![[13-1] 内閣府レポート「世界経済の潮流 AIで変わる労働市場」をマクロ経済視点で解説。AIは文字や電気の発明と同等以上の社会・経済インパクトを与え、人類史を変える汎用技術という政府認識、労働者の80%に影響を与え国家には一大事の理由【AIで変わる労働市場編】 | 政治経済情勢活用ラジオ[PESU]](https://image.listen.style/img/TN1l2e6Y0mE_FcC85SFdqp-MpCSI-mLkMBC9yFOjeEQ/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzQyMTI0NjQ2LzQyMTI0NjQ2LTE3MzAwNjc1MTEyNjEtMjQ3MGFhMDQwNGFkNS5qcGc.avif)
![政治経済情勢活用会[PESUラジオ]](https://image.listen.style/img/QMF5fWkL6MzDxezCbvahCYmUXXKXoVWpD-_ILHg21Gg/resize:fill:600:600/aHR0cHM6Ly9pbWFnZS5saXN0ZW4uc3R5bGUvcHJvZmlsZS1waG90b3MvZXhMZXVjcnNKdFlMUzZGc3p1RWdrVTNucHQ4STF6cERSb0I1MjlScC5wbmc.avif)
AIによる労働市場の変化
マクロのニュースを日常に落とし込む政治経済情勢活用ラジオ
こんにちは、インタビューワーの飯田です。そして、毎日6時間以上、国内・海外のニュース情報を見ている
話し手の野村です。この番組は、政治や経済のニュースを働く社会人の方が日常の仕事の中で活用できるように読み解いていく番組です。
今日もよろしくお願いします。よろしくお願いします。さあさあ、今回はリクエストをいただきましたものをやりましょうということでして、これは何かといいますと
AIですね。世界経済の潮流というね、内閣府が毎回2回出す世界経済版のマクロ経済
と言ったらいいかな、を2大トピックを出してくれるレポート。2024年版は1つ目がAIで変わる労働市場
2つ目は中国の構造問題というのが出ました。我々はシリーズの11の回、11-1って書いてあるやつですね
で、世界経済の潮流2024年2、中国の構造問題と世界経済への影響という内閣レポートをやったんですが、それの1の方もぜひやってくださいよという
お声をいただきましたので、やりましょうというところですね。この11-1は本当に面白いのでぜひ聞いてください。
11-1です。ぜひ聞いてください。めちゃくちゃ面白い。それも踏まえて、読んできましたね野村さんは。
ざっくり読んでます。ざっくりというか普通に読んでます。僕は読んでません。
なんで野村さんの話を聞きながらアドリブで打ち返していって、今日も困らせていこうかなと思っているんですけど。
いつも鋭い質問、ご質問ありがとうございます。
まず時期がですね、その整理からしていこうかなと思うんですけど、AIは本当に日進月歩どころか時間で進んでいくぐらいの速度で進化してますから
当時の気分に一応戻って聞きましょうかというのが大事かなと思いますので
これレポート出ましたのが令和6年7月ということで、これ2024年の7月です。
2024年の7月の飲みそいになってもらうために、私いつも通りネタを持ってきましたので、どんな時期だったか。
もうちょうど1年なんですけど、まだですね、岸田首相でございます。
岸田首相だ。そりゃそうよね、そりゃそうよねってなった。
そう思うとさ、だいぶ昔に感じる。
この1年長かったね。
そうなんです。あとですね、ちょうどその2024年8月ぐらいがパリオリンピックがやってたりとか、そのちょっと後に大谷翔平の50トール板とか。
あともう一つはですね、これが一番身近なんですよ。見つけてきました。
はい。
新札に変わったのが2024年7月なんですよ。
ああ、ほんまやね。結構もう慣れてますね。
結構慣れた。1年って慣れるなあ。
山里さんと梅子さんと渋沢栄さんに変わったわけなんですけども、それぐらいです。
だから1年って短いようで早いんですが、やっぱ当時の気分に戻るとすごく難しくて、
その頃AIどれぐらい使ってましたかとか、その頃のAIの情勢どうでしたかっていうのを思い浮かべていただけながら、
