1930年、ジョン・メイナード・ケインズは、技術進歩により労働時間が週15時間に短縮されると予測した。「孫の世代の経済的可能性」の中で、彼は生産性の向上が希少性という経済問題を解決すると主張した。孫の世代は生存ではなく、余暇をどう使うかに苦労するだろうと彼は信じていた。
それから約1世紀が経った今、ケインズの技術変化のペースに関する予測は的中していた。機械化、コンピューティング、インターネット、そして現在のAI（人工知能）は、生産性を驚異的な水準にまで押し上げた。しかし、それらの成果がどのように現れるかについては、彼の予測は外れていた。
AIは余暇の時代をもたらしてはいない。少なくとも、まだそうはなっていない。最近の研究では、AIが実際には多くの専門職の仕事を激化させていることが指摘されている。同時に、多くの企業ですでに人員削減が見られ、AIがその主な理由として挙げられている。AIエージェントが私たちの生活のより多くの領域を引き継ぎ、働き方を再編成するかどうか、またその程度については、まだ見極める必要がある。しかし、変化のペースが雇用市場と所得分配にますます影響を及ぼしているだけでなく、バーベル型経済を深刻な形で悪化させていることは明らかに見て取れる。
AIは仕事を縮小するのではなく、拡大している
業界を問わず、生成AIはタスクを開始する際の摩擦を低減している。下書き、コーディング、モデリング、要約、調査はすべて、開始が容易になり、反復が高速化している。しかし、その結果は労働時間の短縮ではなく、むしろ業務範囲の拡大となっている。
マネージャーはより頻繁に技術的なタスクを引き受けている。創業者は小規模なチームをAIコパイロットに置き換えている。エンジニアはAIが生成した出力をレビューし、修正している。かつてはチーム間の調整を必要としたタスクが、今では個人で実行可能に感じられるようになっている。
AIは必ずしも仕事を減らしているわけではない。むしろ、可能と感じられることの最前線を拡大し、エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーの境界線を曖昧にしている。
高いレバレッジを持つオペレーター、創業者、投資家、専門エンジニアにとって、この加速は生産量を増やすことで優位性を複利的に高めるが、同時に期待値も高まる。新たな基準は「すべてをこなせる」トップオペレーターとなるだろう。この仕事に対する報酬は依然として大きいが、ますます集中していく。週50時間労働は縮小するのではなく、むしろ拡大し、複数の分野横断的な業務フローとエージェント的フローを同時に激しくバランスさせることが求められるようになる。
これが、ますますバーベル型労働市場に似てきたものの一方の重りを形成している。
注目すべきは、フィンテック企業がこれらのツールを組織全体で急速に採用することで先行している一方、例えば大手銀行は導入が遅れていることだ。私たちはまだこの波の初期段階にいる。
圧縮に最も脆弱な仕事
もう一方の端では、仕事はますます不安定化している。反復的で、文書が多く、ルールベースのプロセスに基づく役割は圧縮されつつある。エントリーレベルのアナリスト、コンプライアンス担当者、ジュニア弁護士、コールセンター職員、オペレーションスタッフは、職務の一部が自動化または統合されるのを目にするだろう。
かつては将来のリーダーシップのための訓練の場として機能していたホワイトカラーの役割は縮小し、構造化されたキャリア進展へのアクセスを得る機会を持つ人が減少する。ギグワークや複数の仕事を掛け持ちする傾向（そして一部の人にとっては必要性）は勢いを増しており、過去10年間で何らかの形のギグまたは独立した仕事に従事する労働者の割合は約25%増加している。AIはこの現象を増幅させるだろう。
AI駆動の自動化は、労働市場の大部分を大きく再編する態勢にある。それは一律の排除ではなく、AIが人間と同等かそれ以上に効果的である役割や業界全体で外科的に行われる。影響範囲は広い。コールセンター（世界で約2000万〜2500万人、米国で300万人）、金融犯罪コンプライアンス（世界で500万〜700万人、米国で100万〜150万人）[4]、与信審査（世界で300万〜500万人、米国で50万〜70万人）、不正・紛争管理（世界で400万〜600万人、米国で60万〜100万人）[6]は、意味のある代替リスクに直面している業界の顕著な例だ。推定では、これらの機能の20〜50%が自動化され、今後数年間で大幅に削減される可能性がある。
知識集約型のバックオフィス機能も、やや穏やかではあるが、同様の影響に直面している。会計およびバックオフィス財務（世界で1500万〜2000万人、米国で300万〜400万人）は、AIが照合、請求書発行、報告を処理するにつれて、取引業務の25〜50%が自動化される可能性がある。財務分析および調査の役割（世界で100万〜200万人、米国で30万〜50万人）は完全な代替への露出は少ないが、AIはすでにデータ収集と初期モデリングを自動化することでエントリーレベルの採用を圧縮しており、推定でジュニアアナリストタスクの20〜30%がリスクにさらされている。これらすべての機能において、パターンは一貫している。チームは小規模化し、スキルの最低水準は上がり、実行から監督への構造的シフトが起きている。
