米国の経済と労働市場に対する人工知能の影響

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公開：2025年5月29日 /更新：2025年5月29日 - 著者： Konrad Wolfenstein

アメリカの経済と労働市場に対する人工知能の影響 - クリエイティブイメージ：Xpert.Digital

人工知能：米国労働市場がどのように持続可能に変化するか

尋ねられた新しい資格：AIの時代の労働市場 - 雇用モデルとビジネスモデルの変革の包括的な分析

人工知能（AI）の導入と迅速な発展は、米国の労働市場の前例のない変革を開始し、劇的な欠点と新しい機会の両方をもたらしました。人類のCEOであるDario Amodeiなどの主要なAIの専門家は、オフィスエリアのすべてのエントリーポジションの最大50％が失われる可能性があると警告し、予測していますが、現在のデータはすでに初めて米国で具体的な効果を示していますが、AIの実装によりほぼ4,000人の雇用が明示的に分類されていますが、AIエリアでは202、68パーセントが終了しています。この発展は、伝統的な雇用構造が分割されている一方で、新しい技術指向の仕事が生じるが、まったく異なる資格が必要である一方で、経済の基本的な再編成を明らかにしています。

に適し：

エントリーレベルのジョブとソフトウェア開発者：人工知能と労働市場への影響

伝統的な雇用構造の混乱

エントリーポジションとキャリアパスの脅威

人工知能の効果は、若い専門家のための伝統的なキャリアパスを体系的に損なうことに特に明確に現れます。 LinkedInの最高経済機会責任者であるAnesh Ramanは、AIが若い専門家のエントリーポイントとして歴史的に役立ったポジションの種類のリスクがますますリスクにさらされているため、キャリアのはしごの根本的な障害について警告しています。この開発は、「キャリアのはしごの最低撮影」に影響を与えるため、特に心配です。したがって、プロとしてのキャリアへの伝統的な道を中断します。

LinkedInで6億人を超える従業員と8,000万社の企業のキャリアデータを評価するSignalFireの分析は、すでに具体的な効果を示しています。15の大手技術企業は、2024年に前年よりも約25％少ない大学卒業生を雇用しています。新興企業でも、若い専門家の数は11％減少しました。主な理由は、シンプルで繰り返し可能なタスクで構成される多くのエントリーレベルのジョブの性質です。これは、生成的AIが効率的に有効にすることができるまさにそのタイプの作業です。

「Intelligent」のチーフ教育およびキャリア開発アドバイザーであるHuy Nguyenは、特にエントリーの役割がAIに置き換えることができるため、リスクがあると説明しています。多くの大学卒業生は、通常、研究、データ収集、カスタマーサポート、一般的なオフィス支援などの情報関連タスクを含むポジションに設定されています。これらの活動は、若い専門家が実際の経験を積むために不可欠ですが、同時にAIシステムを介して自動化する最も簡単な方法を自動化するために自動化します。

インターンシップとトレーニングの機会の代理店

状況は、利用可能なインターンシップの体系的な衰退によって強化されます。これは、伝統的に大学の形成とあなたのキャリアを始めることの間の重要な橋として機能します。調査対象の企業のうち、86％が、技術開発にもかかわらず、AIがすでにインターンのタスクを引き受けているため、企業の5％がすでにインターンシップの充填を停止していると述べています。この開発は、若い専門家にイライラするパラドックスを作成するため、特に問題があります。経験がないために設定されていませんが、設定されていないと経験を積むことはできません。

ゴールドマン・サックスやモーガン・スタンレーなどの大規模な投資銀行は、給与削減を含む最大3分の2のエントリポイントの削減についてすでに議論しています。この開発は、有名な産業でさえ、AIによる効率の向上を考慮するために、従来の採用モデルをどのように再考するかを示しています。

