労働政策（シラバス 法律・倫理16）

仕事を奪うのか、人手不足を補うのか

AIと雇用の議論には、2つの見方があります。

1つは、AIが人の仕事を奪うという懸念です。オックスフォード大学のフレイとオズボーンは、米国の雇用の約47%が、自動化される可能性の高い職業に当たると推計しました（2013年発表）。2015年には野村総合研究所が同じ手法を日本の601の職業に当てはめ、10〜20年後に労働人口の約49%が、技術的には人工知能やロボットなどで代替可能になると推計しています。

もう1つは、AIが働き手の不足を補うという期待です。厚生労働省の雇用政策研究会の報告書（2024年）は、経済成長も労働参加も進まない場合、2040年の労働力人口が約6,002万人と、2023年の6,925万人から大きく減るという推計を紹介しています。そのうえで、生成AIなどの新しい技術の活用や省力化投資などに取り組む必要があるとしています。

職業ではなくタスクで見る

1つの職業は多くのタスクからできていて、AIが担うのはその一部であることがふつうです。推計の数字は「技術的に置き換えうる」ことを示すもので、実際の失業者の数ではありません。

生成AIの影響は、定型的な作業だけでなく、文章作成や分析などの知的な作業にも及びます。2023年の研究は、米国の労働者の約80%で仕事のタスクの10%以上が、約19%で50%以上が、大規模言語モデルの影響を受けうると推計しました。一方、厚生労働省の先の報告書は、現時点では深刻な雇用の喪失につながるという明確な結論は出ていないとしています。

AIとの協働

AIとの協働は、AIに任せる作業と人が担う作業を分け、組み合わせて成果を上げることです。

AIが得意なこと	人が担うこと
大量のデータの処理、下書きの作成、パターンの検出	目標や課題の設定、最終的な判断と責任、人との関係づくり

カスタマーサポートで生成AIの支援を使うと生産性が平均15%上がり、効果は経験の浅い人ほど大きかったという研究もあります。AI事業者ガイドラインは、AIと人の作業の分担が変わることを見越して、新しい働き方に向けた教育やリスキリングを検討するよう求めています。

スキルの喪失

AIに頼り続けると、人が自分で考え、判断する技能が落ちることがあります。2025年の観察研究では、大腸内視鏡検査でAIの支援に慣れた医師が、AIなしで検査したときの腺腫の発見率が、導入前の28.4%から22.4%に下がったと報告されました。若手がAIに任せきりになると、経験から学ぶ機会が減り、熟練の技能も受け継がれにくくなります。

備えとしては、AIが使えない場面を想定した訓練を続けることが挙げられます。AI事業者ガイドラインは、AIの判断を承認する前に、人が自分で理由や根拠を考える手順を、AIへの過度な依存（自動化バイアス）への対策の例として紹介しています。