AI重視の再編でMonday.comが従業員の20%を削減

Monday.comは、AIワークプラットフォームを軸に再編を進めるなかで、従業員の約20%に当たる約620人を削減し、Google Newsでも取り上げられた。

同社によると、AIは製品、事業運営モデル、顧客との関係を変えつつある。ただし、退職する従業員をソフトウェアが直接置き換えたわけではないとしている。Monday.comは管理階層を減らし、より小規模なチームを編成するとともに、見込まれるコスト削減の大半を人材、製品、AI、成長に再投資する計画だ。

この区別は、今年のテクノロジー業界における人員削減をめぐる中心的な緊張関係を捉えている。企業は、モデルやエージェントが削減対象となった各職務を実行したと証明しないまま、AIを人員構成変更の理由として挙げる場面が増えている。Monday.comは今や、Google、Microsoft、Amazon、Meta、Salesforceなど、同様の論拠を用いる雇用主の一社に加わった。

これは、機械が労働者を置き換えるという単純な物語ではない。テクノロジー業界全体で、予算、チーム、期待値が広範に再編されている。経営陣は、より少ない従業員により速く業務を遂行することを求める一方、インフラ、モデル、エージェント、専門人材へと支出を移している。

Monday.com、従業員の5分の1を削減

Monday.comの決定は、将来の雇用に関する理論上の予測ではなく、直ちに人への影響を伴う戦略的な組織再編である。

同社は2026年7月22日に再編を開始した。規制当局への提出書類によると、この計画により現在の従業員数は約20%削減される。

この割合は、世界で約620人の従業員に相当する。同社は再編作業の大半を2026年後半に完了する見込みだ。

Monday.comは、この計画を同社がAI Work Platformと呼ぶ構想に結び付けた。この戦略は、タスクを整理するだけでなく、人とAIエージェントを通じて業務の一部を実行する方向へ製品を進化させるものだ。

AIエージェントとは、複数の行動を選択・完了することで、定義された目標を追求できるソフトウェアを指す。ワークプラットフォームでは、記録の更新、リクエストの振り分け、活動内容の要約、別のワークフローの開始などがその行動に当たる可能性がある。

共同創業者兼共同CEOのEran Zinman氏は、同社が過去9か月間で中核となるビジョンを変えたと述べた。Monday.comは、業務を管理する企業から、顧客のために業務を遂行する企業へ移行していると同氏は記している。

Zinman氏によると、同社の従来の組織構造はもはやその目標に適していなかった。そのためMonday.comは管理階層を減らし、より小規模なチームに幅広い権限を与える計画だ。

再編は、同社による製品の販売・導入方法も変える。エージェントを導入する顧客には、従来型のプロジェクト管理ツールを購入する顧客よりも、より多くの設定、ガバナンス、運用支援が必要となる。

Monday.comは顧客との直接的な関与を増やし、一部の戦略領域で新たな職種を設ける計画だ。提出書類によると、既存ポジションが数百件消滅する一方で、2026年中も採用は継続される。

これは最初の重要な逆説である。同社は大幅な人員削減を進めながら、継続的な成長と採用を予測している。

Monday.comは、2026年の年間売上高が19%から20%成長すると見込んでいる。また、予想される非GAAP営業利益率を約13%から約15%へ引き上げた。

それでも経営陣は、利益率の改善が人員削減の目的ではなかったと主張している。Zinman氏は、削減による節約分の圧倒的多数を再投資すると述べた。

この主張は慎重に扱うべきだ。資金が既存の給与からモデル、コンピューティング能力、製品開発、あるいは別の従業員へ移される場合、再投資は依然として会社の経済性を改善し得る。

Monday.comは、AIが現在実行できる業務を職種別に示した説明を公表していない。また、20%の削減を裏付ける生産性向上を定量化してもいない。

同社の発表は代わりに、組織に関する仮説を提示している。より小規模なチーム、より少ない承認プロセス、AI支援による実行は、従来のソフトウェア事業向けに構築された組織よりも迅速に進められるはずだというものだ。

