AI失業の入口を安野貴博さんが解説。27年卒と28年卒が先に影響を受ける

出典: 【AI失業 28年卒から影響？】高市政権に“緊急提言”のワケ｜米国ではジュニア層の雇用が20%減｜仕事は減る？増える？統計予測がズレる背景｜リスキリング支援を急げ【安野貴博】

AIはまだ、大規模に雇用を奪う存在にはなっていない気もする。聞き手の村井さんは、そんな問いからAI失業の話を始めます。統計に出ていないうちは大丈夫、と思っていませんか？

どこに注目しているのか。村井さんにそう聞かれて、安野さんはAI失業を語り始めます。

安野貴博さん（動画の中で・0:29〜）

これですね私は見過ごされているけどものすごい大きな社会問題に将来なるものだというふうに捉えてまして

今は見過ごされているけれど、将来とても大きな社会問題になる。それが安野さんの見方です。この数年でAIの性能は飛躍的に上がり、一部の職種では仕事の仕方が変わってきた、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・1:06〜）

日本においてはまだ起きてないです多分ほとんど起きてないと思います

日本では、まだほとんど起きていない。労働統計の数字にも変化は少なく、むしろ全産業が人手不足。安野さんは、ここをはっきり分けて話します。

8月、安野さんはシリコンバレーでAI研究者に話を聞いています。AIを作る本人たちが、自分の賞味期限はあと1年くらいだと思っていた、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・2:16〜）

この1年で数学の業界の仕事としての数学者というのは崩壊を迎えていると

未解決の問題がAIで解かれ、大学の数学者にできることが減っている。弟子を取るのをやめた数学者も出てきたらしい。安野さんは、聞いた話としてそう紹介します。

安野貴博さん（動画の中で・3:43〜）

多いところだと大体ですね2022年から20%くらいは雇用が減ったと言われています

アメリカのある研究によると、ソフトウェアエンジニア、コンタクトセンター、リサーチやコンサルティングのジュニア層で、雇用が減ったと言われています。多いところで2022年から20%くらい、と安野さんは話します。

アメリカは解雇の規制が日本と違い、先に起きている面もある。日本でも始まれば相当速く進むので、今から受け身を取れるようにしておく必要がある、と安野さんは話します。

私は、8月の朝のLIVEで、ホワイトカラーの仕事は完全に蒸発していく、と話しました。待ったなし、とも。2月にも、デザイナーやライターの仕事を例に、雇用に直撃すると話しています。

同じLIVEで話したのは、私の今の仕事の形です。ブログもメルマガも、動画の撮影も編集も、アクセス解析もAIに委ねる。私に残っているのは、LIVEで話すこと。そこで話した物が、ブログになり、メルマガになり、SNSになります。実験台は、私自身です。

これは起きてくる、まずその前提に立った方がいい。同じLIVEで、そうも話しています。数字より先に来る兆し。そこを見ていたいんです！

委ねる目的は、効率化だけではありません。手放して委ねることで、余白をつくる。上がった効率を、人を減らすことだけに使うのか、余白にするのか。分かれ道はそこです。

数学者の話も、アメリカのジュニア層の話も、統計の外で先に起きている兆し。私の手元にあるのは、8月のLIVEで話した今の仕事の形です。ブログやメルマガを、AIに委ねています。

AI失業の対策と聞くと、止める方へ考えが行きませんか？ 村井さんも、対策はやめろのような極端になりがちだ、と安野さんに問います。

安野さんが例に出すのは、機織り機を打ち壊したラッダイト運動。変化を拒む動きが成立した歴史は無い、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・7:01〜）

新しい技術をいかにいい方向に使って悪いことを起こさないようにするかっていうことに力を注いだ方が私はいいと思います

技術を止めるより、いい方向に使い、悪いことを起こさない方へ力を注ぐ。AIを打ち壊す方向はやるべきでないけれど、バランスは要る。安野さんの立ち位置はここです。

10月26日、安野さんは官房長官にAI失業対策提言を出してきたところだと話します。中身は3本立て。兆しをつかむセンサー、リスキリング、生活を支える仕組み。

安野貴博さん（動画の中で・8:42〜）

極端なことを言うと例えばベーシックインカムに近いものというのが必要になってくる可能性もあると

3つ目の柱は、極端に言えばベーシックインカムに近いもの。それが要る可能性もある、と安野さんは見ています。

政府の側にも、統計に出ていないことを今から議論しても仕方ない、という立場の人はいます。それでも、起きる見込みと衝撃が大きいなら、先に受け身を取れる施策を整えるべきだ、と安野さんは話します。

