■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ＡＩが雇用、生産性に及ぼす影響に関する論点整理
専門研究員

古金 義洋

目 次

１．はじめに
２．過去の技術革新が雇用に及ぼした影響
３．ＡＩはヒトの仕事を奪うのか？
４．ＡＩがどのような形で生産性を押し上げるのか？

１．はじめに次ページの図１をみると、米国では1960年

技術革新は生産性を押し上げ、長期的に成代前半や1980年代前半に労働生産性上昇率が長が加速して雇用も増加させると考えられて加速する局面がみられたが、この時は労働生きた。過去の蒸気機関の発明、電気の利用等産性上昇率が加速した後、実質GDP成長率やは経済を発展させた。蒸気機関によりヒトの雇用増加率が加速した。

肉体労働が機械で代替された。一時的に生産しかし、1990年代後半から2000年代前半に現場のブルーカラーの仕事が奪われたが、経かけて労働生産性上昇率が加速した局面で済成長によって製造業以外でより多くの雇用は、実質GDP成長率、雇用増加率がともに鈍が生まれた。

化した。労働生産性（実質GDP÷雇用）の分

だが、コンピュータやインターネットなど子に相当する実質GDP成長率が鈍化したにＩＴによる1980年代以降の技術革新やチャッもかかわらず労働生産性上昇率が高まったの

トGPTなどに代表される最近のＡＩ技術はは、実質GDP成長率の落ち込み以上に雇用増それ以前の技術革新にくらべて、雇用を増やす加率が大きく落ち込んだためだ。

より雇用を奪う側面が強くなる可能性がある。

米国では1980年代以降のＩＴ投資の増加というのは、第１に、今回の技術革新はヒにもかかわらず、労働生産性がなかなか上昇

トの肉体労働を代替した過去の技術革新と違しないという問題が「生産性パラドックス」って、知的労働を代替し、多くのホワイトカとして指摘されていた。しかし、前述した通ラーに影響を及ぼす。第２に、今回の技術革り、実際には、1990年代後半から2000年代前

新は、指数関数的な倍々ゲームで進展してお半にかけて、実質GDP成長率と雇用増加率がり（ムーアの法則によれば「集積回路の性能ともに鈍化し、特に雇用の増加率が大幅に鈍は18か月ごとに倍増する）、ヒトが想像できな化したことで、結果的に労働生産性上昇率がいようなテンポで進化している、ためだ。

加速した。
こうした現象はＩＴの影響による部分が２．過去の技術革新が雇用に及ぼした影響大きいとみられるが、だとすれば、ＩＴは雇戦後の米国において、技術革新などによるそれ以前の技術革新と違って、労働生産性が労働生産性上昇が実質GDPや雇用にどのよ高まることで成長が加速し雇用も増加させるうな影響を及ぼしたのかを調べてみよう。

効果はさほど大きくないのかもしれない。

用を大幅に削減する形で労働生産性を高め、

11

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■（図１）米国の実質GDP、雇用、労働生産性（％）

7

実質GDP成長率6

非農業雇用増加率
労働生産性（実質GDP÷非農業雇用）上昇率

5432
10-15560657075808590950005101520 （年）（注）それぞれ４四半期移動平均、５年前比年率増減率（出所）米商務省、労働省データより作成

上昇効果がみられた理由について、篠﨑ＩＴなどによる最近の技術革新の雇用へ
１３の影響について、Autor（2022） は、技術革（2014） は、米国では特にＩＴを利用する

新には仕事を自動化し労働需要を侵食することで企業がどれだけ効率性、生産性を高め「自動化イノベーション」と、新たな仕事をられるかという点が重要視されたが、日本で創造し労働需要を高める「増強イノベーショはＩＴによって生産性を高めるかではなく、ン」があるが、ここ数十年で、自動化イノベ関連産業の需要を高めるかという点が重要視ーションの需要侵食効果が強まっているのにされたからだと指摘している。

対し、増強イノベーションの需要増加効果は実際、日本ではパソコンなどの機器の需要強くないと指摘している。

は盛り上がり、ＩＴの普及によって電機や通ちなみに、日本やドイツでは同期間に労働信などＩＴ生産産業の生産活動が一時的に高生産性上昇率が高まることもなかった（古金まったが、それによって労働生産性が目立っ２。日本で労働生産性上昇率が（2015） 参照）て向上することはなかった。

高まらず、米国だけでＩＴによる労働生産性

米国企業の場合、企業内における労働者一１ Autor, David, Caroline Chin, Anna M. Salomons, and Bryan Seegmiller(2022)“New Frontiers：The Origins
and Content of New Work, 1940－2018” Working Paper 30389, National Bureau of Economic Research
２ 古金義洋（2015）「最近の賃金低迷をめぐる諸問題」『共済総合研究』Vol.71、ＪＡ共済総合研究所、ｐ120－138
３ 篠﨑彰彦（2014）『インフォメーション・エコノミー』NTT出版

