生涯で回復困難：ゴールドマン・サックスは、AIに取って代わられた労働者が再就職に苦労し、しばしばAIの次のターゲットとなることを発見

AIによって職を失った労働者は、抜け出すことが困難な悪循環に陥っている。ゴールドマンサックスの最新調査によると、AIによる労働市場への影響が、テック業界から金融、保険、不動産、専門サービスなど、より広範な分野へと波及しており、失業した労働者は他の解雇された人々よりも再就職が困難であり、再就職後もAIによる次の代替リスクにさらされることが多い。

ゴールドマンサックスのエコノミストであるPierfrancesco Meiは最新レポートで、非製造業分野においてAIの導入率が高い業界では雇用成長が鈍化し、失業率が上昇していることを指摘している。データによれば、AIへの高い露出によって職を失った労働者は、再就職まで平均で約1か月多くかかり、失業から1年後も依然として失業状態である確率が他の解雇者より約10ポイント高いことが示されている。

同時に、ゴールドマンサックスのチーフエコノミストJan Hatziusは、AIの導入率が10ポイント上昇するごとに、該当業界の雇用成長が約0.9ポイント鈍化し、失業率が約0.9ポイント上昇すると指摘している。

さらに懸念されるのは、この衝撃の本格的な爆発はまだ到来していない可能性があることだ。ゴールドマンサックスのエコノミストJoseph Briggsは、歴史的な傾向として自動化による解雇は景気後退期に集中する傾向があると警告している。現在、企業は好況期には解雇を先延ばしにするが、景気後退が始まると、長年蓄積されたAIによる代替的な解雇が一斉に解き放たれ、循環的な失業と相まって影響が増大する可能性がある。

これまで、AIが雇用を奪うことへの懸念には疑念が持たれていた。ApolloのアナリストTorsten Slokは今年8月に「AIによる雇用への影響はごくわずか」と述べ、AIは主に賃金を圧迫するだけで職の数自体には大きな影響がないという調査結果を示した——AIによる影響が最も大きい職種の賃金上昇率は、2023年以降、影響の少ない職種より6.7%遅れているが、雇用者数には統計的に有意な変化は見られなかった。

しかしゴールドマンサックスの最新データは明白な転換点を示している。Meiは、米国国勢調査局の「Displaced Worker Supplement」の新しいデータ（2016年から2025年までの強制的に解雇された労働者15,000人超をカバー）を用い、2023年から2025年の最新グループを「初のAIによる代替労働者」と定義。職種のAI暴露度、業界のAI導入率、職の消滅の仕方を総合してコンポジットスコアを作成し、AIによる失業の可能性が最も高い労働者上位30%のみを抽出し、他の解雇者と比較した。

その結果、2024年までは差は大きくなかったが、2025年には明確なギャップが現れた。AIで職を失った労働者は再就職までの時間が明らかに長く、長期失業の確率も著しく高い。ゴールドマンサックスは、この短期的な衝撃は「過去の技術変革の波が失業者に与えた影響と同程度」であり、「AIは雇用を創出するだけで無く、雇用を消滅させない」という議論はもはや成り立たないと指摘している。

ゴールドマンサックスの調査で最も憂慮されるのは、失業期間の長期化ではなく、再就職後の進路である。従来の技術革新では、技術によって職を失った労働者は「ダウングレード」し、より定型的で複雑度の低い職種に転職し、元のスキルはイノベーションの進行とともに徐々に価値を失ってきた。

今回のAI代替ブームでも同様、もしくはさらに厳しい状況がみられる。AIで職を失った労働者は、既存スキルが活かせる職を再び探す傾向があるが、逆に次の自動化のリスクにさらされやすくなる。ゴールドマンサックスのデータでは、AI代替労働者が再就職後に同じ、またはより高いAI暴露度の職に就く確率は、2018〜2023年は中央値で約55%だったのが、2024年に65%、2025年には75%近くまで跳ね上がっている。

言い換えれば、AIで職を失った労働者の4分の3は、AIの次のターゲットとなる職場に戻っている。

米国労働統計局のデータもこの傾向を裏付けている。2023〜2025年の非自発的失業者は740万人で、前回調査期の630万人を大幅に上回った。長期失業者のうち新たにフルタイムの職を得た人のうち元の職の賃金水準に達した割合は約49%で、2年前の約62%から大幅に下落している。

