米国のクリーブランド連銀が、AIと失業についての分析を出しました。AIに近い職種ほど失業率が上がっていて、とくに若い人で差が大きく出ています。ただ、職を失う人の割合は変わっていませんでした。同じ人を毎月追う調査で、失業が増えた道筋を数えています。
① 事実
クリーブランド連銀（米国の中央銀行制度を構成する地区連銀の一つ）が11月9日、「Job Finding and Unemployment in the Age of AI」（AI時代の再就職と失業）を公表しました。著者は、同連銀のAlexander ClineとBarış Kaymakの2人です。生成AIが広く使えるようになる前と後で、職種ごとの失業率と、人が職を失う率、失業した人が職に就く率を比べています。
クリーブランド連銀は、同じ人を毎月追う調査で、職種ごとに数えました
元のデータは、米国の人口動態調査（CPS＝国勢調査局と労働統計局が毎月約6万世帯に行う調査。米国の失業率の公式の出どころ）です。同じ世帯を4か月続けて調べ、8か月休み、また4か月調べる形なので、同じ人が翌月に職に就いたか、職を失ったかが分かります。
対象は23〜54歳です。生成AIが出る前の2015〜2019年を基準にし、失業率は2025年5月〜2026年4月、職に就く率と職を失う率は2024年1月〜2026年4月と比べています。23〜54歳の全国の失業率は、どちらの時期も約4.5%でした。
職種がどれだけAIに近いかは、3通りの物差しで測っています。2つは、米労働省の職業データベース（O*NET）にある923職業・1万9,000を超える作業を、AIが質を保ったまま時間を半分以上減らせるかで採点したものです。採点したのが人の専門家か、GPT-4（OpenAIのAI）かで2つに分かれます。残りの1つは、Anthropicが公表した、Claudeとの実際の会話400万件超の分析です。
AIに近い職種ほど、失業率が上がっています
923職業をAIへの近さで20の群に分けて比べると、3つの物差しのどれでも、AIに近い群ほど失業率の上がり方が大きくなっていました。最も近い群と最も遠い群の差は、約1ポイントです。GPT-4の採点では1.3ポイントでした。
年齢で分けると、差は若い人で大きく出ています。23〜30歳では約2ポイント、45〜54歳では大きくても約1ポイントです。
職を失う率は変わらず、失業した人が職に就くまでが延びています
AIに近い職種でも、人が職を失う率には一貫した差が出ていません。差が出たのは、失業した人が職に就く率です。
失業した人が1か月のうちに職に就く率は、平均で約34%です。AIに最も近い群では、最も遠い群より約6ポイント多く下がりました。失業している期間は、平均約10.5週から13週超に延びた計算です。
前の職が無い人、つまり初めて職を探す人は、どの職種の人かが決まらないので数えていません。著者は、本当の影響はこの数字より大きいと見ています。
著者は、会社が新しく採るのを控えていると書いています
著者は、この形を「no hire, no fire」（採りもせず、辞めさせもしない）と呼ばれる動きと重なるとしています。会社は、AIで仕事の流れがどう変わるかを見極めるまで、新しく人を採るのを控えている、という見立てです。辞める人の補充をしないことと、採用を減らすことで、人件費を抑える低いリスクの方法になっている、とも書いています。
中にいる人には平常どおりに見えても、外から入ろうとする人、とくに初めて職に就く若い人には、扉が開きにくくなっている、と著者は書いています。同時に、これは長い調整の初期の姿で、汎用の技術は歴史的には、いずれ仕事の需要を広く増やしてきた、生成AIがそうなるかはまだ分からない、とも書いています。
② 構造
クリーブランド連銀の分析は、AIに近い職種で失業が増えた道筋を、解雇と再就職に分けて数えたものです。本紙はVol.86で、米国の新卒の失業率を扱いました。今回の分析は、それとは別の人たちを見ています。二つを並べると、AIの影響が労働市場のどこに出ているかが読めます。
米国では、AIの影響が、解雇より採用の側に出ていると読めます
Vol.86では、米国の経済研究所NBERの論文を扱いました。新卒の失業率に、AIに近い職業かどうかの差は出ていない、という結果です。本紙はそこから、AIの影響は失業率より先に、会社が誰を採るかに出ていると読みました。
クリーブランド連銀が見ているのは、前の職がある人が、職を失ったあとに次の職に就けるかです。こちらでは、AIに近い職種で差が出ています。職を失う率は変わらず、次の職に就く率が下がっています。二つの分析は食い違っていません。AIの影響は、会社が人を辞めさせる側より、新しく採る側に出ていると読めます。
AIを手伝いに使う職種では、差が小さく出ています
