AI投資の熱と現場の代償
AI への資金と成長率の数字は、四半期ごとに大きく更新されている。シンガポールは AI 需要を背景に 5.4% の成長を記録し、AI 創薬の提携では最大 12 億ドル規模の契約が結ばれた。一方で、Publicis が手作業の 25% 削減を掲げたあとの雇用の行方は定まらず、顔認証の誤認で提訴した祖母は 1000 万ドルを求めている。資金が集まる速さと、影響を受ける人が負担を知る速さは、同じ時刻には並んでいない。以下では、数字が示す規模と、現場、個人、安全対策にすでに出ている負担とを並べて読む。導入の効果をどこまで認めるかは、費用と責任が誰に配分されるかまで見たうえでなければ、決められない。
Publicis は AI によって手作業を 25% 削減する目標を掲げたが、雇用への影響は不透明なままだと伝えられている（Storyboard18）。数字が示すのは作業量の削減であり、人員の削減ではない。ただ、手作業の四分の一が消えたあとに、その時間を同じ人員で別の仕事に回すのか、人数そのものを見直すのかは、まだ決まっていない。目標値だけを見て「何人減るのか」を読み取ろうとすると、判断を誤りやすい。
同じ導入でも、現場の動きは分かれ始めている。HSBC や Kroger では、AI を理由とした人員削減が拡大していると報じられ、あわせて再教育に回した場合との費用比較が論じられている（AICERTs）。削減は短期の人件費を下げる一方、再教育は教育費と時間を要する。どちらが安いかは、置き換える業務の範囲と、残る人員が新しい業務を担えるかで変わる。読者が自社や自分の職場を見るときも、削減額だけでなく、再教育にかかる費用と、削減後に誰が責任を負うかを並べて見る必要がある。
新卒の職域では、変化の方向がやや異なる。AI スキルを重視する流れの中で新卒の職域が変わり、インドの IT・BPM では新人採用が回復していると The Economic Times は伝えている。入門的な手作業が AI に移れば、新人の仕事は先に失われると想像しがちだが、採用が戻っている事例があることは、AI を扱える人材を育てる方向に費用を振る企業もあることを示す。ここでは、AI リテラシーをどう育てるかが、雇用への影響を左右する変数になっている。
