AIが雇用に過渡的問題を引き起こす、いくつかの非自明な理由

AIが雇用に与える長期的影響について、大量失業説は広く支持されておらず、筆者は過去に何度もこの点を論じてきた。しかし、短期的な移行期において、AIはあまり注目されていない3つの問題を引き起こす可能性がある。

第一に、新規雇用の多くはエネルギーや生物医学など規制の厳しい分野に生まれるため、承認プロセスが長期化し雇用創出が遅れる。例えば、計算資源の制約緩和に原子力発電を選択した場合、政策決定から発電所建設、関連雇用の発生までには数年から十数年かかる可能性がある。同様に、生物医学分野のAI応用にも臨床試験や規制承認などの複雑な手続きが必要である。この遅延により、AIが新たな雇用を生み出しても、実際の雇用増加は技術進歩に大きく後れを取る可能性がある。

第二に、求職マッチングの効率が一時的に低下する。従来の採用プロセスでは、人事部門は応募者のスキルと職務の適合性を評価する豊富な経験を持っている。しかし、AIと仕事が深く融合する新環境では、多くの職種にAIとの協働能力が求められるが、人事部門自体がその能力を評価する基準を欠いている。その結果、採用が遅れたり、不適切なマッチングが発生する可能性がある。ただし、やがてAI自身が労働市場のマッチングを改善するツールを提供するかもしれない。

第三に、政府の財政政策が雇用創出に有効に機能しない恐れがある。政府は通常、インフラ投資や訓練プログラムなどを通じて雇用を促進するが、AI時代には短期的にどのスキルがAI関連で、どの人材がAI業務に適しているかを正確に評価することが難しい。そのため、財政投資が効率的な雇用に結びつかず、頻繁な離職や生産性の低下を招く可能性がある。例えば、訓練プログラムが市場の需要に合わない人材を輩出し、政策効果を弱めることが考えられる。

これらの過渡的問題は一時的である可能性が高いが、政策立案者や企業は事前にリスクを認識し、規制プロセスの簡素化、人事評価方法の改善、政府と産業界のスキル評価協力などの対策を講じる必要がある。さらに、筆者がまだ気づいていない他の問題も存在するかもしれず、今後の研究が待たれる。