提案書に「最大30%の工数削減」と書かれている。
社内資料には、数年前の調査数字がそのまま残っている。
ニュースでは、「2030年までに業務の半分がAIに置き換わる」と報じられている。
こうした数字を、私たちは日々の判断材料にしています。
しかし、数字だけを見ても分からないことがあります。
・何を数えた数字なのか。
・何と比べた数字なのか。
・そして、いまどこまで進んでいるのか。
この前提が抜けると、数字そのものは間違っていなくても、受け取る意味は大きく変わります。
・DX・AI導入のご担当者
・社内や経営層にAIの状況を説明する立場にある方
・取引先の提案書や調査レポートをどう受け止めればいいか迷っている方
数字だけでは、判断できない
本記事では、2023年前後に公表されたAI・雇用に関する数字を、元の資料までさかのぼって読み直しました。
そこから見えてきたのが、数字を判断材料として使うための3つの物差しです。
📊 数字を判断材料にするための3つの物差し
① その数字は「規模」か、「結果」か
② 比べる前に、同じものを測っているか
③ 「いつまでに何%」より、「いま何%」
未来予測が当たるかどうかを見抜く方法ではありません。
予測や提案に出てくる数字を、そのまま信じる前に何を確認すればよいか。
3つの事例から、順番に見ていきます。
※本記事で扱うのは、国際機関および大手金融機関が公表した資料で、原文を直接確認できるものだけになります
1. 「3億人」は、職を失う人の数ではなかった
最初の事例は、いまも引用され続けている数字です。
2023年3月26日、米ゴールドマン・サックスが1本のレポートを公表しました。
タイトルは「The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth」1。
著者はJoseph Briggs氏とDevesh Kodnani氏です。
翌日から、世界中の見出しがこうなりました。
- 『人工知能が経済成長に及ぼす潜在的に大きな影響』 – ゴールドマン・サックスの経済調査チームが発表したグローバル経済アナリストレポート ↩︎
「生成AI、3億人の仕事を奪う可能性」
「3億人」という数字自体は、レポートに実際に書かれています。
ただし、数えているものが違いました。
◇3億人は、人数ではなく「換算した規模」
レポートの要旨には、次のように書かれています。
Using data on occupational tasks in both the US and Europe, we find that roughly two-thirds of current jobs are exposed to some degree of AI automation, and that generative AI could substitute up to one-fourth of current work. Extrapolating our estimates globally suggests that generative AI could expose the equivalent of 300mn full-time jobs to automation.
参照元：Goldman Sachs「The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth」
(日本語訳)
米国と欧州の職務データを用いた結果、現在の職のおよそ3分の2が、何らかの程度でAIによる自動化にさらされていることが分かった。また生成AIは、現在の業務の最大4分の1を代替しうる。
この推計を世界に広げると、生成AIによって、3億人分のフルタイム雇用に相当する仕事が、自動化の影響を受ける可能性がある。
見出しと並べると、違いがはっきりします。
| 報道の見出し | レポートの記述 | |
|---|---|---|
| 3億人とは | 仕事が奪われる人数 | 自動化の影響を受ける可能性があるフルタイム雇用の規模 |
| 影響の範囲 | （記載なし） | 現在の職の約3分の2が何らかの程度で影響を受ける |
| 実際に代替される量 | （記載なし） | 現在の業務の最大4分の1 |
2つの数字は、そもそも別のものを数えています。
「3億人の職が失われる」とは書かれていません。
影響が及びうる仕事の量を、フルタイム雇用に置き換えるとこのくらいの規模になる、という換算値です。
そして「最大4分の1」の「最大」。
原文の表現はup to one-fourth。上限を示したものであり、平均値でも確定値でもありません。
見出しに残ったのは「3億人」だけでした。
それが換算された規模であることも、代替の割合に上限が示されていたことも、一緒には伝わりませんでした。
※ここでいう「3億人分」は、3億人の雇用が実際に失われるという意味ではありません。自動化の影響を受ける可能性がある仕事量を、フルタイム雇用の数に換算した推計です。原文の exposed は「影響を受ける可能性がある」という意味で、仕事の置き換えが確定したことを示すものではありません。
◇同じレポートには、こんな数字もあった
報道されなかった記述も、同じレポートの中にあります。
生成AIが広く普及した場合、10年間で世界のGDPを7%（約7兆ドル）押し上げ、生産性の伸びを1.5ポイント高める可能性がある。
