ジェネレーティブAIとアメリカにおける仕事の未来
フルテキストもダウンロードできます。
ダウンロードにあたって個人情報をかなり書き込ませるので、私はやめましたが、、
マッキンゼーのレポートなので。
一見して
・パンデミック期間中（2019〜22年）、米国の労働市場では860万人の職業シフトが発生し、過去3年間よりも50％増加した。
その多くは、フードサービス、対面販売、オフィスサポートから別の職種に移る人々であった。
・2030年までに、米国経済全体で現在労働時間の30％を占める活動が自動化される可能性がある。
しかし、ジェネレイティブAIは、多くの仕事を完全になくすのではなく、STEM、クリエイティブ、ビジネスや法律の専門家の働き方を向上させると見ている。
自動化の最大の影響は、他の職種に及ぶ可能性が高い。オフィスサポート、カスタマーサービス、フードサービスの雇用は減少し続ける可能性がある。
・気候やインフラに対応するための連邦政府の投資や、構造的なシフトも労働需要を変化させるだろう。
ネット・ゼロへの移行により、雇用は石油・ガス・自動車製造業からグリーン産業へとシフトし、雇用の純増は小幅にとどまるだろう。
インフラ・プロジェクトは、現在すでに40万人近くが不足している建設業の需要を増加させるだろう。
また、人口の高齢化に伴う医療従事者の需要増に加え、電子商取引による輸送サービスの増加も見込まれる。
・2030年までにさらに1,200万人の職業転換が必要になるかもしれない。
縮小していく職業から人々が離れることで、経済は高賃金職に偏重する可能性がある。
低賃金職に就いている労働者は、高賃金職に就いている労働者に比べて、職業転換が必要になる可能性が最大で14倍高く、そのほとんどは、職業転換を成功させるためにさらなるスキルが必要になる。
女性は男性の1.5倍も転職の必要性が高い。
・米国では、はるかに大規模な労働力開発と、雇用主によるより広範な雇用アプローチが必要となる。
雇用主は、資格よりもスキルや能力を重視して雇用し、見過ごされてきた人々（農村部の労働者や障害者など）を採用し、進化するニーズに対応したトレーニングを提供する必要がある。
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米国の労働市場は、人々の働き方や仕事の内容において急速な進化を遂げている。
MGIがアメリカの労働の未来に関する最後のレポートを発表した数ヵ月後、世界は世界的なパンデミックと戦っていることに気がついた。
多くの労働者がリモートワークやハイブリッド・モデルに固執し、雇用主が自動化技術の採用を加速させたことで、仕事の性質は変化した。
さらに最近では、高度な自然言語能力を持つジェネレーティブAIの開発が加速し、自動化の可能性がより幅広い職種に広がっている。
このようなディスラプションの中で、労働者は驚くべきスピードで職を変え、一部の労働者はより大きな飛躍を遂げ、全く異なる職種に転職した（図表1）。
2019年から2022年にかけて、約860万人の職業転換が行われた。現在、さらなる変化が待ち受けている。2030年までにさらに1,200万人の職業転換が起こると予想される。
2030年までの総転職者数は、2年余り前の予測より25%増加する可能性がある。
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複数の力が、特定の職種の成長を促進し、他の職種の雇用を減少させる。
それらは一般的に、ジェネレイティブAIを含む自動化、インフラとネット・ゼロ移行への連邦政府投資の投入、高齢化、テクノロジーへの継続的投資、eコマースとリモートワークの成長などの長期的構造トレンドの3つに分類される。
短期的に雇用が景気循環の影響をどのように受けるかは予測せず、長期的に労働需要の構成がどのように変化するかに注目する。
大半の職業（労働人口の75％を雇用）において、パンデミックは10年後まで続く可能性のある傾向を加速させた。
