「ホワイトカラー消滅」
まだデータに兆候なし
——ただし若者に警戒信号

人工知能（AI）によってホワイトカラーの仕事は激減し、消滅していく、という話を耳にしたことはないだろうか？ 相次ぐテック部門のレイオフの波（最近では、コインベース、メタ、シスコシステムズなど）は、私たち知識労働者全員に間もなく訪れる未来の前兆だと言われている。しかし、ソフトウェア開発者や金融アナリスト、あるいはテックジャーナリストの職を手放し、配管工の労働組合への加入を検討する前に、AIが実際にホワイトカラーの仕事を奪い始めているのかどうかについて、最新の経済研究を検討してみる価値はある。

結論から言うと、答えは「ノー」だ。

差し迫った雇用崩壊によって、こうした仕事の大部分、あるいはほとんどが失われるという一部の警告や、「恒久的下層階級」の出現といった懸念が囁かれているが、AIがすでに米国の労働市場に大規模な影響を与えているというエビデンスはほぼ存在しない。

米国労働統計局（BLS）が収集したデータの分析によると、AIの影響を最も受けやすい職種の失業率は実際、AIの影響をあまり受けない職種の失業率よりも低い。そして、経済学者の間で極めて重要視されている点として、AIによって脅かされている職種から肉体労働を中心とするような比較的安全とされる職種へと、多くの人々が転職している兆候はまったく見られない。

現在の労働統計は、今後数年間のうちに突然の雇用の激変が起こる可能性を排除するものではない。しかし、破滅的なシナリオの不可避性や、それが進むペースについては疑問を投げかけている。AIコミュニティの誰もが、AIが間もなくすべての雇用を奪うと予測しているようであり、また、職を見つけられない若者を知っているようでもある。「労働市場の統計にはまだ大きな混乱は見られないが、いずれはそうなるだろう」と人々はよく口にする。

しかし、私たちはデータが示す内容にもっと注意を払うべきではなかろうか。そして現状、統計データは比較的安定した労働市場を示しており、AIがもたらす混乱は依然として大部分が憶測の域を出ない状況にある。

「これまでのところ入手可能なすべてのエビデンスは、AIが現在の労働市場の状況に与える影響は現時点ではおそらく小さいことを示唆しています」と、労働経済学者のエリカ・マクエンターファーは述べている。マクエンターファーは昨秋、政権の意に沿わない雇用統計を発表したことを受けてトランプ大統領に解任されるまで、労働統計局（BLS）の局長を務めていた（当然のことながら、彼女の解任後もBLSの雇用成長の鈍化報告は続いている）。

現在はスタンフォード大学経済政策研究所の研究員であるマクエンターファーは、AIが現在の労働市場に与えている影響がこれまでのところ比較的軽微である事実に「多くの人が驚いていますが、驚くべきことではありません。歴史が示すように、イノベーションが産業や職業の変化に浸透するには時間がかかります。AIはまずビジネスを変革しない限り、労働市場を変革する可能性は低いでしょう」と述べている。

米国国勢調査のデータによると、AIを何らかの業務機能に活用している企業は5社に1社に過ぎない点をマクエンターファーは指摘する。そして、「このデータは、AIが途方もない混乱をもたらすという懸念に対して現実を突きつける、優れた検証材料です」と主張する。「途方もない混乱をもたらす可能性はありますし、そうなる可能性は高いでしょう。しかし、データは現在、その混乱がまだ到来していないこと、そして私たちには計画を立てる時間があることを示しています」

状況は決して良くない――だが問題はその理由だ

確かに、米国の雇用市場は多くの人々、特に若い就職志望者にとって厳しい状況にある。直近の大学新卒者の失業率は約5.6%であり、全労働者の失業率を大きく上回っている。これはパンデミック（世界的な流行）期と2008年の金融危機直後数年以来の高い水準だ。さらに憂慮すべきは、コロナ後の経済において採用率が特に低迷していることであり、この傾向は労働市場に参入しようとする若者に大打撃を与えている。大学を卒業したばかりでテック関連の仕事を探している人は、どこも採用していないように思うかもしれない。

ソフトウェア開発をはじめとするAIの影響を大きく受けている職種への就職を目指す22歳から25歳の若者にとって、AIがその苦境の一因となっている兆候が見られる。

しかし、これらの職種は労働市場全体のごく一部に過ぎない。さらに、雇用問題の責任をAIにどれほど負わせるべきかは定かではない。同様に、AIの影響を感じられる職種におけるエントリーレベルの雇用喪失が、他の職種にも同様の事態が起こる前兆なのか、それともさまざまなマクロ経済的要因によって引き起こされる、経済学者が「低解雇・低採用」と呼ぶ労働市場の単なる一症状に過ぎないのかも不明だ。

こうした不確実性に対する洞察から、AI経済への移行期における私たちの仕事の将来について多くのことがわかるだろう。これから何が起こるかについて、自信に満ちた主張や予測には事欠かない。仕事の終焉を予言する人もいれば、経済史は技術の進歩が最終的には常に、より多くの、より良い雇用をもたらすことを教えていると主張する人もいる。

正直なところ、AIが何をもたらすのか、そして今回がこれまでと異なるのかどうか、誰にも確実なことは分からない。それを解明するためには、より質の高い、はるかに包括的なデータが必要である。

連邦政府が毎月6万世帯を対象に行う調査から得られるBLSの統計データは、労働市場の変化を大まかに把握するのに役立つ一方、研究者や一部のAI企業は、影響を受けている特定の職種についてより詳細な分析を試み始めている。しかし、既存のデータ収集ツールでは、AIが巨大で多様な米国労働市場にどのような影響を及ぼしているかを十分に説明できない。

データ不足のため、答えられない疑問は山積している。職場ではAIはどのように使われているのか？ AIの利用拡大は、AIが労働者の雇用を奪うとことを意味するのか、それとも生産性や価値を高めることを意味するのか？ どの職業やスキルが最も影響を受けているのか？ その変化によって最も危険にさらされているのは誰なのか？ハーバード大学経済学教授のデイビッド・デミングが表現しているように、「私たちは手探りで進んでいるようなもの」なのだ。

これらの疑問に対するより深い洞察を得るため、デミングとその同僚たちは2024年から3か月ごとに数千人を対象に調査を実施し、基本的な質問を投げかけている。「生成AI（ジェネレーティブAI）を使用していますか？使用頻度はどのくらいですか？」「仕事の時間を節約できていますか？」といった質問だ。回答の推移を追跡することで、同経済学者グループは重要な手がかり（労働者の40%強が使用しているものの、導入率は業種によって異なる）を得ることができ、生産性向上を推定することも可能になった（ある程度の向上は確認されているが、経済を揺るがすほどのものではない）。また、職場におけるAIの導入速度や、PCやインターネットといった以前のテクノロジーとの比較（導入速度は速いものの、大まかには同程度）にも役立っている。

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