AIが人間に取って代わるというのはSFの世界だった。しかし今では現代の仕事の43%をAIがこなせるとAnthropicが発見

I. AI はどれくらい早く人間に取って代わるのでしょうか?

AIが雇用市場に与える影響を鮮明に描いた2つの研究論文を紹介したいと思います。1つ目はスタンフォード大学の経済学教授ブリニョルフソン氏によるもので、 同氏は2022年に高度なAIが世界の勢力バランスを崩すと予測しました。その未来はすでに到来しています。2025年2月のAnthropicの最新調査では、現在のAIアプリケーションのほぼ半分（43.6%）が人間の労働者を直接置き換えることができると示されています。

調査をさらに詳しく調べると、さらに懸念すべき傾向が明らかになりました。さらに 31.3% のジョブが「タスク反復」に分類され、AI と人間が一時的に共同作業を行うことになります。これが実際に意味するところは次のとおりです。

典型的なワークフローを考えてみましょう。会議のメモを要約するときに、私は AI に重要なポイントを抽出して確認し、特定の領域についての追加の詳細を要求します。この反復プロセスを通じて、上司に渡す準備ができるまで出力を洗練させます。このような人間と AI のコラボレーションは長くは続かないでしょう。何百万人ものユーザーが無意識のうちにこれらのシステムを24 時間 365 日トレーニングしているため、AI はすぐにこれらのタスクを独自に習得するでしょう。

II. 最もリスクが高い職業はどれですか?

AI がさまざまな仕事にどのような影響を与えるかを示すこのグラフを分析してみましょう。2 つの主な点、つまり、人々の給与額と、仕事で AI がすでにどの程度使用されているかに注目します。給与の中央値 (60,000 ドル) と AI の使用率の低さ (1%) を境界線として、4 つの主要なグループが考えられます。

• A: AI がすでに実行できる高給の仕事- これらの仕事はコストが高く、AI がすでに得意としているため、企業が AI で置き換えたい最初の仕事です。例: プログラマー、編集者、ライター。
• B: AI が学習している高収入の仕事- これらは、専門医のように、AI がまだ完全には対応できない高収入の仕事です。現在、AI はこれらの労働者が仕事をより良く行うのを手助けしているだけです。たとえば、 Tempus AI は、医師が患者の治療計画を立てるのを手助けしています。彼らは、現在は医師を手助けしているだけだと言っていますが、収集されたデータを使用して、将来的には AI がこれらの作業をより自律的に行えるようにトレーニングできる可能性があります。

• C: 賃金が低い実践的な仕事- 美容師のように人間のタッチと肉体的なスキルが必要な仕事なので、AI はまだ得意ではありません。現在、これらの仕事で AI が使われることはほとんどありません。
• D: すでに AI を使用している低賃金の仕事- これらの仕事は給料は高くありませんが、家庭教師やオフィスワーカーのように、すでに AI を多用し始めています。AI が安価になるにつれて、これらの仕事は置き換えられる危険があります。

2025年現在、中国と米国は最も強力なAIの開発を競っている。これは、20世紀に米国とソ連が宇宙への最初の到達を競ったのと似ている。多くの仕事がAIに置き換えられる可能性が高い。それはまるで、はるか遠くで巨大な波が形成され、岸に向かっているのを見ているかのようだ。それが到来すると、歴史上かつてないほど多くの人が失業することになるかもしれない。これは深刻な経済問題を引き起こす可能性がある。

III. チューリングテストはなぜ「罠」なのでしょうか?

この危機全体は、有名なチューリングテストと関連しています。その理由は次のとおりです。

1950 年、アラン・チューリングは論文「計算機械と知能」の中で、機械が考えることができるかどうかをテストするゲームを考案しました。

このゲームは「チューリングテスト」として知られるようになり、AI が高度かどうかを判断する標準的な方法になりました。

チューリング テストによると、AI (現在 AGI と呼ばれているもの) は基本的に「人間のような人工知能」 (HLAI)、つまり人間の行動を模倣するテクノロジーです。このアプローチの問題は次のとおりです。

「 AIが人間がすでに行っていることをコピーして自動化すると、機械は人間の労働者のより良い代替品になります。置き換えられた労働者は経済力と政治的発言力の両方を失います。人間レベルの仕事をできる機械を手に入れた経営者は、多くの場合、人間をそれらの機械に置き換えるだけです。」

しかし、AI をこのように定義する必要はありません。別のアプローチは次のとおりです。

「 AIが人間の能力を高め、これまでできなかったことを達成できるようになれば、人間と機械は協力し合うことになります。この協力関係により、人間は価値創造に不可欠な存在となり、雇用市場と政治システムの両方で地位を維持することができます。」

人間を模倣する AI を作ることだけに集中すれば、生産効率は上がるかもしれないが、富と権力は少数の人に集中することになる。これは危険な状況を生み出す。仕事と影響力を失った人々は生活を改善できないのだ。ブリニョルフソン教授は論文の中でこれを「チューリングの罠」と呼んでいる。

