欧州がAI雇用の津波に直面：IMFが40%の職種がリスクにあると警告

Reading time: 1 min

IMFの独自研究は、見出しが示すよりも複雑な状況を描いており、その中間で困窮する労働者たちが誰よりもよくそれを理解しています。

Kristalina Georgievaは遠慮のない発言をします。今年1月のダボスでの世界経済フォーラムで、このIMF専務理事は人工知能を世界中の雇用に重圧をかける力として描写しました。1か月後のニューデリーでのAIインパクトサミットでも、彼女は警告を繰り返しました。IMFの研究では、世界の雇用の約40%、先進国では60%が、今後数年間でこの技術による強化、排除、または完全な変革の影響を受けると推定されています。

欧州では、数字はさらに印象的です。2026年1月に発表された英国政府独自の評価では、IMFの方法論を参考にしており、英国労働者の約70%がAIが潜在的に実行または強化できるタスクを含む職種に就いていることがわかりました。この数字は米国の約60%を上回っており、これは主に英国経済がAI能力と人間の仕事が最も重複するサービス部門の職種により重点を置いているためです。

ここで「影響を受ける」とは何を意味するかを明確にする必要があります。IMFの枠組みでは、AIが労働者を補完する可能性が高い職種（生産性を向上させ、賃金を上昇させる可能性がある）と、人間の労働を代替する可能性が高い職種（需要と賃金を押し下げる）を区別しています。さらされている職種の約半分がそれぞれのカテゴリーに該当します。問題は、見出しの数字がその微妙な違いなしに伝えられ、公衆の不安がその隙間を埋めることです。

自分の後任を訓練する人々

Georgievaのマクロ経済的枠組みは、今週鋭い人間的側面を獲得しました。AIシステムの訓練に直接関わる労働者からの一連の一人称の証言は、経済モデルでは捉えられない幻滅のパターンを明らかにしました。

非英語圏の話者向けに学術論文を修正する編集者は、「アシスタント編集者」と言われたものを訓練するために採用されたと説明しました。彼女は会社がそれがAIプログラムだったと明かす前に、数か月間システムに修正を入力していました。その後、彼女の報酬は削減されました。現在、彼女は機械の出力を修正することでより少ない収入を得ており、これは一から編集するよりも時間がかかる作業だと言います。一方で、不要な句読点から国名の無意味な変更まで、モデルが生成するエラーを捉えています。

業界賞を受賞したマーケティングライターは、システムを監督すると信じて、数か月間AIワークフローと文書を構築しました。彼は解雇されました。彼の以前の仕事量は現在、彼が作成した文書を使用するジュニアスタッフによって処理されています。翻訳者は、雇用者が人間の言語学者のコスト削減代替として展開する予定のAIエンジンを4年間訓練していると報告しています。

これらは抽象的な代替リスクではありません。自分の職業的陳腐化に参加するよう求められた人々であり、多くの場合、それが演習の目的だったとは告げられずにいました。

「ロボットの後任を訓練することは、自分のデジタルな墓を掘っているようなものです。」
— 受賞歴のあるマーケティングライター、AIワークフロー構築後解雇（The Guardian、2026年2月）

誰もが悲観的ではありません。転移癌患者向けのAIチャットボットのパイロットを支援した緩和ケアコンサルタントは、それが応答の約半分を正しく管理したが、依然として大幅な適応が必要であり、優れた臨床ケアを定義する非言語的手がかり（ボディランゲージ、表情、トーン）を再現できなかったと述べました。AI定理証明に取り組む数学教授は、技術が急速に進歩していることを認めましたが、教育の役割と公的部門での雇用により保護されていると感じました。両方のケースは一つのパターンを示唆しています：役割が対人的な微妙さ、物理的文脈、または制度的関係により多く依存するほど、AIが置き換えることは困難になります。

騒音の背後にある数字

AIに関する職場の不安は測定可能で上昇しています。19か国の約14,000人の労働者へのインタビューに基づくManpowerGroupの2026年グローバル・タレント・バロメーターによると、2025年に定期的なAI使用は13%急増しましたが、技術への労働者の信頼は18%低下しました。ベビーブーマーは35%で最も急激な低下を報告し、ジェネレーションXは信頼が25%低下しました。調査された労働者のほぼ3分の2が、燃え尽き症候群と不満にもかかわらず現在の職種にとどまることを選択していると述べており、報告書はこれを自動化が次の動きに何を意味するかへの恐れに駆られた「ジョブ・ハギング」現象として特徴づけています。

解雇データは、議論のどちら側も通常認めるよりも複雑な状況を物語っています。コンサルティング会社Challenger, Gray & Christmasは、2025年に米国でAIに起因する約55,000件の雇用削減を記録しており、総解雇数117万件のうち、これは2020年のパンデミック年以来の最高年間数字です。AIに関連した損失は急激に上昇しています：2025年の最初の7か月間で約10,000件の削減が技術に結び付けられましたが、年末までに総数は54,000件を超えて急増しました—下半期に5倍の加速です。