つまりこのレポートは、労働市場の混乱と、生産性の大幅な向上を、同時に予測していました。
見出しになったのは、前者だけでした。
【物差し①】その数字は「規模」か、「結果」か
この章で起きていたのは、推計の対象が、伝わる過程ですり替わったことでした。
ゴールドマン・サックスが推計したのは「影響が及びうる範囲」。
報道が伝えたのは「失われる仕事の数」です。
✅ 規模と結果は、こう見分ける
・「3億人が影響を受ける」は規模
・「3億人が職を失う」は結果
レポートが示したのは規模でした。見出しが伝えたのは結果でした。
大きな数字を見たら、まず「結果」なのか「影響範囲」なのかを確認する。
ここからが実務の話です。
市場規模の推計、削減効果の試算、補助金の上限額。
提案書でも、規模を示す数字が結果のように読めてしまうことがあります。
確認は3点で足ります。
「最大30%の削減が可能」。
この場合、最小値はどこにも書かれていません。
そこを聞く。
それだけで、提案の輪郭が変わります。
言われてみると、提案書などで見る「最大◯%」に対して、下限を聞いたことがないかも知れません。まずは、『規模か結果か』という分け方だけでも次の打ち合わせから使えそうです！
2. 古い数字を引用すると、結論が逆になる
2つめの事例は、社内資料でいちばん起きやすい形です。
世界経済フォーラム（WEF）が隔年で出している「仕事の未来レポート」は、AIと雇用を語るときに最もよく引用される調査のひとつです。各国の政府や企業が、人材計画の根拠として参照しています。
このレポートの見通しが、2年のあいだに純減から純増へ変わっています。
つまり、どちらの版を引用するかで、正反対の結論になります。
◇2023年版は「減る」と言っていた
2023年4月30日に公表された版では、2027年までの5年間についてこう予測していました。
| 項目 | 2027年までの予測 |
|---|---|
| 新しく生まれる雇用 | 6,900万 |
| 失われる雇用 | 8,300万 |
| 差し引き | 1,400万の減少（現在の雇用の2%） |
参照元：世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2023」（2023年4月30日）
純減です。雇用は差し引きで減る、というのが当時の見通しでした。
◇2025年版は「増える」と言っている
ところが2025年1月に公表された版では、2030年までの5年間について、こうなっています。
| 項目 | 2030年までの予測 |
|---|---|
| 新しく生まれる雇用 | 1億7,000万 |
| 失われる雇用 | 9,200万 |
| 差し引き | 7,800万の増加（現在の雇用の7%） |
参照元：世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2025」（2025年1月）
2年前は1,400万の減少。今度は7,800万の増加。
向きが、逆になっています。
同じ機関の、同じ名前のレポートが、2年のあいだに「減る」から「増える」へ。
◇ただし、単純には比べられない
向きが逆になった理由は、企業の見通しが変わったことだけではありません。
2つの版は、そもそも同じ規模の集団を見ていません。
各版が分析の対象にした雇用の数は、2023年版が6億7,300万、2025年版が約12億。
母数が倍近く違います。
調査の設計そのものが、2年のあいだに変わっていました。
| 2023年版 | 2025年版 | |
|---|---|---|
| 対象企業 | 803社 | 1,000社超 |
| 対象労働者 | 1,130万人 | 1,400万人 |
| 産業クラスター | 27 | 22 |
| 対象国・地域 | 45 | 55 |
| 分析対象の雇用数 | 6億7,300万 | 約12億 |
| 予測の対象期間 | 2023〜2027年 | 2025〜2030年 |
2023年版：6億7,300万に対して1,400万減（2%）
2025年版：約12億に対して7,800万増（7%）
母数も、対象期間も、調査対象も違う。数字だけを並べた単純比較はできません。
対象国・地域は45から55に増え、対象となる産業クラスター数も27から22に変わっています。
予測の対象期間も、2年ずれています。
見通しが逆を向いたのは事実です。ただし「WEFが予測を撤回した」とは言えません。
測っている対象そのものが、入れ替わっているからです。
※両版とも企業への調査に基づく予測であり、実績値ではありません。また各版の数値は、それぞれの分析対象データセットに対する推計です
【物差し②】比べる前に、同じものを測っているか
この構造は、AI予測に限った話ではありません。
むしろ社内の数字で、もっと頻繁に起きているのではないでしょうか。
前年比を出すとき、集計の範囲が変わっていないか。
KPIの定義が、途中で見直されていないか。
アンケートの設問が、前回と同じ文言か。
対象が入れ替わっていれば、増えた減ったという議論そのものが成り立ちません。
⚠️ 比べる前に揃える3点
数字を2つ並べたくなったら、先に次の3点を揃えます。
① 対象：誰を、何社を、どの範囲を数えたか
② 期間：いつからいつまでか
③ 定義：その指標の数え方は変わっていないか
ひとつでも違えば、数字だけを並べるのは危険です。
引用する側として、押さえておきたいことも2つあります。
