AIは現在、米国雇用の88%を占める68%の職業に存在しており、ソフトウェア開発者から農家、産業エンジニア、林業従事者まで幅広い職種に広がっている。Googleが発表した新たな分析によると、AIはそれらの職業を自動化によって消滅させるのではなく、主に労働者がより効果的にタスクを遂行するのを支援している。この調査結果はGoogle独自のAIサービスの利用状況を反映しており、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、Microsoft Copilotなどの競合プラットフォームでの活動は含まれていない。つまり、AIツールの実際の職場での足跡はさらに大きい可能性がある。

しばらくの間、複数のAI企業の創業者、内部関係者、推進者らが「完全な雇用破壊の終末」が迫っているという言説を助長し、AIが間もなくほぼすべてのオフィス業務を代替するだろうと示唆していた。しかし最近の数ヶ月間で、それらの声の多くがかつての極端な予測から後退している。米国の雇用データはより穏やかな状況を裲付けており、実際のレイオフは比較的小規模にとどまっている。

レイオフされた労働者の多くは、退職金を受給中に新たな職を確保し、退職金の残期間中は2つの給与を受け取るケースもあったため、失業保険の対象にはならなかった。グローバル企業によるレイオフ発表の一部には、米国市場ではなく他国での削減が含まれていた。発表された「レイオフ」の中には、空席の未充足ポジションの削除であったものもあった。また、他部門で引き続き採用を続けている企業からのレイオフ発表もあり、レイオフされた労働者は社内で別の職種に応募する機会があった。

それでも、AIが労働市場に変化をもたらしたことは否定できない。特筆すべき懸念の一つは、新規大学卒業者が、経験豊富な専門家がAIを用いてルーチン業務やエントリーレベルのタスクを自動化できる労働市場に参入することである。従来、若年層の労働者が足がかりを得るための道であったまさにその「下積み業務」である。労働市場の研究者は、この動態が法務、コンサルティング、ソフトウェア開発などの分野において、初期のキャリア形成の道を狭める可能性があるかどうかを追跡調査している。これらの分野では、初期キャリアの従業員が構造化された分析的課題を通じて専門知識を築いてきた。これらの変化はまだ新しく、包括的に追跡されていない。

Googleは、自社のAIサービスが実際にどのように使用されているかを検証した分析（100ページのPDF）を公開した。職場内外での人間とAIの相互作用を網羅している。このレポートには、ブラウザでのGoogle AIモード、GoogleのGeminiアプリ、そしてGoogleのGemini APIが含まれており、企業がコンテンツ生成、会話型エージェント、長文ドキュメントの要約、カスタムAIエージェントのためにGoogleのAIモデルを自社のウェブサイトやサービスに統合できる。

核心となる発見：AIはコーディングから自動車修理まで、幅広い職業で広く採用されているが、主に労働者がタスクを完了し、品質を向上させるために使用されており、それらの職業を完全に置き換えるためではない。

GoogleはGeminiアプリとGemini APIを複数のチャネルで収益化している。Geminiを既存のソフトウェアとバンドルしてサブスクリプション料金を引き上げる（例えば、GeminiをWorkspaceに統合し月額サブスクリプションを16.7%引き上げた）、従量課金の入出力トークン、キャッシュ、ストレージ、アドオン、Cloudツール、その他のメカニズムによる。AIの広範な採用に対するGoogleの商業的関心は、レポートの枠組みを解釈する上で関連する背景情報を提供するが、基礎となる利用データはそれに関わらず実質的な実証的窓を提供している。

同レポートは、Google AIの利用データを分析する論文シリーズ「AI & Economy ATLAS（Activity, Task, Landscape, and Adoption Study）」の第1弾である。分析は職場でのAI利用、職場外でのAI利用、国際的なAI利用をカバーしている。

以下の6つの要約はGoogleの分析から直接引用したものである。

1. AIは仕事と生活の両面で非常に広範に普及している。 職場での採用はすべての主要セクター（例：専門・ビジネスサービスから建設、レジャー・ホスピタリティなど）に及んでいる。また、米国の総雇用の88%強を占める全職業の68%以上にまたがっており、ソフトウェア開発者や市場調査員などの議論の多い職業だけでなく、農家、産業エンジニア、林業従事者などの議論の少ない職業も含まれる。

2. 職場で広く使用されているものの、AI利用の全体的な深さは浅い。 AI採用のある中央値の職業では、総タスクの21%にのみAIが使用されている。全職業のうち3%のみが75%以上のタスクでAIの使用を示した。これらの職業にはソフトウェア品質保証アナリストおよびテスター、人事スペシャリスト、文書管理スペシャリストが含まれる。

3. タスクの自動化は一部存在するが、これまでの大部分の使用はタスクや業務に対して協力的・補助的である。 非定型的な認知タスク（例：仮説検証やクリエイティブデザイン）は、経済全体の専門的タスクの約35%にすぎないが、当社のデータでは仕事関連のAI相互作用のほぼ65%を占めている。意図を分類する最初の試みでは、この使用のうち当社の分類に基づく自動化に焦点を当てているのはごくわずかである。代わりに、非定型的な認知作業に対するAIの使用は、部分ドラフト作成および生成、レビューおよび精製、アイデア創出および戦略、情報検索および学習に集中している。タスクのエンドツーエンドの自動化の試みは、当社のデータに現れる非定型的な認知作業におけるAIの対話の10%未満を占める。

4. AIの利用はホワイトカラーだけの現象ではなく、肉体的・手作業の労働も支援している。 肉体的負担の大きい職業のほぼ3分の1はAIの使用が観察されないが、多くの手作業および技術的職種の労働者が職場でAIを使用している。これらの役割では、AIは診断、トラブルシューティング、リアルタイム学習のための実践的なコラボレーターとして頻繁に機能する。また、これらのコンテキストではAIの不均衡なマルチモーダル使用（つまり、画像やビデオを含む使用）も観察される。例えば、自動車整備士や産業機械工が複雑なテスト結果の解釈、電気配線のデバッグ、機械の摩耗検査のためにAIを使用しており、マルチモーダルAIの使用率は全体的な業務ベースラインの2倍以上である。

5. 仕事関連のAI使用は、高賃金および高学歴と強く相関している。 米国の労働力において、職業の中央値所得が1%増加すると、AI使用強度が2.5%以上増加する。Geminiの対話で重み付けした場合、観察された職業の中央値の給与は約83,000ドルであり、実際の雇用加重全国中央値より約20,000ドル高い。この関係は、職業の教育達成度（それ自体がAI使用と正の相関がある）を制御した後も持続する。この相関は、現在のAI使用が高所得の職業に集中していることを意味し、労働研究者は労働力全体の生産性と収益における潜在的な格差についてこのパターンを監視している。

6. 賃金と専門知識は経済において通常相関しているが、ATLASはAI使用と専門知識の間の複雑な関係を示している。 専門知識レベルに従って分類すると、ATLASデータが高所得の労働者、したがってより希少なスキルと専門知識を持つ者が最も高い率でAIを採用していることを示しているにもかかわらず、中程度以下の専門知識を要するタスクは、最も高い専門知識レベルのタスクよりも比較的高いAI使用を示す傾向がある。

労働市場データは、AIが大規模な雇用破壊を引き起こしていないという見方を広く支持しているが、変化に寄与している可能性はある。最近レイオフされ、失業補償を申請した個人を追跡する初次失業保険申請件数は、歴史的な低水準を維持し、近年および過去数十年と比較して労働力が大幅に大きいにもかかわらず、直近の報告期間を含め最近数週間でさらに低下した。

出典：Wolf Street