「仕事の何割がAIの影響を受ける」という数字は、その割合の人が失業する予測とは限らない。多くの研究は、職業を構成する作業を分解し、AIが関わり得る程度を評価している。
職業名から、作業の一覧へ
同じ職業にも、文書を作る、顧客と交渉する、現場で物を扱う、結果へ責任を持つなど、異なる作業が含まれる。AIで実行しやすい部分と、難しい部分を分けて評価する。
ILOの2025年の指標は、作業のデータ、専門家の判断、AIによる評価を組み合わせ、職業ごとの曝露を推計する。ここでいう曝露は、技術の影響を受け得る範囲を表す。
できることと、導入されること
技術的に作業を実行できても、費用、信頼性、法制度、責任、顧客の希望によって導入の速度は変わる。実務のデータへ接続する作業や、人の確認が必要な場合もある。
一部が自動化されれば、人が他の作業へ時間を使う可能性がある。生産性が上がって需要が増える場合もあれば、必要な人数が減る場合もある。作業の曝露から雇用人数の変化へ進むには、経済や組織の反応を加える必要がある。
平均の中にある違い
同じ職業名でも、国、企業、経験によって作業の構成は違う。職業ごとの評価を就業者数へ掛け合わせる推計では、その違いをどこまで表しているかが重要になる。
数字を読む際は、対象のAI、評価した作業、集計した人口、想定時期を確認する。個人や組織の対応では、自分たちの作業を分解し、AIに任せる部分と、人が検証・判断する部分を具体的に見直す方が役立つ。
曝露率、作業時間の削減率、職業の消滅率、失業率は異なる指標である。見出しで「代替」と書かれていても、元の研究が何を測ったかを確認する必要がある。
参考資料
- ILO：Generative AI and Jobs―A Refined Global Index of Occupational Exposure
- ILO：How might generative AI impact different occupations?
参考資料確認日：2026年10月13日。