エントリーレベルの仕事の危機が迫る、早急な対応が必要

過去数年間、人工知能（AI）が大規模な失業を引き起こすか否かという議論は絶えることがなかった。自動運転がトラック運転手を置き換えることから、生成AIがホワイトカラーの職を脅かすことまで、技術的ブレークスルーのたびに終末論的な予言が飛び交ってきた。しかし、これまでのデータは「雇用の終末」という物語を裏付けてはいない。先進国の総雇用者数は概ね安定しており、複数の権威ある評価でもAIがマクロ的な失業率を大きく変えたという証拠は見つかっていない。

静かな水面下の暗流

しかし、マサチューセッツ工科大学（MIT）の『Technology Review』の最新記事は、より隠密で危険な傾向が形成されつつあると指摘する——エントリーレベルの仕事の基盤が揺らいでいるのである。いわゆる「エントリーレベルの仕事」とは、通常、多くの経験や高度なスキルを必要とせず、社会に出たばかりの若者が最初の仕事を得るために頼る職種を指す。例えば、カスタマーサービス、データ入力、初級事務アシスタント、小売店員などである。これらの職種は個人のキャリアのスタート地点であるだけでなく、社会全体の雇用体系の「第一段目の階段」でもある。

著者のGeorgios Petropoulosは、AIが雇用総量に与える影響はまだ顕著でないものの、すでにこれらの初級ポストを体系的に侵食し始めていると強調する。企業はチャットボットで顧客の問い合わせに対応し、自動化ツールで報告書を作成し、アルゴリズムで履歴書を選別することがますます多くなっている。これらのタスクがAIに置き換えられると、企業は大量の初級社員を採用する必要がなくなる。

「AIがエントリーレベルの仕事に与える衝撃は、梯子の最下部からこっそり何本かの横木を抜き取るようなものだ。表面上、梯子はまだそこにあるように見えるが、最も登る必要のある人は足を置く場所がないことに気付く。」——業界アナリスト

なぜ今、直視する必要があるのか？

歴史を振り返ると、技術革命は通常、まず低スキルの職を淘汰し、その後新たな雇用機会を生み出してきた。産業革命時には農業労働者が工場に移り、情報革命時には工場労働者がサービス業に移った。しかし、今回のAI革命にはいくつかの重要な違いがある。第一に、AIは肉体労働と頭脳労働の両方を代替する能力を備えており、従来「安全」とされてきた多くの初級ホワイトカラー職も例外ではない。第二に、技術の反復速度が過去をはるかに上回り、代替された職がまだ新しい職に完全に吸収されていない。第三に、AI自体も急速に学習しており、新人の「移行期間」として残されてきた反復的なタスクこそ、AIが最も得意とする領域である。

さらに懸念されるのは、エントリーレベルの仕事の消失が連鎖反応を引き起こすことだ。若者は最初の仕事を失うと、キャリアに必要なソフトスキル（コミュニケーション・協調、突発的な問題の解決など）やハードスキル（業界知識、ツール操作など）を蓄積することが困難になる。これにより「経験の格差」が生じる。職歴がなければより良い仕事を得られず、より良い仕事がなければ永遠に経験を蓄積できない。長期的には、深刻な階層固定化と社会不安をもたらす可能性がある。

編者注：単なる技術問題ではなく、ガバナンスの課題でもある

実際、こうした危機は予見不可能ではなかった。早くも2023年、世界経済フォーラムは、AIが今後5年以内に4分の1近くの職にディスラプティブな変化をもたらす可能性があると警告していた。しかし、政策立案者や企業の対応速度は明らかに遅れている。多くの企業がAIによる「コスト削減・効率向上」に熱を上げる一方で、社会的コストを見落としており、教育機関は依然として伝統的なモデルで卒業生を育成しており、AIに代替されにくい批判的思考力やイノベーション能力を育てるためのカリキュラム調整が間に合っていない。

幸いなことに、いくつかの先見的な対策が提案されている。例えば、「人間とAIの協働」モデルを推進し、AIが初級社員を完全に置き換えるのではなく補助する形にすること、政府が企業の新人採用・育成に補助金を出すこと、生涯学習システムを構築し、在職者が継続的にスキルをアップグレードできるようにすることなどである。しかし、これらの方策には省庁を越え、国境を越えた協調的な取り組みが必要であり、残された時間は多くない。

Petropoulosが文中で述べているように、「失業率の急上昇がビッグデータに表れてから行動を起こすのでは遅すぎる。その時点では、第一段目の階段はとうに崩れ落ち、再建のコストは今日の予防よりもはるかに高くつくだろう」。

本記事はMIT Technology Reviewより編訳。