AIはビルダーの需要を高めており、消してはいない---------------------------------------------------2月にCitadel Securitiesの分析がIndeedのデータを用いて、ソフトウェアエンジニアの求人が増加している一方で、全体の求人は弱いままであることを示しました。この分裂は、AIが経済全体で仕事を創出しているわけではないことを意味するものではありません。しかし、大規模な言語モデルに関する最も明確な恐怖の一つは、やや過剰に表現されているかもしれません。現在のナラティブは、ツールが改善されるにつれて企業は熟練したビルダーを必要としなくなるというものですが、これはこの労働市場の部分には現れていません。最も鋭い結論は、より狭く、より強力です。AIは、システムを設計し、出力をテストし、失敗を修正し、結果を所有する人々の価値を高める一方で、フォーマット、スケジューリング、スループットなどの繰り返し可能なプロセスを中心に構築された役割に対してより多くの圧力をかけています。暗号産業では、取引所、ウォレットチーム、データプロバイダー、ステーキング企業、プロトコル開発者がAIを使用して、コードをより早く書き、文書をより早くレビューし、サポートタスクを自動化できます。彼らは、何が安全な製品であるか、何が壊れたワークフローであるか、何が生産で問題を引き起こす可能性があるかを知っている人々をまだ必要としています。労働データは同じ方向を指しています。2026年1月の報告書では、テクノロジーの求人が前月比で13%増加した一方で、テクノロジー業界の雇用は約20,155人減少したことが分かりました。企業は、特定の技術的な能力に対して依然として採用を行いながら、いくつかの場所で削減する意向を示しているようです。 関連する読み物### ビットコインの支持者ジャック・ドーシーがAI時代の改革でBlockの労働力を50%削減したいと考えている削減によりBlockは10,000人以上の従業員から6,000人未満に減少し、申請によって450M〜500Mドルの再構築費用が見込まれています。2026年2月27日 · リアム「アキバ」ライト 長期的な予測も単純な置き換えのナラティブには合致しません。連邦予測によれば、ソフトウェア開発者、品質保証アナリスト、テスターは2024年から2034年の間に15%成長し、毎年約129,200の求人があるとされています。同じ連邦の予測では、この期間にプロジェクトマネジメントスペシャリストの職が6%成長し、年間約78,200の求人があるとされています。これらの数は、すべての開発者やマネージャーが勝つわけではないことを示しています。企業は、製品を出荷し、チームを調整し、予算を管理し、納品を担当できる多くの人々がまだ必要であると予想しています。そして、これは現在のAIツールが実際に使用されていることと一致しています。2026年1月のインデックスでは、コンピュータと数学的なタスクが2025年11月のClaude.aiの会話の約3分の1を占め、ファーストパーティAPIトラフィックのほぼ半分を占めていることが分かりました。最も一般的なタスクは、エラーを修正するためにソフトウェアを修正することで、使用の6%を占めていました。言い換えれば、AIの最も目に見える用途の一つは、ソフトウェア作業を置き換えることではありません。それはソフトウェアの保守、デバッグ、イテレーションを加速しています。その同じワークフローの論理はコードを超えます--------------------------------------------イラストやグラフィックデザインに関しては、証拠は薄いですが、メカニズムは似ています。企業がAIを使用してコンセプトを生成したり、視覚的アイデンティティを草案したり、デザインシステムを拡張したりする際、構成、整合性、ブランド適合性、仕上がりを判断できる人がまだ必要です。AIは熟練したデザイナーの出力を広げることができます。それは、何が良いものであるかを知り、何がそうでないかを拒否できる人が必要であることを取り除きません。暗号企業にとって、それは製品アート、マーケティング資産、取引所インターフェース、ウォレットフロー、ダッシュボード、キャンペーンクリエイティブ、ブランドシステムに適用されます。AIを使用するデザイナーは、バリエーション、モックアップ、制作タスクを迅速に進めることができます。価値は方向性、編集、センス、最終的な承認にシフトします。価値はアーキテクチャ、検証、統合、リリース判断にシフトします。AIは生産時間を圧縮します。それは専門的な監視の必要性を消し去ることはありません。だからこそ、最も明確なフレーミングは「AIが仕事を救う」や「AIが仕事を奪う」ではありません。