Z世代女性、男性に後れ AI影響より職業構成が主因

Stanford Digital Economy LabとADP Researchが共同で運営する「Canaries Dashboard」は、生成AIがエントリーレベルの雇用をどう変えているかを記録するプロジェクトです。Erik BrynjolfssonとNela Richardsonが主導するこのダッシュボードは登場以来、ChatGPT登場後の2022年末以降、ソフトウェア開発やカスタマーサービスなどAI関連職で22～25歳の雇用が大幅に減少していることを明らかにしてきました。全体的な米国雇用成長は健全であるにもかかわらず、このエントリーレベルの落ち込みは逆行し、月約0.5ポイント程度の率で深刻化し続けています。

今回のアップデートは初めて性別別のデータを含めており、Z世代女性は同年代男性より雇用成長が低迷していることが確認されました。具体的には、43.8%の女性が最もAI露出度の高い職種に従事しており、これは男性の32.4%より大幅に高い割合です。第2位の露出カテゴリでも、女性は21.2%に対し男性は18.1%です。しかし研究チームがAI露出度の高さが具体的にどれだけ成長ギャップを説明しているかを調べると、その相関がほとんど見られませんでした。

最も露出度が低い職種では、22～25歳女性の雇用は2022年末以降年1.3%成長した一方、男性は2.7%でした。最も露出度が高い職種では、女性の雇用は年4.5%縮小し、男性はプラス2.5%でした。どちらのカテゴリでもほぼ同じ幅のギャップが生じており、研究チームは「これらのギャップは広範なサンプルに見られる特徴であり、AI露出とは目立った相関がない。性別に基づく差異は、特定の職業内での異なるトレンドというより、職業構成によって主に駆動されているように見える」と結論付けました。

国際労働機関や先行研究では、女性の職はAIに露出する可能性が男性より2～3倍高いと指摘されており、AI技術が女性の雇用危機の原因と見なされやすくなっていました。しかしCanariesデータは4.6百万人以上の労働者と730以上の職種を月単位で追跡した実績に基づいており、もしAI露出が性別ギャップを駆動していれば、露出度が上がるにつれギャップが広がるはずですが、実際にはAI接触がほとんどない職種でもほぼ同じ幅のギャップが見られます。

BrynjolfssonとRichardsonの中核的な主張は、AIが職を破壊する前にタスクを破壊し、新入社員に任せられることが多い要約・フォーマット・スケジューリングなどの機械的で自動化しやすい作業を特に打撃を与えているというものです。Richardsonは自動化対拡張という区別が真の変数であると述べており、AIが人間の仕事を拡張する職業は雇用成長が続く一方、タスクを直接自動化する職業は縮小しており、若年キャリア職がこの第2グループに不均衡に集中しているとしています。女性がAI露出職に過剰代表されているのはこの動的にもより露出しているということですが、これはAIが与えられた職内で女性を異なる扱いをしているのではなく、生成AI登場以前から数十年にわたり存在してきた職業配置の結果です。女性の全般的な成長曲線が平坦な真の原因（教育構成、業種集中、労働時間、オフィス復帰効果など）は、今後の追加研究で明らかにされることが予想されます。

Stanford Digital Economy LabとADP Researchが運営する「Canaries Dashboard」は、ChatGPT登場後の2022年末以降、AI高露出職の22～25歳層で雇用が急速に減少していることを追跡してきました。その傾向は月約0.5ポイント程度の率で深刻化し続け、全体的な米国の雇用成長が堅調であっても逆行しています。今回初めて性別データを加えると、女性の雇用成長が男性を下回る一方で、その差はAI露出度に正比例していないという重要な発見が浮かび上がりました。

国際労働機関（ILO）や先行研究では、女性の職がAIに露出する可能性が男性の職より2～3倍高いとされてきたため、AIが女性雇用の停滞を招いていると見なされやすくなっていました。しかし、Canaries Dashboardが4.6百万人以上の実際の雇用動向を月単位で追跡した結果、女性の成長率の鈍さは低露出職でも高露出職でも同等に見られることが判明しました。つまり、女性がAI関連職に多く働いているのは事実ですが、その職での雇用減少率はAI露出とは独立しており、むしろ職業選択・配置の歴史的な構造的差異が主因と考えられます。