景気後退期に打撃を受けた職種は、長期的に縮小を続ける可能性が高い。
これには、電子商取引へのシフトの影響を受ける顧客対応業務や、自動化によって、あるいは物理的なオフィスに出勤する人の減少によって淘汰される可能性のあるオフィスサポート業務が含まれる。
2030年までに予想される1,200万人の職業シフトのうち、フードサービス、接客・販売、オフィスサポート、生産業務の減少が1,000万人近く（84％以上）を占める可能性がある。
対照的に、ビジネス・法律専門職、管理職、ヘルスケア、運輸、STEMの職種は、パンデミックの間にも回復力があり、継続的な成長が見込まれる。
これらの職種は、2030年までに100万人未満の職業転換しか起こらないと予想されている。
労働者はキャリア・パスを変更する意欲を示しており、労働市場の逼迫は企業に幅広い応募者層からの採用を促している。
残りの100万人の職業シフトを占めるその他のカテゴリーにとっては、パンデミックは一時的な逆風であった。
早期教育や生涯学習への継続的なニーズがある中、教育・訓練などの分野での雇用は今後数年間で増加するはずである。
建設労働者の需要も、パンデミックの最盛期には停滞したが、力強く回復すると予想される。
私たちの以前の調査で推定された変化は、予想よりもさらに速く、さらに大きな規模で起こっている。
職業的・地理的ミスマッチを解消し、労働者をより将来性のある仕事に就くために必要な訓練につなげることが、さらに急務となっている。
労働市場の逼迫が企業に幅広い応募者層からの採用を促す一方で、労働者が軸足を移してキャリア・パスを変更することを厭わないという事実は、楽観的な見方をもたらすが、自己満足は禁物である。
仕事の未来はすでにここにあり、それは急速に進んでいる。
労働市場が逼迫する中、労働者は新たな役割に移行し、職業シフトが加速している。
2022年末までに、雇用は2019年の水準まで回復した。しかし、多くのことが流動的であった。
パンデミック時代の労働力不足は今後も続くのか？
パンデミックの間、退職率は高騰し、2021年には約4800万人、2022年には5100万人のアメリカ人が離職した。
人々が次に何をしたかは、データからは完全には明らかになっていない。
ある者はより給料の高い仕事に転職した。
また、落胆からか、あるいは個人的な理由や健康上の理由からか、労働力から離れた人もいる。
総雇用者数はパンデミック後に過去最高を記録し、多くの雇用主が採用難に見舞われた。
2023年4月現在、約1,000万人の雇用が空席のままであり、労働力率は上昇したものの、パンデミック前の水準を0.7ポイント下回った。
労働力率は上昇したものの、大流行前の水準を0.7ポイント下回っている。
この減少は、労働参加率が着実に低下してきた20年間の長期的な傾向の後に起こったものである。
2030年までに米国人の4人に1人が定年退職以上の年齢になることを考えると、労働供給は引き続き制約を受ける可能性がある。
労働参加率の上昇、移民の増加、生産性の向上がなければ、労働力不足は経済と人口が成長するにつれて長期的な問題となる可能性がある。
これは、市場、エコノミスト、雇用主が直面する未解決の問題である。
大消耗はより深いシフトを覆い隠した
パンデミック（世界的大流行）の最中、退職率の急上昇に注目が集まったが、もっと構造的なことも起きていた。
一部の人々は雇用主を変えただけでなく、まったく別の職業に移ったのである。
雇用の純増・純減に基づくと、2019年から2022年にかけて約860万人の職業シフトが起こった。
このシフトの大半は、フードサービス、接客・販売、オフィスサポート、生産業務（製造業など）の離職によるものである。
同時に、2019年から2022年にかけては、管理職と専門職、運輸サービス業が合わせて400万人近い雇用を増加させた。
私たちの以前の調査では、このような変化はもっと長い期間で予測されていたが、パンデミックによって事態は一気に加速した。
