バンガード首席エコノミスト：AIの雇用への影響はまだ「ATMフェーズ」、モバイルバンキングの段階ではない
重要ポイント
- •ATMは予測されたように銀行窓口担当者の雇用を消滅させなかった。営業コストの削減により店舗拡大が経済的に実現可能となったため、1980年から2010年にかけて米国の窓口担当者雇用総数は概ね安定していた。
- •窓口担当者雇用の大幅な減少は2010年頃に始まった。モバイルバンキングが来店そのものを自動化し、2025年には主要チャネルとして店舗を挙げる顧客が2007年の36%からわずか9%にまで減少した。
- •ChatGPTが2022年末にリリースされて以降、AIへの露出度が最も高い職業は雇用成長において概ね露出度の低い分野と同等かそれ以上の水準を維持しており、レイオフ率も低水準にとどまっている。
- •工場の電化やパーソナルコンピューティングを含む過去の汎用技術の移行では、最も深い生産性および組織の向上は導入から数年後の再設計段階で現れている。
- •現在の大規模言語モデルはタスク固有の自動化を行うATMの時代により近く、より重大な労働市場の混乱をもたらすにはATMからモバイルバンキングへの移行に匹敵するビジネスプロセスの体系的再構築が必要とされる。
技術変革の波が訪れるたび、見慣れた予測が付きまとう。今度こそ、仕事は永遠に消え去るのだと。しかし、現金自動預払機（ATM）が銀行窓口担当者という職業に与えた影響の歴史は、より微妙な現実を示しており、今日の人工知能をめぐる議論にとっても示唆に富む類似点を提供している。
1980年代にATMが普及した際、多くの観察者は銀行窓口担当者がまもなく姿を消すと想定した。彼らは部分的にしか正しくなかった。ATMが日常的な取引を自動化するにつれ、各店舗で必要とされる窓口担当者の数は減少したが、雇用全体の状況は予想されたほど深刻ではなかった。ATMは営業コストを削減することで、銀行が店舗網を拡大することを経済的に可能にした。その結果、1980年から2010年にかけて、米国の銀行窓口担当者の雇用総数は概ね安定していた。当時の中堅の窓口担当者にとって、ATMは当時の予測が示唆するほどの脅威ではなかったことが判明した。
タスクの自動化が新たな需要を生み出す仕組み
リテールバンキングの拡大は、より幅広い職種に対する需要を生み出した。銀行はより多くのローン担当者、与信アナリスト、パーソナルバンカー、不正・リスク専門家を採用した。店舗内の業務はスキル・バリューチェーンの上方へと移行し、日常的な取引処理から顧客関係管理へと変化した。
真の混乱はその後に訪れた。2010年頃から、モバイルバンキングが状況を根本的に変えた。ATMが特定のタスクを自動化したのに対し、モバイルバンキングは銀行店舗への来店そのものを自動化した。顧客はもはや日常的な銀行取引のために店舗を訪れる必要がなくなった。2025年までに、銀行店舗を主要な取引チャネルと回答した顧客はわずか9%にすぎず、2007年の36%から急減した。銀行窓口担当者の雇用もそれに伴って減少した。
この変革は技術単独で推進されたわけではなかった。2000年の電子署名法（Electronic Signatures in Global and National Commerce Act）は、電子署名に手書き署名と同等の法的効力を与え、完全にデジタルな銀行取引体験を可能にし、対面取引からの移行を加速させた。
より広範な教訓は、孤立したタスクの自動化が大規模な雇用損失をもたらすことはまれであるということだ。ただし、非常に限られた業務に特化した職業は例外であり、電話交換手の姿を消したことがその例である。より多くの場合、意味のある混乱は、技術が新しいワークフロー、ビジネスモデル、制度的変化と結びつき、仕事のあり方を根本的に再編するときに生じる。例えば、モバイルバンキング革命は、サイバーセキュリティ・アナリスト、デジタルプロダクトマネージャー、決済プラットフォームエンジニア、データプラットフォームオペレーターといった、まったく新しい雇用カテゴリーを生み出した。
ホワイトカラー雇用喪失の神話
この歴史的視点は、現在のAIをめぐる議論に対しても有益である。電気やパーソナルコンピューターと同等の汎用技術としてAIが定着すれば―その可能性は開発の進展とともに高まっている―、まだ想定されていない製品、サービス、産業を可能にするだろう。過去の汎用技術の移行を研究する経済学者は、最も深い構造的変化は初期の導入時ではなく、その後の段階で組織が新しい能力に合わせて業務を再設計するときにもたらされることを一貫して見出している。例えば、工場の電化は導入後、完全な生産性向上を実現するまで数十年を要した。パーソナルコンピューターも同様のパターンをたどり、最大の組織的・生産性の効果は普及から数年経ってようやく現れた。
ChatGPTが2022年末に登場して以来、多くのコメンテーターがAIによって大量のホワイトカラーの仕事が急速に消滅すると主張してきた。それから約4年が経過した現在、労働市場のデータは異なる現実を物語っている。AIへの露出度が最も高い職業で、広範な雇用減少は起きていない。露出度の高い職業の雇用成長は、概ね露出度の低い職業と同等か、それを上回っている。レイオフ率は低水準を維持しており、採用の鈍化は認められるものの、AI集約的な分野に集中するのではなく、広範にわたる鈍化となっている。
今日の大規模言語モデルは、1980年代のATMに類似している可能性がある。すなわち、特定のタスクを自動化しつつ多くのタスクを補完し、労働者の生産性を高めつつ、仕事の広範な構造はほぼ維持される強力なツールである。より重大な労働市場の混乱をもたらすには、ATMからモバイルバンキングへの移行に近いもの、すなわちビジネスプロセス、組織構造、顧客との相互作用のより深い再構築が必要であり、それは労働者を単に排除するのではなく、その役割を再構築するものである。
技術変革の歴史は、能力単独で雇用の結果が決まることはまれであることを示している。より重要なのは、組織がそれらの能力を活かして仕事を再設計するかである。
AIは最終的に、モバイルバンキングがリテールバンキングを変革したのと同じように、労働市場を変革する可能性がある。しかし、今日の証拠は、私たちがモバイルバンキング・フェーズよりもATMフェーズに近いままであることを示唆している。
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