Generative AI and the Reconfiguration of Skill Demand in Chinese Job Postings

私たちの働き方の物語は、しばしば道具の物語として語られます。何世紀もの間、新しい機械は労働の性質を変え、人間が手作業で行うことと、思考によって行うことのバランスを変化させてきました。新しいテクノロジーが登場すると、経済学者や社会学者は特定の問いを投げかけます。それは、テクノロジーが労働者を置き換えるのか、それとも仕事そのものを変えるのか、という問いです。近年、テキスト、コード、分析を生成できる強力な新しいタイプの人工知能が登場しました。このテクノロジーは、単に単純で反復的な動作を自動化するだけではありません。それは、伝統的に専門的なキャリアを定義してきた複雑な認知的タスクにまで及びます。現代の経済における中心的な問いは、この変化によって雇用主が特定の職種での採用を停止せざるを得なくなるのか、それとも、同じ人々に対して単に異なる方法で仕事をすることを求めるようになるのか、という点にあります。

これに答えるため、中国の陝西師範大学の研究者であるユアン・ドン（Yuan Dong）は、デジタル・マーケットプレイスそのものに目を向けました。労働者にインタビューしたり賃金を追跡したりする代わりに、この研究は企業がオンライン上に掲載する求人広告を調査しました。これらの広告は、特定の瞬間に雇用主が何を考えているかを知るための直接的な窓となります。それらは、企業が新しい採用者に期待するタスクや、面接が始まる前に要求する資格を明らかにします。数百万件におよぶこれらの投稿を数年間にわたって分析することで、本研究は、生成AIの到来によって提供される仕事の設計図が変化したかどうかを明らかにしようとしました。研究者は、労働者が実際に解雇されたか採用されたかを見るのではなく、テクノロジーが普及するにつれて、仕事の記述そのものがどのように進化しているのかを見ました。

この研究では、2018年から2025年までの期間における、中国全土の約570万件のオンライン求人広告を調査しました。研究者は、これらの広告のテキストを2,000以上の具体的なタスクからなる固定リストにマッピングし、労働者に求められていることを経時的に測定するための一貫した方法を作り上げました。分析では、雇用主が要求を変更する可能性のある4つの明確な側面に着目しました。第一に、定型的で反復的なタスクの必要性が消失しているかどうかを確認しました。第二に、タスクの構成が再分配されているか、つまり、あるタスクがより重要になり、他のタスクが衰退しているかどうかを検証しました。第三に、単一の求人広告内でのタスクの組み合わせがどのように変化しているか、つまり、雇用主が異なるスキルを新しい方法で一つにまとめ始めているのかを測定しました。最後に、入学要件について、企業がより多くの教育年数や実務経験を求めているかどうかを調査しました。

結果は、単純な「完全な代替」という物語を否定する、微細な差異を捉えた描写を提示しました。定型的なタスクへの需要を見ると、雇用主が平均して突然この種の仕事を求がらなくなったという明確で一貫した証拠は見つかりませんでした。データは、求人広告に記載される定型的なタスクの数が大幅に減少したことも、大幅に増加したことも示していませんでした。これは、多くの役割において、テクノロジーが利用可能になったとしても、仕事の基本的な構造は安定していたことを示唆しています。しかし、研究者がタスクがどのように再配置されているかを見たとき、物語は変わりました。研究によれば、タスクの分布は確かに変化していました。テクノロジーが使用される可能性が高い地域や業界では、タスクのバランスが変化しており、ある活動がより顕著になり、他の活動は減少していました。これは、定型的な仕事の総量自体は消滅していないかもしれませんが、仕事の中にある具体的な活動の組み合わせが再構成されていることを示しています。

おそらく最も衝撃的な発見は、単一の求人広告内でタスクがどのようにまとめられているかに関するものでした。研究では、新しい求人広告に記載されたタスクと、前年の類似した仕事に記載されていたタスクとの間の「距離」を測定しました。データは、この距離が大幅に増加していることを示しました。平たく言えば、特定の職種名に対して求められるスキルと職務の組み合わせが、わずか一年前と比較して大きく異なっていたのです。雇用主は単に以前と同じスキルのセットを求めているのではなく、それらの新しい組み合わせを求めていました。これは、労働者の役割が再定義され、タスクが異なる考え方や働き方を必要とするような新しいパッケージへと再配置されていることを示唆しています。研究では、この変化は単なるデータのランダムなノイズではなく、現実の変化と見なされるほど強固なものであると指摘されています。

雇用主が求める資格に関して、結果は混合しており、慎重なものでした。研究では、仕事に求められる教育年数の一貫した上昇は見られませんでした。雇用主は、一律に高い学位を求めているようには見えませんでした。しかし、特定のタスクに関する詳細な分析においては、求められる実務経験の量に顕著な増加が見られました。これは、形式的な教育のハードルが必ずしも高まっていない一方で、雇用主がこの新しいテクノロジーの風景をナビゲートするにあたり、実践的な現場での知識により価値を置いている可能性があることを示唆しています。また、本研究は、これらの求人広告は雇用主が「望んでいること」を表しており、必ずしも現実に起きていることを保証するものではないことも強調しています。ある投稿が特定のスキルの組み合わせを求めていたとしても、それが採用される人物がそのスキルを備えていることを保証するわけではなく、また、企業が既存のスタッフをすでに再教育したことを証明するものでもありません。

研究の結論は、生成AIの影響は、古い仕事を一掃したり、一夜にして全く新しい仕事を生み出したりするような、単一で圧倒的な波ではないということです。むしろ、それは「再構成」のプロセスです。テクノロジーは、雇用主に対して仕事の職務をどのように組み立てるかを再考させ、タ士クの新しい組み合わせや、経験へのさらなる重点化をもたらしています。この研究は、これが労働者が仕事を失っていることや、全員が学校に戻ることを強制されていることを証明していると主張することを明確に避けています。むしろ、研究は労働者に対するインセンティブの変化を指し示しています。すなわち、異なるスキルを組み合わせ、適応する能力の価値が高まっているということです。証拠は、労働市場がテクノロジーに対応して、仕事自体の形を変えることで反応していることを示唆しています。つまり、新しい、より複雑なタスクの組み合わせを操ることができる労働者への需要を生み出しているのです。この研究は、多くの仕事の核心は残っているものの、それらの仕事がどのように組み立てられているかは、利用可能な新しいツールに応じて進化していることを示す、変化する需要の地図としての役割を果たしています。