AIに仕事を奪われるという話を、ついに面と向かって口にする人が現れた。AnthropicのCEOはテレビインタビューで、今後1〜5年で、最大半数のエントリーレベルのホワイトカラー職が失われる可能性があると率直に語った。SF映画の遠い未来の話ではなく、すでに求人票や評価シート、職場の人員配置に表れていることだ。いわゆる「エントリーレベル」の仕事は、たいてい意思決定を下す役職ではなく、資料の整理、履歴書の一次選考、簡単な文章の作成、議事録の作成、定型的な問い合わせへの返信、表の照合といった、手順化された業務だ。

興味深いのは、これがセクターローテーションと同じだということだ。注目がどこからどこへ移るにしても、その変化は決して一様には起きない。雇用市場も同じで、まず影響を受けるのは決まって、手順化・反復可能で、画面の前に座ってキーボードを打つ仕事だ。たとえばECのカスタマーサポート。以前は大型セールの時期になると臨時スタッフを増やし、1チーム10人で交代しながら問い合わせに対応していた。今では、よくある質問や返品・交換のルール、応対テンプレートをAIに学習させれば、2、3人と一連の確認プロセスで回せる。残った人は、例外的な苦情や複雑なアフターサービスに回る。初級の法務アシスタントも同じだ。以前は1日に何十件もの契約書に目を通し、リスク条項に印を付けていたが、今はまずツールに一通り確認させ、人はリスクの高い項目だけを再確認する。仕事がすぐになくなるということではなく、同じ仕事の成果に対する評価が変わるということだ。

週末の取引量は平日の3割しかなく、少しでも出来高があれば相場を動かせる。この理屈は採用にも当てはまる。普段なら何人かで分担する仕事も、少し効率化ツールを使えば、1人分の仕事で以前の何人分もの成果を出せる。企業の計算は単純だ。同じ予算で「人＋ツール」でできることなら、従来どおりの人員構成で採用することはない。だからエントリーレベルの職種が最初に縮小する。業務を標準的な手順に分解しやすく、成果も測りやすいからだ。

伝統的な業界で働く知人たちから、最近よく転職すべきかと聞かれる。私は、まずは急いで講座に申し込まず、自分の仕事が一つのプロンプトに分解できるかを見てみようと言っている。「入力—処理—出力」に分けられる仕事、たとえば定型レポートの作成、大量の文章の書き換え、基礎的な翻訳、定型的な質疑応答なら、早めに次の道を考えたほうがいい。分解できない仕事は、むしろ価値が高い。現場での判断、責任を負うこと、人との駆け引き、部門横断の調整、曖昧な情報をもとに決断すること。こうした部分は、ツールではまだ代替できない。この見立てが正しいかどうかは、来週また確認しよう。