いま議論されている給付の枠組みは、つまみを変えるとベーシックインカムに近くなる。AI失業が大量に起きたら受け身向けに変え、起きなければ温存できる。起きる時は企業が儲かっているので、財源にもなる、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・11:02〜）

この調整弁を先に整備しておくというのが結構肝だと思うんです

起きてから慌てて作るのではなく、つまみを回せる枠組みを先に置いておく。ここが肝、という話です。

提言そのものは、同じ提言をチームみらい公式の解説ライブで整理した記事に書きました。そこに書いた一文を、ここに引きます。

私の記事より（AI失業に備える提言を、チームみらいの安野貴博さんと高山聡史さんと古川あおいさんが解説。困った時の窓口も整理・AI失業に備える提言は、恩恵を広げることとショックに備えることの二本立て）

提言の二本立てを、私は手元にも置きます。恩恵を受け取る側と、備える側の両方。

受け取る側だけでなく、備える側も持っておく。前の記事の結論はそこでした。今回の対談で足されたのは、備える側をいつ作るかという順番です。答えは、先に。

以前の話し合いで、私は、AIエージェントが広がると中間のポジションがなくなり、行き場を失う人が出てくる、と話していました。だから、その先のベーシックインフラをどう作るか。

給料をもらわなくても食べていける形を、AIやロボットで支えられれば、ベーシックインフラは成り立つ。そう話したこともあります。

委ねた先が、嘘をつく、逃げる、やらない。それでは委ねられません。信頼できる仕組みが先です。安野さんの調整弁は、起きた時に回せるつまみを、起きる前に置いておく話でした。私が委ねる前に、頼れる仕組みを置くのも同じ順番です！

統計に数字が出るのを待たずに、枠組みだけは用意しておく。この章で安野さんが話したのは、その順番です。

AI失業の話になると、必ずぶつかる問いがあります。仕事は減るのか、それとも増えるのか？聞き手の村井さんは、この二つの見方の隔たりを安野さんに問います。

安野さんは、この問いより前の場面で、ある考え方を出していました。ジェボンズのパラドックス。AIで効率が上がっても、需要が増えるか減るかは自明ではない、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・5:05〜）

それによって石炭を使ってできる仕事の幅がすごい増えたと結果効率10倍になったのに総消費量もどんどん増えていったという話です

例に挙がったのは、産業革命で石炭の効率が10倍になったときの話。石炭でできる仕事の幅が広がって、使う量の合計も増えていきました。

ソフトウェアエンジニアは、AIで仕事が増える可能性もあるので一概には言えない、と安野さんは話します。コンタクトセンターは別。需要が大きく変わらないため、影響が出やすい側だと見ています。

AIの安全を確かめる仕事や、AIに教える仕事。こうした新しい職種は確かに増える、と安野さんは話します。

安野貴博さん（動画の中で・11:53〜）

やっぱり今まで必要だった需要と比べるとですね圧倒的に少なくなるのはこれはそうだと思うんですよね

では、新しい職種で吸収しきれるのでしょうか？実数で見ると、今まで必要だった需要よりずっと少なく、吸収できるかは怪しい、と安野さんは話します。

一方で、一時的にはソフトウェアエンジニアやAI・DXの需要が増える可能性もあります。どちらにも振れ得る、という見立て。

私なら、AI失業を増えるか減るかの総量で考える前に、まず自分の仕事を見ます！

効率が上がると使い道が広がる石炭の側か、需要が変わらないコンタクトセンターの側か。安野さんの2つの例のどちらに近いかで、私は自分の仕事を先に分けて見ます。

日本でも、アメリカと同じ速さでAI失業は進むのでしょうか？聞き手の村井さんは、日本は解雇が厳しく規制されている社会だ、と問いかけます。

安野さんがまず挙げるのは、日本は全産業で人手不足で、そこがアメリカと違う点です。ある産業では人が余り、すぐ隣の産業では足りない。そんなモザイク状の偏りが出やすい、と話します。

労働移動ができれば、AI失業をこの偏りの中で吸収できる可能性はそこそこある、と安野さんは見ています。解雇の規制もアメリカとは全く違うので、進む速さも変わる、と話します。

安野貴博さん（動画の中で・13:40〜）

これはここから私の個人の意見ではあるんですけれども党の意見というよりは個人の意見なんですが

ここから先は党の意見ではなく、個人の意見。安野さんはそう断ってから話を続けます。規制には進みを遅くする良さがある一方で、世界と競う会社には不利にもなるので、バランスが要るという話。