権威ある機関の数字ほど、一度引用されると長く生き残ります。
その数字を出した機関自身が、すでに新しい版を出していたとしてもです。
3. 自動化は、予想よりゆっくり進んだ
ここまでの2つは、何を数えた数字か、何と比べた数字かという話でした。
3つめは、いまどこまで進んでいるのかです。
予測が語るのは、たいてい「いつまでに、どこまで進むか」という未来の到達点です。
方向が合っていても、時期を読み違えれば計画は外れます。
ここで使うのは、先ほどと同じWEFの2023年版です。
このレポートには、過去に出した見通しと調査時点の推計が、同じ文書の中に並んでいます。
◇2020年、企業は「2025年までに47%」と答えた
WEFは調査のたびに、企業へ同じ質問をしています。
いま、業務のどれくらいが機械によって行われていますか。そして、数年後にはどうなっていると思いますか。
2020年の調査で、企業はこう答えました。
2025年までに、業務の47%が自動化されているだろう
業務の半分近くが機械に移る、という見通しです。
◇2023年、見通しは「2027年までに42%」へ
3年後、同じ調査で同じ質問が繰り返されました。
返ってきた答えが、こちらです。
2027年までに、業務の42%が自動化されているだろう
よく見てください。2つのことが同時に起きています。
期限は2年延びました。それでも予測値は47%から42%へ、5ポイント下がりました。
◇2023年時点の推計は34%
同じ2023年の調査で、企業は現在の状況についても答えています。
実際に機械が担っている業務の割合です。
| 時期 | 業務のうち機械が担う割合 | |
|---|---|---|
| 2020年調査の見通し | 2025年までに | 47% |
| 2023年調査の見通し | 2027年までに | 42% |
| 2023年時点の推計 | 調査時点 | 34% |
参照元：世界経済フォーラム「Future of Jobs Report 2023」
※34%は実測値ではなく、調査に回答した企業が自社の現状をどう捉えているかの推計値です
それでも、2020年から2023年の推計は33%から34%への1ポイント増にとどまりました。
WEFは報告書でこう述べています。
「業務の自動化は、3年前と比べて進んだとは見られていない」
2025年の期限はまだ先でした。
それでもこの時点で、自動化は2020年に想定されていたペースより、ゆっくり進んでいたことになります。
※本章の数値はすべてWEF 2023年版の中で完結した比較です。2025年版は業務の分類方法が変わっているため、同じ軸に並べていません（理由は前の章のとおりです）
【物差し③】「いつまでに何%」より、「いま何%」を聞く
「いずれそうなる」を「来年そうなる」と読み替えた瞬間、投資も採用も計画も前のめりになります。
それを防ぐ確認は、ひとつだけです。
💭 現在地を確かめよう
予測は未来の到達点を語ります。しかし判断に効くのは現在地です。
「2030年までに業務の50%がAI化される」と言われたら、こう返してみてください。
「では、いまは何%ですか」
現在地と目標の差。そして、その期間で届く根拠があるか。
未来の数字を見る前に、現在地を見る。
この問いは、社内でもそのまま使えます。
現在地が言えない計画は、到達点も言えません。
計画を立てる時、ゴールばかりに目がいきがちですが、現在地を測ることを疎かにしてはいけないですね。
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【前編】振りかえり…
3つの事例で問題だったのは、数字そのものではありませんでした。
「何を数えたか」・「何と比べたか」・「現在地はどこか」が抜けたとき、数字の意味が変わりました。
◆数字を見るときの、3つの物差し
やることは3つです。
| 物差し | 確認すること | |
|---|---|---|
| ① | 何を数えた数字かを見る | 規模なのか、実際に起きる結果なのか。上限などの条件も確認します |
| ② | 比べる条件を揃える | 対象、期間、定義。同じ条件でなければ、数字だけを並べません |
| ③ | 現在地を見る | 「いつまでに何%」だけでなく、「いま何%なのか」を確認します |
これは、AIニュースを読むためだけの方法ではありません。
同じ3つの問いが使えます。
予測を疑うためではなく、予測を判断に使える形へ変えるための物差しです。
ぜひ、頭の片隅に置いておいて、次の会議や打ち合わせなど職場で活用してみてください。
◆後編では
前編では、過去の数字を材料に「どう読むか」を整理しました。
では、この3つの物差しを使うと、いま出ている2030年のAI予測はどう見えるのでしょうか。
後編では、実際の2030年予測に3つの物差しを当てます。
さらに、海外の予測だけでは見えてこない日本の人口動態や、すでに開始時期が決まっている制度なども加えて考えていきたいと思います。
冒頭の “3億人が失業する” かも知れないという予測は、当時ショッキングなニュースでした。
今回、実際のデータを3つの物差しを通して噛み砕くと、衝撃的なタイトルとは異なる状況が見えてきたのが面白かったです。「予測を疑うため」ではなく「判断に使える形へ変えるため」の整理は必須だと感じました。
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