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AIの導入が若年層のアメリカの労働者の雇用を13%減少させることに関連している：研究結果

270日前原文(cnbc.com)

概要

  • Stanford Universityの研究で、 生成AIの普及 が若手労働者の雇用に顕著な影響を与えていることが判明
  • 22～25歳の若手労働者 の雇用が、AIに最も曝露される職種で 13%減少
  • 経験豊富な労働者やAI曝露度の低い職種では 雇用維持または増加
  • AIは 形式知（book-learning） を代替しやすく、経験知の代替は困難
  • AI導入の雇用への影響は 一様ではなく、今後さらに顕在化 する可能性

Stanford研究：生成AI普及が若手労働者の雇用に与える影響

  • Stanford University の研究者3名による論文発表
  • ADP社の給与データ （米国最大の給与ソフト企業）を数百万人分分析
  • 生成AIへの曝露度が高い職種 （カスタマーサービス、会計、ソフトウェア開発等）で、 22～25歳の雇用が2022年以降13%減少
  • 同じ職種の 経験豊富な労働者 や、 AI曝露度の低い職種 （看護助手等）では雇用が維持または増加
  • 若手の看護助手の雇用増加率は、年配の看護助手よりも 高い傾向
  • 生産・オペレーション現場監督 の若手雇用も増加したが、35歳以上の増加率よりは 小規模

AI導入による雇用影響：年齢・職種での違い

  • AI普及の雇用影響 は一様ではなく、 若手・AI曝露度の高い職種 に集中
  • 教育水準、リモートワーク、アウトソース、経済全体の変化など、 他要因の影響を排除 して分析
  • コロナ禍以降の雇用回復 で全体の雇用は堅調な一方、若手の雇用成長は 停滞
  • AIは形式知（book-learning） の代替が得意で、 経験知 の代替は難しい
  • AIが 業務効率化を補完 する職種では、雇用変化は 限定的

今後の展望と業界への示唆

  • AIが雇用を奪うか否か は議論が続いているが、 若手の雇用減少傾向 が顕著
  • Goldman Sachsのエコノミストも、 テクノロジー分野や若手での雇用変化 を指摘
  • AIの日常業務への本格導入 はまだこれからであり、今後さらに 雇用への影響が拡大 する可能性
  • AIと共存するスキル や、 経験知の蓄積 が将来の雇用安定に寄与する可能性

Hackerたちの意見

ソフトウェアエンジニアリングが、自動化が最も難しい職業から「自動化に最もさらされている」と広く認識される職業になったのは残酷だよね。まあ、続いてた時は良かったけど。

└

たぶん、早期採用者の宿命なんだろうね。他の分野も、コンサルタントがトレーニングを売れるようなベストプラクティスの基準が確立されれば、そのうち回ってくると思う。今のところ、ミームは別として、完全に自動化されることにはあまり心配してないよ。このモデルは、監視なしだと非常に信頼性が低いからね。少しずつ良くなるトレーニングだけでは、根本的には変わらない気がする。

└

これは最も規制が少ない（全く規制されてない）。だから、最初に変わることになるよ。AI弁護士？まだ何年も先の話だね。AI土木技師も同じで、彼らを守るPE試験があるから。

└

うちの仕事が一番自動化しやすいってわけじゃなくて、むしろワークフローに適応しやすいインターフェースがあるからだと思う。言語モデルは、ほぼすべての「デスクに座る」仕事において、ほぼ同じようにうまく機能する気がする。ただ、AIをこれらの役割に組み込むのは簡単じゃないんだよね。インターネットがすべてのビジネスに影響を与えたのと同じように、初期のアプリケーションは簡単なビジネス判断の結果だったと思う。例えば、伝統的な企業プロセスを移行するよりも、ドットコムを始める方が簡単だった。AIによって見られるのは、すぐに仕事が置き換わることじゃなくて、人間の労働が競争できないような新しい市場の混乱だと思う。

└

それはどの宇宙の話？AIの詐欺師たちとソフトウェアエンジニアリングを理解していない人たちの連合のこと？CEOたちですら、そのナンセンスを後退させてるって知ってる？

└

もし技術職が見つからなくなったら、トレーラーを買って安いところに住んで、変わり種の仕事をしながら、自分がやりたいプログラミングをするつもり。マクドナルドの仕事かアマゾンの倉庫しか選択肢がない社会には参加したくない。

└

どこかのタイミングでソフトウェアに仕事を奪われた人たちは、今自動化に負けている開発者たちに対して大きな同情を感じているだろうね。

└

普遍的に？いや、そんなことはないよ。

└

ホワイトカラーの仕事の中では、実は自動化されにくい方だと思う。つまり、他の仕事は自動化が簡単だから、もっと早く影響を受ける可能性が高いんだよね（過去100年でソフトウェア業界が自動化のターゲットにしてきたし）。今見ている数字は、正確に反映するには早すぎるかもしれない。また、ドルの数と純粋な人数みたいな異なる指標も関係してる。コスト削減はドルをターゲットにしてるから。例えば、エントリーレベルの開発者は他の仕事と比べてまだ高いんだよね。