3つの物差しのうち、Claudeの実際の会話で測った物差しでは、職に就く率の差が小さく出ました。著者は理由として、AIの使われ方の違いを挙げています。Anthropicの分析では、使われ方のうち43%はAIが人の代わりに作業をするもの、57%は人の作業を手伝うものでした。
手伝う使い方が多い職種では、AIを使う人の仕事の価値が上がり、採りたい人になる、と著者は書いています。同じAIに近い職種でも、AIに置き換えられる人と、AIを使って採りたい人になる人がいると読めます。
③ 自分事
当社も、新しく人を採るのを待っています
当社も米国の会社と同じように、新しく人を採るのを待っています。理由は二つあります。適切な人材を見極められないことと、AIに追いついていない人が大半であることです。
当社が求める人材には、まだ雛形がありません。採れるとしたら、一本釣りです。
増えた仕事は、人を採らずに回しています
本紙Vol.94では、当社が開発で省力化できた分で、自社のマーケティングと販促を新しく始めたことを書きました。仕事は増えています。その増えた仕事を、当社は人を採らずに回しています。
仕事を回しているのは、9割が人です。作業は、AIと人で半々くらいです。
当社の仕事のうち、人に切り出せるのは開発の部分だけです
当社がお客さんごとに提供している仕事のうち、開発はその一部です。新しい事業をお客さんと一緒に作ったり、業務の効率化を進めたりしていて、ソフトウェアの開発はその手段の一つです。
開発も含めた全部をできる人を採るのは、ほとんど無理です。人を雇って海老沢の仕事を分けるなら、切り出せるのは開発の部分だけです。
その開発の部分でも、担当する人の仕事は、案件の全貌を把握し、お客さんと対話し、発想を広げて仮説を立て、実行の計画を検討し、AIに作業を分担して管理し、結果を評価して、お客さんに納品するところまでです。
AIを最も色濃く使うのは、AIに作業を分担して管理する工程です。それ以外の工程でも、AIを使います。人を採るなら、AIをどう使っているかを訊くことになります。AIに丸投げするような人には、仕事を任せられません。
当社では、AIへの任せ方を、人への任せ方と同じように見ています
たとえば、案件の情報や要点をAIにメモさせ、そのメモの管理までAIに自分で行わせることができます。そのときに、AIが持っている文脈（コンテキスト）がどうなっているかを、出力の様子を見ながら微調整していく力は、人を指導する力とそこまで変わりません。
AIが何を得意とし、何なら自分で進めさせたほうがよいかの当たりをつけて、臨機応変に使います。どんなプログラム言語でも書けて、作り方のほとんどを知っていて、世の中のことにも詳しく、疲れない人。AIを使うのは、そういう人に仕事を任せるのと何も変わりません。
AIで「出来た気になっている人」は多くいます。当社が見ているのは、その人が、AIに作業をさせると何が起きるかを予測できるかどうかです。現在のAIエージェント（人が逐一指示しなくても、自分で手順を判断して動くAI）は、コンピューターに詳しくないと、AIを制御することも、AIが何をやったのかを知ることもできません。原因と結果のつながりと、その結果そのものに、そもそも気付けるかどうか。それを予測できない人には、仕事は任せられません。
人を増やして開発を分けても、AIを使う開発では効率が上がりません
開発だけを担当する人でも、同じです。全体のマネジメントと、コンピューターのコツと、ソフトウェア開発の経験が揃わない限り、開発を任せる意味がありません。
AIを使う開発では、人を増やして開発の部分を分担しても、効率は上がりません。当社が人を採るのが難しいのは、ここです。
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海老沢が執筆している、IT業界のお仕事小説です。毎号1話ずつご紹介します。
〈第三部 第74章「連れてくる」〉
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小説を書いている理由
この小説は、もともと、社内の教育のために書き始めました。うちの会社——東京ネット工務店で、新しく入った人間に、この仕事の考え方を伝えるための、いわば教材でした。戦略の階層とか、取捨選択とか、口で言っても、なかなか伝わりません。だったら、物語にして読んでもらったほうが早い。そう思って、書き始めました。
ところが、いろいろあって、その教材が、要らなくなってしまいました。理由は、いろいろあります。ここには、書ききれません。ただ、宙に浮いてしまった原稿を、捨てるのも惜しくて、何度も書き直しながら、今度は、教材ではなく、ただ読んで面白い、お仕事小説として、作り直していきました。
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