シリコンバレーの影響圏内では、人工知能（AI）による雇用の崩壊が既定路線のように語られている。その空気は極めて悲観的であり、アンソロピック（Anthropic）の社会的影響研究者は水曜日、AIの未来についてより楽観的な見方を求める声に応じつつ、近い将来に景気後退と「初期キャリアの梯子の崩壊」が起こり得ると述べた。同社のより踏み込んだ発言で知られるCEOのダリオ・アモデイは、AIを「人間に対する汎用的な労働代替」と位置づけ、5年以内にあらゆる仕事をこなせる可能性があると述べている。こうした見解は、もちろんアンソロピックに限られたものではない。

こうした議論は当然ながら多くの労働者を不安に陥れており（さらに、データセンター建設の全面停止を求める動きへの支持を後押ししている可能性も高い。実際、その一部は先週勢いを増した）、次に何が起こるのかについて一貫した方針を示せていない議員たちも、この不安を和らげるどころか助長している。

AIはまだ雇用削減を引き起こしておらず、今後も急激な崖のような変化には至らない可能性があると警告してきた経済学者でさえ、AIが私たちの働き方に独自かつ前例のない影響を及ぼし得るという見方へと傾きつつある。

シカゴ大学のアレックス・イマスはその一人である。金曜日の朝に話した際、彼は2つの点を強調した。一つは、こうした変化を予測するための我々のツールが極めて不十分であるという率直な評価。もう一つは、労働市場におけるAI対応の計画立案を可能にする唯一の種類のデータ収集を開始すべきだという、経済学者への「行動の呼びかけ」である。

予測ツールの不十分さについて言えば、あらゆる職業は個々のタスクの集合で成り立っている。例えば不動産エージェントの仕事には、顧客にどのような物件を望むかを尋ねる業務が含まれる。米国政府は1998年に開始された大規模なカタログで、こうしたタスクを数千件にわたって記録し、現在まで継続的に更新してきた。このデータは、オープンAI（OpenAI）の研究者が12月に、各職業がAIにどの程度「曝露」されているかを評価するために用いたものである（例えば、不動産エージェントは28％の曝露とされた）。さらに2月には、アンソロピックが数百万件のClaude（クロード）の会話分析にこのデータを活用し、実際に人々がAIでどのタスクを処理しているのか、そして両者がどこで重なっているのかを検証した。

しかしイマスによれば、タスクのAIへの曝露度を把握しても、職業全体のリスクを正しく理解したことにはならない。「曝露度だけでは、代替の予測には全く意味をなさない」と彼は指摘する。

確かに、最も悲観的なケース、すなわちすべてのタスクが人間の介入なしにAIで実行可能な職業においては一定の説明力がある。もしそれらすべてをAIで行うコストが人件費を下回り（推論モデルやエージェント型AIは高コストになり得るため必ずしも自明ではないが）、かつ十分に高い品質で実行できるなら、その職業は消滅する可能性が高い。これはかつてのエレベーター係の事例がよく引き合いに出されるが、現代で言えば電話の一次対応のみを担うコールセンター業務などが近い例だろう。

しかし大半の職業において、状況はそれほど単純ではない。しかも細部が重要である。将来的に厳しい局面に直面する職業は確かに存在するが、それがどのように、いつ起こるのかは、曝露度だけでは見通せない。

例えばプログラミングを考えてみよう。プレミアムなマッチングアプリを開発するエンジニアは、従来3日かかっていた作業をAIコーディングツールで1日で完了できるかもしれない。これは生産性の向上を意味する。同じコストでより多くの成果が得られる以上、企業はより多くの人材を必要とするのか、それとも削減するのかという問題が生じる。

イマスによれば、この問いこそが政策立案者を悩ませるべき核心であり、その答えは産業ごとに異なる。そして現状、私たちはほとんど手探りの状態にある。

このケースでは、生産性向上によってアプリ価格の引き下げが可能になる（企業が単に利益を取り込むと考える向きもあるが、競争市場では価格競争で不利になるリスクがある）。価格低下は一定の需要増をもたらすが、その規模は不確実である。もし需要が大きく拡大すれば企業は成長し、結果としてエンジニアの雇用が増える可能性がある。一方で需要がほとんど伸びなければ、必要な人員は減少し、解雇が発生するだろう。

この仮定を、AIが処理可能なタスクを含むあらゆる職業に適用すると、現代における最も重要な経済問題が浮かび上がる。それは価格弾力性、すなわち価格変化に対して需要がどの程度反応するかという問題である。イマスが先週強調した第二の点もここにある。現時点では、このデータを経済全体で体系的に保有していない。しかし理論的には収集可能である。

シリアルや牛乳といった食料品については、シカゴ大学がスーパーマーケットと連携し価格スキャナーのデータを取得しているため、数値が存在する。しかし家庭教師、Web開発者、栄養士といった職種（いずれもAIへの曝露が指摘されている）については、そのようなデータは整備されていない。少なくとも研究者が広く利用できる形では存在せず、民間企業やコンサルティング会社に断片的に散在している場合が多い。

「これを収集するには、いわばマンハッタン計画のような取り組みが必要です」とイマスは言う。そして対象は現在AIの影響を受け得る職種に限られない。「いま曝露されていない分野も将来的には影響を受けるようになる。だからこそ経済全体にわたって統計を追跡する必要があります」。

これらのデータ収集には時間と資金を要するが、それだけの価値があるとイマスは主張する。それにより、AI時代の経済がどのように展開するかについて初めて現実的な見通しが得られ、政策立案者が対応策を構築するための基盤が整うからだ。

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