AIの普及で仕事のあり方が変化する中、人的投資や業務の再設計、労働市場の流動性が課題となっている（画像はイメージ）
今回のニュースのポイント
財務省財務総合政策研究所が主催した「AI時代の人材・組織開発に関するワークショップ」において、一橋大学経済研究所の宮本弘曉教授が「AIが雇用・社会に与える影響」をテーマに講演を行いました（スライド内容は個人の見解）。講演では、AIの進展に伴い仕事の内容や組み合わせが変化する中、焦点となるのは「技術が仕事を奪うか」だけでなく、「仕事が変わった際に労働者が次の仕事へ移れるか」という労働市場の流動性である点が提示されました。就業・失業・非労働力の間で毎月雇用状態を変える人の割合が米国6.5％に対し日本は3.4％にとどまる点を挙げ、労働移動の低さによってAIによる影響が長期化しやすいと指摘。AIを有効活用するための業務再設計や「人的投資戦略」、社会システム全体の転換の必要性が論じられました。
本文
AI（人工知能）の急速な普及に伴い、雇用への影響に対する懸念が高まっています。しかし、過去の技術革新が長期的な失業を増加させたというエビデンスは乏しいとされています。財務省財務総合政策研究所が主催したワークショップで、一橋大学経済研究所の宮本弘曉教授（スライド内容は個人の見解）は、AI時代の雇用問題の本質は「仕事が消えるか」だけではなく、「仕事内容が変わった際に労働者が次の仕事へ移れる社会になっているか」という点にあると提起しました。
■ 雇用状態を毎月変える割合：米国6.5％に対し日本3.4％
講演資料によると、技術革新によって一部の仕事が減少しても、労働者がすぐ別の仕事へ移動できれば失業は長引きにくくなります。しかし、就業（E）、失業（U）、非労働力（N）の間で毎月雇用状態を変える人の割合（労働力フロー）を見ると、米国の6.5％に対して日本は3.4％にとどまっています。
宮本教授は、日本は国際的にみて労働移動が少なく、AIによる雇用への影響が長期化しやすいと指摘しています。また講演資料では、勤続年数（労働市場の硬直性）と時間当たり生産性や賃金成長率の国際比較データも併せて示されました。
■ 若手層に現れる雇用の「初期兆候」
AIの影響は、すでに一部の労働市場で現れ始めています。米ADPの個人単位の給与記録を用いた研究によると、全体の雇用が堅調な一方、若者の雇用成長率は2022年以降停滞しており、AIにさらされやすいソフトウェア開発やカスタマーサービスでは、22〜25歳の若手雇用や早期キャリア労働者が減少していると分析されています。
一方で、同じ職種であっても経験年数の長い労働者や、介護補助のようにAI露出度が低い職種では雇用が安定または増加しています。資料では「AI利用の全てが雇用減少と結びついてはいない」とも明記されており、AIが全員の仕事を一律に奪っているわけではなく、一部の職種や若手・早期キャリア労働者に初期的な変化が表れていることがうかがえます。
■ コード変更741％増、リリース数は20％増 人間側にボトルネック
AIを導入しても、仕事全体が同じ割合で高速化するとは限らない点も具体的なデータで示されました。10万人以上のGitHub開発者を対象としたフィールド実験の研究では、AIツールの利用によりコード変更行数は741％増加したものの、実際の成果物であるリリース数は20％の増加にとどまりました。
講演資料では、その減衰の理由として、レビュー、統合、品質管理、リリース、ユーザー獲得といった「人間側の工程」がボトルネックになっている点を挙げています。単一の作業を高速化するだけでは仕事全体が同じ割合で効率化するとは限らず、AI前提で業務プロセス全体を見直す必要性を示す結果となっています。
■ 「人への投資」とシステム全体の転換へ
宮本教授は、AIをイノベーティブな形で活用するためには、適材適所を意識した人材マネジメントや「人的投資戦略」が重要であると強調しました。AI前提の仕事の再設計や公正な評価、成果に応じた賃金体系、個人を軸としたスキルアップに加え、雇用を支える諸制度は互いに補完性を持つため、一部の改変ではなく「システム全体の転換」が必要であるとまとめています。
AI時代の雇用対策は、単にAIという技術を導入するだけでは完結しません。仕事そのものの再設計や人的投資、スキル転換に加え、労働市場の流動性をどう高めていくかも、日本における重要な課題として浮かび上がります。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
