AIでなくなる仕事は49%なのか？47%・49%・7%という数字の違いと読み方

3つの数字はどれも実在する（測っているものが違う）

「AIでなくなる仕事」の話で引かれる数字は、主に次の3つです。いずれも実在する推計ですが、対象の国・単位・前提が違うため、そのまま比べることはできません。

数字	誰の推計	対象	何を測ったか
約47%	Frey & Osborne（2013年9月）	米国・702職業	代替可能性が70%以上の職業に就く労働人口の割合
約49%	野村総合研究所（2015年）	日本・601職業	同じ考え方で日本の職業を試算したもの
約7%	OECD（2016年）	日本	タスク単位で見て代替リスクが70〜100%の労働者の割合

OECDの同じ推計では、米国9%・ドイツ6%・OECD平均9%となっており、日本の7%はOECD平均を下回ります。「日本の49%」と「日本の7%」は、同じ国について別の測り方をした結果です。

なぜ49%と7%が両立するのか──職業単位とタスク単位

差を生んでいるのは測定単位です。Frey & Osborne と野村総合研究所の推計は職業（ジョブ）単位で、「この職業は機械に置き換えられるか」を評価します。一方OECDの推計はタスク（作業）単位で、「その職業に含まれる個々の作業のうち、どれだけが置き換えられるか」を見ます。

RIETI（経済産業研究所）のレポートは、職業単位の前提について「作業のすべてが代替可能とは限らないため過大である」というArntzの指摘を紹介し、47%という数字を世界の多数の研究の中で「最も極端な部類」に属すると評価しています。同レポートによれば、ZEW研究所がタスク単位で再推計した結果は米国9%・ドイツ12%（2015年6月）でした。

「AIで仕事がなくなるのは嘘」なのか

「嘘」と断じるのも「49%が消える」と受け取るのも、どちらも元の推計が言っていることから離れます。確認できる事実は次の3点です。

1. 公的な白書も、過大評価の指摘を併記している。総務省の情報通信白書（平成30年版）は47%の推計を紹介しつつ、影響を過大に評価しているという指摘があることも記載しています。
2. 著者本人が範囲を限定している。RIETIのレポートによれば、Osborne氏は2016年10月の来日時に「技術的な可能性を示しただけで、雇用増の部分は一切考慮していない」と答えています。
3. 同じ国でも測り方で桁が変わる。日本について職業単位では約49%、タスク単位では約7%です。

「何年後」なのか

Frey & Osborne の推計が置いた期間の前提は「10〜20年以内」です。この論文は2013年9月の発表なので、その射程は2023年〜2033年ごろにあたります。野村総合研究所の日本版（2015年）も同じ枠組みで、「10〜20年後」として語られます。

つまり、現在流通している「10〜20年後になくなる」という表現は、2013年または2015年を起点にした期間です。記事や動画でこの数字を見たときは、いつの時点から数えた10〜20年なのかを確認すると、話の新しさが判断できます。生成AIが広く使われ始めたのは推計の発表よりあとなので、これらの推計は生成AIの影響を織り込んでいません。

「なくなる職業一覧」の読み方

職業名が並んだ一覧を見るときは、その順位が何を意味しているかに注意してください。これらの一覧は職業単位の技術的な代替可能性の確率を並べたもので、次のものは含まれていません。

• その職業の求人数や人手不足の状況（代替可能性が高くても採用が続いている職種はあります）
• その職業の賃金水準の推移
• 新しく生まれる仕事や、同じ職業の中で増える業務
• 日本の労働法制・雇用慣行による導入の遅速

自分の職種を考えるなら、確率の数字より「自分の仕事のどの作業が置き換えられ、どの作業が残るか」を分解したほうが具体的です。OECDがタスク単位で測って数字が大きく下がったのは、まさにこの分解を行ったからです。

よくある質問