Meta、AI前提の人員削減第2波を中止｜士業事務所が読む4論点

Metaは2026年5月、AI前提の人員削減の第2波を中止しました。

AIエージェントに人間の仕事を置き換えさせ、残った少数の人間がそれを監督する。Metaが社内で進めていたこの構想が、途中で止まっていたことが明らかになりました。ロイターが2026年8月26日に報じた調査報道によれば、社内文書上のコードネームは「Project OT」で、一部チームを最大60パーセント縮小するシナリオまで検討されていました。止まった理由が、技術の未達と現場の反発の両方だったという点が、AI導入を検討する士業事務所にとっても読みどころになります。

Project OTで何が計画され、何が止まったのか

計画は2026年1月、ハワイで開かれた経営陣の合宿で立ち上がりました。コードネームのOTはOrganization Transformationの略で、Facebookとinstagramを持つ同社を「AIネイティブ」な組織に作り替える構想でした。日々の業務の多くをAIが引き受け、仮想的な働き手を少人数で密度の高い人間のチームが監督する。ロイターが確認した社内文書とプロジェクト関係者の話として、シナリオ演習では多くのチームを最大60パーセント縮小する案まで検討され、削減は5月と11月の2波に分けて実施する計画だったと伝えられています。

ところが5月19日の夜、第1波の実施を数時間後に控えた段階で、マーク・ザッカーバーグは11月に予定していた第2波の計画を取りやめました。翌20日、Metaは全従業員の10パーセントを削減する第1波は予定どおり実施しています。

Metaはこの報道に対してProject OTの存在を認めたうえで、コスト削減とチーム構造の再設計、AIモデルの学習データ作成のような優先領域への人員の再配置に取り組む1年間のプロジェクトだったと説明しています。最も踏み込んだシナリオが一部チームを最大60パーセント縮小する内容だったことも認める一方、全社員の60パーセントを削減する意図は一度もなかったとし、「演習で出したすべてのシナリオを実行に移したわけではなく、そうすると想定されていたこともありません」との声明を出しています。

止まった理由は、技術の未達と現場の反発が同時に来たこと

計画が途中で止まった直接の要因として、ロイターは3つを挙げています。順番に見ると、AI導入の効果測定という論点がはっきり浮かび上がります。

1つ目は、エージェント技術が期待した生産性を出さなかったことです。社内の記録によれば、従業員がAIを使ったことで生成されるコードの量は大きく増えました。社内向けの基盤やツールに対する変更は前年同期比で220パーセント増えた一方、利用者に届く新機能や改善につながった変更は36パーセント増にとどまったと、6月初旬にCTOのアンドリュー・ボズワースが出した社内投稿が伝えています。作った量と、届いた成果が別物だったわけです。

2つ目は、品質と障害の後始末に時間が取られたことです。3月の時点でインフラ担当チームが「信頼性の警告サイン」を指摘し、4月の社内投稿では、制御されていないエージェントが「人間ならまず実行しないような、大規模で破壊的な操作」を行っていると報告されていました。結果として、サービス停止やデータ漏えいの可能性を含む重大な技術・セキュリティ上のインシデントが前年から40パーセント増え、その火消しに従業員が費やす時間は70パーセント増えたとされています。6月初旬には、AIを使った顧客サポート用のボットを悪用され、著名なinstagramアカウントに侵入される事案も表面化しました。

3つ目が従業員の反発です。同社は4月、米国従業員の端末に、キーストロークとマウス操作を記録する追跡ソフトの導入を義務づけました。AIエージェントに人間のコンピュータ操作を再現させるための学習データを集める目的でしたが、従業員側は自分の後任となるAIを自分で訓練させられていると受け止め、社内コミュニケーション基盤への抗議投稿が相次ぎました。同社の半期Pulse調査では、従業員の心理状態を示す社内指標が肯定的74パーセントから55パーセントへ下がっています。7月の社内タウンホールでザッカーバーグは、エージェント技術が想定したほどには加速しなかったと認め、今後3か月から6か月で効果が見え始めるとの見通しを示しました。

