OECD AIの影響を最も受ける労働者は誰か？

こんにちは、丸山満彦です。

⚪︎⚪︎⚪︎⚪︎という職業は、AIに置き換わる...という話はよく聞く話ですが、全くその通りではないとしても、たしかに　そういう面はでてくると思います。

従来の向上に機械が導入されることで、工場で働く労働者の多くの部分は、機械に置き換えられましたし（例えば、富岡製糸工場の歴史とか見ればわかりやすい...）、コンピュータの導入とともに、いわゆるホワイトカラーの業務の中でも定型的なものの多くはコンピュータ処理（例えば、会計処理等）に置き換えられました。AI、特に生成的AIにより、今まで人間が考えて文書、画像、動画、音声等を作成していたものが、AIにより置き換えられる部分がでてきますよね...

AIによって職を失わないようにするためには、AIに怯えるよりも、AIをどのように使って社会に役に立とうと考えるほうが、よいように思います。AIを使っている限り、AIに置き換えられる可能性は減るはずですから...

で、報告書の中でも、AIによりリスクにさらされる可能性が高い職業のほうがむしろ、より雇用面で良い方向に働いているケースも多いといった調査もあるといったことが書かれているようです。

個別の課題を最小化しながら、社会全体の向上を図るためには、AIの特性を踏まえた適切な政策をとることが重要ということなのでしょうね...

ITの活用がうまく行えなかった社会が、より高度なITの利用であるAIの活用をうまく行えるのかという話もありますが、道具としてAIをどのように使うのか、変化の激しい時代の教育イメージというのを国民がもつことが重要かもですね...

● OECD

・2024.10.31 Who will be the workers most affected by AI?

Who will be the workers most affected by AI?	AIの影響を最も受ける労働者は誰か？
A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups	女性、低技能労働者、その他のグループに対するAIの影響を詳しく見てみよう。
Abstract	概要
This paper examines how different socio-demographic groups experience AI at work. As AI can automate non-routine, cognitive tasks, tertiary-educated workers in “white-collar” occupations will likely face disruption, even if empirical analysis does not suggest that overall employment levels have fallen due to AI, even in “white-collar” occupations. The main risk for those without tertiary education, female and older workers is that they lose out due to lower access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace. By identifying the main risks and opportunities associated with different socio-demographic groups, the ultimate aim is to allow policy makers to target supports and to capture the benefits of AI (increased productivity and economic growth) without increasing inequalities and societal resistance to technological progress.	本稿では、異なる社会人口統計学的集団が職場でAIをどのように経験するかを検証する。AIは非定型の認知的作業を自動化することができるため、「ホワイトカラー」職業に従事する第3次教育を受けた労働者は、経験則に基づく分析では「ホワイトカラー」職業においてさえ、AIによって雇用水準全体が低下したとは言えないとしても、混乱に直面する可能性が高い。高等教育を受けていない労働者、女性労働者、高齢労働者の主なリスクは、AI関連の雇用機会や、職場で生産性を向上させるAIツールへのアクセスが低下することによって損失を被ることである。異なる社会人口統計学的グループに関連する主なリスクと機会を特定することで、最終的な目的は、政策立案者が支援のターゲットを絞り、不平等や技術進歩に対する社会的抵抗を増大させることなく、AIの恩恵（生産性の向上と経済成長）を享受できるようにすることである。