12

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■人ひとりの職務分担がはっきりしているたＡＩは創造性という面でも進化を遂げてめ、ＩＴ導入によって代替される仕事があれいる。言語生成ＡＩや画像生成ＡＩは、インば、その仕事に従事していた労働者は別の必ターネット上に蓄積されたデータから学習要な仕事に移らざるをえない。ＩＴで代替さし、質問に対して瞬時に回答し、論文や物語れる仕事とヒトの能力が必要な仕事がはっきなどを書いたり、我々のアイデアのままに、り分けられているため、ＩＴの普及が徐々に画像やデザインを作成したりすることができ業務や組織改革につながり、企業の生産性がるようになった。

高まったのではないかと考えられる。

これまで、コンピュータには計算、記憶、データ送信などを任せて、ヒトが意思決定や判断

３．ＡＩはヒトの仕事を奪うのか？

を行ない、コンピュータにはできない創造的なコンピュータやインターネットなどの普仕事を行うという形で、ヒトとコンピュータの及による最近のＩＴ技術革新は、雇用を増や仕事の棲み分けが成り立つとみられていた。

すより雇用を奪う側面が強かったと考えられしかし、今や、そうした仕事の棲み分けはるが、ここへきて登場したＡＩも同様の効果難しくなっているように思われる。必ずしもを持つ可能性が高い。

ルーティン作業とは言えない、これまで以上

４

Frey（2013） は米国の702の職業についての幅広い分野で、ヒトの仕事がＡＩによってコンピュータ化の可能性を推定し、米国の雇奪われる可能性がある。

用全体の47％がＡＩやロボットなどで代替さＡＩがルーティン作業以外の仕事にまで影れ、消滅するリスクにさらされると指摘した。

響を及ぼす可能性について、OECD（2023）

なくなる可能性が高いのは「データ入力」「銀はＡＩ導入の影響について、日本を含む先進行の融資担当者」「スポーツ審判」「簿記の事国８か国の100件近い企業事例の比較分析し務」などで、低賃金、低学歴の職業がコンピている。この結果、ＡＩ導入は「ルーティンュータ化の影響を受けやすいとしていた。

作業」の自動化を加速させるだけでなく、製

５

従来のコンピュータによる生産の効率化

造現場でＡＩを活用して故障を事前に予測しはヒトが事前にプログラミングを行うことて対応するといった「非ルーティン作業」ので、ヒトのルーティン作業を効率化するもの自動化も加速させているとした。

だった。これに対してＡＩは機械学習（ディまた、コンピュータにデータを集めさせープラーニング）により、膨大な過去のデーて、それを元にヒトが判断するという分業もタからパターンを認識することで、自ら学習成り立ちにくくなっている。例えば、銀行のする。従来、ヒトが行っていた判断などもで融資審査などは秘伝のノウハウの結晶とさきるようになった。ＡＩが学習する元になるれ、ベテランが時間をかけて判断する仕事だ

データが急速に増加することで、ＡＩが下すったが、今や、口座の入出金状況や過去のデ判断の正確性も徐々に高まると考えられる。

フォルト事例などのデータを元にアルゴリズ

４ Frey, Carl Benedikt and M. A. Osborne（2013）“The Future of Employment：How Susceptible are jobs toComputerisation？”
５ OECD （ 2023 ） “ The impact of AI on the workplace ： Evidence from OECD case studies of Ａ Ｉimplementation”, April, 2023

13

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ム（計算手法）を用いて、ＡＩが瞬時に融資下した。このGPS技術に加え、米英などではの判断を行なうことができる。こうした仕事

Uberの参入により、多くの人が既存のタクシはＡＩが最も得意とする分野だ。

ー運転手と同様の仕事ができるようになり、もちろん、ＡＩは今のところ万能なわけで既存のタクシー運転手の賃金が低下したとさ７、８はないと考えられる。確かに、ＡＩは極めてれる。

迅速にアウトプットを出せるが、元はインタGPSという技術革新の登場により、道路情ーネット上のデータであるため、仮に蓄積さ報に疎かった新人の運転手が、一気に、ベテれたデータがフェイクデータなら、そこからラン運転手の「道路情報に詳しい」というス得られるアウトプットも間違ったものになるキルを身につけることができ、新人運転手の可能性がある。

労働生産性はベテラン運転手に近づいた。半６マカフィー（2015） によれば、コンピュ面、ベテラン運転手が持っていたスキルは一ータとヒトの仕事の棲み分けについて、判断気に陳腐化してしまったことになる。

