主なポイント:
- WSJが調査した16人のエコノミストのうち15人が、AIが労働生産性を有意に向上させることに同意
- 8人のエコノミストがAIによる純雇用の変化はないと予想、5人が純減、2人が純増を予測
- 7人のエコノミストがAIが所得格差を拡大するとし、5人が縮小すると回答
主なポイント:

エコノミストは人工知能(AI)が生産性を向上させるという点では大方一致しているが、同技術が生み出す雇用よりも失う雇用の方が多くなるかどうかについては依然として深く意見が分かれていることが、ウォール・ストリート・ジャーナル(WSJ)が16人の主要エコノミストを対象に実施した調査で明らかになった。
「その利益が広く共有されるかどうか、キャリアを破壊された労働者が成功裡に移行できるかどうかは、技術に依存するものではない」とマサチューセッツ工科大学(MIT)のデビッド・オーター教授はWSJに語った。「それは、利益を共有しコストを是正するために私たちが構築する社会制度と政策に依存する」
この質問に回答した15人のエコノミスト全員が、AIは近い将来に労働生産性を有意に押し上げると述べた。しかし、AIが経済全体で純雇用の減少か増加をもたらすかという質問に対しては、8人が変化なしと予想、5人が純減を予測し、純増を見込んだのはトロント大学のアジェイ・アグラワル氏とピーターソン研究所のジェド・コルコ氏のわずか2人だった。6月10日に公表されたこの調査には、ノーベル賞受賞者のダロン・アセモグル氏、元ホワイトハウス経済顧問のジェイソン・ファーマン氏とトーマス・フィリプソン氏、そしてハーバード大学、スタンフォード大学、イェール大学、MITの学者らが参加した。
この見解の相違は、企業がデータセンターやAIツールに数十億ドルを投じる一方で、場合によっては人員体制の見直しを進めている時期に、AIが労働市場をどう変えるかについての根源的な不確実性を反映している。エコノミストらはAIが労働者を代替するか補完するかについても同様に意見が分かれ、8人が補完、5人が代替と回答した。所得格差については、7人がAIが高学歴労働者と低学歴労働者の間の格差を拡大するとし、5人が縮小、2人が変化なしと予想した。
生産性向上はコンセンサス
雇用に関する意見の相違とは対照的に、生産性についてはほぼ満場一致の見解が示された。スタンフォード大学のニコラス・ブルーム氏は、教育が依然として最良の防御策だと述べた。「教育を受けた人々はより柔軟であるため、教育は私たちと子供たちにとって鍵となる」と同氏は語った。
しかし、生産性から広範な繁栄への道筋は自動的ではない。オーター氏は、米国には技術の利益を広く共有してきた「輝かしい歴史はない」と警告した。アメリカン・エンタープライズ研究所のマイケル・ストレイン氏は、産業革命では実質賃金が40年間停滞し、情報化時代では多くの労働者が取り残されたと指摘した。「AI革命が異なると信じる理由は見当たらない」と同氏は述べた。
調査では、どの労働者が恩恵を受けるかについても意見が分かれた。ミシガン大学のジャスティン・ウォルファーズ氏は、AIは「ホワイトカラー労働者に真っ向から襲いかかる革命だ」とし、これを1970年代にブルーカラー労働者が経験した状況に例えた。オーター氏は、AIが学習曲線を圧縮するため、エントリーレベルの労働者が恩恵を受ける一方、ルーティン的な情報処理業務に従事する経験豊富な労働者は転職リスクに直面すると論じた。
ホワイトカラーのリスクとオフショアシフト
複数のエコノミストが特にリスクの高い特定セクターを指摘した。ブルーム氏は最初に打撃を受けるのはオフショアリング(業務の海外移転)業界だとし、企業はすでにインドやフィリピンなどの国々における外部委託のコーディングやコールセンター業務への需要を削減し、AIに切り替えつつあると述べた。アグラワル氏は、ヘルスケア、教育、金融などの情報集約型セクターが最大の勝者となる一方、法律、不動産、管理サービスなどの伝統的な中間業者はビジネスモデルの崩壊に直面すると述べた。
エコノミストらはまた、AIがホワイトカラーの雇用需要を減少させるか拡大させるかについても質問を受けた。5人が減少、6人が変化なし、3人が拡大と回答した。採用慣行については、7人がAIは今後5年間で企業の人材採用・育成方法に大きな影響を与えると予想し、6人がある程度の影響、1人が最小限の影響と回答した。
イェール大学のパスカル・レストレポ氏は、AIがルーティン業務のコストを下げれば、対人スキルなど他のすべての価値が高まると述べた。ダロン・アセモグル氏もこれに同意し、「AIが人間従業員と協働するよう方向付けられれば、なおさら」社会的スキルがより重要になると述べた。
この調査は、政策立案者やビジネスリーダーが直面するより広範な課題——労働者の移行を管理しながらAIの生産性向上の可能性をどのように取り込むか——を浮き彫りにしている。ハーバード・ビジネス・スクールのレベッカ・ヘンダーソン氏は次のように述べた。「これほどの規模と速度で動くものを見たことはこれまでにないと思う。それは手に負えない乱高下(ワイルドライド)になるだろう」
本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。