AIが仕事を奪うという予測は単純ではない—放射線科医の需要は増加し、職種によって「自動化される仕事」と「成長する仕事」に分かれる。

何が起きたか

経済学者ルイス・ガリカーノが共著著『Messy Jobs』で指摘するのは、ホワイトカラー職は「クリーン」タスク（定型的で客観的な仕事）と「メッシー」タスク（予測不可能で主観的な関係構築を必要とする仕事）の組み合わせであること。AIはクリーンタスクには強いがメッシータスクは苦手で、この2つが緊密に結びついている職業（強いバンドル）と分離可能な職業（弱いバンドル）では、自動化の影響が大きく異なります。

なぜ重要か

2016年にAI研究者ジェフリー・ヒントンが「5年以内に深層学習が放射線科医を上回る」と予測したにもかかわらず、実際には2016年以降、放射線科医の数は17%増加し、平均給与は約$350,000から$570,000に上昇しています。この矛盾は、AIが仕事を「置き換える」かどうかが職種の構造次第であることを示す—自動化が職業全体を消滅させるわけではないということです。

注目点

自動化による効率化が需要を高める「ジェボンスの逆説」が起きる可能性があります。2023年から2025年にかけてリクルーター職の求人は30%増加し、ソフトウェアエンジニア職は倍増しており、カスタマーサービスAIの導入が進んでもコールセンター労働者は急速に増えています。一方、農業の機械化により食料関連支出は20世紀初頭から約70%低下しましたが、農業労働者の雇用は約40%から約1%に減少—需要拡大が起きない職業ではAIによる置き換え圧力が強まるとみられます。