この仮説が機能するかどうかは、製品の導入状況と顧客の成果に左右される。人員削減の規模は、約束された生産性向上を証明するものではない。

Google Newsが示す、はるかに広範なAI人員削減のパターン

Monday.comは、2026年の大規模な人員変更に際してAIに言及した少なくとも21社の主要テクノロジー企業のうち、最新の一社である。

以下の事例は新しい順に並べている。企業によって表現には大きな差があるため、掲載されているからといって、AIが失われたすべての職を独立して引き起こしたことを意味するわけではない。

1. Monday.com、2026年7月

Monday.comは、従業員の約20%に当たる約620人に影響する計画を開始した。同社はこの再編を、AI Work Platform、フラットな管理体制、自律的なチーム、異なる顧客エンゲージメントモデルに結び付けている。

同社は、人をAIに置き換えているわけではないとしている。それでも、AIがソフトウェア企業の運営方法を変えたと経営陣が考えているため、組織を再設計している。

2. Microsoft、2026年7月

Microsoftは、約4,800職に影響する追加の人員削減を発表し、営業チームとゲーミングチームが削減対象に含まれた。同社の経営陣はAIが仕事を変えていると述べる一方、AIが直接的に解雇を引き起こしたという単純な見方には異議を唱えた。

MicrosoftもAIインフラへ資本と人材を再配分しているため、この区別は重要だ。同社の削減は、効率化目標、組織の簡素化、投資の優先順位を組み合わせたものである。

3. Salesforce、2026年7月

Salesforceは、マーケティング、プロダクトマネジメント、分析、Agentforce組織で1,000人未満の職を削減したと報じられている。同社はすでに、AIエージェントがより多くのやり取りを処理するようになったことで、数千のカスタマーサポート職を削減していた。

Salesforceはエージェントを製品であると同時に社内の業務ツールとして位置付けている。そのため、自社の人員に関する決定は、顧客に販売する効率化の物語にとって重要な試金石となる。

4. Oracle、2026年6月

Oracleは、過去12か月間で従業員数が21,000人減少し、13%減となったことを開示した。同社の提出書類には、AI技術の採用・導入が人員削減をもたらしており、今後ももたらす可能性があると記されている。

この開示は、単一の解雇イベントより長い期間を対象としている。それでも、AI導入が人員数に影響したことを示す最も明確な正式な認識の一つとなった。

5. GitLab、2026年6月

GitLabは約350人、従業員の約14%を削減した。同社は、この再編がAI主導の開発ワークフローによる活動増加に必要なインフラへの資金供給に役立つと述べた。

GitLabの事例は、単純な自動化とは異なる。AIは同社プラットフォームへの需要を増やしているが、その需要を支えるには従業員と資本の配分を変える必要がある。

6. Google、2026年5月まで

GoogleはAIに多額の投資を続ける一方で、Cloudとサイバーセキュリティ業務にわたる段階的な人員削減を継続した。同社は、一つの包括的な数字を発表するのではなく、再編、業績評価、希望退職プログラムを用いた。

Google News経由でこの話題を知る読者にとって、これは重要な注意点である。目に見える解雇イベントは、より長期的な人員再編の一部にすぎない場合がある。

7. Intuit、2026年5月

Intuitは、従業員の約17%に当たる約3,000人の削減計画を発表した。経営陣は、この動きをAIベースの製品へ資源を振り向けるための簡素化だと説明した。

Monday.comと同様に、Intuitはこの削減を組織設計の変更として位置付けた。同社は単に、一つの自動化された機能を廃止したわけではない。

8. Meta、2026年5月

Metaは、数千人の従業員をAI重視の職務へ移す一方で、人員を削減した。経営陣は、AIをめぐる競争には異なるスキル、優先順位、実行速度が必要だと主張した。

Metaは再配分のパターンを明確に示している。同じ企業内で、一部の部門では職が消滅する一方、別の部門では採用や異動が続くことがある。

9. Cisco、2026年5月

Ciscoは、従業員の約5%に当たる約4,000職に影響する削減を発表した。同社の財務部門の責任者は、この再編は単なるコスト削減ではなく、シリコン、光学、セキュリティ、AIを中心とした資源配分に関するものだと述べた。