ここ数年は、この10年の終わりまで続くと予想されるトレンドのプレビューであった。
高賃金の仕事が増え、低賃金のサービス業に就く労働者が減る
低・中賃金職種の全体的な雇用は大流行前の水準から減少したが、年間賃金5万7,000ドル以上の職種は約350万人の雇用を増やした。
しかし、どれだけの高賃金職が出世によって満たされ、どれだけの高賃金職が新規労働力参入によって満たされたかは不明である。
一方、低賃金の求人数は減少していない。
低賃金のサービス業への需要は依然残っているが、こうした職務に就く労働者は減っている。
過去3年間の転職と職業シフトから明らかなことは、米国の労働市場がより高いレベルのダイナミックな動きに対応したということである。
需要の急増と労働力不足により、多くの雇用主は可能性のある非伝統的な候補者を検討し、直接的な経験がない場合は彼らを訓練することを余儀なくされた。
将来はそうならないかもしれないが、雇用主も労働者も同様に、人々が素早くピボットして新しいスキルを追加する可能性について学んだことを活用することができる。
オートメーションとその他の力が労働市場を再編成し続ける
産業用ロボットから自動文書処理システムに至るまで、自動化は様々な職業の需要を変える最大の要因であり続けている。
ジェネレーティブAIは、自動化を加速させると同時に、まったく新しい職種にまで拡大している。
この技術が急速に進歩する一方で、他の力も労働需要に影響を与えている。
全体として、米国では10年後まで職業構成が大きく変化すると予想される。
自動化とジェネレーティブAIの効果
近年のジェネレーティブAIツールの導入により、自動化が飛躍的に進んでいる。
「ジェネレイティブ」とは、これらのツールが膨大なデータセットからパターンを特定し、新しいコンテンツを生成できるという事実を指す。
その最も顕著な進歩は、自然言語能力であり、これは多くの作業活動に必要とされる。
ChatGPTはテキストに特化しているが、主要なプラットフォームが提供する他のAIシステムは、画像、動画、音声を生成することができる。
ジェネレーティブAIはまだ初期段階にあるが、ビジネスへの応用の可能性は大きく、多岐にわたる。
ジェネレーティブAIは、コードの記述、製品の設計、マーケティング・コンテンツや戦略の作成、業務の効率化、法的文書の分析、チャットボットによる顧客サービスの提供、さらには科学的発見の加速などに利用できる。
AIは単独で使用することも、「人間がループに参加」して使用することもできるが、現在の成熟度を考えると後者の可能性が高い。
これらすべては、自動化が専門知識、人々との交流、創造性を含むより広範な仕事活動に影響を与えようとしていることを意味する。
自動化導入のスケジュールは大幅に早まる可能性がある。
ジェネレイティブAIがあれば、2030年までに米国経済における労働時間の21.5％を占める業務が自動化される可能性があると、私たちの調査は推定した。
それが今では29.5パーセントに急増している（図表3）。
将来の労働需要に影響を与えるその他の力
もちろん、自動化は真空地帯で起きているわけではない。
他のトレンドも特定の職種の需要に影響を及ぼしており、2030年までの雇用構成は大きく変化し、医療、STEM、管理職が増加し、接客、事務サポート、フードサービスなどの職種は減少すると予想される。
連邦政府の投資：最近の連邦法は、雇用に影響を与える他の分野への機運と投資を促進している。
経済全体への直接的・間接的な影響により、約350万人の雇用が失われる可能性がある。
しかし、マクロレベルでは、これらの損失は、主に再生可能エネルギーへの設備投資によってもたらされる420万人の雇用増加によって相殺されるはずである。
ネット・ゼロへの移行は雇用にとってプラスになる可能性が高いが、その雇用の場所や必要とされるスキルは異なるかもしれない。
同様に、全国的なインフラ・プロジェクトへの大規模投資は建設業の雇用を促進し、2022年から2030年にかけて雇用は12％増加する可能性がある。