より良い評価は、AIが企業内の仕事のミックスを変えているということです。最も利益を得る労働者は、方向性を設定し、質を判断し、主張をテストし、モデルが失敗したときに責任を取ることができる人々です。リスクが高い労働者は、出力が一連のルールとして測定され、安価なヒューマンプラスソフトウェアのワークフローに引き渡すことができる人々です。| 検証済みの信号 | 数字が示すこと | 前向きな読み || --- | --- | --- || ソフトウェアエンジニアの求人が増加し、全体の求人は弱いまま | 2026年2月の分析で開発者の需要が広い市場に対して強化されていることが分かりました | 企業は他の仕事を自動化している一方で、ビルダーがまだ必要です || テクノロジーの求人が前月比で13%増加 | 2026年1月の報告書は、給与の弱さにもかかわらず、採用意欲の高まりを示しました | 企業は完全に採用を撤退するのではなく、チームを再編成している可能性があります || ジェネレーティブAIの作業の採用は37.4%に達しました | 2025年の調査は、職場での広範な使用を示しました | 拡散は現実ですが、急激な大量置き換えに対する反論が可能なほど徐々に進んでいます || AIの時間節約はすべての労働時間の1.6%に相当 | 同じ調査は、ChatGPTがリリースされて以来、労働生産性が最大1.3%上昇した可能性があると推定しました | 生産性の向上は、広範な労働破壊が起こる前に現れ始めています || オフィスおよび管理サポートはAPIトラフィックの13%に増加 | 2026年1月のインデックスは、メール、文書、CRM、スケジューリングでの自動化が増加していることを示しました | 定型的なサポート作業は、より直接的な置き換えの圧力にさらされています || 高いリスクにさらされた若い労働者の雇用は16.4%から15.5%に減少 | 2026年1月の論文は、AIにさらされた職の入口での初期の弱さを見つけました | 主なリスクは、即時の大量解雇ではなく、弱いキャリアの階段かもしれません | 関連する読み物### 意見：ポスト知識時代の夜明け：AIがホワイトカラーの仕事に与える脅威インターネット、携帯電話、ソーシャルメディア、そして今AI。技術の黙示録の四騎士、あるいは新しい時代の夜明け？2023年5月15日 · リアム「アキバ」ライト AIの使用は広がっていますが、圧力は不均等です-----------------------------------------------採用データは、パニックではなく変化を支持します。2025年末の調査では、18歳から64歳の成人の間でのジェネレーティブAIの使用が2024年8月の44.6%から2025年8月の54.6%に増加しました。仕事での使用は同じ期間に33.3%から37.4%に増加しました。ジェネレーティブAIを使用する労働時間の割合は、2024年11月の4.1%から2025年8月の5.7%に移動しました。これらの数字は実際の拡散を示しています。労働市場がすでに自動化によって空洞化していることは示していません。同じ調査は、AIの時間節約がすべての労働時間の1.6%に相当し、ChatGPTのリリース以来、労働生産性が最大1.3%上昇した可能性があると推定しました。また、AI関連の時間節約が1%高い業界は、パンデミック前のトレンドに対して2.7%ポイント高い生産性成長を見たとしていますが、その関係が必ずしも因果的ではないことにも言及しています。生産性は、従業員数が減少する前に上昇する可能性があります。多くの企業では、最初の動きは排除ではなく、同じチームにより多くの成果を求めることです。このパターンは、暗号企業が数年前から行ってきたことに合致します。このAIサイクルの前でも。 関連する読み物### ビットコインはAIが130万人の仕事を創出したため、才能の流出の危機にさらされていますAIは2025年に世界のVCのほぼ半分を占め、今や暗号の主要オペレーターはドメインを切り替えています。2026年2月14日 · ジノ・マトス チームはスリムに保たれます。作業はソフトウェアに移行できるところに移ります。明確なルールを持つ機能は最初に自動化されます。LLMで変わるのは、ソフトウェアが今触れることのできるタスクの範囲です：内部検索、ポリシー草案、コーディング支援、サポートのトリアージ、詐欺レビュー、文書処理などです。しかし、暗号製品にはセキュリティのトレードオフ、運用リスク、コンプライアンスの判断、ユーザーエクスペリエンスの決定、インシデント対応、リリースの規律が依然として含まれます。モデルはこれらすべてのタスクを支援できますが、いずれのタスクも所有していません。同じことが暗号ビジネス内部のクリエイティブな側面にも当てはまります。