ChatGPT登場以前からAIによりリスクのある仕事は減少していた

米国の大学間の新しい研究協力により、AIによりリスクのある仕事の危機の原因は、2022年末のChatGPTの登場ではなく、同年初めに始まったものであり、無関係な理由によるものであることがわかった。また、AIにさらされる可能性のあるスキルを持つ学生は、実際にはより高い初任給と短い雇用期間を得た。

AI-vulnerable jobs crisisの原因は、2022年末のChatGPTの登場ではなく、同年初めに始まったものであり、無関係な理由によるものであることがわかった。さらに、報告書は、大学の専攻が「AI-exposed」であった卒業生は、実際にはChatGPTの登場後も高い初任給と短い雇用期間を得たと述べている。

この研究は、LinkedInのプロフィールを10万以上スクレイピングしたデータや、失業保険の記録、請求書など3つの大規模データセットを利用している。著者は以下のように述べている：

‘[私たちの]結果は、2022年から2024年にかけてのLLM-exposed労働者と卒業生の労働市場の結果の悪化は、LLMアプリケーションの大量市場への登場以前から始まっていたことを示している。高露出職業における失業リスクは、2022年初めから既に上昇し始めており、ほとんどの職業や州では、ChatGPTの導入に伴う明確なブレークは観察されていない。 ‘

‘初期キャリアの労働者は不当に影響を受けた。2021年から2023年までの卒業生は、高露出職業に就く割合が低く、初めての仕事を見つけるまでの時間が長くなっていた。これらのギャップは、2022年末以前から既に開いていた。同時に、LLM関連の教育は、その環境の中で依然として価値があった。 ‘

この研究は、AIの台頭が、既に経済的および業界特有の圧力により弱体化していた職場に影響を与えたことを示唆しており、AIと補完するスキルは、市場価値を維持し、さらには増加させた可能性があることを示唆している。

著者は、ChatGPTの2022年11月の登場は、AI以前とAIを含む職場市場の境界として扱うべきではないと述べている。また、同時に発生した一連の状況も考慮する必要があると述べている：

‘これらの結果は、研究と政策に影響を与える。まず、ChatGPTの登場をAIの労働市場への影響のためのクリーンな自然実験として扱うことを警告する。LLMの拡散と同時に起こったマクロ経済的変化（例えば、金融政策、業界需要、またはポストパンデミック調整）をLLMに帰属させるリスクがある。 ‘

著者は、大学やトレーニングプログラムが、AIにより脆弱とみなされるスキル（例えば、文章作成、コーディング、情報の統合）を捨てるべきではないと述べている。研究の結果によると、これらのスキルをAIと連携して教えることで、卒業生が不安定な職場市場で競争力を維持することができる可能性がある。

この新しい研究は、AI-exposed jobs deteriorated before ChatGPTと題され、ピッツバーグ大学、スタンフォード大学、チャップマン大学、コロンビア大学の研究者5名によって行われた。また、マイクロソフトのAI Economy Institute at RedmondおよびRevelio Labs in New Yorkも参加している。

方法とデータ

この研究の結果は、スタンフォード大学のDigital Economy Labによる以前の報告書や、AnthropicのCEOによる警告など、以前の報告書とは対照的である。CEOは2025年5月に、AIは「半分のエントリーレベルの白いカラーアの仕事を消滅させる可能性がある」と述べていた。

著者らの分析方法は、まず、AIによる自動化に最もさらされる職業における失業率を調べた。さらされる可能性は、六桁のStandard Occupation Classification（SOC）コードを使用して定義され、より広い二桁のSOCカテゴリのさらされるレベルを推定するために平均化された。

月次行政データは、米国労働省の雇用とトレーニング管理局が作成したETA 203報告書から取得され、継続的な失業保険の請求者の最新の職業を詳細に記載している。

これらのデータポイントは、米国労働統計局の職業雇用と賃金統計プログラムからの年次職業レベルの雇用統計と組み合わされ、各州内の各職業の月次失業リスクを推定することができた（ここで、リスクは、特定の職業の労働者が継続的な失業保険の利益を請求する可能性として定義された）。

歴史的に見ると、報告書は、AIにさらされる可能性のある仕事は、過去に他の仕事よりも20～80%低い失業リスクがあったことを記している。パンデミックの間、リモート可能な仕事はより回復力があり、ギャップは拡大した。しかし、2022年初めから、この優位性は減少し始め、2023年から2024年にかけて、差はほぼ消滅した：

失業リスクは、2022年初めから上昇し始め、長い安定期が終了した。 Aは、ChatGPTの登場前に、高露出役職と低露出役職の間のギャップが狭まったことを示している。 Bは、最もさらされる五分位でリスクが上昇し、谷底から上昇してから平坦化したことを示している。 Cは、コンピューターと数学の仕事がこの影響の原因であることを示しており、他の分野はほとんど安定していた。リスクは、米国の州をまたいで月次に測定され、四半期に平均化された。 ソース

上記のグラフからわかるように、著者らは職業を「AIのさらされる可能性」で五分位に分け、時系列で追跡した。低露出の仕事は、継続的に高い失業リスクと強い季節変動を示し、すべてのグループが2020年のパンデミックの際にピークに達し、2022年初めに谷底に達した。