しかし、2023年4月の時点で、この分野ではすでに38万3,000人分の求人が埋まっていない。
沿岸から沿岸までインフラ・プロジェクトを実現するためには、この不足に対処する必要がある。
CHIPS and Science Actは、半導体製造だけでなく、研究開発や科学研究にも追加資金を投入している。
製造業は今後数年間、全体として雇用需要を押し上げると思われるが、この部門はハイテク化が進んでいる。
製造業では、従来型の生産職は以前より減少し、技術やSTEMスキルを持つ労働者が増えるだろう。
その他の構造的傾向：同時に、所得や教育水準の向上といった他のトレンドも雇用を維持する。
また、経済のデジタル化の進行に伴い、あらゆる分野で技術系労働者の増加が必要となる。
すべてをまとめると、仕事の構成は変化しており、さらに1200万人の職業シフトが予想される。
ここ数カ月の最大の疑問のひとつは、ジェネレーティブAIが雇用を一掃するのではないかということだ。
少なくとも短期的には雇用が失われる可能性は否定できないが、我々の調査ではそのような結論には至っていない。
技術の進歩はしばしば混乱を引き起こすが、歴史的には、最終的には経済と雇用の成長を促進する。
その代わりに、労働需要の様々な促進要因をモデル化し、雇用の構成がどのように変化するかを見ており、その結果、利益もあれば損失もある。
実際、ジェネレーティブAIの影響を最も受ける職種は、その採用によって成長率が鈍化する可能性はあるものの、2030年まで雇用を増やし続ける可能性がある（図表4）。
また、自動化が定着しても、投資と構造的要因が雇用を支えるだろう。
知識労働者にとって確実に言える最大のインパクトは、ジェネレーティブAIが労働活動の組み合わせを大きく変える可能性が高いということである。
底堅く成長する職種
2023年4月時点で190万人の求人が埋まっておらず、すでに不均衡な状態にあるヘルスケア業界において、今後最大の雇用増加が見込まれる。
医療補助者、医療技術者、ウェルネス・ワーカーには350万人、さらに200万人の医療専門職の需要があると推定される。
2030年までには、STEM職の需要が23%増加すると予想される。
2023年にはハイテクセクターのレイオフが話題になっているが、経済のデジタル化が進む中、あらゆる規模・セクターの企業がハイテク人材を長期的に求めていることに変わりはない。
例えば、銀行、保険、製薬、ヘルスケアの雇用主は、大規模なデジタル変革に取り組んでおり、高度なスキルを持つ技術者を必要としている。
さらに、運輸サービス部門は、2030年までに9％の雇用増加が見込まれている。
減少する職種
将来的に最も雇用が減少するのは、オフィスサポート、カスタマーサービス、フードサービスであろう。
小売販売員の83万人、事務アシスタントの71万人、レジ係の63万人の減少に加え、事務員12の需要が160万人減少すると推定される。
これらの仕事は、反復作業、データ収集、初歩的なデータ処理の割合が高く、すべて自動化システムが効率的に処理できる作業である。
我々の分析では、米国の製造業全体が上向きであるにもかかわらず、生産職がわずかに減少している。
現在、需要が縮小している職種に就いている労働者のうち、2030年までに1,180万人が別の職種に転職する必要があると推定される。
そのうちのおよそ900万人は、まったく別の職種に移ることになるかもしれない。
すでに起こっていることを考慮すると、10年後までの職業転換の総数は、以前の予測よりも25%近く多い水準に達し、経済全体の職業構成に、より顕著な変化をもたらすことになる。
全体として、より高いレベルの教育やスキルを必要とする仕事への需要が増加し、一般的に大卒を必要としない職務は減少すると予想される（図表5）。
賃金や教育条件の低い仕事に就く労働者が最も影響を受ける可能性がある。
賃金が最も低い2つの五分位（年収30,800ドル未満と30,800～38,200ドル）の人々は、この10年の終わりまでに職業を変える必要がある可能性が、高所得者よりもそれぞれ最大10倍と14倍高い。
