要約:
CNBC によると、アメリカの労働者の賃金の伸びが鈍化する中、経済学者たちは AI が労働市場に及ぼす別の影響に注目し始めています。仕事を直接代替する場合と比較して、AI は一部の労働者の賃金上昇率と交渉力を早期に弱める可能性があります。
最新の米国の非農業部門雇用者数データは予想を上回りましたが、賃金の伸びはインフレに遅れをとっています。米国労働統計局が発表した雇用コスト指数によると、今年6月時点で米国の実質賃金・給与は前年比0.4％減少した。
経済生産に占める労働者の割合も低下しています。 2026 年の第 2 四半期には、米国の非農業ビジネス部門の労働所得は生産高の 52.8% に低下し、1947 年の統計開始以来最低の水準となりました。一部の研究者は、数十年にわたる自動化がこの変化を促進しており、AI がそのプロセスをさらに加速させる可能性があると考えています。
既存のデータは、AI が米国の賃金上昇率の鈍化の原因であることを証明するには十分ではありません。感染症流行中、労働市場は極めて逼迫し、賃金は急速に上昇した。現在の成長率は流行前のレベルに近づいています。同時に、テクノロジーや専門サービスなどの高賃金産業が従業員の解雇を進めており、ホテル、レストラン、医療などの低賃金産業が新規雇用の主力となっている。この雇用構造の変化も平均賃金を引き下げるだろう。
しかし、実際のデータから AI が賃金に与える影響を探ろうとする研究が増え始めています。
アポロ グローバル マネジメントのチーフエコノミスト、トーステン・スロック氏と研究者のサニア・エドリッチ氏が発表した最近の研究によると、2023 年以降、AI への曝露が高い職業の実質賃金の伸びは、AI への曝露が低い職業よりも 6.7 パーセント ポイント遅くなることが示されています。この研究では、AI が雇用者数に統計的に有意な影響を与えていないことがわかりました。
2 人の研究者は、これに基づいて、一部の企業は賃金上昇を抑制することで AI によってもたらされる生産性の向上を得る可能性があるが、まだ大規模な従業員削減を実施していない可能性があると提案しました。
この研究ではサンプルサイズが小さかった。米国労働統計局が集計した約 800 の職業のうち、この研究では 321 の職業のデータしか使用できず、AI 曝露の高い基準を満たしていたのは 11 職業のみでした。研究者らはこの結論を「初期の証拠」とも呼んだ。
経済政策研究所のシニアエコノミストであるベン・ジッパーラー氏は、AI は確かに一部の仕事に対する企業の需要を減らし、賃金に下押し圧力をかける可能性があるが、アポロのサンプル数は説得力のある結論を導き出すのに十分ではないと考えています。
彼はソフトウェア開発業界を例に挙げました。 AIによってソフトウェアの開発コストが削減されれば、企業が節約した資金が他の部門に流れ込み、他の労働者の需要が高まる可能性がある。この場合、AI への露出が高いポジションの給与実績は悪くなり、その差の一部は他のポジションでの収入の増加によってもたらされます。
テクノロジー業界におけるこれまでの過剰採用によってもたらされた調整は無視できません。感染症流行後、プログラマーや関連職種の採用需要は大幅に冷え込んでおり、それが雇用と賃金の伸びを同時に押し下げる可能性があり、AIの影響と完全に区別するのは難しい。
MIT の経済学教授であるダロン アセモグル氏も、AI が特定の業界または特定のグループの賃金に重大な影響を与えているという説得力のある証拠は現時点ではないと考えています。多くの職業では専用の AI ツールがまだ広く使用されておらず、雇用喪失の推定値によっては誇張されている可能性があります。
しかし、AI が初級レベルの仕事に影響を与えているという証拠が増えていると彼は考えています。米国の雇用市場は流動性が高く、社会保障制度が比較的弱いため、AIが労働者に与える影響は、最終的には雇用数よりも賃金の低下に反映される可能性がある。
MIT 経済学部長のデイビッド オットー氏は、職業が「AI にさらされている」かどうかを単純に判断するだけでは、その職業の賃金と雇用がどのように変化するかを予測することはできないと思い出させました。テクノロジーが仕事の専門的な側面を引き継ぐのか、それとも雇用の敷居を下げるのかは、まったく異なる結果をもたらす可能性があります。
オットーと MIT 研究者のニール・トンプソンは、会計事務員を在庫事務員と比較しました。過去 40 年間で、会計事務員の雇用は 32% 減少しましたが、賃金は 39% 増加しました。同じ期間に、在庫担当者の雇用は 175% 増加しましたが、賃金は 13% 減少しました。
どちらの職業もコンピューター技術の影響を受けていますが、会計事務員の仕事はより専門化されており、残っている人の収入は高くなります。在庫管理職にはより多くの労働者が就くことができ、雇用の機会は増加しましたが、賃金は減少しました。
ダラス連邦準備銀行が 2 月に発表した分析でも、全体の賃金と AI への曝露との間に直接的な関連性は見出されませんでしたが、この調査では、労働経験要件が低い職業はすでにより顕著な賃金圧力に直面している可能性があることが示されました。
このタイプのポジションは、暗黙の経験や専門的な判断に依存することが少なく、AI が新人と上級従業員の両方を置き換えるのが容易です。従来のホワイトカラーの研修モデルもこの影響を受ける可能性があります。従来、企業は新卒者に標準化できる基礎的な仕事から始めさせ、徐々に実務経験を積ませていました。 AI がこれらのタスクを引き継いだ後、企業は新入社員の研修コストがもはや費用対効果が高くないと判断するかもしれません。
長期的には、企業は今後も新しい上級社員を必要とします。新人がキャリアのはしごに乗れないと、将来的には熟練労働者が不足してしまいます。したがって、AIの普及により、企業は若い従業員が新しい働き方で経験を積めるように、エントリーレベルのポジションを再設計する必要があるかもしれない。
Acimoglu 氏は、AI は労働者が新しいスキルを習得し、新しいタスクに取り組むのにも役立つと考えていますが、テクノロジー業界における現在の主な投資の方向性は依然として自動化と労働力の代替に向けられています。この方向が続けば、AIの適用範囲は拡大し、賃金や雇用への影響は増大するだろう。
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