人工知能が “雇用の黙示録 “を引き起こすのではないかと危惧する人は多い。今年のダボス会議では、このテクノロジーが雇用に及ぼす影響について警鐘が鳴らされた。一方、ホワイトカラー業界における人員削減に関する最近の発表は、風前の灯火として広く受け止められている。

しかし、AIがビジネスに及ぼす広範な影響は、ほとんど注目されていない。最も信頼性の高い調査によれば、今のところ大半の企業がAIを導入していないが、今後も導入が続けば、大幅な企業再編を伴う可能性が高い。AIは情報技術であり、意思決定プロセスに影響を与えるからだ。

1990年代以降のデジタル技術の波は、いくつかの点でビジネスに変革をもたらした。コンピュータと通信の進歩はインターネットを支え、スマートフォンとワイヤレス・ネットワーク技術の登場によってインターネットはモバイル化した。また、垂直統合型生産からグローバル分散型サプライチェーンへの移行や、企業階層から「非階層型」組織への移行も可能になった。確かに、政策や規制の変化は、グローバル化された生産と国境を越えた部品貿易の大規模な拡大を助けた。しかし、こうしたシフトは技術革新なしには実現しなかっただろう。

デジタル化のもうひとつの帰結は、プラットフォーム・ビジネスモデルの台頭である。プラットフォームは、アルゴリズム・ツールを使ってサプライヤーと顧客を仲介し、デジタル・インフラ上に広範な物流ネットワークを構築する。データとアルゴリズムを駆使したプラットフォームは、多くの分野で事業を展開し、しばしばその市場を支配している。

テック企業は、ソフトウェア開発の時間とコストを削減するため、独自のAIモデルをますます活用するようになっている。

ダイアン・コイル

今問われているのは、AIが企業をどのように再編成していくかということだ。昨年夏、世界知的所有権機関（WIPO）でデル・テクノロジーズのビベック・モヒンドラ氏は、「組織能力」こそが企業の持続的な競争優位性の源泉であると主張した（デルの重要な無形資産はサプライチェーンである）。しかし、AIは重要な能力を変化させ、その測定を困難にしていると彼は付け加えた。

AIによる破壊に対して特に脆弱な業界もあるようだ。何人かのコメンテーターは、法律、会計、金融のような分野における初級職を自動化する技術の可能性をすでに指摘している。同様に、ハイテク企業は、ソフトウェア開発の時間とコストを削減するために、独自のAIモデルを使用するようになってきている。

しかし、企業の若手社員が間引かれるのであれば、企業はどのようにして将来の従業員に必要な専門知識を身につけさせるのだろうか？例えば、AIを使ってコードを書くと、人間の労働者のスキル習得が損なわれるという新たな証拠がある。

ジェネレーティブAIは、企業構造も再構築するだろう。ひとつの可能性として、このテクノロジーは組織をフラット化するプロセスを継続し、これまで以上に多くの仕事を請け負うことを可能にするだろう。OpenAIのサム・アルトマン氏は、一人で起業する「ユニコーン」（10億ドル規模の新興企業）の可能性さえ予測している。AIエージェントは、異なる主体間の交渉に内在する摩擦をスムーズにし、複雑なサプライチェーンを監視することができるだろう。

しかし一部の経済学者は、生成的AIは人間の知覚や実践に埋め込まれた「暗黙の」知識、つまりすべてのビジネスが依存している知識を捕捉する能力を持つようになるため、組織を再中央集権化すると予測している。

例えば、ロンドンの地下鉄で働くメンテナンス・エンジニアが、ヴィクトリア線の客車の車輪は異常にカーブしているため、余分なグリスが必要だと気づいたとしよう。この従業員が退職すると、そのノウハウは消え去り、ビクトリア線の列車は車輪の摩耗や損傷で故障することが多くなった。

1990年代の製造業の自動化に対する不十分な政策対応を繰り返さないよう、特に注意する必要がある。

ダイアン・コイル

メンテナンス・エンジニアのような暗黙知は、書き留められたり、正式に教えられたりすることはほとんどない。しかし、人間の労働者の繰り返される行動に反映されるのであれば、新しいAIアプリケーションはこのノウハウを捉え、体系化することができるかもしれない。

ビジネスリーダーや政治リーダーは、AIによる組織の変化を追跡し、避けられないと思われる構造的な変化に対応する準備を整える必要がある。この努力の重要な部分は、個人が大規模な労働市場の混乱を、以前の自動化の波の場合よりも簡単かつうまく切り抜けられるようにすることである。1990年代の製造業の自動化に対する不十分な政策対応によって、多くの先進国が産業革命後の荒廃に見舞われたことを繰り返さないよう、特に注意しなければならない。

準備することは、企業が組織能力を高め、ひいては経済全体の生産性を向上させる方法でAIを導入する助けにもなる。すべての企業リーダーは、生成型AIがどのように組織に組み込まれるのか、特に生産プロセスをどのように変えることができるのか、どのような暗黙知をより効果的に利用できるのか、意思決定の責任を誰が負うべきなのかを検討する必要がある。要するに、この新しいテクノロジーの波の中で自社の競争力を維持するための計画が必要なのだ。

今後10年間で経済が経験することになる構造変化は、過去10年間と同様、いや、それ以上に劇的なものになることは間違いない。AIは、現在多くの人が期待しているように、仕事を一変させるだろう。しかし、私たちは、AIがビジネスの風景をも再編成することを忘れてはならない。

• ケンブリッジ大学公共政策学教授のダイアン・コイル氏は、『Cogs and Monsters：What Economics Is, and What It Should Be』（プリンストン大学出版、2021年）、『The Measure of Progress：The Measure of Progress: Counting What Really Matters』（プリンストン大学出版局、2025年）の著者。