マサチューセッツ工科大学（MIT）の労働経済学者デイヴィッド・オートル氏らの研究チームは、米国の雇用動向に関する大規模な分析を発表しました。この研究は、技術革新が雇用に対してどのように作用するか、そして新しい職種を誰が担うのかを明らかにすることを目的としています。分析対象は第二次世界大戦後の米国から現代まで及ぶ長期的なデータで、1940 年から 2018 年までの期間に発生した米国の約 6 割の仕事は、それ以前には存在しなかった新分野であることが判明しました。 新たな職業は、主に若年層で教育を受けた都市部の労働者によって担われる傾向が強く見受けられます。オートル氏らは、1940 年から 1950 年の国勢調査データと 2011 年から 2023 年の米国のコミュニティ調査データを用いて、職業、収入、学歴などの個人レベルの情報を詳細に分析しました。その結果、新しい業務に従事する人は 2011 年以降のデータでは約 18％に上り、1950 年の 7％から増加傾向にあることが示されました。特に 30 歳未満の大学卒業者が新分野の職を得る確率が最も高く、高校卒業者と比較して 2.9 ポイント高い結果となりました。 しかし、新しい職種は時間の経過とともに一般的なスキルへと変化します。特定の専門性が希少である限り、それに関連する業務は高い給与をもたらしますが、その知識が普及し自動化が進むと、そのプレミアム（賃金の上乗せ分）は失われます。オートル氏は「誰もが専門家になれば、誰も専門家ではなくなる」と指摘し、かつての自動運転やワードプロセッサの使用スキルが今日では基礎的な能力となっている例を挙げています。 研究のもう一つの重要な知見は、イノベーションが需要によって駆動されるという事実です。第二次世界大戦中の政府による研究・製造業への投資により、多くの新しい専門職が生まれ、当時の新規雇用の 85％から 90％は技術主導のものでした。これは、技術の供給側だけでなく、政府や社会が創出する需要側が新たな雇用を生み出す原動力となっていることを示唆しています。 この知見は、現在注目されている人工知能（AI）の雇用への影響を考察する際にも重要です。オートル氏によると、AI がどのように実装されるかによって結果は異なります。医療分野の例を挙げれば、単に業務を自動化して人を減らすアプローチと、異なる専門レベルの人間がそれぞれに適したタスクを担当できるようにするアプローチがあります。後者の方法は社会的により有益であり、また公的資金が医療費の半分以上を占める米国では、政府が需要を創出することで AI を活用した新たな雇用機会を拡大する可能性があると指摘しています。今後は、AI が労働市場にどう組み込まれるかという政策や実装方法が、将来の雇用創出を決定づける鍵となると考えられます。