賃金が最も低い5分位内の2つの職種は、学歴の低い人、女性、有色人種に偏っている。
女性はオフィスサポートとカスタマーサービスに多く、2030年までにそれぞれ約370万人、200万人の雇用が減少する可能性がある。
同様に、黒人やヒスパニック系の労働者は、顧客サービス、フードサービス、生産労働の中でも、縮小する職種に非常に集中している。
我々の分析では、2030年までに賃金の最も低い2つの五分位群では110万人の雇用が減少する一方、賃金の最も高い五分位群では380万人の雇用が急増する可能性がある。
低賃金で縮小傾向にある職種に従事する労働者が、より安定した高賃金の仕事に転職できるようにするには、訓練プログラムへの幅広いアクセス、効果的な仕事のマッチング、雇用主によるさまざまな雇用・訓練慣行、地理的流動性の向上が必要である。
労働市場全体では、社会的・情緒的スキルやデジタル・スキルの需要が高まる。
基本的な認知スキルや手作業スキルの需要は減少するだろうが、肉体労働はなくならない。
輸送サービス、建設、ヘルスケアなどのセクターの成長に牽引され、労働時間の31％弱は依然として肉体労働が占める可能性がある。
この変革期は、より包括的な成長の機会となり得る
変化のペースが止まりそうにない中、労働者が将来の仕事にマッチするよう支援することが課題となる。
これには大規模な協力が必要な場合もあるが、各企業が採用や研修に独自のアプローチを適応させることで、そのギャップの多くを埋めることができる。
自動化とAIによる生産性の向上
MGIの最近の研究では、米国の生産性を再び向上させる方法に焦点が当てられている。
自動化は、労働力不足を緩和すると同時に、冴えない生産性を飛躍的に向上させる可能性がある。
ジェネレーティブAIは、中位採用シナリオにおいて、2030年まで米国の労働生産性を毎年0.5～0.9％ポイント向上させる可能性がある。
この幅は、自動化によって解放された時間を2022年の生産性水準で再配分するか、2030年の水準で再配分するかを反映したもので、どちらのシナリオも2030年に予想される職業構成を考慮している。
ジェネレーティブAIと他のすべての自動化技術を組み合わせると、潜在的な成長率はさらに大きくなる可能性がある。
あらゆる種類の自動化が、中位採用シナリオにおいて、米国の生産性成長を年率3～4%に押し上げるのに役立つ可能性がある。
しかし、そのためには官民の関係者が大きな行動を起こす必要がある。
労働者は新しいスキルの習得をサポートする必要があり、また、ジェネレーティブAIに関連するその他のリスクも緩和・管理する必要がある。
しかし、労働者の移行とリスクがうまく管理されれば、ジェネレーティブAIは経済成長に実質的に貢献できるだろう。
知識労働の生産性を向上させるジェネレーティブAIの恩恵を最大限に享受するためには、雇用主、政策立案者、そしてより広範なエコシステムが、明確なガイドラインとガードレールを確立する必要がある。
退屈な仕事や不快な仕事を機械が代行することで、創造性や問題解決、他者との協働を必要とする、より興味深い仕事をすることができる。
労働者はこれらのツールを使いこなす必要があり、重要なことは、より価値の高い活動に集中するために解放された時間を使うことである。
例えば、管理職が管理業務や報告業務の多くを自動化すれば、戦略的思考やコーチングにより多くの時間を割くことができる。
同様に、研究者は、大規模なデータセットの分類と合成を自動化ツールに頼ることで、プロジェクトをスピードアップすることができる。
雇用主にとって、革新的な雇用戦略の倍増
ほとんどの雇用主は、採用においてより広い視野を持つことで利益を得ることができる。
募集している職務の責任にできるだけ合致するような過去の経験にこだわるのではなく、企業は候補者の学習能力、本質的な能力、転嫁可能なスキルを評価することができる。
