FRBはAIの雇用やインフレへの影響とそのリスクに迅速に対応

コーディングアシスタントは従業員の生産性を向上させるかもしれないが、BlockのCEO Jack Dorseyは「AIとより小規模でフラットなチームの組み合わせが、会社を構築・運営する意味そのものを根本から変える新しい働き方を可能にしている。そしてそれは急速に加速している」と述べている。

AIが幅広いタスクをこなせることを示す研究は増加しており、それにはこれまで高校や大学、商工会議所が将来の労働力確保のため重視してきた知識産業にも及んでいる。Brookings Institutionのアナリストによる2024年の論文では、米国の労働者の30％超が業務内容の半分を「混乱」させられる可能性が示されており、この割合は今後さらに増加する見込みだ。

FRBの取り組みも加速中

FRBも遅れを取らないよう試みている。AI、機械学習などに関するFRBの研究論文や政策担当者のスピーチは、ChatGPTが登場する前の2022年末まではほとんどなかったが、2023年は5件に増加、昨年は約17件、本年すでに14件に達しており、著しいペースで増えている。

1月のFRB会合議事録では、生産性やAIについて、金融政策への影響も含めかなり広範な議論があり、少なくとも5人の政策担当者が先月このテーマについて発言した。

一方で、政策担当者らはAIを理由に目先すぐの利下げに動くつもりはない。生産性が向上しているようには見えるものの、それはAIではなく、むしろパンデミック時の労働力不足によるより地道な効率改善によるものとみている。

たとえ生産性の「バトン」が今AIに引き継がれていたとしても、政策担当者たちは、AIは構造的に失業を高め、金融緩和による対応だけではインフレのリスクなしには相殺できないという見方に傾きつつあるようだ。

FRBの枠組みの根底にあるのは、長期的な「自然失業率」（現在約4.2％とみられており、これを下回るとインフレ圧力が強まると考えられている）である。

「もしAIが引き続き生産性を高めていけば、労働市場の入れ替えで失業が増加しても、経済成長は力強くなるかもしれません。こうした生産性ブームの中で失業率の上昇は、需給ギャップの拡大を意味しない可能性があります。そのため、通常の需要サイドの金融政策では、AIによる失業の波を是正しようとすると、同時にインフレ圧力の高まりも招く恐れがあるのです」とFRB理事Lisa Cookは先月述べており、同様の見解は複数の同僚にも繰り返された。

この問題はまだ決着を見ていない。

Evercore ISI副会長Krishna Guhaは、労働者の交渉力低下が自然失業率低下の要因とみており、従業員が失職せずに賃上げの抑制を受け入れやすくなり、インフレ圧力を和らげる――利下げの方向性としてはWarshと類似した結論に至るものの、理由はやや異なる、と述べている。

しかしFRB関係者たちの公のコメントは、より複雑な状況を描いている。ある労働者には雇用喪失の圧力、他方では新たな生産性向上の可能性、一部世帯では資産増が消費を押し上げ、AI構築段階では資源制約が発生し、高い期待投資収益率が基礎的な金利水準を引き上げる可能性がある。

「AIの導入、AIの効果、AIのエネルギー効率、AIの労働市場への影響。こういった予測はたくさんありますが、一つだけ確実なのは、これらの予測は間違うだろうということです」とRichmond地区連邦準備銀行のTom Barkin総裁は先週語った。「楽観的すぎるのか、悲観的すぎるのか、それは今後見極めていく必要があるでしょう。」

（Howard Schneider記、編集：Dan BurnsおよびAndrea Ricci）