この説明には複数の優先事項が組み合わされている。AIは明示された要因の一つだったが、影響を受けたすべての職を説明する孤立した原因ではない。

10. General Motors、2026年5月

General Motorsは、主に情報技術部門で500人から600人の職を削減した。報道によると、AIはこの決定に寄与したが、唯一の理由ではなかった。

GMは、AIや自動運転車に関連する職種を含め、テクノロジー分野の求人を引き続き掲載していた。この事例もまた、解雇と狙いを定めた採用が同時に進むことを示している。

11. Cloudflare、2026年5月

Cloudflareは、力強い売上成長を報告した後、従業員の約20%に当たる約1,100人を削減した。同社は、社内で急速に進むAI利用の拡大が、必要とする職種を変えたと述べた。

Cloudflareの経営陣は、エージェントを利用する従業員の間で大幅な生産性向上があったと説明した。ただし、こうした主張は経営陣によるものであり、すべてのチームで独立して検証されたわけではない。

同社は採用を継続する見込みだ。経営陣は、人員数が後に2026年のピークを上回る可能性さえあると述べており、AI関連の解雇が必ずしも恒久的な人員縮小をもたらすわけではないことを強調している。

12. Coinbase、2026年5月

Coinbaseは、従業員の約14%に当たる約700人の削減を発表した。同社はこの計画を、市場環境、フラットな管理体制、AI利用の拡大に結び付けた。

経営陣はまた、エンジニアリング、デザイン、プロダクトの責任を組み合わせる、より小規模な部門横断グループについても語った。このモデルでは、残る従業員一人ひとりにより広い負担が求められる。

13. PayPal、2026年5月

PayPalは、従業員の約20%に当たる4,500職超を削減する可能性がある複数年計画を示した。経営陣は、AI導入と組織の簡素化を再建の中心に据えた。

同社はAIがソフトウェア開発、顧客サービス、サポート業務、リスク管理に影響を与えると見込んでいる。これらは、影響を受けるすべてのワークフローがすでに自律的に動いていることの証拠ではなく、幅広い構想である。

14. Snap、2026年4月

Snapは、従業員約1,000人、約16%を削減し、数百件の募集職種を閉鎖した。CEOのEvan Spiegel氏は、AIの進歩によってチームが反復的な作業を減らし、実行速度を高められたと述べた。

Snapは、サブスクリプション、広告、インフラに取り組む小規模チームを挙げた。主張された利点は、孤立したタスクの置き換えだけでなく、チームの成果を変えることから生じた。

15. IBM、2026年4月まで

IBMは、一部の業務で人員削減を続ける一方、初級レベルのAIおよびハイブリッドクラウド職の採用を拡大した。報道では、一部の人事業務にAIエージェントを使用していることも伝えられた。

IBMの変化は職種の入れ替わりを示している。同社は事務的な業務を削減する一方で、AIシステムを構築、販売、運用する従業員への需要を増やすことができる。

16. Atlassian、2026年3月

Atlassianは、従業員の約10%に当たる約1,600人を削減した。同社は、AIとエンタープライズ営業へ向けてバランスを取り直す必要があると述べた。

CEOのMike Cannon-Brookes氏は、AIが単純に人を置き換えるという標語を否定した。一方で、AIが事業の一部で必要となるスキルと職種数を変えることも認めた。

17. Block、2026年2月

Blockは、従業員の約40%に当たる約4,000人の解雇を発表した。CEOのJack Dorsey氏は、AIを利用する小規模チームであれば、より少ない組織階層で、より少ない人数でも迅速に働けると主張した。

この規模の人員削減により、Blockは今年最も重大な事例の一つとなった。同時期の報道も、企業全体の状況は、経済全体でAIによる雇用崩壊が起きていることをまだ裏付けていないと指摘している。

18. eBay、2026年2月

eBayは、従業員の約6%に当たる約800人の職務を削減すると発表した。この計画は、事業運営の簡素化とAI投資の拡大を求めるテクノロジー企業への幅広い圧力のなかで打ち出された。

AIは戦略的な背景の一部を成していたが、eBayの事例では、特定の自動化がどの職務の削減につながったかを結び付ける公表情報は比較的少なかった。

19. Amazon、2026年1月

Amazonは、以前に1万4,000職を対象とした人員削減に続き、約1万6,000人のコーポレート部門の雇用を削減した。経営陣は、階層の削減、オーナーシップの強化、官僚主義の縮小を強調した。