チームはAI画像やデザインツールを使用して、オプションをより迅速に生成し、複数の方向性をテストし、ソーシャル、編集、製品、キャンペーン用のより多くのバリエーションを構築できます。しかし、スピードは難しい部分を解決しません。誰かが製品に適した視覚言語を選び、ブランドに合ったイラストスタイルを選び、どのダッシュボードやランディングページがわかりやすいかを選び、どの資産が品質や信頼に関してラインを越えるかを決定しなければなりません。その意味で、AIは熟練したクリエイティブワーカーの生産性を向上させることができます。ちょうど熟練した開発者の生産性を向上させるように：初稿に費やす時間を減らし、探求できる出力の範囲を広げることによって。それが、マネージャーやシニアの個人貢献者が公の議論が想定するよりも持続可能に見える理由でもあります。プロジェクトマネジメントスペシャリストの連邦の定義は、依然として人員、スケジュール、予算、マイルストーン、リスクに中心を置いています。それらは装飾的な機能ではありません。製品アイデアを企業が出荷、維持、防御、説明できるものに変える作業は、依然として人間がリードする必要があります。暗号の世界では、チームがしばしば管轄区域やスマートコントラクトスタック、市場条件の変化を越えて移動するため、AIが草案やプロトタイプの生成コストを下げるにつれて、その調整の負担が増加する可能性があります。CryptoSlate Daily Brief### 毎日の信号、ゼロノイズ。市場を動かすヘッドラインと文脈を毎朝、1回の簡潔な読みで提供します。5分間のダイジェスト 100k+ 読者メールアドレスブリーフを受け取る 無料。スパムなし。いつでも退会可能。誰かが問題を抱えているようです。再試行してください。登録されました。ご参加ありがとうございます。AIの使用データの内部の議論さえも、人間からモデルへの清潔な引き継ぎではなく、混合した状況を指し示しています。2025年9月の報告書では、指示的な会話が2025年初頭から2025年夏の終わりまでに27%から39%に増加し、ユーザーがより多くを委任していることを示唆しています。しかし、2026年1月の更新では、増強された使用が2025年11月のClaude.aiで52%対45%の自動化使用で再び先行したことが分かりました。企業は、モデルが独自に行動することを信頼する場所と、依然として人間を必要とする場所をテストしているのです。暗号セクターにとって、そのラインはおそらくセキュリティ、財務業務、上場、市場監視、製品の立ち上げ、ブランドに関わる仕事を通過するでしょう。AIは、それらの機能内の反復作業に費やす時間を削減できます。しかし、金融的および評判のリスクが高まるにつれて、判断、レビュー、責任の価値も上昇します。それは、重要なシステムや公に向けた出力を自動化で運営しようとする企業よりも、経験豊富なオペレーター、編集者、デザイナー、技術的リーダーを優遇する傾向があります。より大きな労働の質問は、誰が今でも道を持つのかということです-----------------------------------------------------最も強力な警告信号は、経験豊富なビルダーの需要の崩壊ではありません。梯子の底の圧力は増加しており、2026年1月の論文では、最もAIにさらされた職業において若い労働者の雇用が低下していることが示されており、その職業における雇用の割合は2022年11月の16.4%から2025年9月の15.5%に減少しました。著者は、総合的な影響は小さいままであり、全体の減少が失業に転じた場合でも、2022年11月以来の総合失業率の上昇はわずか0.1ポイントに過ぎないと強調しました。それでも、信号はそこにあります。それは他の証拠にも合致しています。定型的なオフィスおよび管理サポート作業は、2026年1月のインデックスで3ポイント増加し、APIトラフィックの13%を占めました。カテゴリには、メール管理、文書処理、CRM作業、スケジューリングが含まれます。2025年の調査でも、事務職が世界的に最も高い暴露のカテゴリーであり、世界中の労働者の4人に1人が何らかのジェネレーティブAIにさらされた職にいると推定され、最も高い暴露のカテゴリーにはわずか3.3%の世界的な雇用があるとされています。変革は完全な置き換えよりも一般的であるように見えます。しかし、変革は若手のタスクを削減することから始まるとき、痛みを伴わないわけではありません。同じリスクは、ジュニアクリエイティブおよびジュニア技術職にも広がる可能性があります。エントリーレベルの作業がAI支援のワークフローに吸収される場合、より少ない人々がかつてのペーシング、センス、デバッグ、改訂、クライアントの判断を学んだ生産タスクに初期の年を費やすことになるかもしれません。