社会的影響は大きく、過小評価すべきではない。多くの失業した労働者は、ギグワークや契約労働に移行する可能性が高く、週40時間労働、医療、福利厚生の予測可能性を、不安定な収入と限られた上昇移動性と引き換えにすることになる。
これらの経路が圧縮されるにつれて、リスクは単なる失業ではない。学位を取得し、時間を費やすという期待されたルールに従ったにもかかわらず、はしごがさらに段を増やし続けることに気づく労働者の間で、幻滅感が高まっているのだ。この結果は、テクノロジーによるケインズ的な余暇の時代ではなく、むしろ労働者の代替と構造化されたキャリア進展の混乱となるだろう。経済的不平等を測定するジニ係数は1980年以降劇的に拡大しており、AIはこの傾向を永続させるだろう。
これが、仕事がより一貫性を欠くバーベルのもう一方の重りを形成している。これらの両端の間で、中間は空洞化する。
新たな起業機会
歴史は、自動化が仕事を完全に排除するのではなく、むしろ再配分することを示唆している。古い産業が縮小するにつれて新しい産業が出現し、低コスト構造が参入障壁を下げる。個人は新しいツールを展開して、以前は不可能だったビジネスを創出する。
エージェント型AIはすでに新しい形態の起業活動を解き放っている。私たちの投資先企業の一部は、組織の異なる部分を一つずつAI化するためのAI特殊部隊チームを設立している。そして、物事はまだ始まったばかりだ。AIシステムがリアルタイムの市場機会調査に基づいて開始すべきビジネスの種類をブレインストーミングし、必要なすべての書類を完成させ、ウェブサイトとロゴを構築し、人間またはAIエージェントのチームを雇用し、ターゲットを絞ったベンチャーファンドのパートナー（またはボット）に資金調達を求めるメールを送り、FP&Aとサプライチェーンを管理するなどの世界を想像できる。将来の創業者へのレバレッジは巨大になる可能性がある。私たちは中小企業の設立とスタートアップの成長におけるルネサンスを目にするかもしれない。
未解決の問題は、創造的破壊の原則がこの新しい技術進歩の時代においても再び真実であり続けるかどうか、そしてそれが生み出す新しい仕事と産業が、今後数年間で代替される可能性のある数百万人のホワイトカラー労働者を吸収できるかどうかだ。労働市場は数年かけて調整されるが、家計のバランスシートは毎月調整される。その間、週50時間以上働く高度に従事した労働者と、仕事をつなぎ合わせる疎外された労働者との間の階層化は拡大する可能性が高い。
エージェント的世界における信用市場
このタイミングのミスマッチは、経済と信用市場にとって重要だ。例えば、消費者信用モデルは、安定した給与と予測可能なキャリア進展が低リスクを示す、比較的安定した所得軌道に基づいて構築されていた。
将来の世界では、失業または移行中の労働者は、新たに創出された役割で安定する前に、契約労働、再訓練、または起業的実験の期間を経る可能性がある。延滞が経済的事象だけでなく、新しいツールがリリースされ、部門がワークフローエージェントに置き換えられたり、コンプライアンス機能がデジタル化されたりする自動化事象から生じることはもっともらしい。
キャッシュフローのボラティリティを引き受け、移行リスクを認識できる貸し手は適応するかもしれない。静的な所得仮定に固執する貸し手は、徐々に感じられるが突然ではない変化を予測するのに苦労するかもしれない。
移行が痛みを伴う理由
ケインズは、テクノロジーが人類を仕事の必要性から解放すると想像した。彼があまりにも楽観的だったことは明らかだ。代わりに、テクノロジーはその必要性を不均等に再分配している。一部の専門家は「すべてをこなすオペレーター」に変身し、レバレッジと報酬がそれを正当化するため、これまで以上に激しく働くだろう。他の人々は、新しい役割が完全に具体化する前に代替に直面するだろう。
当面、組織は恩恵を受けるだろう。生産性は向上し、人員数は売上高よりもゆっくりと増加し、利益率は拡大する。ベンチャーキャピタルはこの効率性に傾倒している。少数のAI対応創業者が、驚くほど小規模なチームでグローバルに関連性のある企業を構築できるようになった。私たちはすでに、多くのポートフォリオ企業が人員数を安定させながら急速に成長し、より少ないリソースでより多くのことを行っているのを直接目にしている。AIは鉛を金に変えるのを助けている。
労働市場、信用リスク、社会的安定性に対する経済的影響は、技術的能力と同じくらい制度的適応によって形作られながら、時間をかけて展開されるだろう。AIが経済活動をますます調整するにつれて、社会と企業は同様に、人間がどこでどのように最も価値を付加するかに取り組まなければならない。賭け金は高い。失業した労働者は、単なる失業だけでなく、安定した雇用、福利厚生、そしてそれに伴う社会契約の侵食に直面している。政治家と政策立案者は、政策解決策を生み出すために待つ余裕はない。
私は、企業が獲得する生産性向上は、不平等の拡大、社会的流動性の侵食、そして経済がもはや彼らを必要としていないように見えることにますます疎外感を感じる労働力を犠牲にしてもたらされると信じている。