└

「ソフトウェアエンジニアリング」のほとんどは、少し違う文脈で同じコードを適用するだけだよ。みんながもっと賢ければ、もっと早く高レベルな言語を使って自動化されてたはず。

会計の話は、伝統的な意味では正しくないよ。アメリカの業界は、良くも悪くもインドやフィリピン、東欧にオフショアされてるだけなんだ。アメリカでのライセンス取得のための教育要件を下げようという大きな動きもあるし（ビッグ4のパートナーたちはもっと人を欲しがってて、アメリカの学生の進路を壊してる）。監査の質は今後も悪化するし、適切に確認されないと、公開企業はインチキな財務報告を出すことになるよ。

└

そうだね、AIのハイプの95%は労働市場に圧力をかけて、オフショアやリストラの口実を提供するためのものだよ。

└

いつもの「オフショアセンター」からの報告は、あまりインスピレーションを与えてくれないね。あそこは血の海だよ。現在のシステムの能力は「オフショアされる労働の種類」にかなり合致しているみたい。一部の仕事は、今やインドにオフロードされる代わりに、Anthropicのデータセンターにオフロードされてる。

└

その通りだね。H1Bの流れは全く減ってないのに、何百万ものアメリカの労働者が解雇されてる。

└

それに関する証拠はあるの？その理由付けは、なんか対処法か陰謀論みたいに聞こえるけど。

└

昨年の記事を見つけたんだけど、IITの卒業生もインドの新卒技術者の採用が減っているせいで、同じような厳しい状況に直面しているって。https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2024-05-30/tough-... それが原因だとは思えないけど、何か納得できる証拠があるの？

└

AIのせいでどれだけの仕事がオフショアされてるんだろう？言語の壁、文化、知識はオフショアリングにおける最大の課題の一部だけど、AIはそれらの課題を解決する可能性があるよね。

└

アメリカのプログラマーがリモートワークを推進してるのを見ると面白いよね。あの人たち、本当に自分たちが世界の他の人たちより知的に優れてると思ってるのかな？リモートでできる仕事なら、雇い主が安い場所に住んでる人を雇うのを何が止めるんだろう？

これはすべて隠れたAI広告だね。 https://esborogardius.substack.com/p/if-ai-doesnt-fire-you-i...

└

現在のAIの評価は一つのことを前提にしている：大量の労働力の絶滅が費用を賄う。私は違うと思う。私の証拠はシンプルだ：最新のスマートフォンがどのように広告されているかを見てみて。YouTubeで広告をスパムのように流しているBase44のようなプラットフォームを見てみて。賭けはかなり多様化していて、最終的にエンドユーザーがAIを使ったおもちゃに高いお金を払うだろうという期待に基づいているんだ。

AIは解雇のための人気の口実になってる。現代のAIが簡単に置き換えられる仕事なんて思いつかないな。

└

AIによる最初の職の喪失は、個々の労働者がもっと生産的になって、同じ仕事をするために大きなチームが必要なくなることから来ると思う。

└

ウェイモに乗ったことある？

└

昔、パートタイムで家から働いてもらって、何千ものPDFの中から重要なページにブックマークをつけてもらってたんだ。そうすれば、自分で探す時間を節約できたからね。今はAIが安くそれをやってくれるから、人間にその仕事を任せる必要はなくなったよ。

高金利 + 関税の恐怖 → 投資減少 → 雇用減少 でも、AIのせいにしようぜ。

└

ごめん、論文読んだ？それともただここでそれを言いたかっただけ？

└

みんながこれをAIのせいにするように言ってる中央の権威がいるの？それとも、どうやってみんながこの結論に達して、あなたが言った他の明らかな要因を無視してるの？

└

この記事はAIについてだから、スタンフォードの研究と比べるとこのコメントはかなり低い努力だと思ったから、低い努力でレポートを分析してみたよ。これが私の低い努力のAIレスポンスね：> プロンプト：添付された論文があります。以下はそれに対する反論です。論文の中にその反論に対処している部分はありますか？：高金利 + 関税の恐怖 → 投資減少 → 雇用減少 > 高金利/企業ショック：彼らは、広範な企業ショック（例えば金利の変化）を吸収する企業-時間の固定効果を追加していて、AIにさらされている役割の22〜25歳の中での企業内の減少は残る。 > 「投資減少」の話：彼らは2022年の§174のR&D償却の変更に言及し、コンピュータ職や情報セクターの企業を除外してもパターンが持続することを示している。 > 他の非AIの説明：減少はテレワーク可能な仕事と非テレワーク可能な仕事の両方に現れ、パンデミック時の教育問題では説明されない。 > 関税：関税は直接分析されていない。広範な関税の影響は企業-時間のコントロールによって吸収されるが、関税特有のタスクレベルのチャネルは別にテストされていない。

