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（スタンフォード大学のエリック・ブリニョルフソン教授がAIの社会への影響について語る）
給与は変わらず、先に職が減る。
スタンフォード大学デジタルエコノミー研究所が8月26日に発表した最新の研究報告書によると、AIの影響を強く受ける職種において、22歳から25歳の若者の雇用率はすでに13%減少している。これは給与が減ったのではなく、仕事がなくなったことを意味する。
これは悲観的な予測ではなく、数百万件の給与明細データから直接導き出された結論だ。研究チームは米国最大の給与計算ソフトウェア企業ADPのデータを使用し、数百万人の従業員の実際の雇用状況を毎月追跡し、数万社にわたり、データは2025年7月まで更新されている。
職はまだ存在するが、参入障壁は高まった。
——スタンフォード大学教授 エリック・ブリニョルフソン研究チームの核心的見解
なぜか？AIが代替するのは職全体ではなく、新人が学び成長するための足がかりとなるステップだからだ。
研究ではさらに以下のことが判明した：
もしAIが自動化ツールとして利用されれば、エントリーレベルの仕事は縮小される。
もしAIが能力を拡張するアシスタントとして利用されれば、ベテラン社員が逆に採用を促進する。
（シリコンバレーのテクノロジーメディアAxiosのヘッドライン）
ChatGPTのリリースからわずか2年余りで、雇用市場の構造はすでに再構築された。これはAI時代の「給与明細の実録」であり、若者への「職場警報」でもある。
さらに重要なのは：
これはあなたにとって何を意味するのか？そして、どう対応すべきか？
一、四つの事実：AIに置き換えられているのは誰か
エリック・ブリニョルフソンは、情報経済学において最も頻繁に引用される学者の一人であり、スタンフォード大学デジタルエコノミー研究所の所長、ベストセラー『第二の機械時代』の著者であり、AIとデジタル技術の経済的影響に関する研究の先駆者である。彼と彼のチームは、レポートで一見冷静だが実際には痛みを伴うデータ図（以下参照）を示した。
（スタンフォード大学の新しい研究によると、人工知能は他のタイプよりも特定のタイプの仕事により大きな損害を与えている。 スタンフォードデジタルエコノミー研究所）
彼が使用したのは、米国で最も信頼できる一次データである。350万人以上を対象に、毎月記録され、約3年間をカバーしている。これらは給与システムからの実際の記録であり、調査予測ではない。
次の4つの事実は、このデータの直接分析から導き出され、このレポートの核心を構成している。
✅ 事実一：人員削減ではなく、採用停止
ブリニョルフソンは以下を発見した：
本当の危機は人員削減ではなく、採用停止にある。
多くの職種は表面上人員削減されていないが、その裏で起こっているのは、新人が受け入れられなくなっていることである。
2022年末から今年7月にかけて、AIの影響を最も強く受けている業界では、22歳から25歳の若者の雇用機会が13%減少した。AIにより企業は既存の人員でより多くのタスクをこなしたり、初歩的な作業をツールで代替したりできるようになった。この変化は予兆なく訪れるが、新社会人にとっては致命的である。
新卒の若者にとって、直面しているのは給与の減少ではなく、入職の機会がないことである。
✅ 事実二：AIが助ければ、あなたは残り；AIが代替すれば、あなたは去る
研究チームは仕事を2つのタイプに分類した。一つはAIが助けるタイプ、もう一つはAIが代替するタイプである。
例えば、市場アナリストはAIを使って迅速にレポートを作成できる。これは「拡張」である。一方、初級のコンテンツ編集者はAIが直接書き上げることができる。これは「代替」である。
データによると、「拡張」された人々は仕事の機会と収入が増加した。一方、「代替」された人々は、入職の機会さえ減少している。
研究チームはさらに次のように述べている：
私たちが目にしているのは、AIがあらゆるものを破壊するのではなく、特定の職種をより有利にし、他の職種の採用を完全に停止させているということである。
✅ 事実三：業界の境界を越えた影響
多くの人は、AIの影響はメディア、翻訳、カスタマーサービスなどの特定の業界に限られると考えている。
しかしブリニョルフソンは言う：
「私たちが見ている傾向は、特定の業界の問題ではなく、共通の特徴である。多くの業界で、エントリーレベルのタスクが同時に減少している。」
医療業界の初級記録員、
法律業界の文書整理アシスタント、
教育業界のコンテンツアノテーター……
これらの職種が消滅したわけではないが、受け入れられる人材は減少している。
なぜ若者が最初に影響を受けるのか？
AIが最も得意とするのは、標準的な答えがあり、プロセスが明確なタスクだからである。これらのタスクは、かつて若者がキャリアをスタートさせ、経験を積むための第一歩だった。