や予想については、コンピュータが下す「ア同様なことはＡＩの登場によっても起きルゴリズムにだけ頼るほうが、専門家の判断るだろう。例えば、これまで職業としてベテと経験に頼るよりも良い結果が出る」と述べ

ランのライターが行ってきた幾つかの執筆作ている。ただし、2014年にシドニーで起きた業は、チャットGPTが代替してくれるように立てこもり事件の際、多くの人がその地域かなった。ＡＩの力を借りることで、後述するら避難しようとしたが、Uberが「ラッシュ時Brynjolfsson（2023） の実証研究で示されなどの混雑時に配車料金をアップさせる」アルたように、初心者やそれまで低スキルだったゴリズムを発動し、非難を浴びた経験もあるこ

労働者の能力や労働生産性は向上するが、経とから、「場合によっては、人間が常識に基づ験豊富で高度なスキルを持つ労働者への影響くチェックを行う必要がある」と述べている。

は限定的なものになる可能性がある。従来、一方、ＡＩはこれまで労働者が持っていた高いスキルだと思われていたスキルがＡＩにスキルの優位性を低下させる。言い換えればよって陳腐化すれば、そうしたスキルを持っ従来、専門家としての高いスキルだとされてていた労働者の賃金は低下せざるをえない。

いたスキルを陳腐化させ、それが結果的に当該Felten（2023） はチャットGPTなどの言労働者の賃金に悪影響を及ぼすおそれがある。

語モデルが職業や産業にどのような影響を及過去、GPS（全地球測位システム）の登場ぼすかを分析した。具体的には、仕事で必要により、道路事情に関する知識の重要性が薄とされる、口頭理解、口語表現などのさまざれ、タクシー運転手にとって重要だった「道まな能力を、画像認識、画像生成、読解、言路情報に詳しい」というスキルの優位性が低語モデル、翻訳、音声認識など10種類のＡＩ

９10６ アンドリュー・マカフィー、エリック・ブリニョルフソン(2015)『プラットフォームの経済学』日経ＢＰ社、ｐ88－103
７ https://www.bbc.com/japanese/features-and-analysis-65108512
８ Thor Berger, Chinchih Chen, Carl Benedikt Frey（2017）“Drivers of Disruption？ Estimating the Uber Effect”
９ Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, Lindsey R. Raymond（2023）“Generative AI at Work” Working Paper 31161,April 2023
10 Felten,Ed, Manav Raj, Robert Seamans（2023）“How will Language Modelers like ChatGPT AffectOccupations and Industries？”

14

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■アプリケーションに関連づけることで、ＡＩ去に存在しなかったものがほとんどだ。の言語モデル機能がそれぞれの職業に及ぼすYouTuber、ドローンパイロット、フードデ影響を推計した。

リバリー配達員、ＶＲ・ＡＲクリエイター、その結果、ＡＩはテレマーケティング担当

Ｅスポーツプレイヤーなど最近の職業も少者、教師、法律サービス、証券・商品契約・し前までその誕生が全く予想できなかった。

投資などの職業に多大な影響を及ぼすとしＡＩの普及によって、多くの仕事はＡＩによた。職業における賃金の高さとＡＩの影響度って代替される可能性が高いが、同時に、新とは正の関係にあり、高賃金の職業ほど受けしい仕事が多く生まれると期待できる。

る影響が大きいと結論づけた。

また、ＡＩはヒトの仕事を代替するだけでここで高学歴、高収入の職業ほどＡＩの影はなく、ヒトの仕事を補完するものにもなる。

響を受けやすいという結論は、十年前のFreyＡＩが得意とする単純作業、標準化された作（2013）の研究とは全く逆になっていること

業などをＡＩに任せ、ヒトはより高度、あるがわかる。Frey（2013）の研究はコンピュー

いはより創造的な仕事に集中することができタ化がルーティン業務に大きく影響を及ぼする。例えば、医療分野において、ＡＩが診断点を重視していたようにみられるが、OECDを支援することで、ヒトがより正確な診断が（2023）やFelten（2023）の分析をみると、可能になる。つまり、ＡＩがヒトの判断を補ＡＩはルーティン、非ルーティンと問わず、完することになる。

幅広い職業に影響を及ぼすようになってお

結局、ＡＩはヒトの仕事を代替し、仕事をり、雇用面で比較的ベテランの労働者が持っ奪うおそれがあり、また、ヒトの持っていたていたスキルの優位性に影響を及ぼす点に注

スキルの優位性を低下させることで賃金を低目しているように思われる。

下させるおそれがある。その半面、ＡＩの普このようにＡＩは幅広い分野でヒトから及に伴って新しい仕事が生まれることが期待仕事を奪うことになるとみられるが、半面、され、また、ＡＩがヒトの能力を補完し、付ＡＩの普及とともに新しい雇用も生まれるこ加価値を高める効果も期待できる。とが期待される。