その時点で政府はこのレポートを出してたんですよ。しかも汎用性がありますよっていうのが今日はポイントですかね。
はい、そうですね。
その辺を聞いていただければというふうに思っております。
ということで野村さんどんなトピックからいきましょうか。
大きく3つのトピックに分かれていると思っていただければ良いんですけれども、目次を見ていただけると分かる通り、
AIによる職業タスクの補完と代替、その時点で政府はAIによってこういう形に職業の形が変わっていくと考えています、想定していますっていうことをすでに出している。
簡単に分かりやすく言うと、僕もチラッと見たんですけど、この職業なくなるし、この職業なくなりづらいですよって直接書いてましたよね。
まあまあまあまあ、要書いたなって。
要書いたなって思うんですけども、それ後で紹介しますけど、
はい、後でご紹介いたします。
もう本当にね、影響が大きく代替可能性が高い職業って諸で書いてますから。
はい、諸で書いてますね。
その辺も紹介します。
その次にね、労働者の属性別、どういった境遇だとか、所得資産とかも込みですかね、色々な属性別に見たAIによる補完と代替ということで、
こちらもね、結構要書き張ったなというか、逆に言うとね、僕からするとね、それぐらい危機感をこの時点で持ってはったなっていうのが率直な感覚です。
はい。
では第3節にその2つをね、AIによってこういう影響があると思いますよ、想定されますよっていうところをコンコンと書いた後で、
じゃあ皆さんどうしていくといいと考えていると行政としては思ってますよというところが書かれてあるので、
きちんとね、恐怖煽りだけではなくて対策というか、こうしていけばいいんじゃないかなって現時点では想定してますよっていうところもちゃんと書いてくれてると。
じゃあ分析、現状、想定の3本柱ってことね。
そんな感じでございます。
バッチリじゃないですか。
はい、そうなんです。素晴らしい資料でございます。
じゃあもうぜひそれ聞いていきながら質問していきたいと思います。
まずですね、政府がこの世界潮流の中でね、どれぐらいAIというものをどのような歴史的な位置づけに置いているのかっていうところが、
まず最初、もう一番最初に紹介されてて。
なぜ?3ページ目に書いてますからね。
これは僕ね、相当のインパクトがあるということを主張したいんだなと。
なぜかというと、世界の歴史を変えた汎用技術の一覧という形の中にAIというものを含めさせてるんですよ。
AIシステムの進化とその影響
なんですよね。
そう。
この表から始まる資料のワクワク感よ。
いやーすごいです。
ちょっとだけ読み上げましょうか。世界を変えた汎用技術一覧、もちろん引用元の学術引用元あるんですけども。
最初、植物の栽培、動物の家畜化、鉱石の精錬、車輪、筆記、そして鉄、水車、印刷、蒸気機関等々が並んでいくんですよ。
そうなんです。
そして電気、自動車、飛行機、コンピューター、インターネットの中にAIがあります。
これぐらいのインパクトですよと。文字ができたのと同じぐらいのインパクトですよって政府の方が言っておられる。
ここから始めると読みごたえがありますね。
読みごたえがありそうだねってなるんですよね。
ちょうど私に振られたらこの表をまず最初に取り上げようと思ってたんで。
あーちょうどね。
で、ちょうど驚きポイントが一緒だったんだ。
僕はびっくりしました。これを2024年7月に読んだときにね。
当時僕の記憶やとそこまでのインパクトなんかなっていうのが正直な体感だったんですよ。
自動化でしょ?ぐらいの感覚で思ってたから、ちゃうの?って最初に思ったことを今でも覚えてる。
汎用技術してのAIの定義が下の注釈に書いてて、これまたすげーこと書いてるなって思うんですけど。
AIシステムは予測・コンテンツ・提案・ないしは意思決定といった成果物を生み出す手法を推定するものって書いてて。
えげつない汎用技術でこう書くと。
そう、あらゆる人間の知的生産活動と言い換えても、たぶん8割ぐらいは当てはまるんじゃないかなっていうぐらい。
しかも当時我々ってすごい動画出た、すごい画像出たみたいな感じで、まだまだそのAIエージェントっていう認識はそこそこだったし。
っていう時期にですよ、AIシステムは人の意思決定を成果物として生み出すって書いてるんだから。
この概念はね、すごい先読みだと僕は思います。
