Every major new technology has brought fears about jobs. In the early nineteenth century, English textile workers known as the Luddites smashed the machines that they believed were destroying their livelihoods. In the twentieth century, factory robots and computers raised similar worries. Today, as artificial intelligence becomes able to write, draw, translate, and even reason, the question has returned with new force: will AI take our jobs?
新しい大きな技術が現れるたびに、仕事がなくなるのではないかという不安が生まれてきました。19世紀の初め、イギリスでは、ラッダイトと呼ばれる織物職人たちが機械をたたき壊しました。機械に暮らしを奪われると考えたからです。20世紀には、工場のロボットやコンピューターが、同じような不安を呼び起こしました。そして今、人工知能が文章を書き、絵を描き、翻訳し、さらには筋道を立てて考えることまでできるようになり、あの問いが新たな勢いでよみがえっています。AIは、わたしたちの仕事を奪うのでしょうか。
The question gained wide attention in 2013, when researchers at the University of Oxford estimated that nearly half of all jobs in the United States were at high risk of being automated in the coming decades. A later study using a similar method suggested that about half of the jobs in Japan could, in theory, be done by computers and robots. These figures were widely reported, and they shocked many people. However, the researchers were describing what might be technically possible, not predicting how many people would actually lose their jobs.
この問いが広く注目されたのは、2013年のことです。オックスフォード大学の研究者たちが、アメリカの仕事のほぼ半分は、今後数十年のうちに自動化される危険性が高い、と見積もったのです。のちに同じような方法で行われた研究では、日本の仕事の約半分も、理論上はコンピューターやロボットでできる、という結果が出ました。こうした数字は大きく報道され、多くの人に衝撃を与えました。しかし研究者たちが示したのは、技術的にできるかもしれないことです。実際に何人が仕事を失うかを予測したわけではありません。
Since then, generative AI has changed the picture. Earlier automation mainly affected routine physical work, such as tasks on a factory assembly line, or routine office work, such as entering data. Generative AI, by contrast, can perform tasks that were once thought to require creativity and education: writing reports, summarizing documents, answering customer questions, producing advertising images, and writing computer code. In 2024, the International Monetary Fund estimated that around 40 percent of jobs worldwide are "exposed" to AI, and that the share is even higher in advanced economies.
その後、生成AIが状況を変えました。それまでの自動化が影響を与えたのは、主に決まりきった作業でした。工場の組み立てラインのような体を使う作業や、データ入力のような事務作業です。ところが生成AIは、かつては創造性や高い教育が必要だと思われていた仕事までこなせます。報告書を書く、書類を要約する、客の質問に答える、広告の画像を作る、コンピューターのプログラムを書く、といった仕事です。2024年、国際通貨基金（IMF）は、世界の仕事の約40パーセントがAIの影響にさらされている、と見積もりました。先進国では、その割合はさらに高いといいます。
Being exposed to AI, however, does not necessarily mean being replaced by it. Most jobs are made up of many different tasks, and AI is usually good at only some of them. A lawyer, for example, may use AI to search through thousands of documents in minutes, but still needs to meet clients, understand their situations, and argue in court. In such cases, AI changes the job rather than eliminating it, and it may even make the worker more productive.
しかし、AIの影響にさらされるからといって、AIに取って代わられるとはかぎりません。ほとんどの仕事は、さまざまな作業の組み合わせでできています。AIが得意なのは、普通その一部だけです。たとえば弁護士は、AIを使えば何千もの書類を数分で調べられるかもしれません。それでも、依頼人に会い、その事情を理解し、法廷で論じるのは、やはり弁護士自身です。このような場合、AIは仕事をなくすのではなく、仕事のやり方を変えます。働く人の生産性が上がることさえあるでしょう。
History offers some reassurance. When automated teller machines, or ATMs, spread in the United States, many people expected bank tellers to disappear. Instead, for many years the number of tellers actually grew, partly because ATMs made it cheaper to open new branches, and tellers shifted their work toward customer service and sales. Similarly, the arrival of spreadsheet software did not end accounting jobs; it changed what accountants spent their time on.
歴史を見ると、少し安心できる面もあります。アメリカで現金自動預け払い機（ATM）が広まったとき、銀行の窓口係はいなくなるだろう、と多くの人が予想しました。ところが実際には、窓口係の数は何年もの間、むしろ増えたのです。理由の一つは、ATMのおかげで新しい支店を安く開けるようになったことです。そして窓口係の仕事は、接客や販売へと移っていきました。同じように、表計算ソフトが登場しても、会計の仕事はなくなりませんでした。変わったのは、会計士が何に時間を使うかでした。
Technology has also created entirely new kinds of work. Thirty years ago, no one worked as a smartphone app developer, a social media manager, or a data scientist. Economists point out that a large share of today's jobs did not exist a few generations ago. AI is already creating new roles, such as specialists who design instructions for AI systems, check what they produce, or manage the risks they create.
