今年5月、国内の賃金労働者のうち常用労働者は1674万人で、1年前より7000人減った。1999年12月以降、26年5カ月ぶりの減少だ。2000年1月に増加に転じて以降、316カ月間一度も途切れなかった流れがここで止まった。すぐ前の月である4月には6万2000人が増えていた。
常用労働者は1年以上引き続き働くと見込まれる就業者を指す。正規職と無期契約職が中心で、期間が定められた契約職も条件によって含まれる。臨時・日雇い職と違って雇用が続くとみられる仕事なので、この数値が折れたということは、労働市場で最も堅固な層が揺らいだという意味だ。
減った分は年齢層別に大きく偏っている。20代の常用職が16万4000人、30代が3万4000人減り、合計19万7000人が抜けた。2020年12月以降で最も大きな減少幅だ。20代は常用職に加えて臨時職6万7000人、日雇い職1万2000人も一緒に減った。
業種を見ていくと、様子がより鮮明になる。20代の常用職は情報通信業で5万7000人が抜け、30代は専門・科学および技術サービス業で7万6000人が減って減少幅が最も大きかった。20・30代の製造業常用職も9万2000人減り、製造業全体の就業者は14万人減って23カ月連続の下り坂となった。地域別ではソウルが3万9000人、京畿が4万5000人減った一方、慶南は3万7000人、釜山は1万5000人増えた。
興味深い点は、同じ情報通信業で30代の常用職が2万6000人増えたという事実だ。20代が抜け、30代が入ってくる流れが一つの業種の中で同時に現れた。産業全体の純増減を確定するにはより細かい集計が必要だが、少なくともこの業種の門がすべての年齢に同じように閉じたわけではない。
海外のデータは反対側を指している。PwCが世界の10億件以上の求人公告を分析した報告書によると、AI露出度が高い業種の企業の生産性は2018年比で2025年に34%増え、活用能力が低い企業(24%)を上回り、上位20%の企業の平均労働生産性の増加率は163%に達した。人員の増加率もAI露出度が高い企業が52%で、低い企業の36%を上回った。
自動化エンジニアリング・機械学習などを求める求人は2019年以降69%増え、採用市場全体の成長率8.6%の8倍の水準だった。これらの数値は、AI導入が採用を増やしたのか、業績の良い企業がAIをいち早く取り入れただけなのかを見分けることはできない。
悲観側の根拠も侮れない。ゴールドマン・サックスは、AIが米国で毎月約1万6000件の仕事をなくし、若手層とZ世代が最も大きな打撃を受けると分析した。今年5月までに集計されたグローバルのテック部門の解雇は11万5000人を超えて昨年の年間記録に近づき、メタ・アマゾン・スナップなどは人員削減の理由の一つとしてAIを挙げた。6月に出た米国のある世論調査では、回答者の半数が、AIが本人や家族の失職につながりうると答えた。
ジェフ・ベゾスはパリで開かれた技術カンファレンスでブルーオリジンの最高経営責任者と対談し、AIが人間を余剰にするという見解には同意しないと述べた。むしろ労働力が足りなくなるという主張だ。彼は先月のあるインタビューでもブルドーザーとスコップを比べながら、AIは労働者を代替するというより能力を引き上げると語った。一方、アンソロピックのダリオ・アモデイはホワイトカラー業務全般に苦痛を伴う混乱が来る可能性があると予測したが、その後一部を撤回した。
二つの陣営のデータは、実は同じものを測っていない。PwCは企業単位を、ゴールドマン・サックスと解雇の集計は米国全体とテック業種を見ている。企業が人をより多く採用しながらも新卒採用を減らすことは十分にありうる。国家データ処も、AIが今回の採用萎縮にどれほど影響したのかは断定しにくいという立場だ。
就業者全体が4万人減る間に、常用職の割合は57.5%で過去最高を記録した。残っている人たちの雇用はより安定したという意味であり、その分、新たに入る通路が狭まったという意味でもある。20代の人口自体が減っているだけに、この減少分のすべてを技術のせいにすることはできない。
さしあたり変わるのは、最初の職場にたどり着く経路だ。仕事の数そのものは変わらないかもしれない。以前なら新入社員が1-2年かけて身につけた反復業務がツールに移り、企業はその段階を飛ばした人を探し始めた。
大学4年の後に何をやってみたかを問う採用が増えるなら、その経験をどこで積ませるかは企業と学校と政府が一緒に答えるべき部分だ。316カ月ぶりの減少が1カ月の揺れなのか趨勢なのかは、7月に出る次の雇用動向で確認される。