政府資料やっぱすげーじゃんみたいな、いつもの良い賞をしてしまうんですけど。
決して政府候補ではない。
いつもの言っとくけど、僕ら勝手に持ってきて勝手にやってるだけなんですけど。
良い賞せざるを得ないっていう。
これはとんでもないなって当時も思いましたし、今の人間として振り返った時に、そうなってきてるねって。
よくこの1年前に、この1年のとんでもないスピードをここまで想定し張ったねっていうのが。
もう一つの定義のとこには、AIを推測学習計画創造作り出すのほうね。
等の人のような能力を発揮する一部の機械が持っている能力と定義って書いてて。
すごいわ。
すごいっす。
もう読みたくなってきたもんね。
ありがとうございます。
いつも通りちゃんと出典元としてリンク掲載しておりますので、ぜひご読みいただけたらと。
今3ページのお話をしております。
ちなみにね、本日は2025年7月6日ですので。
そうです。
2025年7月6日、我々喋っております。
喋っております。
ちょうど新冊が出て1年ちょっとというところですね。
これがね、どの時期に出るかわからないですけど、
例えばちょっと8月とか9月に出たら、もう全然ちゃおやんけって。
ということは、よくあり得るものがこのAIの世界において、なんと1年前にここまでの精度でしたなという。
そうなんです。
言えますね。
AIの中でも特にオープンAI社が公開した、次のページですね。
チャットGPTに代表される大規模言語モデル。
LLMのことね。
LLMが特定の作業に対して事前に設定された手法で解析を行って、従来型のAIとは質的に異なると。
しっかり書いている。
技術的な面も書いている。
AIと汎用技術の比較
1の1の2の表っていうのがすごい面白くて、
AIと汎用技術を比較して貼るんですよ。
電気、蒸気機関、コンピューター、インターネットとAI。
この3つはどう違うかっていう、今列に今の3つが並んでいるというふうに思っていただければと思うんですが。
インパクト全然違うよっていうことをゴリゴリに、もうこれでもかと主張してくると。
多分なんですけど、僕はこの自立性っていうところにやっぱりどうしても注目して、
人の介在なく機能をするかと。
蒸気機関や電気は当然罰ですよと。
コンピューター、インターネットは限定的ですよと。
システム化っていうのを人間が作って。
その通りに動いてくるからね。
プログラムしてプログラムどおり実行してくれるから。
AIは可能性って書いてるんですよね。
そうですよね。
間違ってたら申し訳ないんだけど、僕が認識している限り、ものすごく統計の信頼区間っていうものが、
信頼度やね。統計の信頼度。
95%、98%で自立的に考えられる。
要するに統計的にはこの辺ですよっていう当たりをつけるっていうことを98%の確率にできたりだとか。
ちょっと例えば想像性を上げたかったら80%ぐらいに落としてみたいなコントロールをすれば、
自分で自立的に考えられる可能性が出てくるみたいなお話をしておられると思ってて。
自己学習の能力もあるっていうところとか、発案想像の手段もあるっていうところもこれ3つセットやと思うんですけどね。
主に影響するタスクの性質としては認知的タスク括弧広範囲。
広範囲。
広範囲。高度な分析、予測最適化、コンテンツの生成。
これもう明らかにね文字としては書けないだろうから書いてないんだけどこの表にはね。
あらゆることをできてしまうようになると想定した方がいいんじゃないかぐらいの勢いで書いておられると思っていいと思うんですよね。
文章中にももうはっきりと書いてますからね。
仕事において人の関与が必要な範囲が狭まり、人で労働時間や雇用者数を減らす。
すなわち個人が遂行する作業括弧タスクひいては人の職業を代替することが現実的な選択肢となり得ることを意味する。
2020年7月時点でバチバチに書いてます。
まあ人と同等分野によっては人を埋まる質のアウトプットとかもうこの時点で書いてるんですよね。
ビジネスや学術活動に幅広く活用され始めている。
こんなもん使わんかったら、もしくは有効に組み込めなかったら経済構造に50%の生産性の差がついたまま国家として差をつけられていってしまうと。
文脈やと思ってもらえればいいと思います。国家的にもこれを組み込んでいくことは最優先の課題なんですよぐらいに思っていただければ僕はそういうふうに受け取ったということですね。
