野村総研「日本の労働人口の49%が代替可能」── 日本の「AI に仕事を奪われる」論の出発点

日本で「AI に仕事を奪われる」という言い方が広まるきっかけになった数字が、日本の労働人口の49% である。野村総合研究所（NRI）は2015年12月2日、オックスフォード大学の Michael A. Osborne 准教授と Carl Benedikt Frey 博士との共同研究として、国内601種類の職業について人工知能やロボット等に代替される確率を試算し、10〜20年後に日本の労働人口の約49%が就いている職業が、技術的には代替可能になるとの推計を発表した。

ただし、49%は「49%の人が職を失う」という予測ではない。NRI 自身が、これはあくまでコンピュータによる技術的な代替可能性であって、実際に代替されるかどうかを左右する社会環境要因は考慮していないと注記している。何を数えた数字なのかを押さえることが、この推計を読むうえでの出発点になる。

何をどう推計したのか

推計の手法は、Frey と Osborne が2013年に米国について行った分析を日本に当てはめたものである。手法の詳細と、その元になった47%という数字はフレイ＆オズボーン論文のページにある。ここでは、日本版で何が違ったのかを整理する。

職業データは、JILPT がアンケート調査で職業ごとの興味・価値観・仕事環境・スキル・知識などを数量化したもので、職業ごとに30人以上の回答を集められた601職業が対象になった。米国の推計が米労働省の O*NET を使ったのに対し、日本版は日本の職業データに置き換えている。

NRI は試算方法の注記で、次の2点を明記している。

• 実際に代替されるかどうかは、労働需給を含めた社会環境要因の影響も大きいと想定されるが、本試算ではそれらを考慮していない
• 一人の業務の一部分だけをコンピュータが代わりに遂行する確率や可能性は検討していない

代替されやすい職業、されにくい職業

NRI は参考資料として、代替可能性が高い100職業と低い100職業を50音順で並べた。並び順は確率の高さとは無関係である。

NRI はこの傾向を、芸術・歴史学・哲学など抽象的な概念を整理・創出する知識が要る職業や、他者との協調・理解・説得・ネゴシエーション・サービス志向性が求められる職業は代替が難しく、特別な知識・スキルが求められない職業や、データの分析・秩序的で体系的な操作が求められる職業は代替できる可能性が高い、とまとめている。

推計の背景

この推計は、NRI 未来創発センターが「2030年」をテーマに進めていた研究の1つとして発表された。NRI は研究の狙いを、人口減少で労働力の減少が予測される日本において、人工知能やロボット等で労働力を補完した場合の社会的影響を調べることだと説明している。つまり出発点にあったのは「仕事が奪われる」不安よりも、人手不足をどう補うかという問いだった。

発表には職業名を挙げた一覧が付き、2016年1月12日には Osborne 准教授と東京大学の松尾豊准教授を招いた研究報告講演会も予告された。49%という数字は、雇用への脅威としても、労働力不足を補う手段の大きさとしても読める形で世に出たことになる。

数字をどう読むべきか

その後の研究は、この種の推計の読み方に2つの注意を加えている。

第1に、職業をまるごと置き換わる単位として扱うと、影響は大きく見えやすい。2016年の OECD ワーキングペーパー（Arntz、Gregory、Zierahn）は、同じ職業でも人によってタスクが異なることを考慮すると、21か国平均で自動化可能な仕事は9%にとどまると推計した。NRI 自身も、業務の一部だけが代替される場合は検討していないと書いている。

第2に、「代替」と「補完」は実際には截然と分かれない。内閣府の「世界経済の潮流 2024年 I」（2024年7月）は、AI が人の仕事を完全に置き換える「代替型」なのか、人の労働を助けて生産性を上げる「補完型」なのかを分けて考える必要があるとしたうえで、補完される職業でも一部のタスクは効率化されて人手がかからなくなるため、両者には語感ほどの大きな違いはないと整理している。同じ報告は、OpenAI などの研究者による Eloundou ほか（2023年）の推計として、米国の労働者の約80%がタスクの10%以上、約19%がタスクの50%以上を大規模言語モデルによる自動化の対象とされうることも紹介している。

10年後の日本の雇用

推計の時間軸は10〜20年後、つまり2025〜2035年ごろである。その前半が過ぎた2025年について、総務省の労働力調査は、年平均の完全失業率が2.4%で前年と同率、就業者数は6724万人で前年より60万人増えたと報告している。少なくとも雇用全体の数字には、大量の代替を示す動きは表れていない。

ただし、この数字だけで推計が外れたとは言えない。NRI の推計は失業率の予測ではなく、仕事の中身の変化は失業率や就業者数には必ずしも表れない。職業の中でどのタスクが機械に移っているかは、雇用総数とは別のデータで見る必要がある。生成 AI の登場後に出た職業別の推計はゴールドマン・サックスの推計のページに、実際の雇用データで若い働き手への影響を調べた研究は「炭鉱のカナリア」論文のページにまとめた。

AI と雇用・社会をめぐる出来事の流れは AI と社会の年表 で追える。