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Deep Dive

McKinseyが予測「AIが2035年までに米国で1100万人の職種を転換させる」— あなたの仕事は変わるか

10月1日、Jon Swartzが「AI Will Reshape 11 Million U.S. Jobs by 2035: McKinsey Report」と題した記事を公開した。McKinseyの最新レポートが示す「AIが2035年までに米国で1100万人分の職種転換を迫る」という予測を詳報するもので、影響を受ける職種の内訳から企業・個人に求められる対応策まで幅広く論じている。McKinseyレポートが示す1100万人という数字McKinseyのMcKinsey Global Institute(MGI)が公表した本レポートによれば、2035年までに米国内で約1100万人が現在の職種から別の役割へと転換を余儀なくされると予測されている。この数字は「失業者数」ではなく「職種転換(job transition)」を指す点が重要だ。現行の業務が消滅するケースだけでなく、同一職場内でも業務内容が根本的に変わるケースを幅広く含む。生成AIおよび自動化技術の急速な普及が主な要因であり、MGIはここ数年で技術の浸透スピードが当初の想定を上回っていると指摘している。2023年のMGIレポート「T...

10月1日、Jon Swartzが「AI Will Reshape 11 Million U.S. Jobs by 2035: McKinsey Report」と題した記事を公開した。McKinseyの最新レポートが示す「AIが2035年までに米国で1100万人分の職種転換を迫る」という予測を詳報するもので、影響を受ける職種の内訳から企業・個人に求められる対応策まで幅広く論じている。

McKinseyレポートが示す1100万人という数字

McKinseyのMcKinsey Global Institute(MGI)が公表した本レポートによれば、2035年までに米国内で約1100万人が現在の職種から別の役割へと転換を余儀なくされると予測されている。この数字は「失業者数」ではなく「職種転換(job transition)」を指す点が重要だ。現行の業務が消滅するケースだけでなく、同一職場内でも業務内容が根本的に変わるケースを幅広く含む。

生成AIおよび自動化技術の急速な普及が主な要因であり、MGIはここ数年で技術の浸透スピードが当初の想定を上回っていると指摘している。2023年のMGIレポート「The economic potential of generative AI」でも同様の方向性が示されていたが、今回の予測はより具体的な職種・時系列で踏み込んだ内容となっている。

影響を受ける職種:ホワイトカラーにも波及

今回のレポートが従来予測と異なる点のひとつは、製造業・物流などのブルーカラー職だけでなく、ホワイトカラー職への影響が明示されていることだ。具体的に名指しされている職種カテゴリには以下が含まれる。

  • 事務・データ入力系:定型的な文書処理・データ管理業務はAIによる代替が最も進みやすいとされる
  • カスタマーサポート:チャットボットや音声AIの高度化により、一次対応業務の大部分が自動化される見通し
  • 一部の金融・法務補助業務:契約書レビューや初期審査など、パターン認識で完結しやすい業務が対象となりやすい
  • 小売・流通の現場職:自動化設備の普及とあわせて継続的に影響を受ける

一方で、対人ケア・クリエイティブ・高度な判断を要する職種は相対的に影響が小さいとされており、職種間の格差が拡大するとの見方もレポートは示している。

時系列:2025〜2035年に集中する転換期

McKinseyは転換の大部分が2025年から2035年の10年間に集中すると見ており、特に2027〜2030年にかけてが転換ペースのピークになると分析している。企業によるAI投資の実装フェーズがこの時期に本格化するためだ。

OpenAIやGoogle DeepMindをはじめとする主要AI企業の開発ロードマップ、そして米国労働統計局(BLS)が公表している職業別雇用見通しとあわせて参照することで、McKinseyの時系列予測がより立体的に理解できる。

企業と個人に求められる対応

レポートはリスクを列挙するにとどまらず、企業および個人が取るべき具体的な対策についても提言している。

企業側への主な提言は以下の通りだ。

  • スキルリスキリング(再教育)プログラムへの早期投資:転換期が本格化する前に、既存従業員を新たな役割へ移行させる内部育成の仕組みを構築する
  • 人材配置の柔軟化:固定的なジョブディスクリプションではなく、スキルベースの組織設計へ移行することで変化への適応速度を高める
  • AIと人間の協働モデルの設計:AIを単純な代替手段ではなく、人間の判断を拡張するツールとして位置づける業務フローの再設計

個人に対しては、AIツールの基本的な操作スキル習得と、AIが不得手とする「批判的思考・共感・複雑な交渉」などのスキルへの注力が推奨されている。World Economic Forum(WEF)が毎年公表する「Future of Jobs Report」でも同様の方向性が繰り返し強調されており、McKinseyの提言と軌を一にしている。

日本への示唆

本レポートは米国を対象としているが、その示唆は日本にも無関係ではない。経済産業省のDXレポートや独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が継続的に指摘しているように、日本においてもAI・自動化による職種転換は現実の課題として浮上しつつある。人手不足が深刻な業種ではAI導入が「脅威」ではなく「補完手段」として機能する側面もあり、単純な悲観論に終始しない複眼的な読み解きが求められる。

※編集部の考察:McKinseyレポートが「1100万人の転換」を「喪失」ではなく「移行」と表現している点は意図的だ。自動化による純減と、新たな役割への移行を分けて考えることが、政策議論においても企業戦略においても出発点となる。

まとめ

McKinseyの今回の予測は、AIが労働市場に与える影響を改めて数字で可視化したものだ。1100万人という規模感、2027〜2030年というピーク、ホワイトカラーへの波及という三点が本レポートの核心であり、企業・個人・政策立案者いずれにとっても無視できない内容となっている。

詳細はAI Will Reshape 11 Million U.S. Jobs by 2035: McKinsey Reportを参照していただきたい。