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Executive summary	エグゼクティブサマリー
AI has made most progress in automating non-routine, cognitive tasks. Many of the occupations most exposed to AI (including the latest developments in generative AI) are therefore “white-collar” occupations typically requiring several years of formal training and/or tertiary education, e.g. IT professionals, managers, and science and engineering professionals. Occupations which rely on manual skills and strength, such as cleaners, labourers and food preparation assistants, tend to have low AI exposure.	AIは、非定型的な認知的作業の自動化において最も大きな進歩を遂げてきた。そのため、AI（生成的AIの最新開発を含む）に最もさらされる職業の多くは、IT専門家、管理職、科学・工学の専門家など、一般的に数年間の正規訓練や高等教育を必要とする「ホワイトカラー」の職業である。清掃員、労働者、調理補助員など、手先の技術や力に頼る職業は、AIによるリスクにさらされるのが低い傾向にある。
As a result, education is an important determinant of AI exposure. Occupations highly exposed to AI not only have a large proportion of highly educated workers, but education also mediates the relation between AI exposure and other socio-demographic characteristics. Native-born and prime-age workers can be considered among the groups most exposed to AI, partly because they tend to be in occupations with higher educational attainment. Female and male workers face roughly the same occupational exposure to AI overall.	その結果、学歴はAIによるリスクへのさらされ方を決定する重要な要因となる。AIによるリスクにさらされる可能性が高い職業には高学歴労働者の割合が多いだけでなく、教育はAIによるリスクにさらされことと、他の社会人口統計学的特性との関係も媒介する。生まれ育った国で職につく人と労働者は、働き盛りの世代の労働者は、教育水準が高い職業に就く傾向があることもあって、AIによって最もリスクにさらされる集団のひとつと考えられる。女性労働者と男性労働者は、全体としてほぼ同じ職業でAIにさらされている。
Occupations with the highest exposure to AI will be most impacted by AI and could face the most disruption. While AI advances are emerging in fast succession, analysis of historical data does not suggest that AI exposure has led to negative employment or wage outcomes on aggregate so far. Some studies even suggest that AI exposure has been linked to positive outcomes and that these links have been stronger among more educated and higher-income workers, potentially deepening existing inequalities.	AIによって最もリスクにさらされる職業は、AIの影響を最も受け、最も大きな混乱に直面する可能性がある。AIの進歩は次々と現れているが、過去のデータを分析しても、これまでのところ、AIによってリスクにさらされていることが全体として雇用や賃金にマイナスの結果をもたらしていることは示唆されていない。AIによってリスクにさらされても、それがポジティブな結果につながり、その関連性は高学歴・高収入の労働者ほど強く、既存の不平等を深めている可能性を示唆する研究さえある。
New analysis reinforces the idea that there was a positive relationship between AI exposure and employment in the period from 2012 to 2022. It shows that:	新たな分析は、2012年から2022年までの期間において、AIによってリスクにさらされることと、雇用の間に正の関係があったという考えを補強するものである。それによると、以下のようになる：
• Both female and male employment are positively related with AI exposure, when controlling for other technological advances, offshorability and international trade as well as for trends at occupation and country levels. Women’s employment growth was even higher than men’s in occupations highly exposed to AI, which can be interpreted as a continuation of the trend of declining occupational gender segregation, i.e. women’s entry into traditionally male-dominated occupations and vice versa. Examples of occupations highly exposed to AI in which female employment has grown include chief executives (32% to 39% female between 2012 and 2022) and science and engineering professionals (31% to 35%).	・他の技術進歩、オフショア化、国際貿易、職業や国レベルの傾向をコントロールした場合、女性も男性もAIによってリスクにさらされることと正の関係がある（AIの導入によりより雇用が増える）。AIによりリスクにさらされる可能性が高い職業では、女性の雇用増加率は男性よりもさらに高く、これは、職業的男女分離の減少傾向の継続、すなわち、伝統的に男性が支配的であった職業への女性の参入、およびその逆の傾向の継続と解釈できる。AIによりリスクにさらされる可能性が高く、女性の雇用が増加している職業の例としては、最高経営責任者（2012年から2022年の間に女性の割合は32％から39％）や科学技術専門職（31％から35％）が挙げられる。
• The relation between AI exposure and employment growth for prime-age workers and for native-born workers is also positive, suggesting that employment of these groups has either grown more or reduced less in occupations more exposed to AI (countering trends observed in the working population on the whole).	・AIのリスクにさらされる可能性が高さと、働き盛りの労働者および生まれた国の労働者の雇用増加との関係もプラスであり、これらのグループの雇用が、AIによりリスクにさらされる可能性が高い職業でより増加または減少していることを示唆している（労働人口全体で観察される傾向と対照的である）。
• There is little to suggest that, so far, exposure to AI has led to different outcomes for different demographic groups in terms of usual working hours or wage growth.	・これまでのところ、AIによるリスクがさらされていることが、通常の労働時間や賃金の伸びという点で、異なる人口集団に異なる結果をもたらしたことを示唆するものはほとんどない。
