AIは仕事を奪うのか？公的機関の調査とデータが示すこと

結論から言えば、主要な公的調査は、AIによって仕事全体が消滅すると予測しているわけではない。各調査に共通する知見は、職業そのものが消えるより、職業の中の業務が大きく変わるというものだ。事務やアドミン系の仕事は、他の職種に比べて明らかに影響を受けやすいが、若年労働者への影響については今なお議論が続いている。

世界経済フォーラム（WEF）が2025年1月に発表した『Future of Jobs Report 2025』は、2025年から2030年にかけて1億7000万人分の雇用が創出され、9200万人分が失われると予測している。差し引きの純増は7800万人となる。重要なのは、WEFがこうした雇用の入れ替わりを、AI単独ではなく、技術、経済状況、人口動態、グリーン転換が複合的に作用した結果として位置づけている点だ。

AIは仕事を置き換えるのか、それとも変えるだけなのか？

国際労働機関（ILO）が2025年5月にポーランドのNASKと共同で公表したグローバル指数は、約4人に1人の労働者が、生成AIによる影響をある程度受ける職業に就いていると推計している。影響が最も大きいグループに属するのは約3.3%にとどまる。ILOは、全面的な代替よりも、仕事の変容が起こる可能性の方が高いと結論づけている。

国際通貨基金（IMF）も2024年1月に、似た趣旨の結果を示している。世界の仕事の約40%がAIの影響を受けるとされ、先進国では約60%、低所得国では約26%に上る。IMFによれば、影響を受ける仕事のおよそ半分はAIの恩恵を受ける可能性がある一方、残りの半分は悪影響を受けうるという。

「AIへの露出度」とは実際に何を意味するのか？

多くの研究が測っているのは、雇用の喪失ではなく「露出度」である。露出度とは、ある仕事の業務のどの程度をAIが担いうるかを示す指標だ。それは、AIが業務を代行する自動化を意味する場合もあれば、AIが人の作業を速く、あるいはより良くする補助を意味する場合もある。

露出度が高い仕事が、必ずしも消える仕事になるとは限らない。たとえば翻訳者の業務がAIの影響を強く受けるとしても、完全に仕事を失うのではなく、機械の出力を編集・確認する役割へと変わる可能性がある。各調査は露出度の定義が異なるため、示されている割合を単純に比較することはできない。数字を見る際には、誰がどのような方法で算出したのかを確認する価値がある。

AIの影響を最も受けやすい仕事はどれか？

複数の調査を見ると、かなり一貫した顔ぶれが浮かび上がる。ILOは事務・管理業務を最も露出度の高い分野として挙げている。そのほか、データ入力、カスタマーサービス、翻訳、執筆・コピーライティング、簿記、初級レベルのプログラミング、パラリーガルの一部業務などもよく指摘される。

WEFが最も速く減少すると見込む職種には、レジ係、銀行窓口係、データ入力事務員、一般事務補助員などが含まれる。またILOは、特に先進国において女性は男性より露出度が高いことも明らかにしている。その大きな理由は、女性が事務系の仕事に多く従事していることにある。

AIの影響を最も受けにくい仕事はどれか？

身体的な作業、手先の器用さ、対面でのやり取りに基づく仕事は、露出度が最も低い。建設、熟練技能職、介護、看護など、現場での実作業を伴う職種がこれに当たる。

実際、WEFは絶対数で最も大きく増える職種として、農業従事者、配達ドライバー、建設作業員、介護職員などを挙げている。今後10年で最も多くの雇用を生むと見込まれる仕事の多くは、技術職ではないのだ。

AIはどのような新しい仕事を生み出すのか？

WEFは、ビッグデータ専門家、フィンテック・エンジニア、AI・機械学習の専門家、ソフトウェア開発者を、最も急速に成長する職種に挙げている。サイバーセキュリティ、グリーンエネルギー、医療も成長分野とされる。報告書を取り上げた報道からは、技術や生成AIのスキルに対する雇用主の需要が強いことも読み取れる。

AIトレーナー、AIエンジニア、AIガバナンスや倫理の専門家といった新しい職名も現れつつある。こうした職に就いている人数を示す公式な統計はまだなく、現時点でこれらの職種に関する根拠は主に事例報告にとどまる。

なお、WEFの数字は1000社を超える雇用主を対象とした調査に基づいている点に留意したい。これらは企業が見込んでいることの予測であり、実測された結果ではない。報告書の次版では、数字が改定される予定である。

AIは若年層や初級レベルの労働者に打撃を与えているのか？

これは最も議論の分かれる問いであり、新しいデータが出るたびに見方が変わりうるテーマでもある。2025年8月にスタンフォード大学のデジタル経済研究所が発表したワーキングペーパーは、米国の給与データを用いて、ソフトウェア開発やカスタマーサービスといった影響の大きい職種において、2022年末以降、22歳から25歳の労働者の雇用が相対的に減少したと報告している。同じ職種でも年長の労働者は横ばいか増加していた。

一方、2025年10月に発表されたイェール大学のBudget Labの分析は、ChatGPTの登場以降、米国の職業構成に経済全体にわたる明確な変化は見られないとしている。金利などの他の要因も、スタンフォードの結果の一部を説明している可能性がある。現時点では、初期の証拠は決定的というより、賛否が分かれた状態にある。

雇用され続けるためには、どのようなスキルを学ぶべきか？

WEFは、2030年までに労働者の中核的スキルのおよそ39%が変化すると見込んでいる。雇用主が重視するスキルの上位には、分析的思考、レジリエンスと柔軟性、リーダーシップ、AIとビッグデータ、テクノロジーリテラシー、創造的思考、好奇心と生涯学習などが挙がる。

実践的に言えば、自分の分野に関係するAIツールを学び、その出力を批判的に評価し、機械がうまく扱えない対人スキルを磨くことが求められる。職種名だけで仕事全体を捉えるよりも、自分の仕事を業務単位に分解し、どの業務が自動化されうるか、どの業務が支援を受けられるかを考える方が、多くの場合より有益である。