スタンフォード大、AIによる若手雇用の19%減少影響を報告

スタンフォード大学デジタルエコノミー研究所のエリック・ブリニョルフソン教授らの研究チームは、米給与計算大手ADPの数百万件に及ぶ給与記録を分析し、生成AIの普及が労働市場に与えた影響をまとめた改訂版論文を発表した。労働市場全体では雇用が増加傾向にあるものの、AIの影響を受けやすい職種において22〜25歳のエントリーレベル（若年層）雇用が相対的に19%減少している実態が明らかになった。

全体動向と年齢層別の顕著な格差

研究チームは2021年1月から2026年6月までの月次雇用データ（毎月350万〜500万人のフルタイム労働者）を対象に、GPT-4による自動化可能性の評価指標を用いて各職種をAI影響度別に分類した。

分析の結果、労働市場全体（2022年11月〜2026年6月）では雇用が約6%増加し、AI高影響職種でも約4%増加しており、市場全体での雇用崩壊は確認されなかった。しかし、年齢層別に見ると以下の鮮明なコントラストが示された：

• ​若年層（22〜25歳）​: AI高影響職種（上位40%）で雇用が約11%減少した一方、低影響職種（60%）では約10%増加。低影響職種と同ペースで推移した場合の想定水準と比べ、​​相対的に19%の減少​​となった。
• ​中堅・ベテラン層（35〜49歳）​: AI高影響職種でも雇用が約10%増加しており、若年層のような減少は見られなかった。

要因分析：解雇ではなく「新規採用の抑制」

研究チームはこの減少要因について、離職やレイオフの増加ではなく、​​若手層の新規採用が抑制されたこと​​が主因であると報告している。2022年以降、AI影響度の高低にかかわらず離職率は全体的に低下傾向にあったが、22〜25歳の採用率はAI高影響職種ほど明確に低下していた。

また、Anthropicの利用データ指標「Anthropic Economic Index（Claudeの実利用データに基づく経済・労働影響分析指標）」を用いた分析では、AIが人間の作業を「代替」する比重の高い職種ほど若年雇用が減少し、作業を「補完（支援）」する職種では若手雇用の減少は見られず、ベテラン層の雇用が拡大していた。教科書等で習得できる「形式知」はAIによる代替が進みやすく、経験や指導で培われる「暗黙知」はAIによる補完効果が働きやすいためと分析されている。

研究の限界と未確認事項

本研究には以下の留意点や制約が存在する：

• ​複合要因の存在​: ChatGPT登場前からの採用傾向の差、大卒者比率の違い、新型コロナウイルス禍に伴う教育機会の変動など、AI以外の要因も若手雇用の動向に関与している可能性がある。
• ​データセットの偏り​: ADPのデータは大企業やテック系職種の比重が全国平均より高く、全米統計では同傾向を示しつつも変化幅はADPデータより緩やかであった。

分析と展望

本論文は、生成AIの雇用代替が「全年齢の一斉解雇」ではなく「エントリーレベル層の採用枠縮小」という形で静かに進行している可能性を示唆している。特にコーディングやカスタマーサポート、定型文書作成などの初級実務がAIに置き換わることで、若手が実務を通じてスキルや暗黙知を蓄積するキャリアパスの再設計が企業・教育機関双方に求められる局面を迎えている。