AI は仕事の未来にどのような影響を与えるのでしょうか?生産性のパラドックスの観点からの深い解釈

人工知能のブームは、人間を模倣するそのアルゴリズムの驚くべき能力のためだけでなく、これらのアルゴリズムが多くの人々の仕事を置き換える可能性のためにも注目を集めています。経済的および社会的影響は劇的になる可能性があります。

この経済変革への道は雇用を通じてです。ゴールドマン・サックスによる広く流通している研究では、現在の職業のおよそ 3 分の 2 が今後 10 年間で影響を受ける可能性がある、そして現在人々が行っている仕事の 4 分の 1 から半分がアルゴリズムに引き継がれる可能性があり、同様に多くの職業がアルゴリズムに引き継がれる可能性があると予測しています。世界中で300億人の雇用が影響を受ける可能性があるからだ。

コンサルティング会社マッキンゼーは、AI主導の世界経済が年間4兆4000億ドルの経済成長をもたらすと予測する独自の調査結果を発表した。

これほど膨大な数字には身の引き締まる思いですが、これらの予測はどの程度信頼できるのでしょうか?

著者は、デジタル テクノロジーが世界中の人々の生活や生計に与える影響と、その影響が時間の経過とともにどのように変化したかを調査する、Digital Planet と呼ばれる研究プロジェクトを主導しています。

今後数年間における AI の潜在的な影響についての洞察は、パーソナル コンピューターやインターネットなどのデジタル テクノロジーの波が労働者にどのような影響を与えるかを調べることで得られます。ただし、今後の仕事の展開が何らかの指針となるのであれば、事前に精神的な準備をしておく必要があるかもしれません。

**01.**IT 革命と生産性のパラドックス

テクノロジーが経済に及ぼす影響を追跡する重要な指標は、従業員の生産性の向上です。これは、従業員が 1 時間あたりにどれだけの作業を行うことができるかとして定義されます。この一見無味乾燥な統計は、労働者が労働時間ごとにどれくらいの収入を期待できるかに直接関係しているため、すべての働く人にとって重要です。つまり、生産性が高ければ賃金も高くなることが期待できます。

人工知能製品は、人間の関与を最小限に抑えながら、文書、グラフィック、オーディオのコンテンツやソフトウェア プログラムを生成できます。 広告、エンターテイメント、クリエイティブ、アナリティクスは、最初に影響を受ける業界となる可能性があります。これらの分野の実務家は、企業がかつて行っていた仕事をAIに置き換えられるのではないかと心配するかもしれないが、経済学者らはテクノロジーを活用して従業員全体の生産性を向上させる大きな可能性を見込んでいる。

ゴールドマン・サックスによる調査では、生成人工知能の導入により生産性が年間1.5%増加すると予測されており、これは2010年と2018年のほぼ2倍の伸びとなる。マッキンゼーはさらに積極的で、このテクノロジーと他の形式の自動化が「次の生産性フロンティア」をもたらし、2040 年までに年間 3.3% まで押し上げられると述べています。

この生産性の向上は前年の成長率に近くなり、理論上は経済学者も労働者階級もそれを歓迎するだろう。

20世紀の米国の生産性上昇の歴史をたどると、1920年から1970年にかけて生産性は年間約3%で急上昇し、実質賃金と生活水準を押し上げた。興味深いことに、1970 年代と 1980 年代には、コンピューターと初期のデジタル技術の導入により、生産性の伸びが鈍化しました。

この「生産性のパラドックス」は、有名なマサチューセッツ工科大学の経済学者ボブ・ソローによって次のように表現されました: **コンピューター時代の影響はさまざまな分野で見ることができますが、生産性統計ではそれを見ることができません。

デジタルテクノロジー懐疑論者は、ソーシャルメディアやショッピングなどの「非効率な」時間を非難し、電気や内燃機関の導入といった初期の変化が、仕事の性質を根本的に変える上でより大きな役割を果たしたと主張している。

テクノオプティミストはこれに同意せず、他の補完的な変化も同時に進化する必要があるため、新しいデジタルテクノロジーが生産性の向上につながるには時間がかかると主張しています。さらに、生産性測定ではコンピュータの価値が十分に正当化されていないと懸念する人もいます。

しかし、しばらくの間は、楽観主義者の正当性が証明されると思われます。 1990 年代後半、ちょうど World Wide Web の出現に合わせて、米国の生産性の伸びは、前の 10 年間の年間 1.5 パーセントから、2 年間の 3 パーセントへと 2 倍になりました。

実際に何が起こったのかについては再び意見の相違があり、このパラドックスが解決されたかどうかはさらに混乱を招いています。デジタル技術への投資は最終的には成果を上げていると主張する人もいるが、特定の主要産業における経営と技術革新が主な推進力であるとの見方もある。

説明はともかく、1990 年代後半の急増は始まりは謎に満ちていましたが、長続きしませんでした。したがって、企業がコンピューターやインターネットに多額の投資を行っており、これらの変化が労働パターンの変化をもたらしている一方で、経済全体と労働者の賃金がテクノロジーからどの程度恩恵を受けるかは依然として不透明です**。

**02.**2000 年代初頭: 不況、誇大宣伝、希望

ドットコム バブルは 2000 年代初頭に崩壊しましたが、2007 年に Apple は iPhone の発売により新たな技術革命をもたらしました。消費者はそれを購入し、企業はさまざまな方法でそれを使用し始めています。しかし、労働生産性の伸びは2000年代半ばに再び停滞し、2009年の世界大不況時に一時持ち直したものの、2010年から2019年にかけて再び低迷に戻った。