個人の仮説として、打ち手は2つある、と安野さんは話します。1つ目は、解雇の規制を一定程度ゆるめること。ただし、アメリカと同じにまではしない考えです。

安野貴博さん（動画の中で・14:38〜）

企業が実際の人を雇うことに対してインセンティブをつけていいと思うんですよね

2つ目は、企業が人を雇うことに税のインセンティブをつけること。人を雇うことは社会に居場所をつくることでもある、と安野さんは話します。この2つでバランスを取る考えです。

続く村井さんの問いは、移ってくださいと言われても、人はなかなか動かない、という点。

安野貴博さん（動画の中で・16:17〜）

リスキリングかっこいいみたいなアップスキリングかっこいいみたいな感じですけど実際にやろうとすると相当大変だと思うんですよ

何十年も同じ仕事をしてきた人が、突然別の仕事へと言われる大変さ。安野さんは、ここを正面から認めています。

安野貴博さん（動画の中で・16:43〜）

これ大変であるがゆえに早めに始めてなるべく時間をかけても大丈夫なようにするというのが逆説的に意味あると思っているので

大変だからこそ早めに始めて、時間をかけても大丈夫なようにしておく、と安野さんは話します。海外で兆しが見えたら、雇用統計に出る前に支援のパッケージを先に出し、なだらかに着地させるのが狙い。

村井さんは、統計を見てから動くのが政策の常だと言います。安野さんの答えは、先回りして、先に受け身を取れるようにしておきたい、というものでした。

解雇の規制と税の話は、安野さんが個人の意見と断ったうえで話したもの。私なら、提言の中身とは分けて受け取ります。

AI失業への備えとして私が受け取るのは、大変だから早く始める、という順番のほうです！

AI失業に近い仕事と、遠い仕事。その分かれ目は、どこにあるのでしょうか？聞き手の村井さんが、ここを安野さんに問います。答えは、4つの条件。

安野さんは、人間に残る仕事は4つだと話します。1つ目は、フィジカルが関係する仕事。体を使うAIには、まだ時間がかかるからです。2つ目は、医師や弁護士のように、法の制度などの規制の壁に守られた仕事。

安野貴博さん（動画の中で・18:51〜）

やっぱり人間は人間がやっているということに対して価値を見出すと思うんですよね

3つ目は、共感の壁。人は、人間がやっていること自体に価値を見出す、と安野さんは話します。AIが強くなっても、人間どうしの将棋の対局は熱狂を生んでいます。接客や営業も、この壁の内側。

安野貴博さん（動画の中で・19:52〜）

AIよりもAIプラス人間のチームの方が強い場合っていうのがあってですね

4つ目は、AIと人間のチームの方が強い場合。チェスでは1990年代に、AIが人間のトップを上回りました。それでも10〜15年ほどは、人間とAIの組み合わせの方が強かったと話します。

流れが変わったのは、2010年以降。AIがさらに強くなり、人間が口を出すと性能が下がる状態になった、と安野さんは話します。組み合わせで勝つ状態を、安野さんはケンタウロス状態と呼んでいます。

この4つに当てはまらない仕事。そこにAI失業の危険がある、と安野さんは話します。村井さんは、自分なりのケンタウロス状態を作れるかと問います。

安野貴博さん（動画の中で・21:13〜）

次にAIのモデルの性能が向上したときにうちの会社は、あるいは自分の職種は嬉しいのか悲しいのかっていう話だと思いますよね

いちばんいい見分け方は、1つの問い。次にAIの性能が上がった時、自分の会社や職種は嬉しいのか、悲しいのか、という問いです。性能が上がるほど収益が上がる形を作れば、良い循環に入れる、と安野さんは話します。

安野貴博さん（動画の中で・21:38〜）

AIの性能これ以上上がらないでくれと思っている場合は危険信号だと思います

逆の場合は、危険信号。AIの性能がこれ以上上がらないでほしいと願っているなら、そこが注意する所だと安野さんは話します。

私は、AIに仕事を委ねて、空いた余白でワクワク夢中に遊び探求したいんです。

次にAIの性能が上がった時。私なら、嬉しい側に立ちたいです！この問いは、AI失業の危険を測るより、自分とAIの組み方を映す問いとして使えます。

ケンタウロス状態で、人の側に残すのは何か？私の答えは判断軸です。実行をAIに委ねても、判断軸が私の物なら、性能が上がるほど私らしい判断が多く形になります。魂は渡さず、込めるもの。自分の仕事で何を人の側に残すかが決まると、性能が上がるほど、その仕事は嬉しい側に寄っていきます。

