「雇用の未来」の今後

雇用代替の議論は、生成AIの登場を経てさらに継続していくと思われます。今後の研究の方向を考える上で、指導的なトップジャーナルで掲載されたエッセイは参考になります。そこで、ここではそうしたエッセイの一つを取り上げます。

Hunt, W., Sarkar, S., & Warhurst, C. (2022) Measuring the impact of AI on jobs at the organization level: Lessons from a survey of UK business leaders. Research Policy, 51. 

要するにこの論文は：

AIが雇用と仕事にもたらす影響について、研究のあるべき方向性を論じたエッセイ。

ポイント：

• デジタル技術は、雇用を代替し仕事の未来のあり方を変えてしまうと議論されてきた。そのような劇的変化は実現しなかったが、AIの登場で状況は一変し、雇用代替が一気に進むのではないかとする議論が活発化している。
• これに関連して、AIが雇用を代替するポテンシャルを推計する二種類の研究が登場してきた。
• まず、マクロレベルで経済モデリングを使って推計を行う、Frey & Osborneとそれに続く研究である。この系譜では、AIによるさまざまな職業の代替可能性が、AI専門家の評価やアルゴリズムによる分析を通じて推計された。しかし、そこにはいくつかの問題がある。
• 第一に、推計モデルの判断根拠がAI専門家等による主観的な評価となっている。このような評価は、バイアスがかかる可能性がある。
• 第二に、モデリングは技術的性能を重視し、技術がどのように使われるかを決める、技術に関わる社会的な要因を軽視している。ある技術に性能があるからといって、採用されるかどうかは別の問題である。
• 第三に、このような推計方法は、多くの自動化可能なタスクが既に既存の技術で自動化されているか、またはよりコストの安い海外にオフショアリングされていることを無視している。
• 第四に、これらの研究の多くは、雇用代替ばかりを計測し、AIによる雇用創造効果を無視している。
• さらに、より少数ではあるがもう一つの研究系譜として、組織レベルで関連データを用いて推計を行うものがある。ここでは、各企業の技術関連の投資などが関連指標として分析される。
• しかし、これらは通常AIだけを扱う変数ではなく、他の技術も混在している。そのため、AIの効果だけを取り出して分析することが出来ない。
• そこで、これらに対する解決策として次のような視点を取り入れた第三の方向性の研究が必要となる。それは、組織レベルで実際にAIが原因で雇用にどのような影響が生じているか、直接確認するためにデータを創造する、つまり企業で働く人を対象としたサーベイを軸とした研究である。「あなたの組織は、AIを導入したか」、「AIの導入で職が失われたか」などを直接聞きそれを集計することで、実態をつかむ。その利点は次の通りである：
• AIの影響だけを直接あぶり出すことが出来る
• 実際に技術の採用や利用の仕方に影響を与えているには組織の構成員であり、彼らの理解はミクロな現実を反映している。
• 確かに、サーベイは質問が意図したとおりに解釈されないリスク、自己申告のため主観バイアスを生むリスク、時間とコストがかかる点がマイナスであるが、サーベイは学術研究で長く活用されてきた手法であり、設計次第で有効に活用できる。

コメント

AIによる雇用代替系の研究は、だいぶ蓄積してきたとはいえ、今後も定点観測的に続いていくと思います。生成AIなど技術的なブレイクスルーがあれば、それで推計結果が大きく変わってしまう可能性があるからです。そこで、こうしたガイドポスト的なエッセイが次のトレンドの参考になります。特にこれまでの研究の課題を整理している点は、簡潔で分かりやすく読んでいて非常に助かります。

このエッセイは、組織の中の人間がどのように感じ行動するか、現場のミクロな動きを集計していくことで全体を推計することの大切さを主張しています。この点は、非常に的を射ていると思います。サーベイがそのために最適かどうかは意見が分かれるかも知れませんが、少なくとも技術の社会的構成という要因を真剣にとらえ、それを分析していくことは有用だと思います。