自動化と人工知能はすべての人の働き方を変えるため、技術的な変化の影響を受けやすいアメリカ人は、皆平等に造られたように見えるかもしれません。しかし実際には、一部の労働者は他の人よりも平等なのです。
米国の労働市場は、現時点では良好な数字を示しています。しかし、アメリカ人の経済的見通しは大きく異なり、その人がどのような人で、どこに住んでいるかによって変わります。そして、これらの格差は今後10年間で自動化が進む速度が上がるにつれて、さらに鮮明になるでしょう。自動化の進展が加速するにつれて、格差はさらに鮮明になるでしょう。
トランプの物語と次の景気後退ロバート・J・シラーは、景気後退が、ほぼ50年にわたって持続し拡大してきた社会的な通念を覆す可能性があると考えています。26ブックマークに追加 前へ 次へ
まず、米国経済で最も大きな職業分類である、外食サービス、事務サポート、製造業の生産、小売業と顧客サービスは、省力化を伴う自動化の影響を強く受けています。さらに、マッキンゼー・グローバル・インスティテュート（MGI）による新しい調査では、これらの分野における雇用の喪失は、特定の人口統計学的グループに大きく集中する可能性が高いことが明らかになっています。
学歴は、自動化に関連した雇用喪失の確率を決定する最も重要な要因として浮かび上がっています。高校卒業資格以下の人は、学士号以上を持つ人に比べて、自動化されやすい職種に就いている可能性が4倍高くなっています。MGIの自動化のペースに関する中間シナリオに基づくと、2030年までに発生しうる雇用の喪失全体の4分の3以上を、中等教育後の教育を受けていない人が占めています。
さらに、大学卒業者や大学院修了者も自動化の影響を免れているわけではなく、特に人工知能システムが高度化するにつれてその傾向は強まります。しかし、この水準の教育を修了した人は、中等教育後の訓練を受けていない人と比べて、より高い雇用の安定性を享受できます。また、仕事を変える必要が生じた場合でも、より幅広い選択肢があります。
人種や民族のグループ間における教育水準の大きく持続的な差は、今後の雇用喪失の傾向に現れるでしょう。例えば、ヒスパニック系労働者の75%しか少なくとも高校卒業資格を持っていないのに対し、白人、アフリカ系アメリカ人、アジア系アメリカ人労働者では90%です。また、ヒスパニック系労働者は外食サービス業に多く従事しているため、MGIのモデルでは、すべてのマイノリティグループの中で潜在的な雇用喪失率が最も高くなっています。全体として、ヒスパニック系労働者の4人に1人以上、つまり約750万人が職を失う可能性があります。
対照的に、アジア系アメリカ人労働者は、約60%が学士号以上を持っており（白人は40%、アフリカ系アメリカ人は30%、ヒスパニック系は20%）、自動化による職の喪失の影響を最も受けにくいとされています。それでも、現在、アジア系アメリカ人労働者の5人に1人以上が、自動化されやすい職種に就いています。
自動化は、年齢層によっても労働者に異なる影響を与えます。2030年までに職を失う可能性がある34歳未満の約1,470万人の労働者のうち、ほぼ半数が離職率の高い職種に就いており、雇用主には再教育や配置転換を行う強い動機がないことを意味しています。同時に、50歳以上の米国人労働者約1,150万人が職を失う可能性があります。引退が近い人もいれば、社会保障の受給資格を得るまでに数年かかる人もいます。さらに事態を悪化させているのは、アメリカ人の4分の1が退職後のための貯蓄を全くしていないことと、高齢のアメリカ人の多くがすでに社会保障に大部分の収入を依存していることです。
さらに、自動化はジェンダーによっても不均等な影響を与えます。例えば、男性は運転手や組立ラインの作業員の大半を占めていますが、これらは自動化されやすい2つの職種です。一方、女性は自動化されやすい事務補助員や簿記係の職の大半を占めています。MGIの予測では、2030年までに、失業者に占める女性の割合は47%、男性は53%になると見込まれています。しかし、女性は健康関連の専門職や個人向けケアの仕事に多く従事しているため、純増する雇用の中でも不釣り合いに大きな割合を占めることが期待されています。