僕は結構次の視野の拡大予測が面白いなと思ってて。
書いてるんですけどAIを導入した企業の視野は拡大の途上にある。
まあそれはそうなんだけど、2023年では5%でした。
比較方法がAIの話をしている人たちと違うなというのがここにあって。
そもそも汎用技術として電気とか蒸気機関っていうのはどういう速度感でイノベーションした後に導入されたかっていうのと比較されて書いてるんですよ。
これめっちゃおもろいなと思って。
5%程度やったものがだいたい10年で5割を超える企業が積極的に導入するようなものが今までの汎用技術にあると書いてるので。
2023年時点で5%だったこのAIはもう10年以内にほぼ50%以上の企業が当たり前に使うだろうという予測はちゃんとしてくれてると。
面白いよね。続くやつとかもちょっと読んじゃうんですけど。
コンピューター導入した時にどういう風に労働生産性変わったかみたいなグラフね。
アメリカ労働省のやつ持っていたりとか。
世界初めてPC出たタイミング、取材Macが出たタイミング、Windows95が出たタイミング、iPhoneが出たタイミング、労働生産性はこんな感じでしたっていうグラフがあったりとかね。
いろいろなデータが目白押しで、どの表を見ても面白い。
比べてるのが、いわゆる人類の生活を変えたとされているものばかりと比べてるんですよね。
まあ汎用技術だからね。
そこがね、やっぱり言うのが。
アピールの方法が、AI界隈って言ったらいいんかな。
最先端技術扱ってる人とはアプローチが違う。
アプローチが全然違う。
全然違う。これが面白いとこだなって。
経済の歴史っていうところ、文脈でどう経済を変えていってしまうのかっていうところのお話をしよられるっていうところが一番のところですね。
なので結構ね、この資料のお勧め点としては、文字読むの苦手な方もいらっしゃるじゃないですか。
あの、ブワーって文字並んでるから。
そうね。実際これはね、並んじゃってますね。
実際この資料開いて、図見つけて図だけ読むだけでめちゃめちゃ面白いと思うので。
表と図だけ読むのむっちゃおすすめです。それだけでテンション上がると思います。
AIがもたらす労働市場への影響
そうかもしれない。
そういう読み方もぜひしてみてください。
ちょうどその後にね、また表なんだけど。
AIが職場にもたらす影響に対する期待っていうところ。
あーね、ありますね。
全体として高いのは自身の業務能力の向上だとか、自身の業務実績の改善とかいろいろあるんですけど。
あのこれね、2023年の論文かなんかやったと思うんですけど。
僕もそれ、原文の方を見てて。
でこれ、アジアは中国しか出てないんですけど。
アジアの方が期待が、AIに対する期待が高いの。
へー。
欧州の方が低いの。で実際に、その恐怖。
恐怖ね。
恐怖って。
仕事なくなるんじゃないかみたいな。
そうそうそうそう。不安って別軸じゃないですか。
そうね。
期待していても不安って両立するし。
その二軸の、これもともとは論文なはずなんですよ。
で、全体的にアジアは6割から7割ぐらい期待かつ不安がないってことがあるんですよ。
欧米の方が期待が低いかつ不安が高いってこと。
おー、なんで?
各国のAIに対する期待と不安
なんででしょうね。いや僕もね、ちょっと分かんないですよ。論文そこまで読んだわけではないから。
で、特筆すべきところとしてその論文に書かれてたのが、日本だけ明らかに得意。
な、な、どういう?
期待が低く不安が低い。
あー。
つまりこれは無関心。
ってことやね。
そう。でそれが2023とかに出てるんですよ。
そりゃ2024年7月にこの資料出すわなって。
僕は読み取ったんですよね。
他国との関心の度合いが違いすぎて。
そうなんです。
これ世界を変える汎用技術で人類史変えるぞって言ってる関心を日本人だけが持ってない。
そうなんです。
っていうことやね。
で、日本人が関心を持たないと、そりゃね、世界のルールメイクするときに
え、だってあんたら関心ないんでしょって言われちゃうんですよやっぱり。
実際そうよね。
そう。
し、当たり前になることを想定したらむずいよね。
だってさ、インターネットなあ、んーまあ面白いと思うけどなあみたいになったら困るよね。
あ、そうなんですね。
今インターネット言ってなかったら荒れちゃったないわけや。
そうそうそうそう。
で、じゃあ、インターネット1999年?
