コンピュータ化とロボティクスは労働市場に大きな影響を与えてきた。本コラムは日本のデータを用いて、女性労働者は男性労働者よりもコンピュータ化のリスクにさらされやすく、この傾向は大都市でより顕著であることを明らかにしている。結果は、新技術に対するリスク緩和策として人的資本への追加投資を支援するだけでは不十分であることを示唆している。政策立案者は、キャリア形成における性別による偏見や意思決定職への参画など、構造的な労働市場の問題に取り組む必要がある。
人間の仕事が、人工知能（AI）、ロボティクス、自動化の急速な技術進歩によって代替されつつあるという懸念が高まっている（Acemoglu and Restrepo 2017、Brynjolfsson and McAfee 2014、Ford 2015）。機械化がこれまで主にブルーカラーの仕事を代替してきたのに対し、人間の脳に類似した役割を果たす最近のAI技術は、主にホワイトカラーの仕事を代替しつつあるとしばしば強調される（Dauth et al. 2017、Graetz and Michaels 2018）。実際、画像、音声、テキストを含むビッグデータを収集する企業において、深層学習に基づくパターン認識が重要な役割を果たしている。AIコンサルティングサービスはすでに利用されている。
最近の論文（Hamaguchi and Kondo 2018）において、我々はAI技術に基づくコンピュータ化によって生じうる労働市場の問題を検討している。我々の主な関心は、特定の国における職業の地理的分布が一様ではないことである。一部の職業は都市部に比較的集中し、他は農村部に集中している。この異質性は男性労働者と女性労働者の間で大きな関連性を持つ。AI技術が雇用に与える影響を論じる際には、職業分布のこうした地理的側面とジェンダー的側面を考慮すべきである。
日本の労働市場に関する実態調査
AI技術のリスクにさらされている労働者の集団を明らかにするため、我々は地域別のコンピュータ化による雇用リスクスコアを提案する。これは、地域における職業の割合と、Frey and Osborne（2017）に基づく職業別のコンピュータ化確率を用いて算出される。
このリスクスコアは0から100の間の値をとり、0はコンピュータ化による雇用リスクがないことを、100は雇用の完全な代替を示す。例えば、ある地域においてすべての労働者がコンピュータ化確率0の職業に従事している場合、リスクスコアは0となる。すべての労働者がコンピュータ化確率1の職業に従事している場合、リスクスコアは100となる。
図1は、都道府県レベルにおけるコンピュータ化による雇用リスクスコアと都市規模との関係を示している。図1のパネル(a)は男性労働者における負の相関を示している。これに対し、図1のパネル(b)は女性労働者における正の相関を示している。図1が提起する大きな問いは、なぜ大都市でジェンダー格差が拡大するのかということである。
図1 コンピュータ化による雇用リスクスコアと都市規模
我々の主な知見は、女性労働者はキャリアを前進させる機会が乏しく、受付、事務、販売業務など、コンピュータ化の影響を受けやすい職業に従事する傾向があるというものである。1 男性労働者は、AI技術で代替することがより困難であるとみなされる意思決定職（例：管理職や監督者）や専門職（例：エンジニアや自然科学者）に就く可能性が高い。この傾向は大都市でより顕著になる。その結果、大都市ではコンピュータ化による雇用リスクにおけるジェンダー格差がより大きくなっている。2
AI技術とジェンダー不平等に関する政策的含意
現在、政策立案者は、AI技術を活用する企業のグローバルな競争力を強化することと、AI技術の活用がもたらす雇用への悪影響を緩和することという二つの政策課題に直面している。重要なことに、AI技術は激しいグローバル競争の中で企業が生き残るために不可欠である一方、AI技術の推進は同時に労働の代替を加速させるおそれがある。本研究は後者の課題への取り組みに貢献するものである。
本研究から導かれる重要な政策的含意は、人的資本への追加投資を支援することは重要であるが、新技術のリスクを緩和する手段としては不十分だということである。Kawaguchi and Toriyabe（2018）に示されているように、日本では技能水準におけるジェンダー格差は有意ではない。日本の労働市場における問題は技能活用におけるジェンダー格差であり、これは男性と女性の間の職業の分離を示唆している。3
企業の管理職は、単純な事務、データ収集、処理業務がコンピュータ化されることを認識する必要がある。前述の職業上のジェンダー分離を生み出している、現在の垂直的に集中した意思決定構造における人的能力は、そうした技術がもたらす高速な情報の流れに対応できなくなるだろう。したがって、意思決定は女性の感性と視点を取り入れながら、より水平的に分散される必要がある。これらの構造的な労働市場の問題が解決されないままであれば、AI技術は男性と女性の間におけるコンピュータ化のリスクの不平等をさらに拡大させるだろう。
最後に、AIの今後の進歩と労働市場への影響を正確に予測できる者は誰もいないことを念頭に置くべきである。したがって、この研究分野は更新された情報を継続的に取り入れ、政策議論に貢献し続けるべきである。