この低点の後、失業リスクは最もさらされる五分位で上昇し、ChatGPTの登場前に上昇し、安定した。コンピューターと数学の仕事は、ChatGPTの登場前に失業リスクの大きな上昇を見せ、平坦化した。他の役割はほとんど変化しなかった。カリフォルニア、ワシントン、そしてアラスカなどの州は、ChatGPTの後の増加を見せたが、全国的なリスクレベルは、パンデミック前の水準に近かった。これは、より早期の経済的圧力の影響を示唆している。

データの考慮

著者らは、統計的に、失業リスクは職業タイプをまたいでパターンを示すが、特定のグループ（例えば、失業保険の対象外である卒業生）の結果を捉えていないことを指摘している。他の研究や業界の主張は、初期キャリアの労働者がAIの影響を最も受けることを示唆しており、全体的な失業データは最も影響を受ける人々を捉えていない可能性がある。

この限界を克服するために、この新しい研究はRevelio Labsから提供された10,584,980のLinkedInプロフィールを利用した。各レコードには、学歴、卒業年、大学、キャリアデータ（職務名、雇用者、開始日、場所）が含まれている。

給与は、ビザの申請、自己申告のエントリ、公開された求人などを使用して訓練された機械学習モデルを使用して推定された。実際の給与を確認することはできなかったため、分析では、卒業後3年以内に初めての仕事を見つけるまでの月数を追跡した（これは、労働市場の摩擦を代理指標として使用し、卒業生が雇用されたときにプロフィールを更新することを前提としている）。

2022年以降に職場に入った卒業生は、LLM-exposedの仕事を見つけるまでに時間がかかった。しかし、この雇用市場のパフォーマンスの低下は、ChatGPTの登場以前から始まっていた。上のAは、高露出の初期の仕事を持つ卒業生が通常、仕事を見つけるのが早かったが、2022年以降にこのパターンが逆転したことを示している。 Bは、高賃金の役割についても同様の遅れを示しているが、より低い。 Cは、2021年と2022年のコホートが、以前のコホートよりもLLM-exposedの仕事に入る割合が低かったことを示しており、ChatGPTの登場前に低調なパフォーマンスが始まっていた。最後に、 Dは、低露出の仕事について同等のシフトがないことを示しており、低調なパフォーマンスは、広範囲にわたるLLMの採用以前から始まっていたことを強調している。

著者らは、卒業コホートをまたいでの仕事探しの期間を分析し、州や業界の月次の仕事の開幕を制御し、学位の種類、研究分野、大学の違いを考慮して、SOCコードを使用してLLMへのさらされる可能性を定義した。

ChatGPTの登場以前、高度にさらされる役割に入る卒業生は、通常、仕事を見つけるのに時間がかからなかった。しかし、2023年と2024年のコホートでは、このパターンが逆転し、高度にさらされる役割に入るのに時間がかかるようになった。

強調されるべきは、報告書が、結果がChatGPTの登場後に悪化したと述べているが、データは、この低下が以前から始まっており、以降も続いていることを示しており、突然のChatGPT後の崩壊の考えや、継続的な低下の傾向をLLMの採用のみに帰属させることを裏付けるものではない。

教育のさらされる可能性

AIと雇用に関する議論の中央にある懸念は、学生が大規模な言語モデルによって自動化される可能性のあるスキル（例えば、文章作成、コーディング、情報の統合）を継続して学ぶべきかどうかである。如果これらのスキルが市場価値を失っているならば、最もさらされる卒業生は最も悪い結果になるはずである。著者らは、LinkedInのプロフィールと大学のシラバスを組み合わせて、LLM関連のタスクへの教育のさらされる可能性を推定し、ChatGPTの登場以前と以降の初期の仕事の結果を追跡した：

LLM関連のタスクへの教育のさらされる可能性は、ChatGPTの登場後に強い初期の結果を予測する。2022年以降の卒業生は、自動化可能なスキルへのさらされる可能性が高かったが、仕事を見つけるのが早く、初任給が高かった。これは、高LLM職業的さらされる可能性に関連するペナルティを部分的に相殺した。すべてのモデルは、仕事の開幕率、仕事の種類、教育的背景を制御している。

ChatGPTの登場以前、教育のさらされる可能性は、仕事探しの時間や給与との明確な関連性はなかった。しかし、ChatGPTの登場以降、より速い採用と高い初任給との関連性が見られた。高LLMさらされる役割は、悪い結果をもたらしたが、AIと関連するプログラムから卒業した卒業生は、影響を受けにくかった。

AIによって脆弱とみなされるスキルは、実際には初期の結果を支えるものであり、価値が減少したわけではない。

‘もしLLMが卒業生の労働市場のパフォーマンスの悪さの原因であるならば、教育のさらされる可能性は、価値を追加しない冗長なスキルを示すはずである。 ‘

‘しかし、私たちの結果は、AIにさらされるスキルを教えることは、卒業生にとってChatGPTの登場後に良い結果をもたらすことを示唆している。これらの関連性は、LLM関連の教育がChatGPTの登場後に価値を失ったという見解と一致しない。因果関係ではないが、LLM関連の準備は、ChatGPTの登場後に初期の結果を支えるものであることを示唆している。 ‘

著者らは、研究されている雇用の傾向は、既に起こっていた出来事や傾向によって形成された労働市場で発生したものであり、ChatGPTやAIの影響と、それ以外の力の影響を分離することは、塩をスープから取り除くことと同様に、不可能であると結論付けた。

* しかし、現在のコメントの多くは、AIに投資した創設者によるこのような予言は、クライアントや投資家を驚かせ、株価を上げるために行われているアストロターフィングに近いと示唆している。

2026年1月7日初めて公開された。