将来性のある人材を雇用し、業務で彼らを訓練することは、労働力不足への解決策となりうる。
能力開発の大部分は仕事の中で行われる。
MGIの過去の調査によると、米国における平均的な個人の生涯所得の40％は、職務経験が寄与している。
職務経験を通じて学んだスキルは、低賃金労働からスタートする学歴のない人々にとっては、さらに大きな決定要因となる。
将来の仕事を満たすことは、労働市場をより包括的なものにするチャンスである。
雇用主は、資格要件が本当に必要かどうかを再考する必要があるかもしれない。
米国の労働者の約60％は、経験を通じて得たスキルを持っているが、4年制大学の学位は持っていない。
「Tear the Paper Ceiling」のようなイニシアチブは、雇用主の意識を高め、リソースを提供することによって、経験はあるが学位を持たない労働者を支援している。
雇用主はまた、復職を希望する定年退職者、雇用格差のある人々、元収監者など、見過ごされがちな人々から採用することもできる。
例えば、リモートワークは、通勤が困難な障害者や農村地域の人々にとって、長い間待ち望まれていた機会を開くものである。
その他の構造的問題への取り組み
パンデミックの間、女性は男性よりも比較的多く離職した。米国で働く女性の数が完全に立ち直るには丸3年かかった。
低賃金労働に従事する女性の多くは、家庭の事情により、学校に戻ったり新しい職業に就いたりするリスクを負えないと感じているかもしれない。
女性のキャリア転換を奨励し、可能にする雇用慣行だけでなく、手頃な価格の保育の必要性も、依然として大きな障壁となっている。
これに対処するため、民間企業の多くが保育手当を拡充しており、州や地方自治体の中には、税額控除や補助金、直接資金を提供しているところもある。
さらに、労働力不足に直面している建設業のような歴史的に男性が支配的な分野では、そのギャップをより多くの女性で埋めることができ、その過程で多様性が向上する。
重要な社会インフラである介護は、雇用需要の重要な分野のひとつである。
私たちは、この10年の終わりまで最も急速に成長する2つの職業は、看護師とホームヘルパーになると予想している。
しかし、こうした職種から離職する人は後を絶たない。
このようなニーズの高まりに対応するためには、現在、一般的に低賃金で、安定性も昇進の機会もほとんどない仕事の質を向上させることが重要であろう。
大規模な雇用主であれば、自社の訓練ニーズに対応できるかもしれないが、国全体にとってのリスキリングの課題の大きさを考えると、業界団体、教育提供者、非営利団体などとのより広範なパートナーシップや、人的資本への投資に対するインセンティブが必要となる。
個々の企業を超えた取り組みによってリスキリングの必要性に対処することは、コストの分散につながり、その後退職する可能性のある従業員のための訓練への投資に消極的な雇用主の懸念に対処することになる。
自動化によって何百万もの雇用が失われる可能性があり、異なるスキルを必要とする分野ではさらに多くの雇用が創出される可能性があるため、米国では効果的な訓練プログラムへの幅広いアクセスと、個人が機会を見つけるのを助けるジョブ・マッチング支援が必要である。
多くのイニシアチブが実施されているが、効果的なものを劇的に拡大し、主要な人材不足を補うための積極的なアプローチをとることが重要である。
有望な解決策のひとつは、まだ初期段階にあるが、デジタル学習・雇用記録である。
これは、個々の労働者がどのようにスキルを習得したかを文書化し、企業や時間を超えて翻訳することができるデジタル・マイクロクレデンシャルのようなものである。
米国の労働市場は、近年の困難や急速な変化に直面しても、驚くほど回復力がある。
このような適応力こそ、次の章に進むために必要なものであり、個人を支援すると同時に、企業が成長を促進し続けられるよう、人材ニーズを満たす手助けをするものである。
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