ドミトリー・ハサノフ氏は、エンジェル投資家、デジタルマーケティングの専門家、そしてArrow Starsの創業者である。
人工知能の急速な進歩により、古い議論が再燃している。自動化は創出する雇用よりも多くの雇用を破壊するのか、それとも賃金や生活水準を引き上げるほどの大きな生産性向上をもたらすのか。
私はこの問いに対して、3つのデータポイントを検証することでアプローチする。第一に、雇用喪失がすでに発生している分野。第二に、どのような新しい役割が台頭しているか。第三に、包括的な成長へと均衡を傾けるために政府と企業が取るべき行動だ。
雇用喪失が最も起こりやすい分野
生成AIは現在、文章の作成、法的文書の解析、日常的な顧客問い合わせの処理が可能である。様々な報告によると、この技術が成熟するにつれて、世界中で数百万のフルタイム雇用が自動化される可能性があり、現在の職業の3分の2が何らかの業務変更にさらされている。特にゴールドマン・サックスの調査では、最もリスクの高い3つの分野が強調されている。
1. コンタクトセンター：米国のソフトウェア企業で5,000人のエージェントを追跡したNBERのワーキングペーパーによると、AIコパイロットが平均生産性を14%向上させ、新人作業者がベテランに追いつくのを助けたことがわかった。経営陣はこの生産性向上をチーム統合の動機と解釈しており、エントリーレベルのサービス職が脆弱であることを示唆している。
2. 法務サポート：ペンシルベニア大学とOpenAIによる研究では、法務秘書や管理アシスタントなどの法務関係者が、大規模言語モデルツールへの露出度で上位10%にランクされていることが示されている。アレン・アンド・オーヴェリーなどの早期導入企業は、生成AIが数分で最初のメモ草案を作成し、定型業務の請求時間を削減していると報告している。
3. コンテンツサービス：世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2023」では、「最も急速に減少している役割の大部分は事務職や秘書職である」と報告されており、生成ツールがコピー編集や基本的なデザインを引き継いでいる。AIの見出しやビデオ要約を実験しているメディア企業は、プロジェクトごとに必要なジュニアエディターが少なくなっていることを確認している。
新たな雇用が生まれている分野
同じ世界経済フォーラムの調査によると、AIと機械学習の専門家への需要は2027年までに40%増加し、約100万のポジションが追加されると予測されている。データアナリスト、サイバーセキュリティの専門家、プロンプトエンジニアはすべて成長リストに含まれている。
IBMの2023年8月のビジネス価値研究所の調査では、この変化が強化され、英国の労働力の41%がAI導入により3年以内にスキルの再開発が必要になると予測している。つまり、テクノロジーは単に役割を消滅させているのではなく、ほとんどの職業内でのスキルミックスを再定義しているのだ。
雇用の置き換えがすべての労働者に均等に影響することはまれである。ゴールドマン・サックスの調査によると、ホワイトカラーの高給取りの仕事は最も大きな影響を受けるが、低所得の従業員は再訓練のためのリソースが少ない。政策介入がなければ、格差は拡大する可能性がある。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、楽観的な成長シナリオでさえ、スキルの再開発が追いつかなければ賃金の二極化が強まると警告している。
私は、AIの導入の政治的持続可能性は、リスクにさらされている労働者が新しい役割に移行するための明確な道筋にかかっていると考えている。
AIによる労働力のシフト
規制、スキルの再開発、適応は相互に排他的ではない。欧州連合のAI法案草案は、先進的なモデルを展開する企業に透明性とリスク管理の義務を課し、イノベーションを凍結することなく公共の信頼を構築することを目指している。シンガポールのSkillsFuture Level-Up Programme（SFLP）は別のルートを取り、一般税収で資金提供されるAIブートキャンプを含む技術コースのためのクレジットをキャリア中期の市民に提供している。私の見解では、ガードレールと広範なトレーニング補助金を組み合わせることで、自動化のリスクと報酬の両方が広がる。
いくつかの多国籍企業も大規模なスキルの再開発を開始している。マイクロソフトのGlobal Skills Initiativeは2020年以降、900万人以上にデジタル能力のトレーニングを提供しており、生成AIに関する新しいモジュールが今年リリースされた。アマゾンは従業員にMachine Learning Universityへの無料登録を提供しており、スキルを再開発した労働者が2年以内により高給の技術職に移行することを示す社内データを引用している。
企業にはスキルアップを行い解雇を避ける戦略的理由もある。IBMの最高人事責任者はハーバード・ビジネス・レビューに対し、再訓練は高度な分析職のための外部採用よりもはるかにコスト効率が高いと述べている。社内の流動性は組織知識を保持し、オンボーディングのリスクを軽減する。
したがって、労働力の移行の必要性を無視することは逆効果になる可能性がある。2024年のPwCの調査では、投資家とアナリストの約半数が成長にはAIとAI駆動ツールへの中程度から大規模な投資が必要だと考えていることが示されたが、これらの生産性向上はモデル出力を操作し検証できる労働者を必要とする。
私は、再訓練なしの解雇は短期的な収益を向上させるかもしれないが、長期的な競争力を損なうと主張する。つまり、最良の方法は人材の維持、再訓練、投資である。
バランスの取れた前進の道
私の結論は実用的だ。AIはコールセンター、法務サポート、コンテンツサービスなどの特定の役割を排除するが、データサイエンス、サイバーセキュリティ、人間中心設計などの高付加価値の仕事も創出する。
これに対応して、企業は労働者の再配置をコンプライアンス業務ではなく戦略的資産として扱うべきである。より大きな政策転換と共に、私たちは現在の自動化の波を大量失業危機ではなく、新たな産業革命に向けて舵取りできると信じている。
