3月、米国の雇用市場は新たに178,000の求人を記録し、前月とほとんど変わらないことが労働統計局によって報告されました。

求人の成長が鈍い中、ホワイトハウスからの不安定な政策の変動、米国とイスラエルのイランとの戦争によるエネルギー価格の上昇、そして最近の研究によると、労働市場へのAIの影響が影響を及ぼしています。

AIおよび大規模言語モデルの支持者たちは、この技術が効率の飛躍を約束することにより、経済のブームをもたらすと主張しています。

しかし、AIが日常のビジネス運営にますます統合されるにつれて、成長と効率の約束と実際に起こっていることとの間に広がるギャップがある。

AIは雇用成長を抑制する

3月6日、ベンチャーキャピタリストでNetscape共同創設者のマーク・アンドリーセンはXでAIによる職の移動に関する恐れが過剰であると言った。

出典：マーク・アンドリーセン

彼はまた、少なくともテクノロジーでは求人が増加しているとするBusiness Insiderの記事を投稿した。テクノロジーの求人追跡サービスTrueUpのデータを引用し、Business Insiderは2023年以降にテクノロジー企業の求人が67,000に倍増したと言った。

しかし、求人は必ずしも採用に結びつくわけではない。労働統計局によると、3月のほとんどの雇用成長はテクノロジー業界では発生しなかった。3月に追加された178,000の新しい職のうち、医療は76,000、建設は26,000、輸送と倉庫は21,000、新しい雇用が社会保障で14,000増加した。

報告書にはテクノロジー業界を追跡する単一のセクションはないが、コンピューティングインフラストラクチャプロバイダーやウェブ検索ポータルのような関連サービスはそれぞれ1,500の職を失い、ほとんど変化がなかった。コンピュータシステムデザインと関連サービスは13,000の職を失った。

AIは実際に過去1年間で月に16,000の職を削減したと、Fortuneによって引用されたゴールドマン・サックスの最近の報告による。特に、AIはエントリーレベルの役職の採用の崩壊を引き起こした。SignalFireの2025年の研究では、新卒の採用がCOVID-19パンデミック前の水準と比較して50%減少したことが分かった。

出典：SignalFire

「かつて新卒者にとってテクノロジーの扉は大きく開かれていた。今日、それはほとんど少しだけ開いている。業界は大学を卒業したばかりの明るい新卒者の採用に夢中になっているが、新たな現実と衝突している：資金調達ラウンドの縮小、チームの縮小、新卒プログラムの減少、そしてAIの台頭」とSignalFireの研究は述べた。

この混乱は将来にわたって波紋を広げる可能性がある。ゴールドマン・サックスによると、「AI駆動の職の移動は、影響を受ける労働者に持続的なコストを課し、数年間にわたって労働市場の結果を悪化させる可能性がある。」

「これらの悪化した結果の背後にある重要なメカニズムは職業の格下げである。技術によって職を失った労働者は、分析的および対人スキルが少ないよりルーチンな職業に移る可能性が高い。これは、彼らの地位を排除した同じ技術的変化が彼らの既存のスキルの価値も侵食したためである」と彼らは続けた。

これらの職の喪失は、AIが少なくとも職場をより生産的にするという理論によって正当化される。しかし、それすらも確実ではない。

AIの使用の現実はC-suite期待と衝突する

経営幹部は依然としてAIを圧倒的に支持している。ハーバードビジネスレビューによると、80%のリーダーがAIの週次使用を報告し、74%が初期導入のポジティブな成果を報告している。

しかし、労働者は同じように感じていない。HRコンサルティング会社マーサーの研究によると、43%の労働者にとって、彼らの仕事はよりイライラするものになっている。

1つの大きな問題は、生成AIによって生み出されたミスの数である。「AIによって得られた効率の10時間ごとに、出力を修正するためにほぼ4時間が失われる」とWorkdayの報告は述べている。

AIはまた、ハーバードビジネスレビューの研究者が「ワークスロップ」と呼ぶ同僚への労働のオフロードにも使用される。すなわち、「洗練されているように見えるが実質が欠けたコンテンツで、同僚に認知的労働をオフロードすること。」

彼らは「41%の労働者がAI生成の出力に遭遇しており、各事例で約2時間の再作業を要し、下流の生産性、信頼、協力の問題を引き起こしている」と述べた。

Workdayによると、調査に回答した人のうち14%だけが「AIの使用から一貫してネットポジティブな成果を達成している」と述べた。

経営幹部のAIに対する理解と生産レベルでの現実との間のギャップの一部は、技術自体によって説明されるかもしれない。

ハーバードビジネスレビューによると、「上級リーダーはAIを高レベルの統合、戦略的ドラフト、および意思決定支援のために使用する傾向があり、技術がうまく機能するタスクであるため、現在の能力は彼らの仕事に利益をもたらす傾向がある。」

「何年にもわたって構築されたワークフロー、技術的快適さが不均一なチーム、一貫して正確でなければならない出力、単に速いだけではない」ような混沌とした日々の業務においては、あまりうまく機能しない。

「ツールが機能する時、両グループは理解し、その利益を享受する。失敗した場合、通常はそのうちの1つだけがその後の影響に対処しなければならない。」

多くの人はまだAIが複雑なタスクを処理できるとは考えていない。出典：MIT

エンタープライズAI企業ServiceNowのグローバルイノベーション責任者であるブライアン・ソリスは、この分断が「AI税」を生み出したと述べた。すなわち、「より多くのチェック。より多くの再作業。より多くの不安。より速いペース。AIスロップ。信頼の低下。」

アンドリーセンはAIによる職の削減の物語が現実だとは信じていないかもしれないが、OpenAIはそうではない。このAI企業は、技術が雇用に与える影響を認めており、それに対処するための一連の政策提案を発表したことさえある。

リストには「意図的に早期で探求的な」アイデアが含まれており、それは「他の人が構築することを招待する議論の出発点」として機能する。医療保険の拡大、退職貯蓄、そして新しい産業政策アジェンダの設定に関する提案が含まれている。

アンドリーセンの楽観主義とは裏腹に、OpenAIの提案には警告が含まれていた。「政策が技術の変化に追いつかない限り、この移行をナビゲートするために必要な制度や安全網は遅れをとる可能性がある。」

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