ゴールドマンサックスの歴史的データでは、技術的失業の影響は長期に及ぶことが示されている。失業後数年間、技術による代替労働者の実質賃金成長率は他の解雇者よりも恒常的に低いままで、再び失業する確率も長期にわたり高い傾向が続く。過去40年間の個別データでは、年齢が高い、大学教育を受けていない、地方に居住、もしくは同じ職に長期間従事していた労働者は、失業から10年後の実質賃金の累計差が8〜10ポイントと、若年層・高学歴・都市部・短期勤務者の約2倍となっている。

しかし、ゴールドマンサックスは新データでひとつの比較的明るい兆しも見ている。若年層のAIショックへの適応力は明らかに高い。2025年時点で、35歳未満のAI代替労働者がフルタイム職に再就職するまでの期間は、他の失業者より約3週間長いものの、35歳以上の場合は約5週間長くなり、しかも一時職やパートタイムを経由することが多かった。

また、大学在学中の学生が「AI暴露度の低い専攻」を選ぶ傾向が強まっていることも指摘された。しかしStanfordデジタルエコノミーラボのデータでは、22〜25歳でAI暴露度の高い職に就く若年層の雇用レベルは標準的な場合と比べて約19%低い。——これは適応速度の問題ではなく、そもそも誰も採用しないことが要因となっている。

現在の米国失業率は4.2%と比較的低水準であり、AIによる代替効果はまだマクロデータでは十分に表れていない。

ゴールドマンサックスのBriggsエコノミストは「歴史上、定型職の自動化による雇用ショックの大部分は景気後退期に集中している」と説明している。データによれば、米国の定型職従事者の割合は各景気拡大期で横ばいが続き、その後1980年代初頭、2001年、2008年、2020年の景気後退時に階段状に減少し、回復したことはなかった。

Briggsは3つの歴史的推計方法を用い、技術革新で労働生産性が1%向上するごとに、ピーク時の失業率が0.3〜0.4ポイント上昇し、職の消滅が主因であると算出した。ゴールドマンサックスのAIによる最終的な生産性向上15%という見通しを基に計算すると、最終的に米国労働者の約9%がAI移行期に代替され、さらに3%の雇用圧縮が起き、合計で約1,500万人——年初の6〜7%予測より増加する。

Briggsは明確に、「企業は好況期には冗長な職を維持しやすく、経済が後退に転じると、景気後退の隠れ蓑のもとで自動化を集中的に進める」と指摘した。さらに警戒すべきは、AI関連の設備投資ブームそのものが現在の経済成長の支柱となっている一方、Hatziusはこの勢いがピークに達しつつあると警告——つまり、次のリセッションの引き金がAIそのものになる可能性もある。

アメリカンバンクのエコノミストはこれに対し、やや控えめな立場を取り「AIが2026年までに労働市場へ与える影響は限定的であり、本格的な構造的再編は2027年以降になる可能性が高い」と指摘している。しかし、この「楽観的シナリオ」でも大規模な衝撃が2年程度先送りされるに過ぎない。

注目すべきは、ゴールドマンサックスによれば現在AIを一部の定例業務に導入している米国企業は約23%のみとされ、その割合ですら「実際の自動化進度を過大評価している」としていることだ。

しかし、この限定的な導入率にもかかわらず、AIはすでにテック業界以外でも統計的に有意な雇用損失をもたらし、失業労働者も再就職後、再びAIによる代替リスクに高確率でさらされている。

仮にAI導入率が2倍、3倍となれば、これらの影響はさらに拡大する——AIに代替されにくい数少ない職を求める失業者が増え、失業期間は一層長くなり、新天地でも二次的代替リスクに直面する。Briggsは本格的な影響の大部分は次の景気後退時に集中して現れ、まさに経済の消化余力が最も弱まる場面と重なる可能性が高いと結論づけている。

BriggsはFRBや他の中央銀行に対し、「新しい成長下振れや労働市場リスクの兆候を注意深く監視すべき」と警告し、目下のインフレ要因が解消された場合には「機敏に金融緩和へ転換することで、自動化に伴う失業が経済が最も脆弱な時期に加速拡大する事態を防ぐのに役立つ」としている。