しかし、いくつかの信頼できる声は注意を促しています。Yale大学のBudget Labは2022年11月から2025年中期までの米国労働市場データを分析し、職業構成が変化する速度に実質的な加速を発見しませんでした—言い換えれば、ChatGPTの開始以来、労働力の構成はまだ劇的に変化していません。Deutsche Bank のアナリストは1月に、「AI余剰洗浄」（より広範な経済圧力によって推進される削減の便利な正当化としてAIを引用する企業）が2026年の重要な特徴になると警告しました。世界最大の人材派遣会社Randstadの CEOであるSander van ‘t NoordendはダボスでCNBCに対し、これら55,000件の削減とAIの関連は誇張されていると述べました。

Forresterは おそらく最も懐疑的な評価を提供しました：米国の雇用のわずか6%が2030年までに真に自動化されると推定し、多くのAIに起因する解雇は、技術が置き換えるはずだった役割を埋める準備ができていないことを企業が発見するにつれて、最終的には逆転されると予測しています。

若い労働者が最初にそれを感じている

データが収束し始めている一つの分野があるとすれば、それは初級レベルの雇用です。Stanford大学の分析に基づくDallas連邦準備銀行の研究では、最もAIにさらされた職種の22歳から25歳の労働者が、2022年後期以来13%の雇用減少を経験したことがわかりました。この減少は解雇によってではなく、労働市場に参入する若者がそれらの役割で仕事を見つける速度の減少によって推進されました。AIエクスポージャーが低い職種では、参入率は安定していました。

これはIMF自体が警告していることと一致しています。ダボスで、Georgievaは初級レベルのタスクが自動化に不釣り合いに脆弱であることを指摘しました。それらは現在のAIがよく処理する構造化された反復的認知作業の種類を含む傾向があるためです。一方、AIによって強化された役割の労働者—IMFの推定によると先進国のポジションの約10分の1—はより多く稼ぎ、より多く支出し、低技能サービス職への下流需要を創出する傾向があります。不快な含意は、中間で空洞化する労働市場です：上部でより多く稼ぐAI増強専門家、その支出によって維持される底部のサービス労働者、そしてその間で縮小する中級レベルと初級役割のプールです。

「中間階級は、必然的に影響を受けるでしょう。」
— Kristalina Georgieva、WEFダボス、2026年1月

実際に何が起こる必要があるか

IMF自体の政策提案は、スキル投資、社会保障網、そして技術に歩調を合わせることができる規制枠組みを中心としています。IMFは125か国を対象とするAI準備指数を発表し、デジタルインフラ、人的資本、革新能力、ガバナンスにわたる準備状況を測定しています。裕福な経済はより良いスコアを獲得する傾向がありますが、大きなばらつきがあり、準備で良いスコアを獲得することはそれに基づいて行動することと同じではありません。

実践的な課題はタイミングです。AIの能力はほとんどの機関が適応できるよりも速く進歩しています。Georgievaはダボスでこれについて率直でした：技術は政策立案者が追いつけないほど速く動いており、展開と規制の間のギャップは拡大しています。EUのAI法は規制枠組みを提供しますが、それは職場の混乱の混沌とした現実にうまく対応しないリスクカテゴリーを中心に設計されました—知らずに自分の後任を訓練している編集者は「高リスク」や「低リスク」にきれいに適合しません。

デンマークのフレキシキュリティモデル—比較的簡単な雇用と解雇を寛大な失業給付と積極的な再訓練プログラムと組み合わせる—はIMFによってテンプレートとして頻繁に引用されています。それがAI主導の変化の速度と幅に拡大できるかどうかは未検証のままです。IMF自体の研究から明らかに見えることは、より強い社会保護、より高い教育移動性、そしてより柔軟な労働市場を持つ経済が、それらなしの経済よりも移行をより滑らかにナビゲートするということです。

正直な評価

私たちはおそらく、AI置換への恐怖が測定可能な現実を先行している時期にいますが、測定可能な現実は追いついています。YaleデータとForrester予測は、労働市場がまだ根本的に再形成されていないことを示唆しています。労働者の証言とDallas Fed研究は、初期の効果が現実であり、若者と訓練プロセスに最も近い中堅専門家の間で集中していることを示唆しています。

Georgievaの津波の比喩は、すでに起こったことの説明としては時期尚早かもしれません。スキル、規制、社会保護への投資が展開に歩調を合わせなければ、今後数年間で何が起こり得るかについての警告として、それを否定するのは困難です。過去1年間AIシステムを訓練し、自分の役割が縮小するのを見てきた労働者たちは、おそらく水がすでに上昇していると言うでしょう。