今やこの第一歩が失われたのである。
✅ 事実四：伝統的なデータ指標には盲点がある
伝統的に、技術が雇用に与える影響を見るには、2つの指標が用いられることが多い。GDPは成長したか？求人サイトの求人数は多いか？
しかしAIの前では、これらの指標は鈍感になり始めている。
ブリニョルフソン教授は、AIの影響は漸進的であり、見た目には問題がないように見えても、実際には変化が始まっていると指摘する。
求人は掲載されているが、実際には誰も採用されていない。
賃金は安定しているように見えるが、タスクは新人からAIまたはベテラン社員に移っている。
伝統的なデータはこの種の雇用の喪失を捉えられないが、給与明細は嘘をつかない。
これら4つの事実は私たちに教えてくれる：
AIがもたらすのは突然の崩壊ではなく、静かに地盤が沈下していくことであり、最初に不安定になるのは、新入社員の若者である。
問題は、これほど大きな変化が起こっているのに、なぜ多くの人がそれに気づかないのか？
二、入口が変化しているが、多くの人はまだ気づいていない
多くの人がAIによる変化に気づいていないのは、それが伝統的な技術による代替のような騒ぎを起こさないからである：
解雇の発表も、賃上げもなく、多くの企業が静かに採用を停止しているだけである。
ブリニョルフソン教授はインタビューで次のように述べている：
「私たちが見ているのは、皆が機械に置き換えられているのではなく、企業がAIを使って、本来若者の仕事だったものを、ベテラン社員と様々なAIツールを組み合わせて完了させているということです。」
GDPデータだけを見たり、求人サイトを閲覧したりすれば、すべてが正常に見えるだろう。
今回の研究では実際の給与記録が用いられ、隠れた問題が発見された：
「AIは、本来新人に割り当てられていたタスクを、機械とベテラン社員に再分配している。」
彼らが観察した実際の例：
以前は、あるスタートアップ企業が2人のインターンを雇って市場データを整理していた。
現在では、AIツールを使って5分で一次選別を行い、その後プロジェクトマネージャーが処理している。
インターンシップのポジションはまだ求人サイトに掲載されているが、このポジションのタスクを割り当てる人がいなくなったため、長期間誰も入社していない。
この変化は表面上は静かだが、非常に重要である。
教授は次のように締めくくった：
「AIが変えているのは、労働市場の総量ではなく、誰が、どこから入り、そして入った後に昇進できるかということだ。」
✅ 見えないため、過小評価されている
GDPの本質は、価値のある取引、つまりあなたがお金をいくら使い、企業がいくら稼いだかを統計することである。
しかしブリニョルフソンは次のように指摘する：
AIは大量の「見えない価値」、特にゼロ価格の商品をもたらしている。
例えば：
あなたはGoogleマップにお金を払っていないが、それなしではいられない。
あなたはChatGPTにお金を払っていないが、それはすでに無数の提案作成を手伝ってくれた。
企業がAIを使って初級コンテンツを処理し、追加で一人雇う必要がなくなったとしても、GDPはその「この人を雇わなかった」という行動を記録しない。
ブリニョルフソン教授の見解では：
「AIがもたらすのは、あなたが料金を支払っていないにもかかわらず、あなたの仕事のやり方を変えたサービスという、大量の見えない価値です。」
これは誤解を説明している：
経済データが安定しているように見えるからといって、影響が存在しないわけではない。
実際には、変化は静かに進行しているが、伝統的な指標では捉えられないのである。そして、この「見えない変化」が最初に襲うのは、まだネットワークを築いておらず、資源の蓄積もなく、経験が不足している若者たちである。
このため、多くの人がいまだに「AIの影響はまだ来ていない」と考えているのである。
三、計算を間違えれば、影響は見えない
多くの人が「AIの影響はそれほど大きくない」と今も感じているのは、彼らが間違った場所で証拠を探しているからにすぎない。
人々が「人員削減があったか」「仕事が少ないか」でAIの影響を測ろうとしている中、ブリニョルフソン教授のチームは、この問題を全く新しい方法で捉えようとしている。
彼は言う：
多くのAIサービスは無料である。しかし、無料だからといって価値がないわけではない。
私たちはこれまでGDPで経済を計算する際、「価格」を常に測定基準としてきた。
しかしAI時代では、価値はしばしばお金を払っていない場所で生まれる。
そこで彼は、GDP-B（BはBenefits、つまり利益を表す）という新しい考え方を提案した。これは、GDPの収入に加えて、「人々が商品やサービスから得られる恩恵」も考慮に入れるという意味である。
どう測るのか？主観的な想像ではなく、実際の「補償意欲」調査を通じて行う。