ただし、これらの職種の多くは低賃金であり、男女間の賃金格差が縮小するのか拡大するのかという疑問が生じています。現在の傾向に基づくと、自動化の結果成長が見込まれるIT分野において、女性は高賃金・高技能の職に就く上で引き続き障壁に直面する可能性が高いと考えられます。現在、女性は米国の労働力の約47%を占めていますが、IT関連の職種に占める割合は20〜25%にすぎません。STEM教育（科学、技術、工学、数学）を受ける女性の割合を増やし、IT関連の職へのアクセスにおけるジェンダーの不平等を取り除くことは、女性が自動化の影響を受けるリスクを減らすために不可欠です。
最後の要因は地理的な条件です。自動化されやすい職はどのコミュニティにも存在しますが、地域によって雇用に占める割合は異なります。仕事が減少し、新しい仕事が生まれるにつれて、成長産業が豊富な地域は、適応して離職者に雇用機会を生み出すうえでより有利な立場にあるでしょう。
MGIは2030年を見据えて、米国の純雇用増加の過半数を、わずか25の都市圏が占める可能性があると予測しています。これは大不況後の10年間でも同様でした。アリゾナ州フェニックスやテキサス州オースティンのような都市は、多様な経済構造を持ち、IT・ビジネスサービス産業が高度に集積しており、自動化とともに拡大していくでしょう。さらに、ユタ州プロボやオレゴン州ベンドなど、新興のIT拠点となる小都市、大学のある町、退職者の移住先となる地域などで、最も速い雇用の伸びが見られる可能性もあります。
当然ながら、大不況から回復していない地域の多い農村部にとっては、今後の道のりはさらに厳しいものとなるでしょう。多くの農村部の郡では、今後10年間の雇用の伸びは横ばいが続く見込みであり、特に深刻な状況にある地域では減少が続く可能性があります。
現状のままでは、省力化を伴う自動化により、今後数年間でアメリカの経済的・社会的な格差が拡大する可能性が高いと考えられます。米国各地のコミュニティは、この変化の波に対処するため、主要都市での手頃な住宅から、農村部の郡でのリモートワークを可能にするデジタルインフラに至るまで、それぞれに適した戦略を必要とするでしょう。ただし、すべてのコミュニティは、人材の再配置と移動、スキルと研修、経済開発と雇用創出、そして自動化によって引き起こされる職業転換への支援といった課題に直面することが予想されます。
中堅層の労働者の何百万人もが、労働市場にとどまり、上方への移動の機会を得るために、より高度な技術や専門的なスキルを必要とするでしょう。必要とするすべての人が効果的な研修プログラムを利用できるようにすることは、全国的な優先課題であるべきです。多くの労働者にとって、雇用主は研修の自然な提供者となるでしょう。しかし、新しい企業で職を得るため、あるいは職種を完全に変えるために再教育を必要とする労働者は、コミュニティカレッジ、オンライン学習プラットフォーム、その他の教育機関を利用する必要があるでしょう。非営利団体、教育機関、業界団体、そしてあらゆるレベルの政府は、労働者の再教育と新しい職への配置において役割を果たすことが求められます。
自動化は米国における既存の格差を深める恐れがある一方で、生産性を高め、職を高度化する機会ももたらします。新しい知的機械によって生み出された労働力の余剰を最大限に活用するには、知的な政策が必要です。新技術がもたらす生産性の向上を享受することと、経済成長をより包摂的にすることは、相反する目標である必要はありません。自動化の恩恵が多様な背景を持つ労働者の間でどのように分配されるかは、技術によって決まるものではありません。それは、ひとえに私たち次第なのです。