CEOのAndy Jassyは以前、生成AIによってAmazonのコーポレート部門の人員は時間とともに減少すると述べていた。ただし同社は、以前の人員削減がAIによって直接引き起こされたものではないとも説明している。

したがって、1月の発表は留保付きでこのリストに含めるべきだ。AIはAmazonの長期的な人員見通しに影響を与えている一方、パンデミック期の採用や経営構造も人員削減を形作った。

20. Pinterest、2026年1月

Pinterestは、従業員の15%未満を削減する計画を発表した。同社は、AI支援型の製品や広告機能へとリソースを振り向けていた。

Pinterestの状況は、消費者向けプラットフォームが直面する商業的な圧力を反映している。成長を守り人件費を管理しながら、新たなレコメンデーションおよび広告システムに資金を投じなければならない。

21. Dell、2026年に開示

Dellの従業員数は、会計年度中に約1万1,000人減少し、約10%の削減となった。同社は、AIワークロード向けに最適化されたサーバーへの旺盛な需要を予測する一方で、この削減を実施した。

Dellは、逆転現象の別の形を示している。AIは同社のハードウェア需要を高める一方で、社内ではよりスリムな人員体制を求める圧力にもつながり得る。

これらの事例は一つのトレンドに属するが、同列には扱えない。一部の企業は直接的な自動化を報告した一方、資本配分、フラットな組織運営、求められるスキルの変化、インフラ需要の高まりを挙げた企業もある。

本当の対立はAI投資とAIによる代替の間にある

最も強い共通点は、実証された雇用の代替ではなく、既存組織から高コストなAI競争への支出の移転である。

テクノロジー業界の経営幹部は、自社がエージェント時代への対応において遅すぎると語る場面を増やしている。承認階層を減らし、チームを小さくし、複数の機能にまたがってAIを活用できる従業員を求めている。

この物語は、人員削減に分かりやすい説明を与える。また、削減を過去の採用判断からの後退ではなく、成長への準備として経営陣が提示する助けにもなる。

しかし、直近の人員データはこの説明を複雑にしている。The Washington Postが企業開示を分析したところによると、Amazon、Google、Metaの従業員数は合計で、2022年の採用急増期と2026年初頭でおおむね同程度だった。

最大手テクノロジー企業グループはまた、2026年に主としてAI関連の資本プロジェクトへ7,000億ドル超を投じる計画を立てていた。こうしたプロジェクトには、コンピューティング機器、データセンター、ネットワーク、エネルギー容量が含まれる。

ある批判的な労働力分析は、AIが自動化ではなくコストを通じて人員削減に影響している可能性を論じた。インフラ投資の資金確保を迫られる企業は、モデルが職業全体を代替する前に、別の場所でコスト削減を求める可能性がある。

Monday.comの計画は、どちらの説明にも当てはまる。経営陣はエージェントが働き方を変えると見込む一方、激しい競争市場における製品転換にも資金を投じている。

競合にはAsana、Atlassian、Microsoft、ServiceNowが含まれる。各社は既存ワークフローにエージェントを追加しており、より大きなプラットフォームは既存のアイデンティティ管理、セキュリティ、調達の関係性を持ち込む。

したがってMonday.comは二方向から圧力を受けている。従来のタスク自動化よりもエージェントが大きな価値を生むことを証明すると同時に、より広範なエンタープライズ展開力を持つベンダーから顧客アカウントを守らなければならない。

同社は、構造化されたボード、権限、ワークフローが、エージェントにとって信頼できる実行環境を提供すると考えている。これは、文書やチャット履歴に限定されたエージェントに対する優位性になり得る。

ただし、Monday.comの一部のエージェント機能は段階的なリリースを経て進展してきた。エンタープライズ顧客には、自律的な行動が大規模環境でも正確で、適切に統制され、復旧可能であるという証拠がなお必要だ。

人員削減は、この製品検証の重要性を高める。Monday.comは、新しい運営モデルが一貫してより良い顧客成果をもたらせることを示す前に、組織を縮小した。

従業員も関連する試練に直面する。雇用主は、一人の人間がツールを監督し、出力を解釈し、意思決定を調整し、かつて専門職間に分散していた業務を担うことをますます期待している。

タスクが明確に定義されている場合、これは生産性を改善できる。しかし、従業員が信頼性の低い出力を絶えず確認したり、自動化された行動を修正したりしなければならない場合、隠れた負荷を生む可能性もある。