技術は、まったく新しい種類の仕事も生み出してきました。30年前には、スマホアプリの開発者も、SNSの運用担当者も、データサイエンティストもいませんでした。経済学者たちによると、今ある仕事のかなりの部分は、数世代前には存在しなかったものです。AIもすでに新しい役割を生み出しています。AIへの指示を設計する専門家、AIが作ったものをチェックする専門家、AIが生む危険を管理する専門家などです。
Yet history also contains warnings. Even when technology creates more jobs overall in the long run, the transition can be painful. The workers who lose their jobs are not always the ones who get the new ones. A middle-aged factory worker may not easily become a software engineer, and new jobs may appear in different cities from the ones where old jobs disappeared. During the Industrial Revolution, it took decades before the wages of ordinary workers clearly rose.
しかし、歴史には警告も含まれています。長い目で見れば、技術が全体として仕事を増やすとしても、移り変わりの時期はつらいものになりえます。仕事を失った人が、新しい仕事につけるとはかぎらないのです。中年の工場労働者が、すぐにソフトウェア技術者になれるわけではありません。新しい仕事は、古い仕事がなくなった町とは別の町で生まれるかもしれません。産業革命のときには、普通の労働者の賃金がはっきり上がるまでに、何十年もかかりました。
Some researchers also worry that AI could widen inequality. If the profits from AI go mainly to the companies that own the technology and to highly skilled workers, while many others see their wages fall, the gap between rich and poor could grow. On the other hand, some early studies have found that AI tools help less experienced workers the most. In one study of customer support workers, for example, AI assistance improved the performance of newer employees much more than that of experienced ones, suggesting that AI could sometimes reduce differences in skill.
AIが格差を広げるのではないか、と心配する研究者もいます。AIによる利益が、主にその技術を持つ企業と、高い技能を持つ働き手に流れ込む一方で、ほかの多くの人の賃金が下がれば、豊かな人と貧しい人の差は広がるでしょう。その一方で、初期の研究の中には、AIの道具がいちばん役立つのは経験の浅い働き手だ、という結果を示したものもあります。たとえば、顧客サポートの担当者を調べたある研究では、AIの手助けによって、新人の仕事ぶりが、ベテランよりずっと大きく向上しました。AIが技能の差を縮めることもありうる、ということです。
Japan's situation is somewhat unusual. In many Western countries, the main fear is that AI will cause unemployment. In Japan, however, the working-age population is shrinking quickly because of the aging society and the low birthrate, and many industries, from nursing care and construction to transportation and restaurants, already suffer from serious labor shortages. For Japan, AI and robots may be less a threat to jobs than a necessary way to keep society running with fewer workers.
日本の事情は、少し変わっています。欧米の多くの国では、いちばんの心配は、AIによって失業が増えることです。しかし日本では、少子高齢化のために、働く年代の人口が急速に減っています。介護や建設から、運輸や飲食店まで、多くの産業がすでに深刻な人手不足に苦しんでいるのです。日本にとってAIやロボットは、仕事を奪う脅威というより、少ない働き手で社会を回していくために欠かせない手段なのかもしれません。
Examples can already be seen. Some restaurants use robots to carry food to tables, and some convenience stores have tested robots, controlled from a distance, that restock their shelves. Local governments are using AI to answer residents' questions and to handle paperwork. In hospitals and care facilities, AI systems are being used to draft records, so that nurses and caregivers can spend more time with the people they care for.
その例は、すでに見られます。料理をロボットにテーブルまで運ばせるレストランもありますし、遠くから操作するロボットに商品を棚に補充させる実験をしたコンビニもあります。自治体は、住民の質問に答えたり、書類を処理したりするのにAIを使っています。病院や介護施設では、AIに記録の下書きを作らせています。そうすれば看護師や介護職員が、世話をする相手ともっと長く一緒に過ごせるからです。
Some jobs, however, may shrink considerably. Work that consists mainly of routine tasks done on a computer, such as simple translation, basic data processing, and some kinds of customer support, is especially exposed. Some companies have already reduced hiring for such positions, and young people who would once have started their careers in these entry-level jobs may find it harder to gain experience. This raises an important question: if AI takes over the simple tasks through which beginners used to learn, how will the next generation of experts be trained?
しかし、大きく減りそうな仕事もあります。簡単な翻訳、基本的なデータ処理、ある種の顧客サポートなど、主にコンピューターで決まった作業をする仕事は、特に影響を受けやすいのです。こうした職種の採用を、すでに減らした会社もあります。かつてなら、若者はこうした入門的な仕事から社会人生活を始めていました。それができなくなると、経験を積むのが難しくなるかもしれません。ここで大切な問いが生まれます。初心者はこれまで、簡単な作業を通して仕事を覚えてきました。その作業をAIが引き受けてしまったら、次の世代の専門家はどうやって育つのでしょうか。
Which jobs are likely to remain in human hands? Many experts point to work that requires physical skill in unpredictable environments, such as plumbing or electrical work; work that depends on empathy and trust, such as nursing, counseling, and teaching; and work that involves complex judgment and responsibility, such as management. Yet predictions are uncertain. Just a few years ago, many people believed that creative work like illustration and writing would be the last to be affected by AI, but generative AI proved them wrong.