なお、この追跡ソフトで集めた操作ログをどの範囲でAIの学習に使い、どれだけの期間保持するのかについては、今回参照した公表資料からは確認できません（要確認）。同社は反発を受けて追跡プログラムを一時停止したと報じられています。

士業事務所が読む4つの論点

ここからは日本の士業事務所に引きつけた見方です。規模もビジネスモデルも違うので、そのまま当てはめる話ではありません。それでも、AIエージェントを業務に入れるときに何を見ておくかという観点で、参考になる材料が4つあります。

第1に、効果の測り方です。Metaの社内データは「生成した量」と「利用者に届いた成果」を切り分けて見ていました。事務所でも、AIが出した下書きの本数ではなく、確認と修正を経て納品に至った件数で見ると、印象と実数がずれることがあります。AI導入の効果を人員計画に反映させる前に、この2つを分けて測っておくという整理の仕方があります。人員設計そのものの考え方はAI時代の士業事務所における人材採用と育成でも扱っています。

第2に、エージェントの想定外の動作にかかる後始末のコストです。障害が40パーセント増え、火消しの時間が70パーセント増えたというMetaの数字は、AIの作業量が増えると、その裏側で人間が確認と復旧に回る時間も増えるという構図を示しています。士業事務所の場合、これは納期と守秘義務に直結する部分です。どこで人が確認を挟むかという設計はAIエージェントとヒューマン・イン・ザ・ループの工程設計で整理しています。

第3に、業務ログを取得して自動化や学習に回すときの説明の順序です。今回、反発の引き金になったのはキーストロークの記録そのものというより、何のために取るのかが先に共有されなかった点にありました。事務所で操作ログや面談の録音を扱う場合、取得の目的と範囲、保存期間をどう本人に伝えるかは、事務所ごとの運用と本人への説明の設計に関わる論点です。人事領域でのAI利用に伴う留意点はAI採用選考のリスクと社労士の助言範囲でも触れています。

第4に、中間層を薄くしたときの育成経路です。Metaの社内文書では、製品デザイナーやエンジニアといった従来の職名を「builder」に一本化し、中間管理職の階層をなくす構想が示されていました。実際に導入されたポッド体制では、ポッドの取りまとめ役に正式な管理権限が与えられず、管理職研修も評価ツールへのアクセスもないまま任されたと戸惑いを書き込む従業員もいたと報じられています。なお評価と昇進の判断について、Metaは「人が行っており、AIではありません」と回答しています。資格者を育てることが事業の中核にある士業事務所では、この論点はさらに重くなります。育成の設計はAI時代の若手育成とOJTの組み立てで扱っています。

今後の動き

ザッカーバーグは第1波の実施後、社内向けに今年はこれ以上の全社的な削減を見込んでいないと伝えました。ただし「全社的」「今年」という限定が付いていることから、チーム単位の削減や業績を理由とする退職勧奨は続くのではないかと見る従業員もいるとロイターは伝えています。同社は2026年にAI用の半導体とインフラへ少なくとも1,300億ドルを投じる計画で、LSEGの推計では2026年の営業キャッシュフローをほぼ使い切る規模とされています。投資が続く以上、コスト面の圧力は残ります。

エージェント技術そのものが行き止まりだったという話ではありません。今回明らかになったのは、技術の完成度と、それを前提にした組織の作り替えの速度が噛み合わなかったということです。士業事務所の側から見ると、エージェントを本番の業務に入れる順番として、どこに置くか、誰がいつ確認するか、記録をどう残すかを先に決めた事務所から進んでいる、という段階だと言えます。

まとめ

Metaは2026年1月に立てたProject OTで一部チームを最大60パーセント縮小するシナリオまで検討しましたが、5月19日に11月の第2波を中止しました。エージェントの生産性が想定に届かず、障害対応の時間が増え、操作ログの取得をきっかけに従業員が反発したことが重なった結果です。AI導入の効果は生成量ではなく成果で測る、確認工程と記録の設計を先に置く。この2点が、規模を問わず共通する読みどころになります。

参考文献

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引用元: The Decoder

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