- 生成AIは2025年に著しく向上し、多くの高価値なタスクを自動化し、より長期間独立して動作できるようになりましたが、雇用への影響については依然として議論が分かれています。
- OpenAIのGDPval指標は、AI能力の急速な向上を示しています。GPT-4o（2024年5月）は人間の12%のタスクに並ぶか上回る程度でしたが、Claude Opus 4.1（2025年8月）は約48%に達し、GPT-5.2 Proはデジタル作業タスクにおいて約74%を達成しました。
- それでも、このベンチマークはデジタルの知識労働に偏っており、チームワーク、企業の文脈、あるいは労働市場全体を完全には反映していません。
- 2025年の調査では、AIが総雇用を劇的に変えていないことが示されています。AIへの露出度が高い職種の割合は安定しており、このグループの賃金はむしろ上昇しています。FRB議長は、AIは弱い労働市場の「ほんの一部」に過ぎないと述べています。
- 米国と英国のビジネスリーダーの約90%が、過去3年間でAIが人員や生産性に影響を与えていないと回答していますが、その穏やかな表面の下には変動が隠されています。
- AIファーストの企業は、新しい人を採用する前にAIがその仕事をできないことを証明することを求めています。スタンフォード大学とハーバード大学の研究によると、ChatGPTの登場後、自動化しやすい職種（プログラミング、カスタマーサービス）のジュニアレベルの雇用は顕著に減少しましたが、シニアレベルの役割は安定または増加しています。
- 「ワークスロップ（workslop）」という概念が登場しました。これは、AIが作成した、もっともらしく見えるが深みのないコンテンツのことです。労働者の40%が、1ヶ月以内にこの種のコンテンツを識別したと述べています。
- AIは思考や採用における必要な「摩擦（フリクション）」を減らし、その結果、内容の薄い文書が蔓延し、応募書類が殺到することになり、採用担当者が質の高い候補者を選別することを困難にしています。
📌 結論： 2025年は、AIが総雇用を劇的に変えていないことを示しました。AI露出度の高い仕事の割合は安定しており、賃金も上昇しています。AIファーストの企業は採用前にAIの限界の証明を求めており、自動化しやすい職種（プログラミングやCS）の初級職はChatGPT後に激減した一方、経験者の役割は安定または増加しています。「ワークスロップ」という、妥当に見えて深みのないAIコンテンツの概念が浮上しました。AIは思考や採用の摩擦を減らし、浅薄な文書の蔓延と応募の殺到を招き、質の高い候補者の選別を難しくしています。