この区別は、検索可能なナレッジベースを構築する人にとって重要だ。AIシステムが実際のワークフロー内で安全に行動するには、最新でアクセス可能かつ適切に構造化された情報が必要になる。

こうした基盤が整う前に人員を削減すると、コストをなくすのではなく移転することになり得る。遅延は、サポートキュー、セキュリティレビュー、導入作業、従業員の燃え尽きとして再び現れる可能性がある。

人員削減の数字が証明しないこと

人員削減時にAIを挙げる企業があっても、AIが削減対象の職務を実行したことや、その後に事業を改善したことの証明にはならない。

企業発表では、明確な因果判断に十分な詳細が示されることはほとんどない。通常は、自動化、戦略的優先事項、スキルの変化、市場環境、経営の簡素化が組み合わされている。

Monday.comは、この措置が少人数に同じ仕事を完了させるためのものではないと明言している。経営陣によると、同社は一部の活動を停止し、残るチームにより大きな権限を与えるという。

この約束を検証できるのは、再編後だけだ。投資家と顧客は、プロジェクトが実際に消滅するのか、それとも気付かれないまま小規模化したチームへ移されるのかを見守るべきである。

サポート品質は早期の指標となる。エンタープライズソフトウェアの顧客は、アカウントに関する知識、エスカレーション経路、導入ガイダンス、障害時の迅速な対応に依存している。

これらのサービスが弱まれば、AIが生んだ効率性は顧客運用よりも財務諸表上で良く見えるかもしれない。経験豊富な従業員は、退職前にエンコードすることが難しい文脈的知識を持っていることが多い。

ロードマップの一貫性も別の指標だ。Monday.comは、エージェント、ガバナンス、コネクター、導入サービスを追加しながら、中核となるワークマネジメント製品の開発を続けなければならない。

明確な集中は、こうした優先事項を加速させ得る。一方で20%の削減は、チームが責任分担を再構築する過程で、依存関係、放棄されるプロジェクト、実行の遅れを生む可能性もある。

従業員の定着も重要だ。大規模な人員削減は、スキルが引き続き不可欠な人々の自発的な離職を促す可能性がある。特に競合他社が類似のAI職種を採用している場合はなおさらだ。

測定上の問題もある。経営幹部はしばしば出力速度、コード生成、会議の減少を挙げるが、これらの指標が自動的に信頼性や顧客価値を反映するわけではない。

素早く作業の草案を作るエージェントにも、なお監督が必要だ。より多くのコードを生成するコーディング支援ツールは、レビュー、セキュリティ、保守の負担を増やす可能性がある。

Cloudflareは、社内導入について異例なほど具体的な主張を示した。AI利用が3カ月で600%以上増加し、従業員の生産性が数倍になったと説明している。

これらの数字は印象的だが、同社はチームレベルでの独立した評価を公表していない。運営に関する説明は、依然として再編判断についての経営陣による説明である。

より広い労働市場の証拠も、依然として入り混じっている。個別のテクノロジー企業の人員削減は、関係企業が著名かつ高収益であるため注目を集める。

しかし、それだけではAIが経済全体の総雇用を減らしたことは示せない。影響を受けた雇用主の一部は採用を続けており、AIインフラへの投資は、エンジニアリング、建設、エネルギー、運用、営業における需要を生んでいる。

最も擁護しやすい結論は、より限定的なものだ。AIは、効率的なテクノロジー企業がどのような姿であるべきかについて経営幹部が抱く考えを変え、その考えはすでに雇用判断に影響を与えている。

それらの判断が持続的な利益を生むかどうかは、なお定まっていない。

ソフトウェア従事者と購入者が注目すべき理由

目先のリスクは、すべての知的労働が消えることではなく、システムが成熟するより速く企業がパフォーマンス期待を引き上げることにある。

開発者は、コーディング、テスト、ドキュメント作成、インシデント対応にわたって支援ツールを使用する圧力が強まるだろう。雇用主は、タスクサイクルの短縮を、より小さなエンジニアリングチームで同じロードマップを扱える証拠と見なすかもしれない。

プロダクトマネージャーは、エージェントが要件の草案作成、フィードバック分析、会議の要約を行えるため、より広い範囲を担当する可能性がある。それでも、優先順位付け、文脈の理解、誤った意思決定の結果に対する責任は残る。

