画像クレジット:Stephanie Arnett/MIT Technology Review | Public Domain
確かに、最も悲観的なケース、すなわちすべてのタスクが人間の介入なしにAIで実行可能な職業においては一定の説明力がある。もしそれらすべてをAIで行うコストが人件費を下回り（推論モデルやエージェント型AIは ため必ずしも自明ではないが）、かつ十分に高い品質で実行できるなら、その職業は消滅する可能性が高い。これはかつてのエレベーター係の事例がよく引き合いに出されるが、現代で言えば電話の一次対応のみを担うコールセンター業務などが近い例だろう。例えばプログラミングを考えてみよう。プレミアムなマッチングアプリを開発するエンジニアは、従来3日かかっていた作業をAIコーディングツールで1日で完了できるかもしれない。これは生産性の向上を意味する。同じコストでより多くの成果が得られる以上、企業はより多くの人材を必要とするのか、それとも削減するのかという問題が生じる。このケースでは、生産性向上によってアプリ価格の引き下げが可能になる（企業が単に利益を取り込むと考える向きもあるが、競争市場では価格競争で不利になるリスクがある）。価格低下は一定の需要増をもたらすが、その規模は不確実である。もし需要が大きく拡大すれば企業は成長し、結果としてエンジニアの雇用が増える可能性がある。一方で需要がほとんど伸びなければ、必要な人員は減少し、解雇が発生するだろう。 この仮定を、AIが処理可能なタスクを含むあらゆる職業に適用すると、現代における最も重要な経済問題が浮かび上がる。それは価格弾力性、すなわち価格変化に対して需要がどの程度反応するかという問題である。イマスが先週強調した第二の点もここにある。現時点では、このデータを経済全体で体系的に保有していない。しかし理論的には収集可能である。 シリアルや牛乳といった食料品については、シカゴ大学がスーパーマーケットと連携し価格スキャナーのデータを取得しているため、数値が存在する。しかし家庭教師、Web開発者、栄養士といった職種（いずれもAIへの曝露が指摘されている）については、そのようなデータは整備されていない。少なくとも研究者が広く利用できる形では存在せず、民間企業やコンサルティング会社に断片的に散在している場合が多い。 「これを収集するには、いわばマンハッタン計画のような取り組みが必要です」とイマスは言う。そして対象は現在AIの影響を受け得る職種に限られない。「いま曝露されていない分野も将来的には影響を受けるようになる。だからこそ経済全体にわたって統計を追跡する必要があります」。 これらのデータ収集には時間と資金を要するが、それだけの価値があるとイマスは主張する。それにより、AI時代の経済がどのように展開するかについて初めて現実的な見通しが得られ、政策立案者が対応策を構築するための基盤が整うからだ。.
確かに、最も悲観的なケース、すなわちすべてのタスクが人間の介入なしにAIで実行可能な職業においては一定の説明力がある。もしそれらすべてをAIで行うコストが人件費を下回り（推論モデルやエージェント型AIは ため必ずしも自明ではないが）、かつ十分に高い品質で実行できるなら、その職業は消滅する可能性が高い。これはかつてのエレベーター係の事例がよく引き合いに出されるが、現代で言えば電話の一次対応のみを担うコールセンター業務などが近い例だろう。例えばプログラミングを考えてみよう。プレミアムなマッチングアプリを開発するエンジニアは、従来3日かかっていた作業をAIコーディングツールで1日で完了できるかもしれない。これは生産性の向上を意味する。同じコストでより多くの成果が得られる以上、企業はより多くの人材を必要とするのか、それとも削減するのかという問題が生じる。このケースでは、生産性向上によってアプリ価格の引き下げが可能になる（企業が単に利益を取り込むと考える向きもあるが、競争市場では価格競争で不利になるリスクがある）。価格低下は一定の需要増をもたらすが、その規模は不確実である。もし需要が大きく拡大すれば企業は成長し、結果としてエンジニアの雇用が増える可能性がある。一方で需要がほとんど伸びなければ、必要な人員は減少し、解雇が発生するだろう。 この仮定を、AIが処理可能なタスクを含むあらゆる職業に適用すると、現代における最も重要な経済問題が浮かび上がる。それは価格弾力性、すなわち価格変化に対して需要がどの程度反応するかという問題である。イマスが先週強調した第二の点もここにある。現時点では、このデータを経済全体で体系的に保有していない。しかし理論的には収集可能である。 シリアルや牛乳といった食料品については、シカゴ大学がスーパーマーケットと連携し価格スキャナーのデータを取得しているため、数値が存在する。しかし家庭教師、Web開発者、栄養士といった職種（いずれもAIへの曝露が指摘されている）については、そのようなデータは整備されていない。少なくとも研究者が広く利用できる形では存在せず、民間企業やコンサルティング会社に断片的に散在している場合が多い。 「これを収集するには、いわばマンハッタン計画のような取り組みが必要です」とイマスは言う。そして対象は現在AIの影響を受け得る職種に限られない。「いま曝露されていない分野も将来的には影響を受けるようになる。だからこそ経済全体にわたって統計を追跡する必要があります」。 これらのデータ収集には時間と資金を要するが、それだけの価値があるとイマスは主張する。それにより、AI時代の経済がどのように展開するかについて初めて現実的な見通しが得られ、政策立案者が対応策を構築するための基盤が整うからだ。
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