業界固有の効果と変換

変化の先駆者としてのテクノロジーセクター

テクノロジーセクターは、パイオニアとして、同時に影響を受ける変換と同時に機能します。 Ciscoのリーダーシップの下で、AI対応ICT労働力コンソーシアムを含むAccenture、Google、IBM、Microsoft、およびSAP showsを含む包括的な研究は、ITジョブの92％がAIの進歩または中程度の進行により変化します。初心者と中規模のITスペシャリストは特に影響を受けます。中規模レベルのポジションの40％、エントリーレベルの仕事の37％が大幅に変化します。

将来的には、基本的なAIの知識とAI倫理はすべてのITジョブにおいてより重要になりますが、特定の従来のスキルは重要性を失います。 AI/MLエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、ソフトウェアエンジニア、UXデザイナーなどのジョブが最も変更されます。同時に、基本的なプログラミングや言語スキル、従来のデータ管理、コンテンツの作成、ドキュメントのメンテナンス、SQL、情報検索など、他のスキルが重要性を失います。

逆説的な状況は、AIエリアでの求人が68％上昇しているが、同じ期間に一般的な空室が17％減少したという事実で見ることができます。 AIに直接接続されていないIT位置の低下はさらに劇的になりました。これらは27％減少しました。

プレッシャーにさらされている金融およびコンサルティング業界

多くの分析およびアドバイザリー活動がAIシステムによってますます引き継がれる可能性があるため、金融およびコンサルティング業界はかなりの激変に直面しています。 World Economic Forum（WEF）は、市場調査員や販売従業員などの古典的なオフィスの職務上の役割を、特に危険にさらされていることを特定しています。この開発は、単純な管理活動に影響を与えるだけでなく、伝統的に自動化から安全であると考えられていたより複雑な分析タスクにも影響を与えています。

法律および専門サービス

法制度はまた、AIテクノロジーを通じて大きな変化を経験しています。 Pevailなどの企業は、法的手続きで従来のワークフローに革命をもたらすという証言管理と裁判所の報告のためのAI支援プラットフォームを開発しています。これらのテクノロジーにより、AIベースの転写サービス、証言の自動要約、統合されたプレゼンテーションおよび証拠管理ツールが可能になります。

に適し：

米国 - 破れた共和国：政治的二極化、論争、技術の変化

さまざまなセクターの自動化と効率の向上

包括的な自動化の可能性

AIによる自動化は、ほとんどすべての経済セクターを異なる強度で記録しています。 McKinseyによると、米国では3900万から7300万人の雇用が、特に生産、輸送、管理の分野で、自動化を通じて米国で失われる可能性があります。ブルッキングの施設は、約3600万人のアメリカ人が自動化に「高い露出」を持っていると予測しています。これは、タスクの少なくとも70％が現在の技術を備えた機械によってすぐに実行できることを意味します。

ケフィット、ウェイター、および美食、短距離トラックの運転手、およびオフィスアシスタントで働く他の人々は特に影響を受けます。マッキンゼーは、現在の米国経済の現在の労働時間の最大30％が自動化される可能性があると推定しています。これは、生成AIによって加速される傾向です。この自動化は均等に分散されません。生成AIは、かなりの数の仕事を直接排除することなく、STEM、創造的、および法律専門家が働く方法を改善しますが、他の職種がより影響を受けます。

セキュリティ - 批判的な領域と規制産業

AI統合のより差別化された画像は、航空などのセキュリティ批判的な領域に示されています。マハロのプロジェクトコーディネーター（人間/自動化学習の最適化を介したモダンATM）であるステファノ・ボネリは、空域のより良い使用の可能性、交通渋滞と遅延、およびより多くのセキュリティの可能性にもかかわらず、現在のAIモデルは航空の厳格なセキュリティ標準に必要な精度を持っていないと説明しています。課題は、自動化と人間の制御の間の適切なバランスを見つけることです。

ニューラルネットワークは、数千のトレーニング可能なパラメーターで構成されており、各個人を検査および認証することがほとんど不可能になります。 AIシステムをトレーニングする際には、航空管制が非常に複雑であり、あらゆる可能な変数と考えられるすべてのシナリオを考慮する必要があるため、モデルのトレーニングも問題です。