ソフトウェアでは、ジュニアコーディングおよびQAの求人が減少する可能性があります。デザインでは、レイアウト、システム思考、視覚的な規律を実践によって学んだ人々が少なくなる生産重視の役割が減少するかもしれません。企業は短期的にはスピードを得るかもしれませんが、依然として自社のパイプラインを弱める可能性があります。それが前向きなケースがより深刻になる理由です。企業がAIを利用してエントリーレベルのコーディング、調整、サポート、リサーチ、草案、製作作業の量を縮小するなら、より少ない人々がかつてシニア職に至るための見習いを受けることになるでしょう。短期的な経済は良好に見えるかもしれません。チームは小さいままです。出力は増加します。マージンは改善します。しかし、中期的なリスクは、薄い才能のパイプラインです。暗号企業は、すでに市場構造、セキュリティ、製品、信頼を理解する人々を雇うのに苦労しているため、十分に新しい人を育てなくなると、経験豊富なオペレーターを競って確保することになるかもしれません。グローバルな予測は、一行の判決よりも混合した結果を支持します-----------------------------------------------------------------------2025年の予測では、2030年までに今日の仕事の22%に相当する構造的な労働市場の変化が予測されており、170百万の仕事が創出され、92百万が失われ、純増で78百万となるとされています。同じ予測は、AIと機械学習のスペシャリスト、フィンテックエンジニア、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者を、成長率の観点から最も成長が速い役割の中に挙げています。しかし、IMFのレビューは、高度な経済国が利益と混乱の両方を早く感じることになると警告し、利益が高所得の労働者や資本所有者に集中する可能性があることを示しています。それは、一般の議論が通常提供するよりもクリーンな結論を残します。AIはまだ高スキルのビルダーに対する需要の広範な崩壊として現れていません。数字は逆の方向を指しています。それらは、開発者に対する強い採用信号、作業内でのAIの使用の増加、測定可能な生産性の向上、専門的な技術的役割よりも管理的および事務的タスクにおける明確な置き換え圧力を示しています。同じ論理はクリエイティブな仕事にも当てはまるようです。いずれの場合も、AIは熟練した労働者にとっての力の倍増器に見え、彼らの代替ではありません。暗号企業にとって、次のステップは明確です。企業はAIを使用して、より多くの草案を作成し、より多くのテストを出荷し、より多くのコンセプトを生成し、より多くのサポート作業を自動化できます。彼らは、何が出荷されるべきか、何が安全であるべきか、何がポリシーに適合するべきか、何がブランドに合うべきか、何が信頼を損なうかを決定するために人間を依然として必要としています。短期的な勝者は、AIを使用して経験豊富なオペレーターの出力を広げつつ、自社のトレーニングパイプラインを破壊しないチームである可能性が高いです。次のオープンな質問は、企業が結果を所有できる人々を雇い続けるかどうかであり、それと同時にかつてそうする方法を学んだ人々を静かに削減するかどうかです。 この記事で言及された Citadel Securities OpenAI Anthropic 掲載先 特集 採用 文化 AI コミュニティ 文脈### 関連する報道カテゴリを切り替えて、より深く掘り下げるか、より広い文脈を得てください。 AI トップカテゴリ プレスリリース ニュースワイヤ AIAIのリセットが進行中であり、レイオフが加速し、一つのグループが最も影響を受けています-------------------------------------------------------------------------------AIのレイオフがテクノロジー全体に広がっています—ビットコイン投資家が気にすべき理由。2週間前 AI暗号は成長する経済AIエージェントの網から私たちを守れるのか？--------------------------------------------------------------------AIエージェントは話し、ツールを使用し、支払いを行います—しかし暗号はエスクローの瞬間を制御したいと考えています。