生成AIが日本の労働市場に与える影響② | 大和総研
◆前回レポートでは、生成AIが労働市場に与えるメカニズムの整理と米国の研究や事例からの示唆についてまとめた。本レポートはそれに続く第二弾として、生成AIが日本の労働市場に与える影響を定量的かつ包括的に分析した。具体的には、職業ごとにタスクのうち生成AIが自動化可能な割合を示す「自動化対象率」を推計した。その結果、日本の就業者の約80％が何らかの形で生成AIの影響を受ける可能性があり、同様に約40％の就業者が仕事の半分以上を自動化できると推計された。 ◆職業別では、事務従事者や管理的職業従事者、専門的・技術的職業従事者などホワイトカラーの職種が、自動化の影響を強く受けるとの結果が得られた。他方で、運搬・清掃・包装等従事者や建設・採掘従事者などブルーカラーに分類される職業などへの影響は低かった。賃金別に見ると、高賃金の職種ほど自動化対象率が高い傾向が見られた。 ◆産業別では、情報通信業や金融業
AIのおかげで給料はどうなる？ | 大和総研
今年に入ってから、職場でもインターネット上でも、ChatGPTがどれだけすごいかが話題になっている。シンギュラリティは前倒しになり、2、3年先になったと言う人もいる。シンギュラリティ、つまり人工知能（以下AI）が人間を超える日と言うとき、その超えられる人間というのはどういう人間なのかは、筆者にははっきりとはわからない。上司に何か尋ねられるたび「ググって」お茶を濁していた筆者だと、とうの昔にAIに超えられていたのだろう。一方、ファインマン（You are a Feynman, or you are nobodyなる決まり文句も業界によってはあるようだから。なんならアインシュタインでも成田助教授でもかまわない）を超えないとシンギュラリティとは言えないなら、AIはまだそこまで進歩していないのではないか。いずれにせよ、（一部の）人間がマシンに取って代わられる日がすでに、あるいはすぐそこまでやってき
AI 経済分析の過去・現在・未来 | 大和総研
ビジネスや日常生活の様々な場面でＡＩ（人工知能）が利用されるようになり、ここ10 年で経済分析にも応用する試みが増えてきた。そこでこれまでの応用事例を振り返り、ＡＩの経済分析への活用方法を再検討する。サイズが数千程度のデータを使い、変数間の因果関係やメカニズムを特定したい場合は、従来の計量経済学的な手法で十分だ。しかし、テキスト・位置情報・画像などの新しいデータサイズの大きいデータを利用できるという柔軟性の面では、機械学習などのＡＩ的な手法が適しており、これらの目的に沿った形で、これまで有益な経済分析への応用事例が見られる。さらに、機械学習や計量経済学がそれぞれ抱える課題を克服する研究も行われており、両者は互いの手法を参考にしながら、次第に接近していくものと思われる。 経済分析を行う上での注意点は、公的統計とは異なり、分析に使えるようにするためのデータの前処理に非常に時間が掛かることや、デ
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