Anthropic Instituteが2026年9月、AIが2030年までの米国の雇用・賃金・経済成長に与える影響を試算しました。小規模・中規模・大規模の3つのシナリオを、6枚の図で見ていきます。
いずれもAIの進歩や普及の条件を変えた試算で、実測値や確定的な予測ではありません。
**知識労働から、別の職種へ何人が移るのか**
下の3図は、全労働者を100％として、2026〜2030年の職種の変化を示しています。知識労働者は管理職・専門職・営業・事務などで、出発点の割合は62.2％です。
黄色は知識労働に残る人、青色はその他の職種、赤色は移行が必要な人です。図中の「避難民」は誤訳で、ここでは元の仕事を失う人を意味します。
これらの割合は、知識労働者だけを分母とする数字や、通常の失業率とは異なります。
小規模：知識労働に残る人は全体の61.9％。元の仕事を離れる人は0.3％で、図ではほぼ同じ0.3％が別の職種に移ります。職種の構成は大きく変わりません。
中規模：知識労働に残る人は59.7％に減ります。離れる2.5％のうち、1.8％は別の職種へ移りますが、0.7％は2030年時点でも移行できていません。
大規模・極端：知識労働に残る人は48.7％まで減ります。離れる13.5％のうち、移行できるのは5.2％で、8.3％は移行できないまま残ります。
大規模では、仕事を離れる人に対して、別の職種への移行が追いつかないことが図から分かります。
**失業率は、職種によって逆方向に動く**
2030年の米国全体の失業率は、小規模3.9％、中規模4.6％、大規模11.9％です。
大規模では、知識労働者の失業率が17.9％に上がる一方、その他の職種では3.9％に下がります。全体平均だけでは、この職種間の差は見えません。
**平均賃金が上がっても、知識労働は減収**
中規模では、知識労働の賃金は−0.3％、その他の職種は＋5.9％です。大規模になると、知識労働は−11.5％、その他は＋33.6％まで差が広がります。
大規模での平均賃金は＋9.7％ですが、全員が豊かになるわけではありません。賃金の増減は、2030年の「AIの影響がない場合」との比較です。
**GDPは増えても、労働者への分配割合は低下**
2030年のGDP（国内総生産）は、小規模34.1兆ドル、中規模36.3兆ドル、大規模44.4兆ドルです。一方、労働者に分配される割合は、59.4％、56.1％、45.2％へと下がります。
大規模では、資本側の取り分が54.8％となり、労働者側を上回ります。図中の「首都」は「資本」の誤訳で、企業や設備などの所有者側を指します。GDPは2025年価格での金額です。
出典：Anthropic Institute「Economic Scenarios for Transformative AI」表3（2030年初めの値）／公式シナリオ解説
