情報通信業と専門・科学および技術サービス業の就業者が、2026年2月基準で前年同月より約14万7000人減った。国家データ処の経済活動人口マイクロデータを詳しく見ると、この減少分の大半が特定の年齢層に集中している。20代が9万7000人、30代が3万4000人。合わせて13万1000人で、両業種全体の減少分の約89%だ。
業種別では専門・科学および技術サービス業が10万5000人、情報通信業が4万2000人減った。前者には研究開発業と建築・エンジニアリング、法律・会計サービスが、後者にはソフトウェア開発とコンピュータープログラミング、情報サービス業が入る。2月基準で両業種が同時に後退したのは、新型コロナウイルスの衝撃が大きかった2021年以来5年ぶりで、減少幅は2013年の産業分類改編以降で最も大きい。
景気が悪くなれば雇用は全年齢でともに減るのが普通だ。今回はそうではなかった。同じ期間に40代は3万2000人減ったが、50代は1万2000人、60代以上は2000人増えた。両産業の従事者のうち20・30代が占める割合は、1年の間に51.7%から49.5%へ下がった。
年齢をさらに細かく分けると輪郭がはっきりする。20代後半(25-29歳)だけで8万1000人が抜け、20代前半は1万6000人の減少にとどまった。30代前半は専門サービス業で約5万人減ったが情報通信業では1万4000人増え、30代後半は専門サービス業1万5000人増加・情報通信業1万3000人減少で、両業種が反対に動いた。大卒後の最初の職場に当たる20代後半の区間がとりわけ深くえぐられたという意味だ。
韓国銀行が昨年10月に出した「AI拡散と青年雇用の萎縮」報告書も同じところを指す。チャットGPT公開後の2022年7月から2025年7月までの3年間で、15-29歳の雇用は情報サービス業で23.8%、出版業で20.4%、コンピュータープログラミング・システム統合および管理業で11.2%、専門サービス業で8.8%減った。減少率が高い業種は、おおむね生成AIが得意な仕事を人がやっていたところだ。
なぜ新入社員からなのかについての説明は業務の性格にある。韓国銀行調査局のオ・サミル(오삼일)チーム長は、ジュニアが担う仕事は学校で学んだ定型的な作業でコーディングに代替されやすい一方、シニアの対人関係と組織管理、業務調整は代替されていないと説明した。要件整理、文書の草案作成、判例・資料の整理のような「学びながらやる仕事」をAIが最も早く吸収したということだ。ある法律事務所は、AI導入で処理期間が短くなった後、毎年続けてきた新規採用を今年に入って取りやめたと、所属の弁護士は伝えた。
ここで注意する点がある。この統計は、採用が減って入れなかった人と、勤めていたところを離れた人を区別してくれない。景気要因とAI要因を分けて検討した政府・研究機関の定量分析も出ていない。
米国でも昨年1-11月に発表された人員削減117万件のうち、AIを理由として明示したものは5万4694件、約5%にとどまった。企業がAIを人員削減の理由としてあえて書かないという事情を考慮しても、因果を断定するには根拠が薄い。
それでも年齢別の分布が残す含意ははっきりしている。熟練は最初の3年の反復業務で積み上がるが、その3年が丸ごと減れば、5年後に中間管理職になる人材の貯水池もともに枯れる。シニアを代替できないAIが、シニアを育てる経路を断つわけだ。二つ以上の仕事を探す若者が新型コロナ以降で最も多くなったという信号も、この流れと無関係ではなさそうだ。
すぐに就職を控えた人に必要な訓練は、AIが作った成果物を検収し調整する役割へ早く移る方だ。AIを避ける技術を身につけることではない。企業には、新入社員の採用を費用として処理する代わりに、5年後の人材在庫として計算する会計が必要だ。
3月の雇用統計が出れば、2月の数値が1カ月限りの変動だったのか傾向だったのかが分かれる。ソウル大のキム・デイル教授らが参加する雇用フォーラムが4月8日、ソウル中区で開かれる。
