AIによる雇用への影響がすでに現れ始めており、ゴールドマン・サックスによれば、1500万人のアメリカ労働者が職場の移行を経験する可能性がある

ゴールドマン・サックスのCEO、David Solomonは数週間前までAIによる大規模な失業への懸念を軽視していたが、同社の調査部門がこのたびこれまでで最も体系的なAI雇用影響レポートを発表した。その結論は警戒すべきものである：AIが雇用市場に与える最初の定量的な亀裂が既に現れている。

レポートによると、米国でAIの浸透率が高い産業の雇用は既に縮小し始めており、企業がAIを理由とするレイオフを明確化するケースが加速しており、プログラミング系AIエージェントのコストはすでに人間の開発者よりも大幅に低くなっている。ゴールドマン・サックスは、AI技術の移行期間全体で、およそ1,500万人の米国労働者が最終的には職の移行に直面する可能性があり、その多くが時間の経過とともに新たな職種で補われると見込まれる。

本レポートが発表されたタイミングは非常に微妙だ――同じ機関のCEOがつい最近、AI雇用インパクトは過度に誇張されていると公言したばかりである。レポートは"AI黙示録"が来たとは宣言していないが、労働市場の構造的な圧力が予測の域から現実のものとなり、しかもAIの応用がすでに拡大している業界に集中していると明示している。経済全体での波及ではない。

AI高浸透業界の雇用はすでに縮小傾向

ゴールドマン・サックスのデータによれば、AIのユースケースがすでに定着している業種では、雇用者数が毎月およそ1.1万人のペースで純減している。テクノロジー分野の雇用比率は長期的なトレンドラインを依然下回り、複数の非ITサービスおよびITサービス業種の給与増加率も2015年から2019年のベースラインを下回っている。

レポートはアメリカ労働統計局のデータを引用し、雇用成長のトレンドからの逸脱は特にAIユースケースが確立された産業に集中しているが、これは経済全体に普遍的に見られる現象ではないことを指摘している。ゴールドマン・サックスは「強化された能力は労働市場の変化を引き起こす第一歩に過ぎない」と強調し、技術的な能力の向上が実体的な雇用インパクトに繋がるまでにはプロセスが必要だが、そのプロセスはすでに始まっていると述べる。

企業のレイオフにおけるAI要因の比率が加速的に上昇

Challenger, Gray & Christmasのデータによれば、ここ数カ月、著名なテクノロジー企業がAIを理由にレイオフを明確にする事例が顕著に増え、関連するレイオフ発表の頻度も上昇している。

ゴールドマン・サックスの定量的な試算では、技術主導の生産性向上が雇用に対して二重の影響をもたらしていることが明らかになった：技術主導の生産性が1%上昇するたびに、失業率は0.3～0.4ポイント増加し、2年累計サイクルで職がなくなる割合は0.5～0.6ポイント上昇する。またレポートでは、技術によって代替された労働者は持続的な収入低下に直面し、再就職後の給与水準も元の水準に回復しにくいと指摘されている。

プログラミングAIエージェントコストは既に人間開発者を下回る

AIと人間のコスト比較について、ゴールドマン・サックスはプログラミング関連のAIエージェントが経済面で既に人間の労働力を上回っているが、他の分野の職種はまだ多くの制約を受けていると指摘。

ゴールドマン・サックスは、オートメーションの経済合理性の拡大を推進する主な要因はモデル能力の継続的な向上だけでなく、tokenコストの絶え間ない低下にあると考えている。推論コストがさらに圧縮されることで、自動化の経済的実現が可能な職種範囲が順次拡大し、現在影響を受けている職種が始まりにすぎない可能性を示唆している。

新職種が消滅職種の速度を上回れるかが核心的な論点

ゴールドマン・サックスのレポートは歴史的な原則も認めており、技術進歩は長期的に見れば新たな雇用を創出してきた。今後、職を失う1,500万人の多くが新興分野で再就職の道を見出すと予想している。

ただし、本レポートは経済学者Daron Acemogluの見解を引用し、リスクを指摘する： 「経済学には、必ずしも職の創出速度が消滅速度に一致するという普遍的な法則は存在しない。」注目すべきは、現在の大学新卒者の失業率が他の学歴層よりも高い点であり、これはAI衝撃がエントリー・レベルのホワイトカラー職へ浸透し始めている兆候と見られている。投資家にとっての本質的な問いは、労働市場が新職種を創り出す速度がAIにより既存職が淘汰されるテンポを上回れるかである。