共感の壁とケンタウロスの話は、8月の記事にも書きました。安野さんの別の動画の4つの壁を、朝のLIVEで話した回。その締めの一文。

私の記事より（安野貴博さんの4つの壁の先で、ひろくんが”セーブの鬼”と呼ばれた理由｜GPTs研究会 月曜朝LIVE）

シンプルにまとめると、AIに委ねた分だけ空いた時間を、ちゃんと自分のために使えるか、ってことなんです。

4つの壁を数えた先に残るのは、AIが空けた時間で何をしたいかを言えるか、という問い。壁の数より、その先の答え。嬉しい側に立てるかどうかは、そこで決まります！

AI失業は、どんな形でやって来ると思いますか？いきなりのクビか、それとも別の形か。聞き手の村井さんは、国としてまず何をやってほしいかを安野さんに問います。

安野さんが挙げるのは、提言の3つ。センサーの強化、リスキリングの支援、給付の仕組みを機動的に動かせる準備です。

安野貴博さん（動画の中で・22:19〜）

これ26年卒はほとんど影響ないんですけれども新卒でいうと27年卒でおそらく少し影響が出始めるんじゃないかな

まず、新卒の見通し。26年卒にはほとんど影響が無く、27年卒でおそらく少し出始める、と安野さんは話します。28年卒は、さらに大きく変わってもおかしくない、と安野さんは見ています。

安野貴博さん（動画の中で・22:34〜）

AI失業っていったときにいきなりこのクビになるっていうことを想定するよりも多分雇い止めから始まるんですよね

始まりは、クビではなく雇い止め。新しく採らない形で、AI失業は進んでいきます。だから今の大学生が、最初に影響を受ける側になる、と安野さんは話します。

そこで、先回りの一手。厚生労働省や経済産業省に28年卒の採用計画などを分析してもらい、先に気づけるようにします。大学生向けの支援のパッケージも考えるべき、と安野さんは話します。

安野貴博さん（動画の中で・24:32〜）

影響を受けそうな職種に関しては定員を変えていくと大学であるとか専門学校であるとか高専の定員側を変えていって

大学や専門学校の定員は、労働の需要が変わらない前提。数年で大きく変わると、教育と産業がつながらなくなる、と安野さんは話します。だから大学・専門学校・高専の定員を変えて、数年以内に労働移動を進めるべきだ、と安野さんは話します。

最後は、村井さんのまとめ。考え方そのものを、日本全体でアップデートしなければ、と話します。

雇い止めは、新しく採らない形で、仕事の入口が閉じることです。入口の前で止められた側の話を、私は魂磨きの記事に書いています。

私の記事より（学歴が理由で仕事に落ちたとき、好きで得意なパソコンまで諦めなくていい理由・選べなかったのは仕事だった）

選べなかったのは、仕事です。雇ってもらうことは、仕事の入口に立つことです。私が選びたくても選べないと感じたのは、その入口でした。

AIの雇い止めとは、理由も時代も違います。同じ立場だとは言いません。私の場合、断られた理由は学歴でした。好きで得意なことを仕事で出したかったのに、仕事の入口で断られたんです。

私が魂磨きの記事に書いたのは、断られた時の悲しさと、断られても好きで得意なものまで否定しなくていい、ということでした。断られた入口と、表現したかった好きなものは別のもの、と同じ記事に書きました。

同じ記事に、学歴関係ない世界になったらいいな、と書きました。安野さんは、定員と採用計画という国の仕組みの側から入口を見ています。私は、学歴に関係なく自分を表現できる伸びしろや選択肢を用意したい側から、同じ入口を見ています。

文藝春秋PLUSの対談で、安野さんはAI失業を、見過ごされる理由、先に整える調整弁、仕事の増減、日本の事情、人間に残る4つの仕事、雇い止めの順に話しました。

統計に出る前に、受け身を取る。安野さんは、AI失業に備える調整弁を先に整えておくのが肝だと話します。私も、委ねる前に信頼できる仕組みを先に置く側です！

自分の仕事は、次にAIの性能が上がった時に嬉しいのか、悲しいのか。この問いは、AI失業の話を、遠いニュースから自分の手元へ引き寄せてくれます。

私の判断軸は、AIに委ねて、人は積み減らして生き直す、です。AI失業の話を聞いても、ここは変わりません。積み減らした先に余白を残して、その余白を遊びに使いたいんです！

自分の仕事を1つ思い浮かべて、記事の2つの見分け方に当ててみてください。効率が上がると使い道が広がる石炭の側か、需要が変わらないコンタクトセンターの側か。次にAIの性能が上がった時、その仕事は嬉しい側と悲しい側の、どちらにありますか？