最近のブルームバーグの記事では、AI が対応できる仕事は全体の 5% に過ぎないという MIT の経済学者の主張が引用され、AI の限界によって経済崩壊が起こる可能性さえ警告されている。この見方は慎重すぎるように聞こえるかもしれないが、AI が業界全体に変革をもたらす役割や、数字が示す範囲をはるかに超えて着実に拡大しているという全体像を見落としている。
AI に関する最大の誤解の 1 つは、AI が人間の仕事を完全に置き換えるか、まったく役に立たないという考え方です。実際には、AI の力は、単に置き換えるのではなく、仕事を拡張、強化、再形成することにあります。今日、完全に自動化できる仕事が 5% だけだとしても、AI によって根本的に変わる職業はもっとたくさんあります。医療がその良い例です。AI は医師に取って代わることはできませんが、医用画像を分析し、異常をフラグ付けし、医師をサポートする精度で診断を提案することができます。放射線科医の役割は進化しており、AI によって彼らはより速く、より自信を持って働くことができます。これは医療に限った話ではありません。金融、法律、マーケティングでも同様の変化が見られます。したがって、置き換えられる仕事だけに注目するのではなく、どれだけの仕事が変化するかを見る必要がありますが、その数は 5% をはるかに超えています。
5% という主張は、AI が停滞し、範囲が限られているかのように扱っています。実際、AI は電気やインターネットのような汎用技術です。これらの技術はどちらも、電気で動く照明やインターネットで接続された研究室など、限られた用途から始まりましたが、最終的には生活や仕事のほぼすべての側面に浸透しました。AI も同じ軌道に乗っています。現在は限られた範囲のタスクしか実行できないように見えるかもしれませんが、その機能は急速に拡大しています。AI が今日 5% の仕事を自動化するとすれば、来年には 10% になり、5 年後にはさらに増える可能性があります。機械学習アルゴリズムが進歩し、自己教師あり学習などの新しい手法が登場するにつれて、AI は改善し続けます。
完全に代替可能な仕事に焦点を当てることのもう 1 つの問題は、AI の真の強みである、仕事の一部を自動化し、人間が創造性、戦略、または対人スキルを必要とするタスクに集中できるようにするという点を見逃してしまうことです。マッキンゼーは、すべての仕事の 60% に、自動化できるタスクが少なくともいくつかあると推定しています。これらは多くの場合、反復的または日常的なタスクであり、AI が役割全体を引き継ぐことはないとしても、AI が大きな価値を付加するのはこの部分です。たとえば、カスタマー サービスでは、AI 駆動のチャットボットが一般的な問い合わせを迅速に処理し、複雑な問題への対応は人間のエージェントに任せます。製造業では、ロボットが高精度のタスクを実行し、人間が品質管理と問題解決に集中できるようにします。AI がすべての仕事を行うわけではないかもしれませんが、仕事のやり方を変革し、大幅な効率化を推進しています。
AI の限界による経済崩壊に対する経済学者の懸念も、より詳しく検討する価値がある。歴史的に、経済は新しいテクノロジーに適応してきた。AI は、すぐには目に見えない形で生産性向上に貢献し、こうした向上は雇用喪失の懸念を相殺する。AI 主導の変革が欠如すると経済的失敗につながるという主張は、AI が労働市場全体を即座に置き換えなければ、壊滅的な失敗に終わるという誤った仮定に基づいているようだ。テクノロジーの変化はこのようには機能しない。むしろ、役割とスキルが徐々に再定義される可能性が高い。これには再教育への投資が必要になるが、突然の崩壊につながる状況ではない。むしろ、AI の採用は生産性の向上を促し、コストを削減し、新たな機会を創出し、経済の縮小ではなく拡大を示唆する。
AI も、単一のテクノロジーとして捉えるべきではありません。業界によって AI の導入ペースは異なり、基本的な自動化から高度な意思決定まで、さまざまな用途に AI が使用されています。AI の影響を仕事のわずか 5% に限定することは、イノベーションを推進する AI のより広範な役割を無視することになります。たとえば小売業では、店舗スタッフがロボットに大量に置き換えられていなくても、AI 主導の物流と在庫管理によって効率が大幅に向上しています。AI の価値は直接的な労働力の代替よりもはるかに広く、サプライ チェーンの最適化、顧客体験の向上、これまでは不可能だったデータに基づく洞察の提供にまで及びます。
AI が実行できる仕事は全体の 5% に過ぎないという考えは、AI の本当の影響を見落としています。AI は単に完全に置き換えるだけではありません。役割を強化し、仕事の一部を自動化し、日々さらに強力になり続ける汎用テクノロジーであることを証明しています。人間の仕事の強化から日常的なタスクの自動化、生産性の向上まで、AI の経済的影響は仕事の置き換えをはるかに超えています。AI が現在できないことだけに焦点を当てると、AI がすでに労働力にもたらし、将来ももたらし続けるであろう微妙ながらも重要な変化を無視するリスクがあります。AI の成功は、自動化された仕事の任意の目標を達成することではなく、世界に革命を起こす初期段階にすぎないテクノロジーにどれだけうまく適応し、進化し、最大限に活用できるかにかかっています。