2週間前 アメリカのビットコインマイナーの一つが、53,000BTCの全ストックを売却することを検討しています-----------------------------------------------------------------------------マイニング · 3週間前 XRPレジャーは所有者がサインせずに口座を drain できる機能をほぼ出荷しました------------------------------------------------------------------------------------テクノロジー · 4週間前 ビットコイン支持者ジャック・ドーシーがAI時代の改革でBlockの労働力を50%削減したいと考えている---------------------------------------------------------------------------------------企業 · 4週間前 ビットコインは今やAI株のように取引されており、Nvidiaがそれを証明しました-------------------------------------------------------------------分析 · 4週間前 T-REXネットワークとZamaがRWAトークン化のための機関グレードの機密性インフラを立ち上げ-----------------------------------------------------------------------------------------------------ZamaのFHEプロトコルがT-REXネットワークの台帳を強化し、機関トークン化のための安全なオンチェーン操作を可能にします。12時間前 BYDFiがワルシャワでのNext Block Expo 2026のスポンサーシップでヨーロッパでのリーチを拡大----------------------------------------------------------------------------BYDFiは、業界リーダーや愛好家とネットワーキング、ワークショップ、そしてヨーロッパ最大の暗号イベントの一つでの魅力的なミステリーギブアウェイを通じて関与しています。2日前 BNBチェーンが本日NYUで大学の開発ロードショーを開始--------------------------------------------------------PR · 2日前 RIVコインがSolanaでローンチし、機関資本とDeFiインフラをつなげる------------------------------------------------------------------------------------PR · 2日前 Playnanceが1M GCOIN保有者を超える最初の民主的ソーシャルゲームプロトコルを発表------------------------------------------------------------------------------------------PR · 3日前 $METAWINのプレセールが数時間で$350,000を調達-----------------------------------------PR · 7日前 免責事項私たちのライターの意見は、彼ら自身のものであり、CryptoSlateの意見を反映するものではありません。CryptoSlateで読んだ情報はすべて投資アドバイスとして受け取るべきではなく、CryptoSlateはこの記事で言及またはリンクされたプロジェクトを支持しません。暗号通貨の購入および取引は高リスクの活動と見なされるべきです。この記事内のコンテンツに関連して行動を起こす前に、自分自身で十分に調査してください。最後に、CryptoSlateは、暗号通貨の取引でお金を失った場合の責任を負いません。詳しくは、当社の免責事項をご覧ください。
AIはより多くのシニア開発者を採用している一方で、彼らを生み出す仕事を静かに消しつつあります
AIはビルダーの需要を高めており、消してはいない
2月にCitadel Securitiesの分析がIndeedのデータを用いて、ソフトウェアエンジニアの求人が増加している一方で、全体の求人は弱いままであることを示しました。
この分裂は、AIが経済全体で仕事を創出しているわけではないことを意味するものではありません。しかし、大規模な言語モデルに関する最も明確な恐怖の一つは、やや過剰に表現されているかもしれません。現在のナラティブは、ツールが改善されるにつれて企業は熟練したビルダーを必要としなくなるというものですが、これはこの労働市場の部分には現れていません。
最も鋭い結論は、より狭く、より強力です。AIは、システムを設計し、出力をテストし、失敗を修正し、結果を所有する人々の価値を高める一方で、フォーマット、スケジューリング、スループットなどの繰り返し可能なプロセスを中心に構築された役割に対してより多くの圧力をかけています。