そして前者の雇用に及ぼすマイナスの影
11Cognzant（2017） によれば、ＡＩによっ響は多くの研究から示されている通り、確度て新たに生まれる仕事として、①ＡＩを活用、が高いとみられるが、後者のプラス効果がど開発する仕事として「データ探偵」「ＡＩ事業の程度の大きさになるかについては不透明感開発責任者」など、②ＡＩが得意ではない、が強いように思われる。

コミュニケーションを必要とする仕事としてたデータを用い、分野を超えた領域に利用し４．ＡＩがどのような形で生産性を押し上げるのか？ていく「フィットネス・コミットメント・カ

1990年代後半から2000年代前半にかけて、「散歩・会話の相手」など、③ＡＩの収集しＩＴの効果によって米国で労働生産性上昇率ウンセラー」など、があるとした。

が加速したように、ＡＩも労働生産性を高め

確かに、現在我々が従事している職業は過11 Cognzant（2017）“21 jobs of the future, A Guide to Getting – and Staying – Employed for the Next 10 Years”
November 201715

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■る効果があるとみられる。
この点に関しては、すると、同じ労働生産性上昇と言っても、労いくつかの実証研究もある。

働生産性の分子に当たる実質GDPが増加す

12

まず、Noy（2023） は、大卒者444人を対る形での労働生産性上昇と、分母に当たる労象に実験を行い、ＡＩの使用が仕事の遂行に働投入量が大幅に減少する形での労働生産性与える影響を分析した。マーケティング担当

上昇とは大きな違いがある。

者、助成金申請書類作成者、コンサルタント、1990年代後半から2000年代前半にかけてデータアナリスト、人事担当者、管理者らがＩＴの効果によって起きた労働生産性上昇の参加し、プレスリリースや短いレポートの作ように、雇用抑制によって労働投入量が大幅成、分析計画、電子メールの作成といった職に減少する形での労働生産性上昇では、高い務の遂行状況を、生成ＡＩを使用するかどう経済成長が保証されない。ＡＩによる労働時かで比較した結果、生成ＡＩを用いたほうが、間短縮などの効果で労働投入量が減少するこ

作業時間が短く、仕事の質が高かった。とはあっても、それと同時にＡＩが新しい需生成ＡＩ使用者のほうがブレインストー

要を創出することで実質GDPが増加する形

ミングや下書きに費やす時間よりも、編集ので労働生産性が上昇することが望ましい。

仕事に多くの時間を割いており、仕事の時間ＡＩの登場は旧来の技術を陳腐化させ、新しい需要や産業を生み出すという形で、産業配分にも変化を及ぼすことが示された。
また、前に挙げたBrynjolfsson（2023）は、構造を大きく変化させる可能性がある。そうフィリピンに拠点を置く米国のカスタマーサー

したなかで、本来生み出されるべき新しい需ビス会社の担当者ら5,179人のデータから、生成要や産業の振興が遅れ、経済全体のパイが伸ＡＩの使用による１時間当たり問題解決件数でび悩むようなら、ＡＩの利用によって仮に労みた生産性が平均14％向上したと結論付けた。

働生産性が上昇しても、企業経営者は労働時同実証実験では、初心者や低スキルの労働者間短縮分の賃金カットや雇用抑制などの方策への影響が最も大きく、経験豊富で高度なスキをとらざるをえなくなることもあるだろう。

ルを持つ労働者への影響は最小限に抑えられた

今後、ＡＩが多くの分野でヒトの仕事を代とした。また、ＡＩの使用が、顧客の感情を改替することは確実だ。一人ひとりの労働者は善し、管理職の介入の要求を減らし、従業員のＡＩの利用で仕事が効率化でき、労働時間短定着率を向上させる効果があったとしている。

縮が可能となるが、それに甘んずることなく、このように、ＡＩは特にホワイトカラー労短縮された時間でより高付加価値なものを作働者がこれまで従事していた仕事を効率化り上げていく努力をしなければならない。一し、労働時間を短縮させるる効果がある。そ方、企業経営者は労働者が新しいビジネスやの結果、当該労働者の時間当たり労働生産性付加価値の創造のために時間を割くことがでは上昇することになるだろう。

きるように、組織を柔軟に変えていく必要がだが、マクロ経済でみた場合、経済全体のある。他方、労働者が古い産業から新しい産パイである実質GDPを労働投入量（雇用者数業に速やかに移ることができるよう、労働市×労働時間）で割ったものを労働生産性だと場の流動化を促進するための政策が不可欠だ。

12 Noy, Shakked, Whitney Zhang（2023）“Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative
Artificial Intelligence”

16

共済総研レポート №189（2023.10）

一般社団法人 JA共済総合研究所（https://www.jkri.or.jp/）