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AI企業の統合：生産性が損失を失うHOW AIパートナーシップは、業界全体を変革します

新しいビジネスモデルと戦略的パートナーシップ

AI地域の企業協力

AI革命は、確立されたテクノロジー企業と専門のAIプロバイダーとの間の戦略的パートナーシップの波を引き起こしました。世界最大のソフトウェアプロバイダーの1つであるSAPは、Google Cloud、Meta、Microsoft、Mistral AI、およびNVIDIAとの広範な協力を発表し、企業ソリューションに生成AIを統合しています。これらのパートナーシップは、革新を迅速に作成し、より多くの結果を可能にするために、AI対応テクノロジーを使用することを目的としています。

SAPとGoogle Cloudの協力は、企業AIを使用したサプライチェーンのリスクをより適切に予測および削減することを目的としていますが、特に驚くべきことです。両社は、Google CloudのGemini Modelsに基づいて、JouleとSAP統合事業計画のSupply Chainのサプライチェーンのビジネスプランニングを統合しています。このタイプの統合は、AIが個々のジョブを変えるだけでなく、ビジネスプロセス全体に革命をもたらす方法を示しています。

規制産業向けの専門AIソリューション

Capgemini、SAP、およびMistral AIは、金融セクターや供給会社などの重度に規制された業界で顧客固有のAIソリューションに信頼できる環境を提供することを目的とした拡張協力を発表しました。このパートナーシップは、規制された産業の厳格なコンプライアンスとセキュリティ要件を満たす専門的なAIソリューションの必要性の高まりを示しています。

DassaultSystèmesとMistral AIは、Virtual TwinsとSovereign Cloud Infrastructureと大規模な言語モデル（LLM）の組み合わせのパートナーシップを発表しました。この協力は、信頼できる環境で産業がアクセスできるようにし、知的財産を保護することを目的としています。新しいアウトスケールオファー「サービスとしての大規模な言語モデル」（LLMAAS）は、アウトスケールの主権インフラストラクチャに関するミストラルAIの商業的大規模な言語モデルを提供し、最高のセキュリティおよびコンプライアンス基準に対応しています。

に適し：

将来性のある仕事?ロボット工学プロジェクトの成功は、ロボット工学と人工知能 (AI) の専門家間の協力にもかかっています。

矛盾した評価と差別化された考慮事項

楽観的な視点と適応性

大規模な失業の劇的な警告にもかかわらず、AI効果のより楽観的な評価もあります。米国のKPMG調査では、従業員の半数が自動化が職場で役立つと考えていることを示しています。ほぼ半分は、自動化が新しいキャリアの機会をもたらすと述べています。これらの結果は、従業員がAIに対して最初の懐疑論と懸念を抱き、その可能性をますます認識していることを示しています。

KPMGの米国スタッフアドバイザリープラクティスの校長であるJohn Doelは、受け入れが高まるにつれて、AIがキャリアに与える影響を受けている人々がますます腹心になりつつあると説明しています。 10人中7人の回答者が、少なくとも毎週「自動化ツール」を使用していると述べ、3人の回答者のうちの1人が毎日使用することを確認しました。それに比べて、従業員の28％のみが、自動化を通じて職場を失うことを恐れていると述べました。

生産性の増加と雇用破壊

ワークエコノミストのメラニー・アルンツと垂直科学者のヴェレナ・ニッチは、AIが私たちをより生産的にすることができるが、どちらか一方の仕事を費用することに同意します。 AIが作業プロセスの株式を引き継ぐだけである限り、新しいテクノロジーは一般に、私たちがより生産的になることを意味します。 AIは、新しいジョブも作成します。つまり、AIツールのみを動作させるだけで、たとえばデータの準備と準備、データのラベリング、データの検証において。

