AI失業のリアルを学ぶ講座

その数字は、実測か予測か

47%・60%・57%という3つの数字を出典に戻って見比べます。　どれも予測であり、著者自身が但し書きを添えていました。　数字を実測・予測・試算に仕分ける道具を受け取れます。

レイオフの数字は、発表であって結果じゃない

AI起因のレイオフ報道を発表元のデータに戻って確認します。　削減発表101,743人と同時に、発表総数は前年比40%減でした。　発表なのか実行なのかを確かめる見方を持ち帰れます。

減ったのは職種じゃなく、入口だった

減っているのは職種ではなく入口だという見方を扱います。　22〜25歳の雇用が16%減、大手テック新卒採用が約65%減でした。　AIの出力を判断できる物差しを1つ持つことが備えになります。

ウェブライターの現場で、実際に起きたこと

ウェブライターの現場で起きたことを研究と実例で見ます。　ライティング求人は30.37%減、残った案件の予算は5.71%上がりました。　書くだけから誰の何を解決するかへ役割をずらす備えを扱います。

翻訳・デザイン・イラストの現場で、実際に起きたこと

翻訳とデザイン・イラストで不安と実際の損を分けて見ます。　実際に収入が減った人は12.0%、脅威と感じる人は88.6%でした。　ロゴデザインの報酬額が前年比44%増という数字も併せて扱います。

バックオフィスとカスタマーサポートで、実際に起きたこと

AI導入で仕事が要らなくなった話の、そのあとまで見ます。　チャット230万件を処理した事例と、その後の再採用を並べます。　問い合わせが減る仕組みを作る側へ半歩ずれる備えを扱います。

プログラマーは、消えなかった。入口だけが細くなった

エンジニアが要らなくなるという話を両側から検証します。　社内コードの20〜30%はAIという発言と、消滅は起きていない調査を扱います。　細くなったのは職ではなく入口の訓練用の仕事だと示します。

消えていない仕事と、伸びている仕事

消える仕事ではなく、伸びている仕事と分かれ目を見ます。　分かれ目は自動化する使い方か補完する使い方かにあります。　生成のみは単価13%減、複雑なAI統合は単価45%増という分岐も扱います。

日本にはいつ、どう来るか（ぼくの見立て）

アメリカの動きが日本にいつどう来るかの見立てを話します。　生成AI利用率は日本86.4%・アメリカ90.9%とほぼ並んでいます。　整理解雇の要件や人手不足など反論材料も同じだけ並べます。

個人が今日からできる備え

講座全体の数字を1枚に整理して締めくくる最終回です。　減っているのは職種ではなく入口と単純作業だと振り返ります。　備えを5つに整理し、今日はまず1つ目だけで十分だと締めます。