人間の手に残りそうなのは、どんな仕事でしょうか。多くの専門家が挙げるのは、次のような仕事です。配管工事や電気工事のように、予測のつかない現場で体を使う技能が必要な仕事。看護やカウンセリング、教育のように、共感と信頼が欠かせない仕事。そして管理職のように、複雑な判断と責任を伴う仕事です。とはいえ、予測は当てになりません。ほんの数年前まで、イラストや文章のような創造的な仕事は、AIの影響を受けるのがいちばん最後だろう、と多くの人が信じていました。ところが生成AIによって、それが間違いだったことが分かったのです。
What, then, should individuals do? A common piece of advice is to focus on skills that complement AI rather than compete with it. These include asking good questions, thinking critically about information, communicating with people, and combining knowledge from different fields. Learning how to use AI tools effectively is also becoming a basic skill in many workplaces, much as using a computer became essential in the past.
では、一人ひとりはどうすればよいのでしょうか。よく言われるのは、AIと張り合うのではなく、AIを補う技能を磨くことです。たとえば、よい問いを立てる、情報をうのみにせずに考える、人とコミュニケーションをとる、違う分野の知識を組み合わせる、といった技能です。AIの道具を上手に使う力も、多くの職場で基本的な技能になりつつあります。かつて、コンピューターを使えることが欠かせなくなったのと同じです。
Because jobs are changing so quickly, the idea that people learn only when they are young is fading. Governments and companies in Japan and elsewhere are promoting reskilling, which means helping adults learn new skills so that they can move into different roles. Critics note, however, that reskilling programs do not always lead to better jobs, and that workers who are busy or tired may find it hard to study after work.
仕事がこれほど速く変わっているので、学ぶのは若いときだけ、という考え方は薄れつつあります。日本でもほかの国でも、政府や企業がリスキリングを進めています。リスキリングとは、大人が新しい技能を身につけ、違う役割に移れるよう手助けすることです。しかし、リスキリングがいつもよりよい仕事につながるわけではない、と指摘する人もいます。忙しい人や疲れている人には、仕事のあとに勉強するのは難しいかもしれない、というのです。
Societies, too, face difficult choices. Some people argue that governments should strengthen unemployment insurance and job training to support workers who lose their jobs. Others go further and propose a basic income, a regular payment to every citizen whether or not they work, paid for partly by the wealth that AI creates. Supporters say that this would provide security in an uncertain age, while critics question whether it is affordable and worry that it might reduce people's motivation to work.
社会もまた、難しい選択を迫られています。仕事を失った人を支えるため、政府は失業保険や職業訓練を手厚くするべきだ、と主張する人もいます。さらに一歩進んで、ベーシックインカムを提案する人もいます。働いているかどうかにかかわらず、すべての国民に定期的にお金を支払う仕組みで、財源の一部には、AIが生み出す富を充てます。賛成する人は、先の見えない時代に安心が得られると言います。反対する人は、そんなお金が本当に出せるのかと疑い、人々の働く意欲が下がるのではないかと心配しています。
There is also the question of what work means to people. For many, a job is not only a source of income but also a source of identity, social connection, and pride. Even if AI could do much of our work, many people would still want to do something meaningful. How society deals with AI may depend not only on economics, but also on what kind of life people want to live.
仕事が人にとってどんな意味をもつのか、という問いもあります。多くの人にとって、仕事は収入を得る手段であるだけでなく、自分らしさや人とのつながり、誇りのよりどころでもあります。たとえAIが私たちの仕事の多くをこなせるようになっても、多くの人はやはり何か意味のあることをしたいと思うでしょう。社会がAIとどう向き合うかは、経済だけでなく、人々がどんな生き方をしたいかにもかかっているのかもしれません。
In the end, the future of work with AI is not fixed. It will be shaped by decisions made by companies, governments, schools, and individuals. Technology may set the limits of what is possible, but people decide how it is used.
結局のところ、AIの時代の仕事の未来は、まだ決まっていません。それを形づくるのは、企業、政府、学校、そして一人ひとりの決断です。何ができるかの限界は技術が決めるのかもしれません。でも、それをどう使うかを決めるのは人間なのです。
What do you think? Some people say that AI will create more jobs than it destroys, and that it will free people from boring work so that they can do more creative and human tasks. Others say that AI is a serious threat to jobs, because it can now do even creative and professional work, and many people may not be able to find new jobs quickly.
あなたはどう思いますか。AIは、奪う以上に多くの仕事を生み出す、と言う人もいます。退屈な仕事から人を解放し、もっと創造的で人間らしい仕事ができるようにしてくれる、というのです。一方、AIは仕事にとって深刻な脅威だ、と言う人もいます。今では創造的な仕事や専門的な仕事までこなせるので、多くの人が、すぐには新しい仕事を見つけられないかもしれないからです。