一応Windows95か98で汎用的になってるぐらいかな。
汎用的になってるのか。じゃあ2000年前後やんね、それこそね。
あ、そっか、あの昔大淵内閣の時にあったね。
そうですね。
あのヒカリファイバー引いてっていうお話を。
2000年前後ですわ。
2000年前後でやっぱり日本の国民の感覚としてインターネットも同じような感覚やっていうのは気はするのよね。
うんうん。
おそらく。
で、その延長線上として結局国際ルール、米欧に決められちゃってるから。
はい。
で、米欧で3インターネットIT企業が先に育って、で我々はイノベーションITで起こすことができてないって今言ってるわけじゃないですか。
そうですね。
まあっていうかコロナ前後とかね、2020年超えた前後あたりに。
もう世の中で一生なぜ日本でGoogleやFacebookみたいな企業は出なかったんですかって。
そう。
20年ぐらい聞いていますから。
そう、20年ぐらいずっと僕ら聞いてるじゃないですか。
あれの再来が起こりかねないからっていう危機感を政府は持っている。
なるほど。
それが資料からにじみって言いますか。
僕はにじみと受け取っています。
これはいい野村フィルター野村視点でございます。
ありがとうございます。
それを楽しみにポッドキャスト、僕も聞いてますから。
聞いてますっておかしいけど、目の前で聞いてますから。
聞いてる皆様もそうだと嬉しいなと思います。
AI技術の影響
僕は真っ黒視点で見るとすごく危機感を感じるというか、また20年後にAI技術に乗り遅れた、AI産業に乗り遅れたって言って、
生産性が上がれへん、日本だけ経済成長率があって、言ってる可能性を僕はすごく目に浮かぶから、
ちょっと取り上げてみたくなった。
コメント頂いたのもあるけど、コメント頂いてすごく取り上げてみたくなったというのがありました。
文化的にファックス残ってたりするじゃないですか、まだ。
そういう事態を想定してるかもね。
そうかもしれない。
もうメールで遅れるじゃんみたいな。
そういうところがね。もちろん業界によっていろいろ事情があったりとか、
もちろんそうなんですけど。
もちろんあってとかっていうのはあるんですけど。
技術無関心だとそうなる可能性高そうだもんね。
真っ黒の人間ですらやっぱり技術見るんですよ。
最先端技術はもうめちゃくちゃ見てるんで、この技術が市場全体だとか経済構造ね。
経済構造にどれくらいのインパクトを与え得るもんだろうっていうところはすごく見てる。
だから取り上げたことなかったですけど、カットするならカットしてください。
暗号試算とかね、出てきた時とか。
あとVR、メタバース、この辺りも取り上げたことはないですけど、ちゃんとチェックはしてる、僕は。
どれくらいの市場構造に対するインパクトがあるかなっていうところも見た上で、
出社選択はこのラジオ始まる前のことだから、このラジオとしての出社選択をしたことはないんだけど、僕としては出社選択をして。
今言った暗号試算、それに関するブロックチェーン、メタバース、VR、全部載ってないですからね、さっきの汎用技術に。
そうなんです。ね。
でもAIは載ってるってことだから。
だからそれくらいのインパクトで。
そういう技術と一線を隠してるっていう感覚は持ってよねって言ってるってことだから。
だと僕は思います。そう受け取ったなって。
そこがね大事なとこだよね。
はい。
新しい面白い新技術出たわとちょっと違うよっていう。
ちょっと毛並みが違う。
毛並みが全然違うよってことです。
まあその続きなんですけれども、どんどん言っちゃいますね。
はい。
AIは職業やタスクを代替するとともに補完すると。
うん。
だいたいって言っちゃってるんですよ。
そうね。書いてあるね。
ちゃんとGPT-4のような大規模言語モデルがアメリカの労働市場に与え得る影響として、
約80%の労働者の10%のタスク特定の作業、
19%の労働者の50%以上のタスクがAIによる自動化の対象となり得るって書いちゃってるんですよね。
うん。
80%に影響するって書いてるんですよ。
そうね。
国家としてね、これ米国だから2億何千万かなのうちの80%で1億5千万6千万が影響するって言ってるから、
これは国家としては一大事なんですよ。
それはね。
全労働者の半分のタスクが店長に著しく短い時間で終えることが可能になるっていう状態で、
雇用政策考えていかないといけないですよ。
そうだよね。内閣府レポートですからね。
その影響をちゃんとこの2020年7月のまだ岸田首相でパリ五輪で飢えて言ってる頃には、
もう出てましたよという聞き方をしていただければなと思うんですが、
次じゃあAIの影響保管の職業リストがもう表で明確にバスッと出てるわけですわ。
これ触れましょうか。
これを触れていくと長いので、一旦切りましょうか。
つまり次回、影響が大きく代替されてしまう職業リストを内閣府が連れてきた意味が当然あるんですけども、それ言いきたいと思います。
雇用政策の必要性
では一旦休憩します。
政治経済情勢活用ラジオ、次回へ続く。
