McKinseyのCEO Bob Sternfelsが言った数字に、一瞬止まった。
「McKinseyの従業員は6万人。うち2万5千人はAIエージェントです」
世界最大級のコンサルティングファームが、AIを「ツール」ではなく「従業員」として数えている。しかも冗談ではなく、HBRのインタビューで公式に語った数字だ。
（参考：HBR IdeaCast – We Want to Make Ourselves Better）
18ヶ月で3,000体→2万5千体。増殖速度がすごい
18ヶ月前、McKinsey社内のAIエージェントは約3,000体だった。それが今は2万5千体。8倍以上に膨れ上がった。
この2万5千体のAIが何をしているか。具体的な数字がある。
- 検索・情報整理で150万時間を節約（昨年1年間）
- 6ヶ月間で250万枚のチャートを生成
- バックオフィス人員は25%減、でもアウトプットは逆に10%増
- クライアント対応の人員は25%増
バックオフィスを減らして、クライアント対応を増やす。AIに任せられるところはAIに任せて、人間は人間にしかできない仕事に集中する。
「成長＝人数を増やす」というモデルが、ついに変わった。
Sternfelsはこう言っている。「今まではMcKinseyの成長は常に人員増とセットだった。今はそれが分離した。クライアント側は増やし、バックオフィスは減らしても、トータルで成長できる」
（参考：Yahoo Finance – McKinsey’s CEO breaks down how AI is reshaping its workforce）
QuantumBlack。McKinseyのビジネスの40%を動かすAI部門
McKinseyのAI戦略の中核にいるのが「QuantumBlack」だ。
元々はF1のデータ分析をやっていた45人のスタートアップ。2015年にMcKinseyが買収して、今や1,700人体制でMcKinseyのビジネス全体の40%を牽引している。
そして社内のAIプラットフォーム「Lilli」。McKinseyの4万3千人の従業員のうち75%以上が毎月使っていて、月間50万件以上のプロンプトが処理されている。情報収集・整理にかかる時間を30%削減した。
目標は2026年末までにAIエージェントの数を人間と同数にすること。つまり、一人ひとりの社員にAIが1体以上つく世界。
具体的に、毎日の仕事がどう変わっているのか
「2万5千体のAI」「150万時間の節約」と言われても、正直イメージしにくいと思う。実際のところ、日常の仕事がどう変わっているのか。McKinseyの中で起きていることを具体的に見てみる。
例1：コンサルタントの調査業務
以前は、新しいプロジェクトが始まると、まず業界レポートや社内の過去事例を数日かけて検索・要約していた。McKinseyが過去に出したレポート、社内ナレッジベース、外部データベースを横断的に調べる必要がある。
今は、社内AIプラットフォーム「Lilli」に「○○業界のM&A動向と、過去の類似プロジェクトの成功事例をまとめて」と聞く。数分で、社内の膨大なナレッジから関連情報が整理されて返ってくる。コンサルタントは週に平均17回Lilliを使っていて、検索・整理の時間が30%減った。
例2：40タイムゾーンをまたぐスケジュール調整
グローバルプロジェクトでは、40以上のタイムゾーンをまたいだ会議調整が日常的に発生する。以前はアシスタントがメールを何往復もして空き時間を確認していた。
今は「Calendar Concierge」というAIエージェントが、参加者全員のカレンダーをスキャンして最適な候補日時を数秒で提案する。6ヶ月で12万件以上の予約を処理し、調整メールのやり取りが65%減った。
例3：英語レポートの品質チェック
McKinseyはグローバルファームだから、英語が母語でないコンサルタントも多い。以前は報告書やクライアント向けメールの文章を先輩やネイティブの同僚にレビューしてもらっていた。
今は「Tone of Voice」エージェントに文章を渡すと、McKinseyクオリティの表現に自動変換される。テスト段階の2,500人の中で最も使われているエージェントだそうだ。
どの例にも共通しているのは、「人間がやっていた下準備をAIが引き受けて、人間は判断とコミュニケーションに集中できるようになった」ということ。仕事がなくなったのではなく、仕事の中身が変わった。
MicrosoftがAIに「社員証」を発行する仕組みを作った
McKinseyの話だけではない。Microsoftが動いた。
2026年5月1日から一般提供される「Microsoft Agent 365」。これがすごい。
AIエージェントに以下のものが付与される。
- 社員証（Microsoft Entra ID）
- メールアドレス（agent@yourtenant.onmicrosoft.com のような形式）
- Teamsアカウント（チャットやミーティングに参加できる）
- 組織図上のポジション
- OneDriveストレージ
つまりAIが「デジタル社員」として、人間の社員とまったく同じインフラの上で動く。Teamsで@メンションされたら反応するし、メールも送受信するし、ドキュメントも編集する。
これはもう「ツールを使う」とは違う。「同僚がAI」という世界のインフラが整った。
（参考：Microsoft Agent 365）
Duolingoの「AIファースト」宣言。人を増やす前にAIでできないか証明せよ
ちなみに、語学アプリのDuolingoのCEO Luis von Ahnは全社メールで「AIファースト」方針を発表。
具体的な内容がかなり踏み込んでいる。
- AIで代替可能な業務の外部委託（契約社員）は段階的に廃止
- 新規採用は「AIでできないことを証明」しないと承認されない
- 人事評価にAIの活用度を組み込む
- 採用面接でもAIスキルを評価対象にする
von Ahnはこう言っている。「完璧を追求してゆっくり進むより、品質の小さな傷を受け入れてでも速く動く方を選ぶ」
結果として、AIを使って148の新コースを1年以内にリリース。コース数は倍以上になった。有料会員は2021年の200万人未満から800万人超に成長している。
（参考：Fortune – Duolingo CEO says he’s getting rid of contract employees, replacing them with AI）
反発もあった。「正社員もクビになるのか」と。von Ahnは「正社員は解雇しない。契約社員はルーティン業務からクリエイティブな仕事にシフトする」と釈明している。
UberやShopifyも同様のAIファースト方針を打ち出している。「人を雇う前に、まずAIでできないかを考える」。これが急速にテック企業の標準になりつつある。
日本企業にとって、これは何を意味するのか
McKinseyがAIを「従業員」として数えている。Microsoftが「AIに社員証を発行する」インフラを提供している。
この2つが同時に起きているのは偶然ではない。
McKinseyが実証したのは「AIエージェントを大量投入すれば、少ない人数でアウトプットを維持・向上できる」というビジネスモデル。Microsoftが提供したのは「それを実際に運用するための企業向けインフラ」だ。
日本企業、特に中小企業にとってのポイントは3つある。
- 「人が足りない」の解決策が変わる。採用ではなくAIエージェントの導入が現実的な選択肢になる
- バックオフィスから始めるのが正解。McKinseyもまずバックオフィスの25%をAIに置き換えた
- Microsoft 365を使っているなら、Agent 365は追加月額15ドルで使える。インフラの壁は思ったより低い
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