簡単に言えば、「ある製品やサービスを諦めてもらうために、いくら支払えば納得するか？」ということである。
教授は古典的な例を挙げた：
「私たちはユーザーに尋ねました：1ヶ月エアコンなしで過ごすために、いくら補償が必要ですか？その結果、半数の人が34ドルで十分だと答えましたが、2000ドルを主張する人もいました。」
彼らは同じ方法で、一見「無料」に見えるものの真の価値感を測定した：
また、非常に典型的な発言もある：
多くの人は1ヶ月電気なしでも我慢できるが、電気も携帯電話もなければ、即座にパニックになる。
したがって、GDP-Bは空想的なものではなく、ユーザー自身が「これはなくてはならない」と言うことから、その実際の価値を推定するものである。
✅ 本当の代償は、見えるものも見えないものも
教授はさらに特筆すべき点として次のように述べた：
「Netflixの月額料金は15ドルかもしれませんが、私たちが測定したところ、人々は1ヶ月それを使わないために受け取ることを望む『心理的補償』は166ドルでした。」
その背景にあるのは「消費者余剰」という概念である。あなたは少ないお金を払い、多くの恩恵を享受する。この余剰分こそが真の幸福感であり、従来のGDPでは全く見えなかったものである。
AI時代には、この部分が大幅に拡大されている：
ChatGPT、Gemini、ClaudeといったAI関連ツールは無料で、あるいはわずか数ドルで利用できる。
しかし、それらがもたらす助け、時間の節約、代替される労働力は、すでに価格自体をはるかに超えている。
ここまで話して、ブリニョルフソンは非常に興味深いことを述べた：
「今、多くの人がアンケートに答える際、こっそりAIに手伝ってもらって答えを書いている。それならいっそのこと、AIにユーザー自身になってもらおうではないか。」
そこで彼らは全く新しい方法を考案した：
AIを「人間」に変える：「あなたは25歳のボストンに住む黒人男性だ」とか、「あなたはニューヨークに住む大学教授だ」とAIに伝える。
そしてAIに、消費者の好み、選択、どのサービスを諦めるかといった質問に「回答」させる。
彼らはこれを「大規模言語モデルエージェント（LLM Agent）」と呼んでいる。
さらに驚くべきことに、彼らは後にAIを「タイムトラベル」させ、2016年、2017年のユーザーになりきって、「当時のFacebookの価値はいくらだったか」を「評価」させた。
教授が示した比較図は次のように説明している：
AIがシミュレートした回答は、2016年の実際のユーザーが記入したアンケートと、ほとんど同じだった。
これはどんな示唆をもたらすのか？
彼は次のように結論付けた：
「私たちはAIを人間を代替するために使うのではなく、私たちがこれまで見えなかった領域を拡張するために使うのです。」
このエージェントモデルはすでに大きな可能性を示している。例えば：
遠隔地の住民を研究したい場合、AIは数ヶ月かかる現地調査をせずに、秒単位でシミュレートできる。
ChatGPTを使ったことがない人がそれをどう評価するか予測したい場合、AIが「想像」を助ける。
さらには、異なる国や異なる教育背景を持つ人々の消費行動もシミュレートできる。
これは効率を大幅に向上させるだけでなく、「隠れた価値」を初めて計算に入れることを可能にした。
これらの発見に基づき、ブリニョルフソンチームは深い反省を提唱した：
「AIが経済を再構築する過程で、私たちの測定ツールは、最も注目されるべき変化を見落としているのではないか？」
四、仕事がなくなったのは、あなたが不十分だからではない
（スタンフォード大学の教授で研究報告書の共著者であるエリック・ブリニョルフソン）
そしてこれらの人々こそが、まだ始まってすらいないのに、門前払いされている若者たちである。
インタビューの最後に、ブリニョルフソン教授は人間、特に若者について語った。彼は言う：
AIは誰かの職を奪ったのではなく、新人が入る機会さえなくしたのである。
この言葉は的を射ている。多くの若者は自分が十分強くない、速くない、賢くないと感じているが、問題はそこにはない。
だからこれは「競争に勝てば残れる」ということではなく、「あなたには見てもらえる機会がない」ということだ。
AIはあなたの能力を奪ったわけではないが、確かに皆のキャリアのスタートラインを変えた。
教授は、AIの影響は過去100年で最も重大な技術変革であると指摘し、最も重要なのは、それが誰もがキャリアを始める起点を変えたことである、と述べた。
以前は、能力は仕事の中で徐々に身につけることができた。
今では、仕事の敷居が高くなり、最初から成果を出せる必要があり、できればコンテンツ、トラフィック、判断力ももたらすことが求められる。