└

なんでこれが主にAIを導入している業界で起こっているのか、ほとんどがエントリーレベルの職に影響しているのか（上級職は安定しているか成長しているのに）、そして広範な経済状況を考慮してもこれが修正されない理由を考える必要があるよね。スタンフォードの教授たちが、レートや関税の概念に驚くとは思えないけど。

└

これがその研究だよ: https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in... 最近の数ヶ月だけじゃなくて、過去数年のデータを見ているみたい。まだ読んでないけど、彼らの意見に反対することもできるかもしれないね。ただ、最近の大学卒業生の数が減っているのは確かみたい。

└

投資が増える → 投資収益が増える → 「AIが労働者の効率を上げている」 → これはAIにとって良いこと。投資が減る → レイオフが増える → 「AIが労働者を置き換えている」 → これもAIにとって良いこと。コンピュータが良いことをする → 「それはAIだ」 → これもAIにとって良いこと。コンピュータが悪いことをする → 「もっとAIが必要だ」 → これもAIにとって良いこと。

└

AIを責めるのがいいのは、企業が労働者階級を説得して、彼らの仕事が長期的に危険にさらされていると信じ込ませるのに役立つから。そうすると、みんなが不利な労働条件や報酬で妥協するようになるんだ。もし彼らが、今後の金融緩和サイクルで徐々に改善されると信じていたら、また違った結果になってたかもね。

└

代わりに論文を読もう: https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/... これは、生成AIの段階的な導入を利用して、生産性への因果効果を推定する差分の差分デザインを示しているよ。いくつかの職業における年齢層ごとの人数の変化を比較して、年齢層間での有意な差を示している。ページ3にはこう書いてある: 「我々は、AIへの曝露に関係なく、すべての労働者に影響を与える企業のショックを吸収するイベントスタディ回帰で、企業-時間効果を制御することで、こうした交絡因子のクラスをテストします。22-25歳の労働者については、最もAIに曝露された五分位数と最も曝露されていない五分位数を比較すると、相対雇用が12ログポイント減少しており、これは大きくて統計的に有意な効果です。」

└

ZIRPの終わりと、エンジニアの給与に関するセクション179の変更が、これをもっと説明していると思う（それにアウトソーシングの増加もね）。決定権を持っている人たちがAIを考慮に入れたのは確かだけど、AIが「みんなの仕事を奪った」時点で、アメリカでソフトウェアエンジニアを雇うのはすでに厳しい状況だったんだ。

└

90年代のドットコムブームの時にいたけど、その時の金利は今より高かったよ。

同じような自動化の形で、13%って期待通りじゃない？例えば、もっと良いプログラミング言語やツールがあった時、必要なジュニアがどれだけ減ったのかな？特定のプログラミングのやり方が新しい労働者を減らすことにつながるのかな？自動化のせいで工場で新しい作業員が雇われないことってどれくらいあるんだろう？

└

18世紀の繊維自動化で、どれだけの織り手が仕事を失ったんだろう？ https://en.wikipedia.org/wiki/Luddite

もちろんそうだよ。それがAIの全てのポイントだからね。一見、プログラマーやライター、弁護士などを助けるためのものに見えるけど、実際にはAIのユーザーはそれだけ。企業レベルでのAIの所有者や購入者は、給与コストを下げるために開発して使ってるだけなんだ。要するに、人にお金を払わず、福利厚生を提供しないための手段だよ。たとえ従業員の50%を解雇して、それがひどい間違いだと気づいて大半を再雇用しても、結局は給与コストの純減になるんだから。

└

自分で製品ビジネスをやってる者として言うけど、今は自分のものを作るにはいい時期だと思う。これが長続きするかは分からないけどね。

これは予想通りだと思うよ。すべての技術にはこういう社会的影響があるからね。これは数年の間に起こってるだけで、数十年や数世代ではないんだ。政府の政策決定の失敗がピークに達してるって感じ。

└

ちょっと待って、政府の政策に何を求めるの？成長を妨げるとか？効率を阻害するとか、他に何かあるの？

私の部署には1000人のITワーカーがいるけど、アメリカ生まれの人は10%以下、たぶん5%もないと思う。アメリカ人はあんまり働かない気がするし、今や少数派だから、あんまりここに留まりたくないんじゃないかな。

組織はAIで労働者を増やすよりも、労働者を削減する道を選んでる。100%の減少した能力を持つよりも、増加した能力からの利益を分け合いたくないからなんだよね。これは、自分の生産的なインフラを食いつぶすような家賃搾取モデルだよ。スタンフォードの研究では、組織が労働者を生産的な資産として捉えられず、劣った経済戦略を選ぶことが記録されてる。これって、これらの組織が生産的な労働者を持っている経済的な家賃追求者であって、生産を行う会社ではないことを示してる。家賃搾取の構造を維持するか、価値創造を最大化するかの選択を迫られたとき、彼らは生産能力を破壊してでも搾取を維持するんだ。じゃあ、次はどうなるの？