Some groups have greater access to opportunities associated with AI, which could prevent the benefits of AI from being broadly and fairly shared. Male workers with a university degree are overrepresented in both the AI workforce (the narrow set of workers with the skills to develop and maintain AI systems) and among AI users (workers who interact with AI at work). Consequently, women and lower-educated workers could have less access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace. At the same time, if used correctly, some features of AI could open up new opportunities for traditionally underrepresented groups.	一部のグループはAIに関連する機会をより多く利用できるが、これはAIの恩恵が広く公平に共有されることを妨げる可能性がある。大卒の男性労働者は、AI労働力（AIシステムを開発・維持するスキルを持つ狭い範囲の労働者）においても、AIユーザー（職場でAIと接する労働者）においても、その割合が高い。その結果、女性や低学歴労働者は、AI関連の雇用機会や、職場で生産性を向上させるAIツールへのアクセスが少なくなる可能性がある。同時に、正しく使用されれば、AIの一部の機能は、従来は十分に認められていなかったグループに新たな機会を開く可能性がある。
Interviews with workers on the topic of AI reveal the hopes, expectations and worries of different groups. Male, university-educated and foreign-born workers tend to have more positive perceptions of AI, according to an international survey of workers undertaken in early 2022 in the manufacturing and finance sectors. These groups were more likely to say that AI had improved their productivity and working conditions, that AI would increase their wages in the future, and that they were enthusiastic to learn more about AI. The same groups (along with younger workers) were also more likely to agree that technology had an overall positive impact on society. Despite this, university-educated workers were more likely to say that they were worried about job loss due to AI in the following 10 years (primarily because this group were more likely to be AI users). Foreign-born workers and younger workers were also more worried about job loss due to AI in the following 10 years and more worried that data collection would lead to decisions biased against them.	AIに関する労働者へのインタビューから、さまざまなグループの希望、期待、懸念が明らかになった。2022年初頭に実施された製造業と金融業の労働者を対象とした国際調査によると、男性、大卒、外国生まれの労働者は、AIに対してより肯定的な認識を持つ傾向にある。これらのグループは、AIによって生産性や労働条件が改善された、AIによって将来賃金が上昇するだろう、AIについてもっと学びたいと回答する傾向が強かった。また、同じグループは（若年労働者とともに）、テクノロジーが社会に全体的にプラスの影響を与えるという意見も多かった。にもかかわらず、大卒労働者は、今後10年間のAIによる雇用喪失を心配すると回答する傾向が強かった（主にこのグループはAIユーザーである可能性が高いため）。外国生まれの労働者や若年労働者も、今後10年間のAIによる雇用喪失をより心配しており、データ収集が自分たちにバイアスのかかった決定につながることをより心配していた。
Case study interviews conducted in parallel suggest that young and older workers are facing different risks. Older workers face preconceived and potentially even prejudicial notions regarding their ability and willingness to engage with new technologies. On the other hand, their tenure and seniority may afford them greater protection from job loss than younger workers.	並行して行われたケーススタディー・インタビューでは、若年労働者と高齢労働者が異なるリスクに直面していることが示唆されている。高年齢労働者は、新技術に取り組む能力や意欲に関して、先入観や潜在的な偏見にさえ直面している。その一方で、勤続年数や年功序列によって、若年労働者よりも失業から保護される可能性がある。
The synthesis of main risks and opportunities may allow policy makers to think about how to target different supports as to capture the benefits of AI (increased productivity and economic growth) without increasing inequalities and societal resistance to technological progress. For instance, programmes aimed at upskilling and empowering workers to use AI may be best targeted to those without tertiary education, to women and to older workers. Even if AI exposure has traditionally been associated with positive employment outcomes, some tertiary-educated workers will require support to overcome disruption and allow them to transition to new jobs. Policy makers will want to ensure that AI is used in a trustworthy manner, that it is not being used to perpetuate historical patterns of disadvantage, and that the benefits from AI are broadly and fairly shared.	主なリスクと機会を統合することで、政策立案者は、技術進歩に対する不平等や社会的抵抗を増大させることなく、AIの恩恵（生産性の向上と経済成長）を享受するために、どのような支援の対象を設定すればよいかを考えることができる。例えば、AIを活用するための労働者のスキルアップと能力向上を目的としたプログラムは、高等教育を受けていない労働者、女性、高齢労働者を対象とするのが最適かもしれない。AIによりリスクにさらされる可能性が高いことが従来から雇用にプラスの結果をもたらすとされてきたとしても、第3次教育を受けた労働者の中には、混乱に打ち勝ち、新たな仕事に移行できるようにするための支援を必要とする者もいるだろう。政策立案者は、AIが信頼に足る方法で使用されること、歴史的な不利なパターンを永続させるために使用されないこと、AIからの恩恵が広く公平に共有されることを確保したいと考えるだろう。
Table: Synthesis of the main risks and opportunities pertaining to each socio-demographic group	表 各社会人口統計グループに関連する主なリスクと機会の統合