もしあなたが卒業したばかり、転職したばかり、あるいは新しい仕事に就いたばかりの若者で、AIツールを使う経験もなければ、仕事が見つからないのはあなたに問題があるのではなく、雇用環境全体が変わったからである。
✅ 「万能なアドバイス」はないが、彼の3つの言葉は特に聞く価値がある
第一に：自分がどの種類の仕事に就いているかを知る必要がある
彼は、仕事を2つのタイプに分類すると述べた：
一つはAIが役立つもので、例えば市場企画やプロジェクト研究など、AIを使いこなせる人はより価値が高まるだろう。
もう一つはAIが直接代替できるもので、例えば原稿の初期作成、データクレンジング、反復作業など、これらの仕事自体はもはや成長しない。
あなたがしたい仕事は、どのタイプか？
まだ仕事を探し始めていないなら、この質問をまず明確にする必要がある。
第二に：本当に価値があるのは、AIが模倣できないものである
教授は例を挙げた：
「AIはすぐにレポートを作成できますが、顧客と直接対話する際のコミュニケーションの感覚を再現することはできません。資料を検索することはできますが、上司が本当に求めているのがどの方向性の解決策なのかは知りません。」
こうした「明示されていないもの」、つまり教授が言うところの「暗黙知」は、AIが最も近づきにくいものである。
そしてこの知識は、経験からしか学べない。
もしAIがこれらの経験を学ぶ機会を奪うなら、人間関係のコミュニケーションや柔軟な対応が求められる仕事に積極的に関わる必要がある。
必ずしも高収入である必要はないが、人との交流があり、複雑な状況で練習できる機会があることが重要だ。
第三に：習得すべきはAI技術ではなく、AIを使う習慣である
教授は明確な方向性を示した：
「誰もがモデルを訓練する必要はなく、いつAIを使うべきか、自分の仕事にどうAIを適用するかを理解することが重要です。」
車を運転するために自動車を作れる必要がないのと同じように、いつアクセルを踏み、いつブレーキを踏むべきかを知っておく必要がある。
これも「AI強化型人材」の基礎である。技術が優れていることではなく、使いこなし、恐れずに使い、自分の仕事スタイルと完璧に融合できることである。
もしあなたが新卒、キャリアチェンジしたばかり、あるいは新しい仕事に就いたばかりの若者であれば、今すべきことは、まだ新人に開かれている入り口を探すことである。
この就職難はあなたの問題ではなく、職場環境全体の変化であると覚えておくべきである。
結論：AIが起点を作り直した
AIの真の影響は、すべての人を「失業」させることではなく、一部の人々を永遠に「入場」させないことである。これは将来の警告ではなく、すでに起こっている現実だ。スタンフォード大学のデータは、変化がすでに始まっていることを明確に示している。
最も残酷なのは、この淘汰が音もなくやってくることである。
解雇通知はなく、
減給の発表もなく、
ただ、新人のために用意されていた場所が、静かに消えただけである。
この変革は最初に若者を襲うが、それで止まることはない。次に、より多くの階層、より多くの業界、より多くの一般の人々が同様の課題に直面するだろう。
もしAIが本当に新しい産業革命であるならば、私たちは「入場メカニズム」を再設計することが緊急に必要である。
そうでなければ、まだスタートラインにも立っていない人々は、スタートラインすら見つけることができないだろう。
📮 本稿の内容は、スタンフォード大学デジタルエコノミー研究所のエリック・ブリニョルフソン教授チームが発表した研究報告書「Canaries in the Coal Mine: Early Evidence for the Effects of Generative AI on the U.S. Labor Market」および関連する学術インタビューに基づいてまとめられたものです。無断転載を禁じます。
参考資料：
https://www.youtube.com/watch?v=m59xi83O-gs&t=419s&ab_channel=EconomicStatisticsCentreofExcellence
https://www.youtube.com/watch?v=SstOWPTg7hk&t=12s&ab_channel=EconomicStatisticsCentreofExcellence
https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/
https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf
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情報源：公式メディア/ネットワークニュース
レイアウト：アトラス
編集：深思
主編：チューリング
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