AIを導入すれば人は減る？ 韓国企業データが示した「単純ではない」結果

「AIを入れたら人が減る」という話だけでは説明できない

AIの雇用への影響を考えるとき、最も分かりやすいのは「人がしていた仕事をAIが代替し、必要な人数が減る」というシナリオです。しかし韓国企業の2017〜2024年パネル分析では、現在までの結果はそれほど単純ではありませんでした。

韓国職業能力研究院は、その年に新たにAIを活用した企業の雇用が2.9%増えたと推計しました。前年から継続してAIを活用した企業の点推計は3.8%でしたが、両者の差の統計的有意性は別途確認されていないため、数値の大小を過度に比較するべきではありません。

重要なのは「AIを何に使ったか」だった

製品・サービス開発を目的にAIを活用した企業では、雇用が約4.0%増加したと推計されました。一方、生産工程でのAI活用は1.5%の点推計でしたが統計的に有意ではありませんでした。これは生産工程のAIが雇用を減らしたという意味ではなく、今回の分析では増減のどちらも明確に確認できなかったということです。

2024年のAI活用企業では、59.3%が製品・サービス開発を主な目的としていました。現在観察されているプラスの雇用結果は、この利用構成と一緒に見る必要があります。

新しいサービスを作れば、必要なのはAIエンジニアだけではない

AIを使って新しい製品やサービスを作る企業では、モデルを開発する人だけでなく、企画、データ運用、セキュリティ、営業、顧客対応、ガバナンス、AI出力の検証など周辺の仕事も必要になります。

一部の作業をAIが減らす一方で、そのAIを使って新しい事業を動かす仕事が生まれることもあります。人材市場を見るなら「AIを導入したか」より「AIで何を作ろうとしているか」の方が重要な質問になりそうです。

AIを導入した年に、すぐ生産性が跳ね上がったわけでもない

別の分析では、同じ企業のAI活用年と非活用年を比較しても、売上や従業員1人当たり売上の即時的な有意上昇は確認されませんでした。労働生産性の明確な改善もまだ確認されていません。

ただしAI導入前後の推移では、導入2年目以降に売上で約3〜4%のプラス推計が続くパターンが見られました。研究者も確定的な因果効果とはしていませんが、AIを実際の成果に変えるまでに時間が必要である可能性は示しています。

AIは単体のツールというより、デジタル基盤の上で使われていた

2024年の別の事業所分析では、クラウド・データ分析・IoTの三つをすべて利用する事業所のAI利用率は82.2%、一つも利用しない事業所では4.5%でした。同じ時点での相関なので、デジタル基盤がAI利用を引き起こしたと断定はできません。

それでも実務では、AIを業務につなぐためにデータ、システム、人材、運用設計が必要です。AIサービスを契約することと、会社がAIを使える状態になることは別の話です。

これからの問いは「何人減るか」より「どんな仕事が生まれるか」かもしれない

AIが進歩すれば、反復的で標準化しやすい業務を中心に自動化圧力は強まるでしょう。減る仕事が出てくる可能性は十分あります。

しかし同じAIを新しい製品やサービスに使う企業では、別の役割や能力への需要が生まれることもあります。自動化と新しい価値創出は同時に起こり得ます。

だから「AIは人を減らすのか」と聞く前に、その企業がAIで既存業務を縮めているのか、それとも以前にはなかった仕事を作っているのかを見る必要があります。人数は、その後に変わる結果なのかもしれません。