世界経済フォーラムは、AIが世界中で7500万人の雇用を抑制していると予測していますが、1億3300万人の新しい雇用を創出します。しかし、責任あるイノベーションのためのアメリカ人の組織（ARI）は、エコノミストがAIを通じて失業を過小評価する可能性が高いと指摘しています。なぜなら、AIの柔軟性を見落として新たに作成された雇用を引き受けるからです。アリのブラッド・カーソン社長は、「シリコン・バレーは、人間の仕事に取って代わるテクノロジーを設計すると言いますが、多くのエコノミストはアメリカの仕事の見解に関してはまだバラ色の絵を描いています」と警告しています。

人口統計および地域の影響

応力の不平等な分布

AI革命の影響は、すべての人口グループに均等に分布することはありません。マッキンゼーは、2030年までに米国でさらに1,200万人の専門的移行が必要になる可能性があると予測しています。ただし、低賃金の仕事の労働者は、最高の給与の職位にある人よりも、仕事を最大14倍に変える可能性が高い可能性が高くなります。

新しい職業に切り替える可能性が高い女性は、男性よりも特に影響を受けます。この開発は、既存の不平等を高め、社会的モビリティをより困難にする可能性があります。これらのポジションは自動化の影響を最も受けているため、伝統的にエントリーポジションを通じて職業生活に就く若い従業員は特別な課題に直面しています。

地域の違いと構造効果

この変化は、特にインディアナやケンタッキーなどの中心地と錆びたベルトの州で、小規模都市で特に激しく打撃を与えます。これらの地域は、多くの場合、経済構造の多様化が少なく、再訓練と経済的変革のためのより限られた資源を持っています。大規模なテクノロジーセンターでのAI開発と実装の集中は、地域の不平等を増加させる可能性があります。

McKinseyは、自動化の正味の効果は、19〜2300万人の雇用を失った効果的な再訓練措置なしではマイナスになると推定しています。ただし、テクノロジー、ヘルスケア、教育の分野では、20〜5000万人の新しい雇用が発生する可能性があります。課題は、新しい仕事の多くが専門的なスキルを必要とすることであり、それが広範な再訓練措置を不可欠にすることです。

AIとAmerican Dream：分割のテクノロジーですか、それとも包括的チャンスですか？

米国の労働市場に対する人工知能の影響は、劇的な課題と重要な機会の両方をもたらす深い変容の複雑なイメージを導き出します。証拠は、私たちが仕事の世界の歴史的な激変の始まりにいることを明確に示しています。最も悲観的な予測は「ホワイトカラーの血」について語り、エントリポジションの最大50％を見ると同時に、より楽観的な分析では、AIが大幅な生産性の向上と新しい雇用機会も生み出すことができることが示されています。

中心的な課題は、効果の不平等な分布にあります。高度に資格のある専門家は、STEM分野の生産性を高めるためのツールとしてAIを使用し、創造的な職業と管理職、日常的な活動の若い専門家と従業員は雇用機会の実存的な脅威に直面しています。大学卒業生が25％少ないという事実は、ハイテク業界ですでに中止されており、伝統的なキャリアパスを体系的に侵食しているという事実は、積極的な政治的および起業家的措置の緊急性を強調しています。

結果として生じる確立された企業とAIの専門家との間の戦略的パートナーシップは、経済がすでにこの変革に積極的に対応し、新しいビジネスモデルを開発していることを示しています。同時に、広範な再訓練措置の必要性と教育システムの再設計がますます明らかになっています。米国は、2030年までに1200万人の専門的移行を管理するタスクに直面しており、特に女性や低資格の不均衡な影響を受けたという恵まれないグループがあります。

最終的に、AIの変換の成功は、生産性の向上の利点をより広く分配することが可能かどうかに依存し、同時に標的介入を通じて社会的欠陥を設定します。今後数年間は、AI革命がアメリカ人の大多数の仕事の質と生活水準の改善につながるか、社会のさらなる二極化に貢献しているかどうかにとって重要です。

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