暗号産業では、取引所、ウォレットチーム、データプロバイダー、ステーキング企業、プロトコル開発者がAIを使用して、コードをより早く書き、文書をより早くレビューし、サポートタスクを自動化できます。彼らは、何が安全な製品であるか、何が壊れたワークフローであるか、何が生産で問題を引き起こす可能性があるかを知っている人々をまだ必要としています。
労働データは同じ方向を指しています。2026年1月の報告書では、テクノロジーの求人が前月比で13%増加した一方で、テクノロジー業界の雇用は約20,155人減少したことが分かりました。企業は、特定の技術的な能力に対して依然として採用を行いながら、いくつかの場所で削減する意向を示しているようです。
関連する読み物
ビットコインの支持者ジャック・ドーシーがAI時代の改革でBlockの労働力を50%削減したいと考えている
削減によりBlockは10,000人以上の従業員から6,000人未満に減少し、申請によって450M〜500Mドルの再構築費用が見込まれています。
2026年2月27日 · リアム「アキバ」ライト
長期的な予測も単純な置き換えのナラティブには合致しません。連邦予測によれば、ソフトウェア開発者、品質保証アナリスト、テスターは2024年から2034年の間に15%成長し、毎年約129,200の求人があるとされています。
同じ連邦の予測では、この期間にプロジェクトマネジメントスペシャリストの職が6%成長し、年間約78,200の求人があるとされています。これらの数は、すべての開発者やマネージャーが勝つわけではないことを示しています。企業は、製品を出荷し、チームを調整し、予算を管理し、納品を担当できる多くの人々がまだ必要であると予想しています。そして、これは現在のAIツールが実際に使用されていることと一致しています。
2026年1月のインデックスでは、コンピュータと数学的なタスクが2025年11月のClaude.aiの会話の約3分の1を占め、ファーストパーティAPIトラフィックのほぼ半分を占めていることが分かりました。
最も一般的なタスクは、エラーを修正するためにソフトウェアを修正することで、使用の6%を占めていました。言い換えれば、AIの最も目に見える用途の一つは、ソフトウェア作業を置き換えることではありません。それはソフトウェアの保守、デバッグ、イテレーションを加速しています。
その同じワークフローの論理はコードを超えます
イラストやグラフィックデザインに関しては、証拠は薄いですが、メカニズムは似ています。
企業がAIを使用してコンセプトを生成したり、視覚的アイデンティティを草案したり、デザインシステムを拡張したりする際、構成、整合性、ブランド適合性、仕上がりを判断できる人がまだ必要です。
AIは熟練したデザイナーの出力を広げることができます。それは、何が良いものであるかを知り、何がそうでないかを拒否できる人が必要であることを取り除きません。
暗号企業にとって、それは製品アート、マーケティング資産、取引所インターフェース、ウォレットフロー、ダッシュボード、キャンペーンクリエイティブ、ブランドシステムに適用されます。
AIを使用するデザイナーは、バリエーション、モックアップ、制作タスクを迅速に進めることができます。価値は方向性、編集、センス、最終的な承認にシフトします。
価値はアーキテクチャ、検証、統合、リリース判断にシフトします。AIは生産時間を圧縮します。それは専門的な監視の必要性を消し去ることはありません。
だからこそ、最も明確なフレーミングは「AIが仕事を救う」や「AIが仕事を奪う」ではありません。
より良い評価は、AIが企業内の仕事のミックスを変えているということです。最も利益を得る労働者は、方向性を設定し、質を判断し、主張をテストし、モデルが失敗したときに責任を取ることができる人々です。
リスクが高い労働者は、出力が一連のルールとして測定され、安価なヒューマンプラスソフトウェアのワークフローに引き渡すことができる人々です。
関連する読み物
意見：ポスト知識時代の夜明け：AIがホワイトカラーの仕事に与える脅威
インターネット、携帯電話、ソーシャルメディア、そして今AI。技術の黙示録の四騎士、あるいは新しい時代の夜明け？
2023年5月15日 · リアム「アキバ」ライト
AIの使用は広がっていますが、圧力は不均等です
採用データは、パニックではなく変化を支持します。2025年末の調査では、18歳から64歳の成人の間でのジェネレーティブAIの使用が2024年8月の44.6%から2025年8月の54.6%に増加しました。
仕事での使用は同じ期間に33.3%から37.4%に増加しました。ジェネレーティブAIを使用する労働時間の割合は、2024年11月の4.1%から2025年8月の5.7%に移動しました。これらの数字は実際の拡散を示しています。労働市場がすでに自動化によって空洞化していることは示していません。
