ダラス連銀の調査担当副頭取補佐のJ・スコット・デイビス氏は、2026年2月24日に人工知能が労働市場に与える影響は、人工知能が労働者の業務を自動化するか強化するかによって決まるとする記事を発表した。初期の雇用と賃金のデータは、AI がその両方を同時に行っている可能性を示唆しています。
体系化された知識 (教科書に載っている確立された情報など) と暗黙知 (経験を通じて得られる理解) を区別することが重要です。 AI が暗黙知ではなく、コード化可能な知識を複製できる場合、コード化可能な知識を必要とする仕事は自動化されますが、経験的な暗黙知を必要とする仕事は補完されます。この違いはさらに、AI が初級レベルの労働者に取って代わる一方で、上級労働者の努力を強化する可能性があることを示唆しています。 AI の影響が大きい職業では、賃金の上昇により労働者の暗黙知や経験が重視されることがわかります。
2022 年秋の ChatGPT のリリース以来、米国の総雇用は約 2.5% 増加しましたが、AI にさらされた業界の雇用は大幅に遅れています。エドワード・W・フェルテン氏、マナブ・ラジ氏、ロバート・シーマンズ氏が開発した指数によると、コンピュータシステム設計および関連サービス業界の雇用は5％減少し、AIの影響を最も受けた業界の10％の雇用は全体で1％減少した。この雇用減少は主に 25 歳未満の若年労働者に影響を及ぼしましたが、高齢労働者の雇用は減少しませんでした。スタンフォード大学の研究者エリック・ブリニョルフソン氏らは、AIにさらされた業界での雇用減少は特に若者をターゲットにしていると指摘した。ダラス連銀のエコノミスト、タイラー・アトキンソン氏による以前の分析では、これは一時解雇によるものではなく、若い求職者の就職率の低さと、AI関連分野で新卒者が過酷な職場に直面していることが原因であることが示されている。
AI にさらされた産業の雇用は遅れているものの、賃金の伸びは全国平均を上回っています。 2022 年の秋以降、全国の名目週平均賃金は 7.5% 増加し、コンピューター システム設計産業は 16.7% 増加し、AI にさらされている産業の上位 10% の賃金は 8.5% 増加しました。 205の職業を分析したところ、AIへの曝露は2022年以降の賃金上昇に直接関係していないことが示された。
雇用は減少しているのに賃金は安定しているという現象をどう説明するのでしょうか？ AIが仕事を自動化するだけなら、賃金も雇用も下がるはずだ。経済学者デイビッド・オーターらの調査によると、強化された特許は労働需要を増加させる一方、自動化特許は需要を減少させる。 AI は、一部の仕事の専門的なタスクを自動化してスキルを陳腐化することも、別の仕事の日常的なタスクを自動化して、従業員が価値の高い活動に集中できるようにすることもできます。ブリニョルフソンらは、AI自動化は知識をコード化（書籍学習）できるが、経験的な暗黙知を複製することはできないと推測している。若手社員にとって、コーディング可能なタスクは専門家の部分です。上級従業員にとって、彼らは末端の部分であり、それによって新人に取って代わりますが、ベテランを補充します。
職業における成文化可能な知識や暗黙知の必要性を評価するために、デイビス氏は米国労働統計局のデータを使用して経験プレミアム（上級賃金と若手賃金の差）を計算しました。 205 の職業を分析したところ、経験プレミアムは AI への曝露と正の相関があることがわかりました。露出度の高い職業は通常、経験割増率が高く、中央値は 40% であり、弁護士などは経験割増率が 100% 以上と高くなります。回帰分析によると、経験プレミアムが中央値の職業では、AI への曝露が賃金の伸びに与える影響はごくわずかです (-0.05 パーセント ポイント)。経験値が低い職業（短時間の料理人など）で AI にさらされると、賃金の伸びが 0.28 パーセント ポイント低下しました。経験が豊富でプレミアムな職業では、AI が初級レベルの労働者に取って代わる一方で、上級労働者を補完する形で 0.2 ポイント上昇しました。
AI にさらされたキャリアでは経験のリターンが高まるため、若い求職者は厳しい状況に直面する可能性があります。高齢労働者、特に経験値が高い職業に就いている労働者は、AIが彼らの暗黙知を補ってくれる可能性が高いため、大量失業を心配する必要はないようだ。これは社会と仕事の組織に重大な影響を及ぼします。現在のホワイトカラーのキャリアパスは、暗黙知を学ぶために学校から初級職に直接進むことですが、AIによりそのような従業員のトレーニングは短期的には高価になります。長期的には、新人が経験を積む方法を再考する必要があります。