1 はじめに
2013年、オックスフォード大学のマイケル・オズボーンが発表した論文(Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2013))は、世界に大きな衝撃を与えた。AIが導入されれば、47%の雇用が影響を受ける可能性があるとの試算結果を発表したからだ。日本では、AIが半分の雇用を奪う、などとショッキングな表現方法でメディアが取り上げ、AIは怖い技術だという印象が国民に広まった。これが、AIの技術開発になかなか予算と人がつかず、日本のAI技術が世界から大きく遅れる原因になったとも言われている。
この論文を契機にAIと雇用に関する研究ブームが巻き起こり、世界中で活発な研究成果の発表が相次いだ。日本では、メディアが依然として2013年のマイケル・オズボーンの発表だけを取り上げ、世界の研究の進捗を伝えることがなかった。やがて、一通りの発表が成されると研究ブームは下火となった。
だが、今でも一部の研究者の間では、地道な研究が続けられている。本稿では、その動向を伝える。
2 マイケル・オズボ-ンとメラニー・アーンツの論争
この研究テーマは、英国オックスフォード大学マイケル・オズボーンとドイツマンハイムZEW研究所メラニー・アーンツ(Dr. Melanie Arntz)との論争であると言っても過言ではない。メラニー・アーンツは、47%でなく、米国では9%、ドイツでは12%であると発表した(2015年6月)。そして2人の論争を横目で見ながら、OECDの研究チームが定期的に研究成果を発表している。主要なプレーヤーはこの2人、もしくはOECDを含めた3者である。
その他、これまで世界中で様々な研究者やシンクタンク、調査会社、コンサルタント会社が膨大な成果を発表したが、2人の論争の亜流でしかない。メインプレーヤーは2人である。
2人の研究の決定的な違いは、推計のもとになっているデータベースの差である。オズボーンは、O*NETを用い、アーンツはPIAACを用いている。2人の論争の根本は、どちらのデータを用いるのが正しいのかという論争に帰結する。
筆者は2人と意見交換したが、どう見てもメラニー・アーンツの言い分の方に優位性がある。彼女は、「自動運転車が実用化されたからといって、世界中のタクシードライバー全員が、いきなり翌日に全て自動運転車に替わる、などという想定はおかしい、1%、2%・・と順に切り替わっていくと考える方が妥当である」と言っていたが、確かにそうだ。
これに対してオズボーンは、「自分は技術的な可能性を示しただけに過ぎない」と言う。自動運転車が出現すると、タクシードライバーが職を失う可能性がある、ということは確かである。オズボーンの推計は、余りに単純すぎてラフ過ぎていただけであって、間違ってはいない。要はメディアが、「半分の職がなくなる」などという短絡的かつプロパガンダ的な表現を繰り返して、人々に誤解を与えたことに原因がある。
オズボーンの推計は、他にもさまざまな批判を浴びた。主要な点を挙げると、
- 推計値を示しているのに、推計値の目標年次がない
- マイナスの影響を出しただけで、AI産業が興って雇用が増えるプラスの影響に言及していない
などである。
アーンツは、「世間ではオズボーンの方が広く受け入れられている。それは、雇用に大きな影響が出るとした方が利益を受ける人が多いからだ」と言っていた。例えば、研究者は研究予算が増えたり、労働組合は自分たちの主張が通りやすくなったり、政府から予算が付いたりしやすくなるなどの恩恵を受ける人々が多いからだ、だから自分はオズボーンに公開討論を申し入れているが、彼は受けない、と言っていた。
3 最近の研究動向
オズボーンの推計は、余りに単純化し過ぎていてラフ過ぎた。同氏の趣旨をきちんと理解すれば、それはそれで構わないのだが、世間の要求水準の高さがさまざまな批判となった。同氏はそうした批判に応えるべく地道な研究を続けている。だが、O*NETを用いるという点は、研究の根幹にかかわる部分であり、変更していない。もしPIAACを用いれば、アーンツの後塵を拝するだけになってしまうからだ。
Bakhshi, H., Downing, J., Osborne, M. and Schneider, P. (2017).,では、
現在の米国 [英国] の労働力の9.6% (8.0%) が、労働力のシェアが増加する可能性が非常に高い職業に就いており、18.7% (21.2%) が減少する可能性が非常に高い職業に就いていることがわかりました。
という結果となっている。47%でなく、2030年という直近の目標年次を示すことで18.7%(21.2%)という小さい数字となった。また、同氏が主張してきた、AI産業により雇用が増える方が重要だ、という点も数字で示した。だが、AI産業は、まだまだ、雇用に与えるマイナスの影響をカバーするほどまでには雇用を生み出さないようだ。確かに今私たちの周囲を見渡しても、大きな雇用を生み出すようなAI産業は見られない。
また、OECD(2021)は、
近近年、人工知能(AI)は、情報の順序付け、記憶、知覚速度、演繹的推論などの分野で大きな進歩を遂げました。これらはすべて、非ルーティンの頭脳タスクに関連しています。
結果として、AIの進歩とAIによる自動化の影響を最も受けている職業は、高度なスキルを持つホワイトカラーの職業である傾向があります。それは、マネージャー、科学および工学の専門家、法律、社会、文化の専門家などです。
これは、以前の自動化技術の影響とは対照的です。以前の自動化技術は、スキルの低い労働者が実行するルーティン業務を主に代替する傾向がありました。
AIにさらされる機会が増えることは、これらのテクノロジーを効果的に使用するスキルを持っている限り、労働者にとって良いことかもしれません。新しいOECDの調査では、2012年から2019年にかけて、AIへの露出が多いほど、コンピューターの使用頻度が高い職業での雇用が増えることがわかっています。これは、強力なデジタルスキルを持つ労働者は、職場でAIに適応して使用する能力が高く、したがって、これらのテクノロジーがもたらすメリットを享受できる可能性があることを示唆しています。
対照的に、AIへの露出が多いほど、コンピューターの使用が少ない職業での平均労働時間の伸びが低くなるといういくつかの兆候があります。
全体として、これらの調査結果は、AIの採用により、AIを効果的に使用するスキルを持つ労働者とそうでない労働者との間の労働市場の格差が拡大する可能性があることを示唆しています。
したがって、労働者が新しいテクノロジーを扱うための適切なスキルを身につけていることを確認することは、重要な政策課題です。
という結果を発表している。最近のAI技術の発展はすさまじいので、頭脳だけしか使わない労働は、それがいかに高度な作業であっても、ほとんどAIによって代替できるようになってきたのだろう。むしろ、頭脳労働と手足の肉体労働を組み合わせた労働(例えば、店舗の売り子)は、AIとロボットを組み合わせることになるが、そちらの方が、機械を作り、採算を合わせるには遥かに難しいということなのかもしれない。AIプログラムが書ける労働、プログラムを書きさえすれば良い労働は、簡単に代替できるような時代に入ってきたのだろう。