カスタマーサクセスチームは、サポート業務に反復的な依頼が含まれるため、直接的な影響を受ける。企業は、複雑なアカウント関係を自動化できるようになる前に、トリアージや一般的な回答を自動化できる。

デザイン、マーケティング、財務、法務、人事チームも、同様にタスク単位の変化に直面する。AIは初稿を迅速に作成できる一方、説明責任は従業員に残る。

これは新たな形の運用リスクを生む。企業は、正確性、導入状況、人間によるレビューのコストを測定する前に、期待される能力を基に人員を削減できる。

従業員は、AIが時間を節約する箇所と、手戻りを生む箇所を記録すべきだ。その証拠は、実際の生産性と印象的なデモを区別する助けになる。

チームはまた、同僚が離職する際に意思決定の文脈を残すべきだ。組織の記憶が縮小するほど、会議記録、顧客履歴、技術的な判断理由、プロジェクト上のトレードオフは価値を増す。

実用的なAIワークフローは、反復的な情報の統合を減らせる。ただし、再編後にどの事業上の約束を維持すべきかを決めることはできない。

エンタープライズの購入者は、ベンダーの人員削減を単なる財務上の見出しではなく、運用上のシグナルとして評価すべきだ。誰が自社アカウントを担当するのか、エスカレーションはどう機能するのか、導入リソースに変更があったかを尋ねるべきである。

また、エージェントの権限、監査履歴、利用量、ロールバックに関する明確な管理策を求めるべきだ。高速だが誤った行動は、遅い手作業より大きな損害を生み得るため、自律型ワークフローには安全策が必要となる。

購入者は、スリムなベンダーが自動的に弱いとは考えるべきではない。製品、責任、顧客セグメントが明確に定義されている場合、小規模なチームでも優れた実行力を発揮できる。

同時に、AIが継続性を保証するとも考えるべきではない。人員削減は、移行、障害、セキュリティレビュー、複雑な導入の際にのみ表面化する欠落を露呈させる可能性がある。

したがってGoogle Newsのパターンは、結論ではなく警告として有用だ。どの企業がAIを人員判断と結び付けているかは示すが、それらの判断の質を立証することはできない。

Google Newsの見出しの後に注目すべきこと

次の証拠は、効率性を語る経営陣の新たなメモではなく、顧客サービス、製品導入、採用の方向性から得られる。

まず、Monday.comの2026年後半にかけてのサービス継続性を注視する必要がある。応答時間、アカウントチームの変更、未解決インシデント、導入の遅延は、同社が摩擦を取り除いたのか、それとも不可欠な対応力を失ったのかを示すだろう。

サービスが安定すれば、従来の組織には不要な階層が存在していたという経営陣の主張を裏付けることになる。サービスが悪化すれば、新たなモデルの準備が整う前にコスト削減が先行したことを示唆する。

次に、Monday.comのエージェントとAIベースのビルダーの導入状況を注視したい。同社は、初期の製品への関心を超えた実質的な利用、継続率、利用拡大を報告する必要がある。

顧客による導入が進めば、Monday.comがソフトウェア自ら業務を完了させるプラットフォームへと変わりつつあるという見方が強まる。導入が伸び悩めば、不確実な製品移行に痛みを伴う再編が重なることになる。

第三に、Monday.comと他の20社が次にどこで採用を行うかを注視すべきだ。求人情報は、企業が恒久的に縮小しているのか、それとも幅広い職能を、専門性の高いAI、インフラ、営業、導入支援の職種に置き換えているのかを明らかにし得る。

人員数の再拡大は、レイオフの重要性を失わせるものではない。しかしそれは、AIが雇用を絶対的に削減したというより、労働力の再配分を促したことをより明確に示すだろう。

Google Newsで別のレイオフ記事を目にした際にも、読者は同じ基準を当てはめるべきだ。どの業務が停止し、どの業務が移され、主張される生産性向上をどのような証拠が裏付けているのかを問う必要がある。

見出しの数字は、まず人への影響を示す。その後数か月で、これらの企業がより良い組織を設計したのか、それとも従来のコスト削減サイクルにAIという新たなラベルを貼っただけなのかが明らかになる。