生成AIで仕事はなくなるのか？技術と労働の歴史から考える、人に残る仕事

生成AIは、職業全体よりも、その中の作業を置き換えていくと考えられます。

この記事では、技術と雇用の歴史を振り返り、生成AIによって変わる仕事と人に残る役割を考えます。

技術は人の作業を置き換える

人が担ってきた作業を、道具や仕組みに移すことを「外部化」と呼びます。

かつては足の速い人、馬を乗りこなす人は、労働市場での価値がありました。その後、知的労働が市場化されると、計算が速い人や記憶力のある人が重宝されました。

現代では、移動すること、計算すること、覚えておくことは、車やパソコン、スマートフォンへ「外部化」されています。

技術は、外部化した作業で人を上回るようになります。

作業を人の手から切り離すと、技術は速度や費用を改善し続けられるためです。

移動を車に任せたあと、人が車と速さを競わなくなったのも同じ変化です。

一方で、技術が人を全面的に上回るわけではありません。

パソコンやスマートフォンが普及した現在も、人は仕事を続けています。

歴史に見る、技術と雇用の関係

技術が人の仕事を代替するという議論は、産業革命以降、繰り返されてきました。

• ラッダイト運動（1811年から1816年、英国）
  • ヨークシャーでは毛織物の仕上げを担う熟練工が、剪毛の機械を壊しました。
  • 政府は機械の破壊を死刑にあたる罪とし、1813年のヨークの裁判を経て運動は終わります。賃金は実際に下がり、熟練工にとっては痛みを伴うものでした。
• ケインズ「孫たちの経済的可能性」（1930年）
  • 世界恐慌のさなかに書かれた小論で、技術的失業という言葉がここで示されました。ケインズはこれを、人が労働の新しい使い道を見つけるまでの一時的な不適合だと位置づけ、100年後には生活水準が数倍になると予測しています。
  • 生活水準についての予測は当たりましたが、週15時間だけ働けばよくなるという予測は外れました。
• 人間計算手から電子計算機へ（1930年代から1960年代）
  • 天文台や軍の弾道計算では、計算手と呼ばれる人たちが手回し計算機と数表を使って数値を出していました。
  • 電子計算機が普及すると、この職種は消えました。計算手だった人は、後に最初期のプログラマとなります。
• 銀行窓口とATM（1980年代から2010年代、米国）
  • 現金の出納がATMに移り、経済学者の集計では1店舗あたりの窓口係がおよそ20人から13人へ減りました。
  • 一方で支店を開くコストが下がったため支店の数が4割ほど増え、窓口係の総数は減るどころか増えています。
  • 窓口の仕事は、現金を数えることから、来店した顧客の相談を受けて商品を案内することへ移りました。
• レオンチェフ「馬の運命」（1983年）
  • かつて農場と輸送を支えた馬は、エンジンに置き換えられて不要になりました。
  • 経済学者のレオンチェフは、人も同じ道をたどるのではないかと論じています。
• 「雇用の未来」（2013年、オックスフォード大学の推計）
  • 米国の702の職業を分類し、半分近くが今後10年から20年で自動化の高い危険にさらされるとした論文です。
  • その後の研究は、同じ問いを作業単位で測り直しました。
  • 丸ごと自動化できる職業はごく一部だと示しています。

技術が置き換えるのは、仕事の一部の作業

過去の事例では、職業全体ではなく、仕事に含まれる一部の作業が技術に移ってきました。その後、残った作業の内容や需要が変化しています。

• 1. 一部の作業だけが技術に外部化される。職業は複数の作業の集まりで、外部化されるのはそのうちの一部です。ただし技術は、外に出た領域では人間を圧倒し、パフォーマンスを改善し続けます。
• 2. 残った作業の価値が上がる。自動化できない作業が全体のボトルネックになり、そこを担える人の価値が上がるためです。銀行の窓口係は、現金を数える作業を手放したあと、来店した顧客の相談に応じる仕事へ移りました。単価が上がったのは、機械に渡せなかった側の作業です。
• 3. 安くなった分だけ需要が増える。1件あたりのコストが下がると、これまで割に合わなかった用途にまで利用が広がります。同じATMの例では、支店を開くコストが下がって支店数が4割ほど増え、窓口係の総数はむしろ増えました。1店舗あたりの人数が減っても、総量が増えれば人手の要る場面は残ります。
• 4. 新しい職種が生まれる。外部化した技術を運用する側、設計する側に、新しい仕事が生まれます。電子計算機は人間計算手という職種を消しましたが、計算手だった人たちは最初期のプログラマになりました。消えた職種の隣に、技術を動かす職種が立ち上がります。

生成AIで変わる人の役割

生成AIも、これまでの技術と同じ変化をもたらすと考えています。

生成AIが速くするのは、一部の知的労働です。何を作るか決めたあと、成果物を相手に届けるまでの作業を、ここでは「中間作業」と呼びます。

コードを書く、文章の下書きを起こす、画像のバリエーションを出す、設定を細かく合わせる。こうした作業が中間作業にあたります。生成AIが外に出したのはこの部分です。人に残る仕事は、中間の両側へ寄っていくのだろうと思っています。

1. 上流：何を作るべきかを決める

上流は、誰の、どの困りごとに、どの順番で手を付けるかを決める仕事です。

判断には、現場の情報や関係者との合意、自社の経験が必要です。AIの出力だけではこれらの事情を踏まえきれないため、何を作るかは人が決めます。

2. 下流：出てきたものに責任を持つ

生成されたコードや文章、数字が業務で使えるかを確認する人が必要です。出力に誤りがあれば、説明し、修正する責任も人に残ります。

3. 試行錯誤：安くなった分だけ試す

中間作業の費用が下がると、これまで予算が合わなかった仕事も試せるようになります。

一度しか作れなかったものを三度作って比べる、専任の担当者を置けなかった社内向けの仕組みを形にする。

その結果、人の仕事は何を作るか決める工程、成果を確認する工程、作られたものを使う工程にも広がります。

生成AIですべての仕事がなくなるのか

馬がエンジンに置き換えられたように、人も要らなくなるのではないか、という見方もあります。

馬がエンジンに置き換えられたように、人も不要になるという見方があります。一方で、人は作られたものを選び、使う側にも回ります。供給が増えるほど、何を選ぶかを決める仕事も必要です。

当社には、AIの活用を考える企業から人手不足や採用について相談が届いています。これは当社に届いた相談に限られるため一般化はできませんが、外部化されていない仕事が残ることを示しています。

まとめ

1. 技術は、外に出した一点では人を上回る。
   そこで競わないのは、車と競走しないのと同じです。速さそのものを人の価値の中心に置かないところから始まります。
2. 「仕事がなくなる」と恐れるのではなく、作業単位で分解して考える。
   消えるのは職業ではなく、その中の一部の作業です。自社の仕事を作業に分けると、どこが置き換わるのかが具体的に見えます。
3. 外部化されるのは中間作業である。
   詳細な実装と調整がここにあたります。中間の速さを前提に、上流と下流の人員配置を組み直します。
4. 空いた時間を、決めること・責任を持つこと・新しいことに費やすべきである。
   これまで中間の作業に取られて手が回らなかった3つに、時間を戻せるようになったと言い換えられます。人の仕事は、中間の両側と需要側へ寄っていきます。

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