AIによる短期的な雇用喪失を防ぐ方法
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サマリー:歴史的に、新技術が大規模な失業をもたらすことはなかったが、人工知能(AI)に関しては、企業が急速に取り入れることで短期的に雇用喪失を引き起こす可能性がある。その解決策の一つが、企業のイノベーションによる... もっと見る雇用創出だ。本稿では、AIなどの新技術を前に攻めの姿勢を取り、イノベーションを起こせる企業に共通する8つの要素を紹介する。 閉じる

AIによる雇用喪失は現実に起こるのか

 人工知能(AI)がもたらす雇用喪失については、さまざまな議論を経て意見が一致しつつある。歴史的に見て、私たち人類は新しいテクノロジーに由来するマクロレベルでの失業を経験したことはない。したがって、AIが多くの人々を長期的に失業させる可能性は低いと思われる。先進国の大半が生産年齢人口の減少に直面している現状では、なおさらだ。

 とはいえ、企業はチャットGPTをはじめとする生成AIを驚くほどの速さで導入しているため、短期的にはかなりの雇用喪失が生じるかもしれない。

 20世紀初頭における電気の台頭と、AIを比べてみよう。工場において、中央から一元的に動力を供給する蒸気駆動のドライブシャフトを廃止して、個々の機械に電気モーターを取りつける形に変更するのには数十年を要した。新しい電気技術を活用するためには、機械の配置を改める必要がある。このプロセスはゆっくりと進んだため、経済全体が変化に適応する時間は十分にあった。最初に電気モーターを導入したのは、新しい工場のみだった。

 電気が新たな雇用を生むにつれて、蒸気を動力とする工場から一時解雇されていた労働者は新たな職に移行することができた。富の増加によって、まったく新しい産業が生まれて労働者を取り込み、期待も高まっていった。

 20世紀中頃のコンピュータの普及でも、似たようなことが起きた。電力化よりもペースは速かったが、それでも大量失業を引き起こさない、十分な遅さであった。

 AIが異質なのは、企業が業務運営にAIを非常に急速に取り入れており、利益が生じる前に雇用喪失が増える可能性が高いからだ。短期的には、ホワイトカラー労働者が特に影響を受けるかもしれない。実際、評論家はこれをバブルではなく、エヌビディアなど最先端の半導体メーカーによって支えられる「AIのゴールドラッシュ」と表現している。

 ゴールドマン・サックスの最近の予測によれば、企業がAIを使うことで、米国と欧州における現在のすべての業務の4分の1がなくなるという。これは数千万人の失業を意味する可能性があり、自身の専門的知識があれば安泰だと考えていた人は、特に影響を受けることになる。

 このリスクを緩和するために、2つの可能性が残されている。

 一つは、政府が介入し、AIの商業利用にブレーキをかけるか(可能性は非常に低い)、または新たな失業者を支援し再教育するために、特別な福祉制度を提供することだ。

 しかし、政府の介入による予期せぬ結果を伴わずに済む、軽視されがちなもう一つの可能性がある。一部の企業が生成AIを自社のシステムに急速に取り入れているのは、タスクを自動化するためだけではない。以前よりも多くのことができるよう従業員を後押しするため、つまり彼らの生産性を高めることが目的でもある。会社のビジネスプロセスを抜本的に再設計することで、さまざまな種類の新たな価値創出を誘発できる。多くの企業がこれを実行すれば、社会全体で、短期的な雇用喪失の落とし穴から逃れるには十分な数の新たな雇用が創出されるはずだ。

 だが、はたしてその通りにいくだろうか。あまり新しいことには積極的ではない企業であっても、コスト削減には長けているものだ。一方、イノベーションとなると話は別である。

 過去にはこの心配はなかった。少数の積極的な企業が徐々に業界を変えていく時間の余裕があったからだ。これらの企業は時間をかけてイノベーションを進め、雇用喪失による緩やかな損失を埋め合わせていった。イノベーションが新たな雇用を創出し、失業率を低く抑えてきた。

 だが、マクロ経済の観点からいえば、AIへの移行に関しては時間の余裕はない。

 したがって、政府に頼ることの代替策は、多くの企業が十分な速さでイノベーションを進め、既存の雇用が消えるのと同じペースで新たな雇用を創出することである。

 生成AIはビジネス界と社会で急速に普及しているが、そのスピードは企業にとって、イノベーションのペースを上げるチャンスにもなる。攻めに出る企業の数が十分に増えれば、AIによる失業の心配はなくなるはずだ。

 もちろん、企業はマクロ経済の問題を解決するためにAIに注力するわけではなく、そうすべきでもない。だが幸い、ビジネス上そうすべき当然の理由がある。AIを通じて機会を創出する企業は、長期的に成功するポジションに立つことにもなるのだ。