今後数十年のうちに、人工知能（AI）は先進国の人々が現在担っている仕事の半分ほどをなくすだろう。オックスフォード・マーティン・スクールの研究者など、一部の専門家はそう述べている。一方で、その影響は大きいものの、そこまで大規模ではないとする見方もある。たとえばOECDは、現在の仕事の10％がAIによって失われると推計している。
人間の労働が機械に置き換えられるのは、目新しいことでも嘆かわしいことでもない。この傾向が加速したこと、すなわち200年前に始まった産業革命が、今日の繁栄を説明している。機械に置き換えられた労働力は別の分野に振り向けられ、総生産は増加する。
しかし今回は、少なくとも従業員と雇用主にリスクをもたらす二つの点で、異なる展開になるかもしれない。
人的資本の価値低下
産業革命では、多くの肉体労働が機械に置き換えられた。機械によって職を失うのは、一般に技能水準の低い労働者であり、彼らは収入の減少に直面する。しかし、それはたいてい一時的なものだ。新技術や新たな富によって生まれた仕事に、まもなく就けるからである。
それに対してAI革命は、高度な技能を要する知的労働を機械に置き換えると見込まれている。こうした技能を身につけるための費用を考えれば、職を失う人々の打撃ははるかに大きくなる可能性が高い。
たとえば米国の医学生は、大学を卒業する時点で30万ドルの借金を抱えていることが多い。医療の技能を身につけるための大きな投資だ。AIによってその技能の価値が大幅に下がったらどうなるだろうか。血液検査機器やほかのセンサーにつながり、話を聞いて応答するコンピューターが、最も優秀な訓練を受けた医師よりも正確に診断できるようになったらどうだろう。ヨガ講師として働きながら、30万ドルの借金を返してみてほしい。つまり、AIが急速に進歩する見通しは、人的資本への投資リスクを劇的に高める。
研修を受ける側のリスクは、研修を提供する側のリスクでもある。大学は、医学、法律、工学などAIが大部分を担える分野から、文学批評などAIが担う可能性の低い分野へ、資源を移すべきだろうか。企業は、いずれ不要になりそうな技能を教える研修プログラムを打ち切るべきだろうか。生産性を高める技術の進歩が速いほど、また置き換えられる技能の習得に費用がかかるほど、影響を受ける人々のリスクは大きくなる。
有権者は急激な変化を嫌う
現代の西洋人の多くは、19世紀の工業化がもたらした激変をほとんど想像できない。何世紀にもわたって安定していた労働や社会の仕組みが、わずか数十年で一変した。
工業化は、民主主義が限られ、政府が経済にほとんど関与しなかった時代に起きた。政府はマクロ経済の好不況を管理しようとせず、雇用などの経済の仕組みを規制することもほとんどなかった。
第一次世界大戦以降、そして何よりも大恐慌以降、経済に対するこうした自由放任の姿勢は世界各地で放棄された。有権者は、政府が経済を運営し、その変動から労働者を守ることを期待している。産業革命が今日起きていたなら、政治家は19世紀の同僚たちよりも確実に大きな役割を果たすだろう。
19世紀初頭、失業した英国の手織り職人たち、いわゆるラッダイトは機械式織機を打ち壊した。今日、世界各地の多くの都市で、政治家は免許を持つタクシー運転手の仕事を守るためにUberを禁止し、事実上、現代のラッダイトに代わってその役割を果たしている。AIが経済や雇用に及ぼす影響が明らかになるにつれ、混乱を最小限に抑えようとする政府の取り組みは増えるだろう。
こうした介入の性質や範囲を予測するのは難しく、企業にとって不確実性がさらに増す。ビル・ゲイツが提案したように、ロボットに課税するなど、AIの導入を妨げる試みが行われるかもしれない。あるいは、機械に仕事を奪われた従業員の再訓練に企業がより大きな責任を負うよう求められたり、解雇後も長期間にわたって賃金を払い続けるよう義務づけられたりする可能性もある。
多くの企業は、政府に強制される前に従業員への約束を果たすことで、立法者に先手を打ち、このリスクに対処しようとするだろう。しかし、こうした措置を求める法律と同様に、それはAIに置き換えられる可能性のある大規模な労働力を抱える既存企業を、余剰人員を抱えないスタートアップに比べて明らかに不利にする。最終的には、新技術も、それを最も効率的に活用する企業も、止めることはできない。
未来の労働力
医療、法律、会計、銀行、保険、工学、そして経営コンサルティングさえ含む幅広い業界が、AIによって変わる可能性が高い。こうした業界の企業経営者にとって、最も明白な課題は労働力の再編だろう。必要となる従業員の数が減るだけでなく、その人材の種類も変わる可能性が高い。
企業が必要とする労働力のあり方は、関連分野でAIがどのように発展するかだけでなく、消費者の好みにも左右される。機械が仕事をこなせる場合でも、人とのやりとりを好み続けるサービスもあるだろう。どのサービスがそうなのかは、必ずしも明らかではない。たとえば、精神科医ではなく機械に精神的な問題を診断してもらいたい人が多いことが分かっている。なぜなら、恥ずかしさを感じにくく、より率直に話せるからだ。AIと人間の役割分担を消費者がどこに引き、またその線がどう変化するかが、企業に必要な労働力のあり方を部分的に決める。
その線引きがどこでなされようとも、AIのアプリケーションを開発、保守、活用できる人材への需要は高まるだろう（もちろん、AIがその人たちに取って代わらない限りだが）。しかし、その人材の供給が同じ速さで増えるとは考えにくい。問題は、そうした技能の習得に時間がかかることだけではない。西洋諸国の人口が高齢化していることも問題だ。AIとその応用は、50歳以上には向かない仕事なのだ（下の図を参照）。
インドや一部のほかの発展途上国では、人口の若さが保たれている。しかし、米国や欧州では、移民や業務の海外委託に反対する政治的な機運が高まっている。
AIがどのような影響をもたらすかは不確実だが、西側諸国の企業が「スキルギャップ」に直面するのはほぼ間違いない。実際、すでに直面している。AIの進展に大きく左右される企業は、利用可能な人材にできる限りアクセスできる体制を整える必要がある。そのためには、人材を雇用する従来の社内中心モデルを超え、提携企業、フリーランス、さらには「クラウド」からも人材を確保する必要がある。一見皮肉なことに、AIの台頭によって人事戦略はかつてないほど重要になる可能性がある。
とはいえ……
多くの人が予測するようにAIが進歩すれば、企業への影響は不確実ではあるものの、きわめて大きなものになるはずだ。劇的な変化が起きるという誤った予想に基づいて行動することは、その到来を見抜けないことと同じくらい大きな損失につながりうる。
劇的な変化に対しては、ある程度懐疑的であることが常に妥当だ。科学技術の進歩を達成することが難しくなっているという証拠が増えていることを考えれば、なおさらである。たとえば、コンピューターチップの集積度が2年ごとに倍増するというムーアの法則を維持するために必要な研究者の数は、1970年代初頭から78倍に増加している。
デジタル技術はすでに企業が必要とする労働力を変えつつあり、こうした変化はさらに進むだろう。しかし、どこまで進むのか、どのようなペースで進むのかは依然として不確実だ。1960年代後半、複数のメーカーが電気自動車の試作車を製造していた頃、一般の人々は次のように聞かされていたことを思い起こすと参考になるかもしれない。「今後数年のうちに、何百万台もの車が道路を走る姿が見られる見込みです。」
AIが最終的にどのような展開を迎えるにせよ、労働力に対して多面的かつ柔軟なアプローチを取る企業は、状況を乗り越えられるはずだ。
