労働と経済

• 最も影響を受けやすい職種：データ入力、基礎的な翻訳、一次対応のカスタマーサポート、一部の事務および経理業務、反復的な開発作業。
• 新しい職業：機械学習エンジニア、データサイエンティスト、プロンプトエンジニア（「prompt engineer」）、AI倫理の専門家、モデルの「トレーナー」、AI専門の法律家、人間と機械のコーディネーター。フランスでは2026年にAI関連の求人が16万件以上公開され、同国は欧州で首位に立った。

一方で、楽観派は次のように指摘する。あらゆる技術革命（蒸気機関、電気、情報技術）は雇用を破壊したが、生産性を高め、新たな富と新たな需要を生み出すことで、それ以上の雇用を創出してきた、と。彼らによれば、AIは人間を割に合わない仕事から解放し、成長を加速させ、今日では想像もつかない職業を生み出す。労働の総量は一定である（したがって自動化された仕事は失われた仕事である）と考えるのは、古典的な誤謬（「労働塊の誤謬」と呼ばれる思い込み）だという。これは経済学者ヨーゼフ・シュンペーターが描いた創造的破壊の論理である。技術の進歩は古い活動を絶えず破壊するが、そこから新しい、多くの場合より生産性の高い活動を生み出すのである。

他方で、慎重派は「今回は違うかもしれない」と強調する。今回の波はより速く、より広く（ほぼすべての産業に同時に及ぶ）、しかも認知的な領域を直撃しており、人間がどのタスクへ移っていくのかが分からない。彼らは格差拡大のリスク（AIを所有する者とAIに振り回される者の間、高技能者と低技能者の間、国と国の間）と、たとえ長期的な帰結が好ましいものであったとしても生じる移行期の過酷さを指摘する。こうした文脈の中で、分配をめぐる根本的な議論が再び浮上している。ユニバーサル・ベーシックインカム（自動化の利益を財源として、すべての人に基礎的な所得を給付する）のほか、公的に財源を賄う職業訓練と移行支援、労働時間の分かち合い、資本（さらにはロボット）に対する税制の見直し、AIの「配当」といった競合する選択肢もある。いずれも合意には至っていないが、すべてが同じ認識から出発している。AIが労働を置き換えながら大きな価値を生み出すのであれば、誰がその恩恵を受けるのかという問題は、ひとりでに解決することはない、という認識である。

2026年夏の時点で、クラウド大手4社の2026年の投資見通しは合計で約7,350億～7,500億ドルに達しており（第8章および第10章）、これがバブルをめぐる議論に拍車をかけている。

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要点（第17章）

• 現在の自動化の波はこれまでと異なる。手作業だけでなく、認知的で創造的なタスクに及んでいる。職業ではなくタスクで考えること。AIは代替するのか、拡張するのか。
• 前例のないことに、この波は「ブルーカラー」より先に「ホワイトカラー」を直撃した（モラベックのパラドックス）。しかし身体性AI（ロボット、コボット、外骨格、第13章）は今や、自動化と拡張を肉体労働へと広げている。
• 主流のシナリオは再構成である（大半の職業が変容し、少数が消滅し、少数が拡張される）。新しい職業も生まれている。
• 最も影響を受けているのはキャリア初期の雇用であり（2026年8月の更新版によれば、米国では影響を受けやすい職種で22～25歳の雇用に約19%の格差）、主に採用の減速を通じて現れている。
• AIは隠れた人間の労働（アノテーション、人間によるフィードバック、モデレーション）に支えられている。その多くは不安定で、グローバルサウスに集中しており、倫理と正義に関わる問題である。
• 経済学上の大論争（破壊か豊かさか）は依然として決着していない。中心的な課題は教育・訓練と利益の分配であり、それは政治的選択である。

労働市場から、市場そのものへ。第18章では、金融、交通、その他の主要分野におけるAIの全体像を概観する。

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