「働かないオジサン」の正体は構造の問題

2026年8月7日

「働かないオジサン」問題の根底には、日本の雇用慣行と労働法の構造があると感じています。2026年8月にPRESIDENT Onlineが報じた記事は、AIを導入しても日本企業の生産性が上がりにくい理由を、この構造から論じていました。労務の実務に携わる立場から見て、この論点は非常に本質的です。

ただし、これは労働者保護そのものを否定する話ではありません。この構造には良さと難しさが同居しており、その両面を踏まえて考える必要があります。センシティブな論点でもあるため、特定の立場に断定することは避けつつ、コーポレート実務の視点で、この問題の構造を整理します。

日本の労働法は、労働者保護に厚い

大前提として、日本の労働法は、基本的に労働者に有利にできています。これは実務上、明確な事実です。

就業規則の不利益変更には合理性が求められ、解雇には厳しい制限がかかります。特に、経営上の理由で人員を減らす「整理解雇」には、判例上、4つの要件（要素）が求められます。

整理解雇の4要件（4要素）

① 人員削減の必要性　企業の維持・存続のために、人員削減を行う高度な経営上の必要性があること

② 解雇回避努力義務の履行　役員報酬カット、配置転換、出向、希望退職の募集など、解雇を避ける努力を尽くしたこと

③ 被解雇者選定の合理性　解雇対象を選ぶ基準が客観的・合理的で、公平に選定されたこと

④ 解雇手続の妥当性　労働組合や労働者に、必要性・規模・時期などを誠実に説明し、十分に協議したこと

能力不足を理由とした解雇も、簡単には認められません。この手厚い保護があるからこそ、成果が伴わない人材であっても、企業は雇用を維持し続けなければならない、という側面が生まれます。記事が指摘する「構造的欠陥」は、まさにこの法制度と雇用慣行の組み合わせから生まれています。労働者を守る仕組みが、同時に、成果を出さない人材も守ってしまう。ここに、この問題の難しさの核心があります。

この仕組みには、確かな良さもあった

ここで強調しておきたいのは、この仕組みが一方的に「悪い」ものではない、ということです。むしろ、確かな良さもありました。

解雇されにくいという安心感が、会社への帰属意識を生む。それが、全社一丸となって長期的な目標に取り組む、日本企業ならではの一体感につながっていました。終身雇用を前提に、腰を据えて人を育て、技術を継承していく。目先の業績で人を切らないからこそ、長期的な視点で腰を据えた投資ができる。この長期雇用のモデルが、かつての日本の競争力を支えていた面は、否定できません。

長期雇用の「光」

安心感が帰属意識と一体感を生む。腰を据えた人材育成と技術継承。長期的視点での投資。かつての競争力の源泉

長期雇用の「影」

成果が伴わない人材も抱え続ける。余剰人員を再配置しても人件費は減らない。改革の効果が数字に表れにくい

つまり、同じ仕組みが、光と影の両面を持っている。この両面性を無視して「規制が悪い」とだけ言っても、あるいは「保護は絶対だ」とだけ言っても、問題の本質には届きません。

崩れつつある前提と、非対称なコスト

ただ、近年その前提は、明らかに崩れつつあります。

転職市場は活況で、一つの会社に定年まで勤め上げるという価値観は、もはや当たり前ではなくなりました。人材の流動性が高まるなかで、ある種の非対称な状態が生まれています。すなわち、「解雇はしにくいが、辞める人は辞める」という状態です。

流動化がもたらす「非対称」

活躍できる人材ほど、より良い機会を求めて外に出ていける（企業は引き留めにくい）。
一方で、成果の伴わない人材は解雇できないため残り続ける。
結果として、抱え込みのコストだけが企業に残りやすい構造になる。

終身雇用という前提が全員に共有されていた時代には、この仕組みは均衡していました。しかし、辞める人は自由に辞められる一方で、企業側からは動かせないという非対称が生じると、均衡が崩れます。抱え込みのコストだけが企業に残りやすい構造になってしまう。長期雇用モデルの「光」を支えていた前提そのものが、揺らいでいるのです。

AI時代が、問題を先鋭化させる

そこに、AI化という新しい変数が加わります。これが、問題を一段と先鋭化させます。

記事が指摘するのは、AIで業務が合理化されて余剰人員が発生しても、日本では簡単には人員を減らせない、という現実です。余剰となった人は別の部署・別の業務に配置され、定年まで給料を払い続けることになる。そのため、人件費が実際に減るのは、はるか先の話になります。皮肉なことに、AI化に積極的な企業ほど、この「余剰人員の抱え込み」が大きくなりうる、という逆説すら生じます。

参考までに、AIの業務活用について、日本は日常的に活用する人の割合が51%と、世界平均の72%を下回るという調査結果もあります（BCG、2025年、11カ国・地域が対象）。導入の遅れに加えて、導入しても人員面での効果が出にくい構造がある。この二重のハンデが、「AIを導入しても生産性が上がらない」という指摘の背景にあります。

議論は続くが、結論は出ていない

では、どうすればよいのか。労働法の世界でも、解雇規制の見直しや、金銭解決制度をめぐる議論は、長く続いています。

金銭解決制度とは、解雇に伴って労働者が被る損失を金銭で補償することで、解雇のルールを明確化しようという考え方です。あいまいな解雇要件を、金銭という形で整理しようという発想で、専門家からの提案もあります。ただ、このテーマは、労使双方の利害が鋭く対立します。「雇用の安定を損なう」という強い懸念と、「流動性を高めるべきだ」という主張がぶつかり、なかなか具体的な結論が聞こえてこないのが現状です。

ここで重要なのは、どちらの立場にも、切実な理由があるということです。解雇規制の緩和は、成長企業への人材移動を促す一方で、立場の弱い労働者が職を失うリスクを高めます。だからこそ、仮に流動性を高めるなら、雇用や所得を保障するセーフティネットの整備が不可欠だという指摘もあります。単純な「規制緩和か、維持か」の二択で語れる問題ではありません。

向き合うべき「宿題」として

AI化で生産性向上が求められる時代に、雇用の流動性と労働者保護のバランスをどう取り直すか。これは、簡単に答えの出ない、しかし避けて通れない宿題です。

この宿題に正面から向き合わなければ、「AIを導入しても生産性が上がらない」という記事の指摘は、現実のものになってしまうと感じています。制度の議論は政治や立法の領域ですが、個々の企業にできることもあります。人材の再配置と再教育（リスキリング）で、余剰となりうる人材を新たな価値を生む配置に転換する。年功ではなく成果や貢献で処遇する仕組みを整える。「働かない」状態を生まないよう、役割と期待を明確にし、対話を重ねる。制度が変わるのを待つだけでなく、いまの枠組みのなかでできる工夫を積み重ねることも、実務の役割です。

「働かないオジサン」という言葉は、ともすれば個人を揶揄する響きを持ちます。しかし本質は、個人の資質の問題ではなく、制度と時代の変化のはざまで生じる構造の問題です。個人を責めるのではなく、構造をどう組み替えるか。労使双方が、そして社会全体が、感情論ではなく建設的にこの問いに向き合えるかどうかが、これからの日本の生産性を左右するのだと感じています。

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