Worker group	Main risks	Main opportunities
Tertiary- educated	High AI exposure means this group will be most impacted by AI, which could mean disruption. Fears of job instability.	If AI exposure continues to be linked to positive employment outcomes, this group could benefit the most.
Without tertiary education	Less access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace.	Potential for AI to open up new opportunities for traditionally underrepresented groups.
Male	Higher risk of automation generally, i.e. not AI-specific.	Optimism, confidence and positive perceptions about AI.
Female	Less access to AI-related employment opportunities and productivity-enhancing AI tools at work.	Stronger positive link between AI exposure and employment growth. Entry into male-dominated professions highly exposed to AI.
Young	Fear of job instability and biased decision-making.	Positive perceptions regarding impact of technology on society.
Prime age	High AI exposure means this group will be most impacted by AI, which could mean massive disruption.	Positive link between AI exposure and employment growth.
Older	Less access to AI-related employment opportunities and productivity-enhancing AI tools at work. Preconceived notions regarding ability and willingness to engage.	Tenure and seniority may afford protection.
Native born	High AI exposure means this group will be most impacted by AI, which could mean massive disruption.	Positive link between AI exposure and employment growth.
Foreign born	Fear of job instability and biased decision-making.	Optimism, confidence and positive perceptions about AI.

労働者グループ	主なリスク	主な機会
高等教育修了者	AIによるリスクにさらされることが高いということは、このグループがAIの影響を最も受けるということであり、混乱を意味する可能性がある。雇用が不安定になる恐れがある。	AIによるリスクさらされることが引き続き雇用にプラスに結びつけば、このグループが最も恩恵を受ける可能性がある。
高等教育未修了者	AI関連の雇用機会や、職場で生産性を向上させるAIツールへのアクセスが少ない。	AIが、従来は十分に認められていなかったグループに新たな機会をもたらす可能性がある。
男性	AIに特化したものではなく、一般的に自動化のリスクが高い。	AIに対する楽観主義、自信、ポジティブな認識。
女性	AI関連の雇用機会や職場の生産性を向上させるAIツールへのアクセスが少ない。	AIへのエクスポージャーと雇用の増加との間に、より強い正の関連性がある。男性優位の職業への参入がAIに大きく影響される。
年少者	仕事が不安定になり、意思決定にバイアスがかかることを恐れる。	テクノロジーが社会に与える影響に関するポジティブな認識。
働き盛り	AIによるリスクにさらされることが高いということは、このグループがAIの影響を最も受けるということであり、大規模な混乱を意味する可能性がある。	AIによるリスクにさらされる程度と雇用成長との間に正の相関がある。
年長者	AI関連の雇用機会や、職場の生産性を向上させるAIツールへのアクセスが少ない。能力や意欲に関する先入観。	終身雇用と年功序列が保護を与える可能性がある。
生まれた国	AIによるリスクにさらされることが高いため、このグループはAIから最も大きな影響を受ける。	AIによるリスクにさらされることと、雇用成長との間に正の相関。
外国生まれ	仕事が不安定で、意思決定にバイアスがかかることを恐れている。	AIに対する楽観主義、自信、肯定的な認識。