とされています。
米国の求人全体では、2026年5月時点でシニアの求人が前年より14.7%増え、エントリーレベルの求人は7.5%減っています。それでも全体では、エントリーレベルが46%、シニアが14%で、エントリーレベルのほうが多い構成です。
出典：
- Indeed Hiring Lab, Jack Kennedy「AI Exposure Isn't Squeezing Advertised Pay in the US — It's Boosting It」（2026年9月17日） https://hiringlab.indeed.com/2026/09/17/ai-exposure-isnt-squeezing-advertised-pay-in-the-us-its-boosting-it/
- Indeed Hiring Lab, Felix Aidala & Sneha Puri「The Labor Market Is Tilting Toward Seniority」（2026年7月23日） https://hiringlab.indeed.com/2026/07/23/the-labor-market-is-tilting-toward-seniority/
② 構造
AIに近い職種の年収が上がっている、という数字だけを見ると、AIに関わる人の給料が上がっていると受け取れます。Indeedの分析を段ごとに分けると、上がり方の多くは、募集する相手の入れ替わりで説明できます。前号（Vol.65）でスタンフォード大学の研究チームが給与の記録から示した動きと、求人票の側から同じ方向を指しています。
年収が上がって見えるのは、募集する相手が入れ替わったからです
求人票の年収の中央値は、一人ひとりの給料が変わらなくても、年収の高い段の求人が増えれば上がります。AIに近い職種では、シニアの求人の割合が5年で倍以上になりました。
段の構成をそろえると上乗せが2.4%に縮んだのは、このためだと読めます。エントリーレベルの年収の伸びは、AIに近い職種と遠い職種で約2ポイントしか違いません。入口で募集される人の年収は、AIに近いからといって上がっていません。
スタンフォードの給与記録と、Indeedの求人票が、同じ方向を指しています
前号で扱ったスタンフォード大学の研究では、AIに近い職業で22〜25歳の雇用が、AIから遠い職業の同年代より約19%少なくなっていました。差が開いた理由は、主に若手の採用が絞られたことでした。
スタンフォードが見ているのは、実際に給料が払われた人の記録です。Indeedが見ているのは、会社が出した求人票です。払われた給料の側でも、出された求人の側でも、若手の入口が細っていると読めます。
シニアの定義には「戦略的な視野」が入っています
Indeedがシニアとしているのは、経験5年以上で、戦略的な視野か、高度な専門知識が求められる仕事です。AIに近い職種では、求人の半分近くがこの段になりました。
前号で、新人という言葉の中身が「訓練を受けていない人を育てる」から「訓練を終えていて、実務の判断ができる人」へ変わっていく、と見ていると書きました。Indeedの数字は、その先で、求人が経験者の側に寄っている様子を示しています。
ただし、求人票は会社が出した募集で、実際に誰が採用されたかではありません。求人を出さずに若手を採っている会社があるかどうかも、この分析からは分かりません。
③ 自分事
当社が探している人を見つける方法は、まだ見えていません
当社（株式会社東京ネット工務店）の募集は、AIを徹底して使えるエンジニアであり、同時にコンサルタントである人、の1種類だけです。Vol.64で書いたとおり、この要件に合う人には、いまのところ出会えていません。見つける方法も、まだ見えていません。
最低ラインは、優秀なソフトウェアエンジニアであることです。そのうえで、顧客が目指すところまで伴走していく、一段上からの視点を持ち込めるかどうか。純粋な技術者だと、当社とは合いません。
前者をエンジニアリング、後者をコンサルティングと呼ぶなら、後者のプロを前者のプロに育てるのは難しいと見ています。
シニアのエンジニアと分業する形も、考えました
シニアのソフトウェアエンジニアを採って、私とその人で仕事を分ける方向も考えました。エンジニアリングはその人が持ち、顧客への伴走は私が持つ、という分け方です。
ただ、私がエンジニアリングの部分を薄くしても、当社の実力が本質的に上がるとは思えずにいます。
見るのは、経験の年数より、その年数をどの階層で過ごしたかです
ソフトウェアエンジニアリングを、どの階層でやってきたか。戦略指向で10年くらいやってきた人でないと、当社のコンサルティングの側の仕事は、想像しにくいと見ています。
戦略の階層に当てはめると、上位の3層、世界観（ビジョン）・原則・大戦略が見えた状態で、10年くらい仕事をしてきた人です。たいていの会社には、会社概要などに創業者のメッセージが載っています。そのビジョンを正しく理解したうえで、仕事を組み立て、実行してきた、ということです。
「この業界なら、こんなものだろう」という業界慣習に沿って戦術以下の階層でやってきた方は、残念ながら、この戦略の向きを持っていません。
分業の中で決められた持ち場を担ってきた人は、組織の中骨です。中骨として優秀であることと、顧客と一緒に何を作るかを決めるところから関わることは、別の経験です。
Indeedのシニアの定義は、経験5年以上で、戦略的な視野か、高度な専門知識が求められる仕事でした。当社が探しているのは、その両方を、同じ人が持っていることです。年数と仕事の中身で分けた段では、この違いは見分けられません。
「経験者」と書いた求人票は、年数しか伝えていないかもしれません
経験者を募集するとき、求人票に書けるのは、たいてい「経験◯年以上」です。年数は、書く側にも読む側にも分かりやすい物差しです。
同じ5年でも、決められた持ち場を5年守ってきた人と、何を作るかを決める側に5年いた人がいます。求人票の年数は、そのどちらかを区別していません。
明日できること
あなたの会社の直近の求人票か、募集要項の下書きを開いてみてください。「経験◯年以上」と書いてあれば、その年数で何を確かめたかったのかを、一行で書き出してみてください。
社内でいちばん頼りにしている人を、一人思い浮かべてみてください。その人が入ってきたとき、未経験だったのか、中堅だったのか、経験者だったのか。何年目から、何を作るかを決める側の仕事を任せるようになったのか。
その人と同じ経験を、求人票の言葉で書けるかどうかも、考えてみてください。
短信
マネーフォワード クラウド、個人事業主向けは12月、法人向けは2027年6月に値上げ。AI-OCRの従量課金はなくします（2026年9月24日発表）
マネーフォワードが、会計や請求書などのクラウドサービス「マネーフォワード クラウド」の料金を改定します。個人事業主向けは2026年12月1日から、法人向けは2027年6月1日からです。たとえば法人向けのスモールビジネスプランは、月額5,980円から6,980円（税抜）になります。同時に、一部のプランでAI-OCR（紙の書類や画像を読み取って入力するAI機能）の、一定件数を超えた分の1件20円の従量課金をなくし、件数の制限なく使えるようにします。理由は、開発体制の構築と、機能の拡充、サポート品質の向上を続けるためとしています。同社は2025年6月にも価格を改定していて、7月に公表した中間期（2025年12月〜2026年5月）の決算短信では、その改定などで1顧客あたりの売上が上がったと書いています。同期間の売上高は289億円で前年同期比24.8%増、法人向けの継続課金の年換算額は36.4%増、個人事業主向けは19.2%増でした。
出典：
- https://biz.moneyforward.com/support/plan/news/20260924.html
- マネーフォワード「2026年11月期 第2四半期（中間期）決算短信〔日本基準〕(連結)」（2026年7月13日）
今月のモデル
今号は、新ネタ無しです。
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〈第三部 第45章「誰が、直すの」〉
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https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part3/articles/ch45
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
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