ゴールドマン・サックス・リサーチは、人工知能（AI）が米国の労働力の約9%を一時的に置き換える可能性があると試算した。この予測は、AIが生産性を15%押し上げることを前提としており、人数に換算すると約10年間で最大1,500万人の労働者に相当する。この更新された数字は、従来の労働力の6%〜7%という同行の以前の推計から上振れたものとなっている。

予測の内容と手法

この調査は、ゴールドマン・サックスのエコノミスト、ジョセフ・ブリッグス氏が主導している。その中心的な前提はシンプルだ。機械が作業を速くすると、新たな雇用が生まれる前に既存の仕事が失われ、経済が調整する間にもギャップが生じるというものだ。

チームは、純失業率の数字だけに頼らず、テクノロジーによる雇用の混乱という過去のパターンから推計を構築した。調査によると、米国では毎年約3,000万件の雇用が創出され、同数が失われている。この入れ替わりの規模は、失業率のヘッドラインデータの表面下で主に展開されており、大規模な雇用の入れ替わりは異例ではなく、米国労働市場の日常的な特徴であることを示している。

ゴールドマンの歴史的分析では、生産性の向上とこの入れ替わりとの間に関連性が確認された。テクノロジーによる生産性（1労働時間あたりの産出量を測る指標）が1%向上するごとに、2年間で雇用喪失率が約0.5〜0.6ポイント引き上げられるという。この枠組みに15%の生産性向上を当てはめると、約9%の雇用置き換えというシナリオが導かれる。

影響が最も大きい職種

工場現場を直撃した過去のオートメーションの波とは異なり、AIの影響は主にホワイトカラー職や初期キャリアの職種に及ぶと見込まれている。ゴールドマンは、テクノロジ、コンサルティング、グラフィックデザイン、管理業務サポートを、影響を受けやすい分野として挙げている。

ブリッグス氏は、この影響が先行きの推計にとどまらず、すでにデータに表れていると述べた。同氏によると、AIはテクノロジーや経営コンサルティングなど、影響を受けやすいセクターの雇用増を毎月約1万〜1万5,000件ずつ減らしているという。

同行は、より広範なマクロ経済への影響も見ている。ゴールドマンは、AIの普及により米国失業率が最大0.6ポイント上昇する可能性があると予測しているが、研究者らは労働市場の調整に伴い、この上昇は数年内に緩和されると予想している。

ゴールドマンがこれを一時的と見る理由

同行の楽観的な見通しは歴史に基づいている。過去80年間の米国の雇用増の約85%は、新たなテクノロジーによって生み出された、それまで存在しなかった職業によるものだった。

ゴールドマンは、生成AIについても同様のパターンを予想している。同行は、このテクノロジーが完全に普及すれば、米国の年間労働生産性を約1.5ポイント押し上げる可能性があると予測しているが、その影響は職種によって大きく異なるとしている。

労働者にとっての意味

労働者にとって最も重要なのは、この混乱の「形」かもしれない。初期キャリアのホワイトカラー職は、キャリアの梯子の最初の段とされてきたが、ゴールドマンの調査は、その段が不安定になりつつあることを示唆している。企業がAIを使ってジュニアレベルの業務を処理する場合、将来のシニアスタッフを育成するパイプラインが細くなる可能性がある。

注目すべき重要な指標は、ブリッグス氏が指摘した毎月の雇用への下押し圧力と、新たなAI関連職種が失われた職の労働者を吸収できるほど迅速に登場するかどうかだ。月1万〜1万5,000件という数字が拡大すれば、移行はゴールドマンのベースケースよりも困難になる可能性がある。

6%〜7%から約9%へのゴールドマンの上方修正は、それ自体が一つのシグナルだ。同行のリサーチャーは以前よりも大きな混乱の波を見ているが、最終的には潮目が変わるとの見方を維持している。