同じ調査は、AIの時間節約がすべての労働時間の1.6%に相当し、ChatGPTのリリース以来、労働生産性が最大1.3%上昇した可能性があると推定しました。また、AI関連の時間節約が1%高い業界は、パンデミック前のトレンドに対して2.7%ポイント高い生産性成長を見たとしていますが、その関係が必ずしも因果的ではないことにも言及しています。
生産性は、従業員数が減少する前に上昇する可能性があります。多くの企業では、最初の動きは排除ではなく、同じチームにより多くの成果を求めることです。
このパターンは、暗号企業が数年前から行ってきたことに合致します。このAIサイクルの前でも。
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ビットコインはAIが130万人の仕事を創出したため、才能の流出の危機にさらされています
AIは2025年に世界のVCのほぼ半分を占め、今や暗号の主要オペレーターはドメインを切り替えています。
2026年2月14日 · ジノ・マトス
チームはスリムに保たれます。作業はソフトウェアに移行できるところに移ります。明確なルールを持つ機能は最初に自動化されます。LLMで変わるのは、ソフトウェアが今触れることのできるタスクの範囲です：内部検索、ポリシー草案、コーディング支援、サポートのトリアージ、詐欺レビュー、文書処理などです。
しかし、暗号製品にはセキュリティのトレードオフ、運用リスク、コンプライアンスの判断、ユーザーエクスペリエンスの決定、インシデント対応、リリースの規律が依然として含まれます。モデルはこれらすべてのタスクを支援できますが、いずれのタスクも所有していません。
同じことが暗号ビジネス内部のクリエイティブな側面にも当てはまります。チームはAI画像やデザインツールを使用して、オプションをより迅速に生成し、複数の方向性をテストし、ソーシャル、編集、製品、キャンペーン用のより多くのバリエーションを構築できます。しかし、スピードは難しい部分を解決しません。誰かが製品に適した視覚言語を選び、ブランドに合ったイラストスタイルを選び、どのダッシュボードやランディングページがわかりやすいかを選び、どの資産が品質や信頼に関してラインを越えるかを決定しなければなりません。
その意味で、AIは熟練したクリエイティブワーカーの生産性を向上させることができます。ちょうど熟練した開発者の生産性を向上させるように：初稿に費やす時間を減らし、探求できる出力の範囲を広げることによって。
それが、マネージャーやシニアの個人貢献者が公の議論が想定するよりも持続可能に見える理由でもあります。プロジェクトマネジメントスペシャリストの連邦の定義は、依然として人員、スケジュール、予算、マイルストーン、リスクに中心を置いています。それらは装飾的な機能ではありません。
製品アイデアを企業が出荷、維持、防御、説明できるものに変える作業は、依然として人間がリードする必要があります。
暗号の世界では、チームがしばしば管轄区域やスマートコントラクトスタック、市場条件の変化を越えて移動するため、AIが草案やプロトタイプの生成コストを下げるにつれて、その調整の負担が増加する可能性があります。
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AIの使用データの内部の議論さえも、人間からモデルへの清潔な引き継ぎではなく、混合した状況を指し示しています。
2025年9月の報告書では、指示的な会話が2025年初頭から2025年夏の終わりまでに27%から39%に増加し、ユーザーがより多くを委任していることを示唆しています。しかし、2026年1月の更新では、増強された使用が2025年11月のClaude.aiで52%対45%の自動化使用で再び先行したことが分かりました。企業は、モデルが独自に行動することを信頼する場所と、依然として人間を必要とする場所をテストしているのです。
暗号セクターにとって、そのラインはおそらくセキュリティ、財務業務、上場、市場監視、製品の立ち上げ、ブランドに関わる仕事を通過するでしょう。
AIは、それらの機能内の反復作業に費やす時間を削減できます。しかし、金融的および評判のリスクが高まるにつれて、判断、レビュー、責任の価値も上昇します。それは、重要なシステムや公に向けた出力を自動化で運営しようとする企業よりも、経験豊富なオペレーター、編集者、デザイナー、技術的リーダーを優遇する傾向があります。
より大きな労働の質問は、誰が今でも道を持つのかということです
