ロボットが労働力を引き継ぐだろうと息を呑むような見出しにもかかわらず、オックスフォード・エコノミクスの新しい研究概要は、人工知能が現在大量の失業を引き起こしているという説に疑問を投げかけている。同社の分析によれば、「企業は大規模な規模で従業員をAIに置き換えているようには見えない」という。これは、企業が日常的な人員削減の隠れ蓑としてこのテクノロジーを使用できることを示唆しています。
物語を紡ぐ
こうした人員削減やブランド変更の主な動機は、投資家向け広報活動であるようだ。報告書は、消費者需要の低迷や「過去の過剰採用」といった従来のビジネスの失敗を認めるよりも、人員削減の原因をAI導入に帰する方が「投資家に前向きなメッセージを送る」と指摘している。レイオフをテクノロジーの焦点にすることで、企業は不況に苦しむ企業ではなく、先進的なイノベーターであることを示すことができます。
AIとレイオフの関係について尋ねられたカペリ氏は、この発表を注意深く見るよう人々に促した。 「見出しは『AIのせいだ』だが、実際の本文を読むと、『AIがこれをカバーしてくれると期待している』と書かれている。彼らはまだやっていない。ただ願っているだけだ。そして、投資家がそれを聞きたいと思っているからそう言っているのである。」
誇大広告の背後にあるデータ
オックスフォードの報告書は、解雇データの大手プロバイダーの1つである人材紹介会社チャレンジャー・グレイ・アンド・クリスマスのデータを強調し、認識と現実とのギャップを明らかにした。 2025 年の最初の 11 か月間で米国で約 55,000 人の雇用が失われた理由として AI が挙げられていますが (2023 年以降に報告された AI 関連の人員削減全体の 75% 以上を占めています)、この数字は報告された雇用喪失全体の 4.5% にすぎません。
これと比較すると、標準的な「市場および経済状況」による雇用喪失は4倍で、合計24万5,000人に上った。毎月150万人から180万人の労働者が職を失う米国の労働市場のより広範な状況を考慮すると、「AI関連の雇用喪失は依然として比較的限定的である」。
生産性パズル
オックスフォード大学は、AI 革命に対する簡単な経済的リトマス試験紙を提示しています。実際に大規模に機械が人間に取って代わるなら、残る労働者1人当たりの生産量は急増する必要があるだろう。 「AI がすでに労働力を大規模に置き換えているのであれば、生産性の向上は加速するはずです。通常はそうではありません。」
報告書は、生産性の伸びが近年実際に鈍化していることを観察しており、この傾向はAI主導のブームではなく循環的な経済行動と一致している。同社は、新技術による生産性の向上が実現されるまでに多くの場合数年かかることを認めているが、現在のデータでは、AIの利用は依然として「本質的に実験的なものであり、大規模に労働者に取って代わられるまでには至っていない」ことを示している。
同時に、労働統計局の最近のデータは、「低雇用、低賃金」の労働市場が「失業拡大」に転じていることを裏付けている、とKPMGの首席エコノミスト、ダイアン・スウォンク氏は以前フォーチュン誌のエヴァ・ロイトバーグに語った。
これは、バンク・オブ・アメリカ・リサーチの米国株・量的戦略責任者サビタ・スブラマニアン氏が昨年8月のフォーチュン誌のインタビューで、企業が2020年代に人をプロセスに置き換えることを一般的にどのように学んできたかについて述べたことと同じだ。同時に彼女は、ノーベル賞受賞経済学者ロバート・ソローが特定した有名な「生産性のパラドックス」を思い出しながら、生産性指標は「2001年以来大幅に改善していない」ことに同意した。 「生産性統計を除けば、コンピューター時代はあらゆるところで見られます。」
この会見では、AIが初級レベルのホワイトカラーの仕事を侵食しているという懸念にも言及している。米国の大卒失業率は2025年3月に5.5％のピークにまで急上昇したが、オックスフォード・エコノミクスは、これは「構造的というより循環的」である可能性が高く、学位取得者の「供給過剰」が原因である可能性が高いと主張している。米国で大学教育を受けた 22 ～ 27 歳の割合は 2019 年までに 35% に増加し、ユーロ圏ではさらに急激な増加が観察されました。
オックスフォード・エコノミクスは最終的に、労働市場の変化は「革命的というより進化的」になる可能性が高いと結論付けた。
