AIの変革、アジア太平洋の労働市場で格差拡大の懸念

アジア太平洋地域では、ChatGPTのような生成AIツールの普及により、AIが日常業務に浸透している印象が強い。しかし、その目に見える利用が、労働市場全体にわたる変革的な影響と必ずしも一致しないことが指摘されている。

真の生産性向上や雇用への影響をもたらすAIの導入形態は、個々の労働者が一時的にチャットボットを利用するような目立つものではなく、企業がワークフローを再設計し、AIを業務に統合し、チーム間の作業配分を最適化するといった組織的な変化を伴う。これには、技術へのアクセスだけでなく、組織的能力と質の高いデータインフラが必要であり、時間と労力を要する。

この問題は、非正規雇用や小規模経済活動が労働市場の大部分を占めるアジア太平洋地域で特に重要である。地域全体の約66%、一部地域では85%が非正規雇用であり、零細企業や中小企業が雇用の大半を占めている。これらの企業は、デジタルインフラ、労働者のスキル、AI統合に必要な組織変更への投資リソースが限られており、変革的なAIツールの導入に大きな障壁を抱えている。

AIは一部の個人事業主には会計などの基本ツール利用で参入障壁を下げる可能性があるが、意味のある生産性向上のためには、スマートフォン以上のレベルの組織的能力が不可欠である。AI技術の進化に伴い、スキル、データシステム、ビジネスプロセス再設計への継続的な投資が求められるが、これは大企業ほど容易であり、リソースや経営能力が限られる小規模企業は遅れをとる可能性がある。

シンガポールのようなデジタル先進国でも、従業員25人未満の企業では76%がAIを導入しておらず、500人以上の企業（24%）との間に大きな差が見られる。アジア太平洋地域の雇用者・ビジネス団体への調査でも、メンバーの約4分の3がAIを検討中または初期段階にあると報告されている。

このままでは、AIの当面の効果は大規模な失業や広範な生産性向上ではなく、AIを業務モデルに統合できる一部の先進企業と、それができない大多数の企業との間の格差拡大となる可能性がある。AIは、より広範な雇用を変化させる前に、既存の不平等を深めるかもしれない。

この状況は、AIの影響を受けやすいとされる職種でも、労働力調査で雇用動向に劇的な変化が見られないことや、地域全体の生産性トレンドにAIによる向上が反映されていない現状を説明する。

アジア太平洋地域の開発課題は、最先端技術へのアクセスだけでなく、より広範な企業が新技術を効果的に利用できる能力、インフラ、組織的条件を確保すること、すなわち技術の「普及」にある。AIも同様のパターンをたどっており、グローバルに接続された大企業にまず導入され、広範な経済は遅れをとるだろう。結果として、生産性の成長、雇用の質、そして先進企業とそれ以外の企業との間の乖離は不均一になる可能性が高い。

AIがより広範に経済全体に普及するためには、政策は最先端イノベーションや自動化の影響を受けやすい職種だけでなく、デジタルインフラ、スキル開発、中小企業への技術導入支援といった条件にも焦点を当てる必要がある。また、雇用者と労働者間の社会的対話は、AIシステムの導入における透明性を高め、ビジネス目標と労働者の能力・期待との整合性を支援するだろう。より強力なシステムの開発と並行して、より多くの企業や労働者がAIを生産的に利用できることを保証することが課題となる。

さもなければ、アジア太平洋地域は、AI時代における主要な分断が、生産を再編成してAIを統合し、労働を補強して生産性を向上させることができる企業と、そうでない企業との間に生じることを示すことになるだろう。つまり、AIは多くの労働者の底上げをすることなく、一部の企業の天井を引き上げるだけになるかもしれない。

情報源: The Diplomat Indonesia