この新たな景気後退の中でも、テクノオプティミストは依然として新たな変化を期待しています。人工知能と自動化は世界中で注目のテーマであり、仕事を変革し、労働者の生産性を向上させることが期待されています。

従来の産業オートメーション、ドローン、先進的なロボット工学に加えて、自動運転車、食料品店の自動レジ、さらにはピザ製造ロボットなど、状況を一変させる可能性のある多くの分野にも資本と人材が投入されています。

AI と自動化により、2010 年から 2014 年までの 0.4% という最低水準から、今後 10 年間で年間 2% 以上の生産性向上が見込まれています。

しかし、これらの新しいテクノロジーが職場にどのような影響を与えるかを評価する前に、新たな予期せぬ出来事、つまり新型コロナウイルス感染症が発生しました。

**03.**疫病流行中の生産性向上とテクノロジーの誇大宣伝

パンデミックの深刻さにも関わらず、労働者の生産性は 2020 年初頭以来大幅に向上し、世界の労働時間あたりの生産高の伸びは 4.9% に達し、過去最高レベルに達しました。

この急激な増加の多くはテクノロジーのおかげです。大規模でより知識集約的な企業（本質的に生産性が高い）はリモートワークを導入しており、ビデオ会議や Slack などの通信テクノロジーのサポートによりビジネスの継続性を可能にし、通勤時間を節約しています。そして従業員の幸福に焦点を当てます。

デジタルテクノロジーがナレッジワーカーの生産性向上に明らかに役立っている一方で、他の多くの業界では、労働者が安全を確保し、検疫措置を遵守するために自宅に留まらなければならないため、自動化への移行がさらに進んでいます。食肉加工からレストラン、小売、サービス業に至るまで、さまざまな業界の企業がロボット工学や注文処理と顧客サービスの自動化などの自動化に投資しており、生産性の向上に役立っています。

しかし、自動運転車やピザ製造ロボットなどのテクノロジーに対する誇大宣伝が薄れ、テクノロジー分野への投資は 2020 年から 2021 年にかけて急減しました**。リモートワークやトレーニングに革命をもたらすメタバースなど、他の注目のトピックも背景に消え去っているようです。

同時に、人工知能の新しいテクノロジーが次々と登場しており、生産性を向上させ、雇用に影響を与える可能性がより即時に、そして大規模に高まっています。新しいテクノロジーの誇大宣伝サイクルが再び始まりました。

**04.**未来について考える: 技術開発の社会的要因

これまでの紆余曲折を考えれば、今後どのような問題が起こるかは実は予測できます。考慮すべき4つのポイントを紹介します。

まず、仕事の未来は、労働者の数、労働者が使用する技術ツール、または仕事そのものだけではありません。また、AI が職場の多様性と社会的不平等にどのような影響を与えるか、ひいては経済的機会と職場文化に重大な影響を及ぼす可能性があることも考慮する必要があります。

たとえば、リモート勤務モデルの普及は、より柔軟な雇用を通じて多様性を促進するのに役立つかもしれませんが、人工知能の使用の増加は逆効果になる可能性があると思います。黒人およびヒスパニック系労働者は、自動化によるリスクが最も高い 30 の職業で過半数を占め、リスクの最も低い 30 の職業では過小数となっています。

AI は労働者の仕事の迅速化を支援し、それによって雇用されている人々の賃金を押し上げる可能性がありますが、職を奪われた人々にとっては深刻な賃金損失につながる可能性があります**。 2021年の調査によると、すでにロボットに大きく依存し、最新のロボット技術を急速に導入している国では、賃金格差が最も大きい。

第二に、新型コロナウイルス感染症の影響で職場はオンラインとオフラインのバランスを取る必要があるため、生産性への影響やこの問題に関する議論は依然として不確実で流動的です。

2022 年の調査では、従業員が在宅勤務し、職場環境がより快適になるにつれて、リモートワークの生産性が向上したことが示されています。しかし、2023 年の別の調査によると**、管理者と従業員はオフィス環境の影響について異なる見解を持っています。前者はリモートワークが生産性を低下させると信じているのに対し、従業員はその反対を信じています**。

第三に、AI の普及に対する社会の対応は、AI の進路と最終的な結果に大きな影響を与える可能性があります。分析によれば、AI は特定の業務において従業員の生産性を向上させることができます。たとえば、2023 年の調査では、AI ベースの会話アシスタントを交互に導入すると、顧客サービス担当者の生産性が 14% 向上したことがわかりました。

しかし、AI の最も深刻なリスクを考慮し、真剣に受け止めるよう求める声が高まっています。また、AI には膨大な計算コストと環境コストがかかるため、その開発と使用が制限される可能性があることを認識してください。

最後に、経済学者や他の専門家が過去にどれほど間違っていたかを考えると、AI テクノロジーが雇用や労働者の生産性に与える影響に関する今日の予測の多くも間違っていることが判明すると言っても過言ではありません。

影響を与えている300万人の雇用や世界経済の年間4兆4000億ドルの増加などの数字は目を引くものですが、人々は実際以上に彼らを評価したいと考えていると思います。

また、「影響を受ける仕事」は失業を意味するものではなく、仕事の追加や新しい仕事への移行を意味する可能性もあります。ゴールドマン・サックスやマッキンゼーのような分析を利用して、仕事や労働者の未来がどのようになるかについての想像力を刺激するのが最善です。

私の意見では、状況に影響を与える可能性のある多くの要因について積極的にブレインストーミングを行い、早期の警告サインを探して準備を整える必要があります。

未来の仕事の歴史は驚きに満ちています。明日、革新的なイノベーションが現れてもショックを受けないでください。