社会が「チューリングの罠」に陥ると、大量の失業が発生し、限界生産性ゼロの人々、つまり仕事が見つからない人々のグループが増加する。米国では、平均寿命がすでに3年連続で低下している。これは1918年以来のことだ。自殺、薬物の過剰摂取、アルコール乱用による死亡は急増しており、毎年数十万人の米国人が亡くなっている。 経済学者のアン・ケースとアンガス・ディートンはこれを「絶望死」 スパイラルと呼んでいる。

IV. チューリングの罠から逃れる方法

チューリングの罠は、「人間をより良くする」ことよりも「人間を置き換える」ことに重点を置きすぎると発生します。次のように考えてみましょう。レジ係の仕事を完全になくす AI セルフチェックアウト システムを構築することも、人間的なタッチを維持しながら価格検索、製品の提案、情報提供を処理することでレジ係の作業を超効率的にするシステムを作成することもできます。

この罠を回避するために、この論文では 3 つの主な解決策を提案しています。

1. 税制の修正: 現時点では、この制度は不公平です。企業が AI を使って労働者を置き換える場合、支払うのは法人税だけです。しかし、AI を使って従業員の能力を高める場合、法人税に加えて賃金税と所得税も支払うことになります。さらに、投資利益は 20% しか課税されないのに対し、労働所得は最大 37% の課税を受けます。この仕組みは、事実上、企業に労働者を置き換えるよう強いるものです。公平な競争条件を整え、労働所得への課税を下げて、人間が関与し続けることを奨励すべきです。

2. 教育への投資: 調査によると、AI 技術に 1 ドルを費やすごとに、企業は AI 技術を扱う人材のトレーニングに 9 ドルを費やす必要があります。しかし、企業は離職する可能性のある従業員をトレーニングしたくありませんし、従業員自身もトレーニングを受ける余裕はありません。政府が介入して、直接トレーニングを提供するか、企業に従業員をトレーニングするインセンティブを与える必要があります。

3. 真のイノベーションを奨励する: 私たちは「機械が人間の仕事をどうこなすか」ということばかり考えがちですが、本来は「人間と機械が協力すれば、どんな素晴らしい新しいことができるのか」と問うべきです。既存の仕事を自動化するだけでなく、新しい価値を生み出す画期的な進歩に報いる、成功を測定する新しい方法が必要です。

   
   

これらの方向性は正しいが、具体的な政策の実施には慎重な検討が必要である。いかなる政策も諸刃の剣であり、規制の裁定やモラルハザードなどの問題を避けながら、各国の国情に適応する必要がある。例えば、

• 規制アービトラージ事例: 1980年代から1990年代にかけて、韓国と日本は相次いで厳しい環境基準と工場の自動化設備に対する高関税を導入し、サムスンなどの製造企業は生産ラインを環境基準の低い東南アジア諸国に移転し、典型的な規制アービトラージを形成しました。この移行は環境保護の目標を達成できなかっただけでなく、両国の若者の雇用問題を悪化させました。
• グリーンエネルギー補助金：2010年代、欧州の一部の国では太陽光発電に高額の補助金を支給し、一部の企業が技術パッケージ化によって補助金を不正に獲得したことで、政策の引き締めに至った。

この記事では政策レベルでの議論を展開するつもりはありませんが、次のことを提案したいと思います。

別の視点から考えると、より深い疑問は、これらの対策はすべて「仕事は必要」という前提の上に成り立っているということだ。しかし、将来的にAIが本当に人間の労働を大規模に代替できるようになった場合、社会構造や価値分配システムを考え直す必要があるのだろうか。この疑問は、雇用を維持する方法を考えるよりも、考える価値があるかもしれない。

将来、人間が働く必要がなかったら、どんな世界になるでしょうか。どのように機能するでしょうか。次回は、オックスフォード大学のダニエル・サスキンド氏の著書『仕事のない世界』を例に、このテーマについて詳しくお話ししたいと思います。

参考文献

• Anthropic. (2025年2月10日)。Anthropic Economic Index の紹介。Anthropic. https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
• Brynjolfsson, E. (2022). チューリングの罠: 人間のような人工知能の可能性と危険性。Daedalus、151(2)、272-287。https ://doi.org/10.1162/daed_a_01915
• Case, A.、Deaton, A. (2020)。絶望の死と資本主義の未来。プリンストン大学出版局。
• Handa, K., Tamkin, A., McCain, M., Huang, S., Durmus, E., Heck, S., Mueller, J., Hong, J., Ritchie, S., Belonax, T., Troy, KK, Amodei, D., Kaplan, J., Clark, J., & Ganguli, D. (2025)。AI で実行される経済タスクは何か? 数百万件のクロード会話からの証拠。Anthropic。