最も強力な警告信号は、経験豊富なビルダーの需要の崩壊ではありません。梯子の底の圧力は増加しており、2026年1月の論文では、最もAIにさらされた職業において若い労働者の雇用が低下していることが示されており、その職業における雇用の割合は2022年11月の16.4%から2025年9月の15.5%に減少しました。
著者は、総合的な影響は小さいままであり、全体の減少が失業に転じた場合でも、2022年11月以来の総合失業率の上昇はわずか0.1ポイントに過ぎないと強調しました。それでも、信号はそこにあります。
それは他の証拠にも合致しています。定型的なオフィスおよび管理サポート作業は、2026年1月のインデックスで3ポイント増加し、APIトラフィックの13%を占めました。カテゴリには、メール管理、文書処理、CRM作業、スケジューリングが含まれます。
2025年の調査でも、事務職が世界的に最も高い暴露のカテゴリーであり、世界中の労働者の4人に1人が何らかのジェネレーティブAIにさらされた職にいると推定され、最も高い暴露のカテゴリーにはわずか3.3%の世界的な雇用があるとされています。変革は完全な置き換えよりも一般的であるように見えます。しかし、変革は若手のタスクを削減することから始まるとき、痛みを伴わないわけではありません。
同じリスクは、ジュニアクリエイティブおよびジュニア技術職にも広がる可能性があります。エントリーレベルの作業がAI支援のワークフローに吸収される場合、より少ない人々がかつてのペーシング、センス、デバッグ、改訂、クライアントの判断を学んだ生産タスクに初期の年を費やすことになるかもしれません。
ソフトウェアでは、ジュニアコーディングおよびQAの求人が減少する可能性があります。デザインでは、レイアウト、システム思考、視覚的な規律を実践によって学んだ人々が少なくなる生産重視の役割が減少するかもしれません。企業は短期的にはスピードを得るかもしれませんが、依然として自社のパイプラインを弱める可能性があります。
それが前向きなケースがより深刻になる理由です。企業がAIを利用してエントリーレベルのコーディング、調整、サポート、リサーチ、草案、製作作業の量を縮小するなら、より少ない人々がかつてシニア職に至るための見習いを受けることになるでしょう。
短期的な経済は良好に見えるかもしれません。チームは小さいままです。出力は増加します。マージンは改善します。しかし、中期的なリスクは、薄い才能のパイプラインです。
暗号企業は、すでに市場構造、セキュリティ、製品、信頼を理解する人々を雇うのに苦労しているため、十分に新しい人を育てなくなると、経験豊富なオペレーターを競って確保することになるかもしれません。
グローバルな予測は、一行の判決よりも混合した結果を支持します
2025年の予測では、2030年までに今日の仕事の22%に相当する構造的な労働市場の変化が予測されており、170百万の仕事が創出され、92百万が失われ、純増で78百万となるとされています。同じ予測は、AIと機械学習のスペシャリスト、フィンテックエンジニア、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者を、成長率の観点から最も成長が速い役割の中に挙げています。しかし、IMFのレビューは、高度な経済国が利益と混乱の両方を早く感じることになると警告し、利益が高所得の労働者や資本所有者に集中する可能性があることを示しています。
それは、一般の議論が通常提供するよりもクリーンな結論を残します。AIはまだ高スキルのビルダーに対する需要の広範な崩壊として現れていません。数字は逆の方向を指しています。それらは、開発者に対する強い採用信号、作業内でのAIの使用の増加、測定可能な生産性の向上、専門的な技術的役割よりも管理的および事務的タスクにおける明確な置き換え圧力を示しています。
同じ論理はクリエイティブな仕事にも当てはまるようです。いずれの場合も、AIは熟練した労働者にとっての力の倍増器に見え、彼らの代替ではありません。
暗号企業にとって、次のステップは明確です。企業はAIを使用して、より多くの草案を作成し、より多くのテストを出荷し、より多くのコンセプトを生成し、より多くのサポート作業を自動化できます。彼らは、何が出荷されるべきか、何が安全であるべきか、何がポリシーに適合するべきか、何がブランドに合うべきか、何が信頼を損なうかを決定するために人間を依然として必要としています。
短期的な勝者は、AIを使用して経験豊富なオペレーターの出力を広げつつ、自社のトレーニングパイプラインを破壊しないチームである可能性が高いです。
次のオープンな質問は、企業が結果を所有できる人々を雇い続けるかどうかであり、それと同時にかつてそうする方法を学んだ人々を静かに削減するかどうかです。
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