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LLM AIは誰の仕事を奪うのか？

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職業
格差
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はじめに

近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）が急速に社会に浸透し、多くの人が「AIが人間の仕事を奪うのではないか」と懸念するようになっています。
しかし実際に観察してみると、AIは誰の仕事でも無差別に奪うわけではありません。AIがもたらす影響には明確な偏りがあり、その偏りを正確に理解しないまま議論をすると、本質を見誤ってしまいます。

本稿では、「LLM AIは誰の仕事を奪うのか？」という問いに対して、単なる職種ベースではなく価値構造や知識格差に基づいた視点から論じます。
結論を先取りすれば、AIが奪うのは「本来は下層レベルなのに、知識格差や虚飾によって上層に位置していた仕事」であり、逆に「真に価値を生み出している仕事」はAIによって奪われるどころか、むしろ強化される傾向にあります。

「AIに奪われる」と感じる人の特徴

「AIに奪われる」と感じる人の多くは、自分の仕事を手順的で、交換可能な作業として認識しています。
彼らは「価値を生む」よりも「こなす」ことを主眼にしており、その作業は他者でも、機械でも、AIでも代替可能です。

たとえば、過去には高度な専門職とされていた「資料作成」「翻訳」「プログラムのテンプレート作成」などは、現在ではLLMが数秒で生成できるようになっています。
これらの業務は、知識が浅い層からは「高度で難しそう」に見えていたため、高い報酬を得ていました。
しかし、知識上位層にとっては以前から「実際には定型作業に近い」と見抜かれていたものであり、AIによってそれが顕在化しただけです。

つまり、AIに恐怖を抱くという感情は、実は未来予測ではなく 「これまで知識格差によって保たれてきた立場が、平坦化されつつある」という現在の自己認識に基づいているといえます。

「AIに憧れる」人もまた危うい

一方で、AIを過剰に理想化し、「AIさえ使えれば自分も稼げるようになる」と考える人々もいます。
しかし彼らは、AIに何をさせるかという具体像を持たず、AIが勝手に稼がせてくれるという受動的な幻想を抱いていることが多いです。

こうした人々は、AIを主体的に扱うのではなく「外部から与えられる魔法の力」として見ているため、AIの出力を評価・選別・修正するための視点や基準を持ちません。
つまり、AIに憧れる人とAIに怯える人は、どちらも知識格差構造の「下側」に位置しているのです。
両者とも、「価値を生む主体」ではなく「作業をこなす主体」として自己を捉えているため、AIに主導権を握られてしまいます。

AI時代に仕事を得る人の特徴

対照的に、AI時代においても仕事を得る人には明確な共通点があります。
それは「AIを自分の得意分野に統合して拡張できる」という具体的なイメージを持っていることです。

たとえば、

  • 「自分の得意な企画立案を、AIで高速に文書化できる」
  • 「自分の強みである設計力を、AIに実装させることで時間を空ける」
    といった発想です。

こうした人々は、すでに知識上位層としての基盤を持っており、AIを「自分を増幅する補助器官」として扱います。
この視点がある限り、AIは仕事を奪う脅威ではなく、むしろ仕事の質と速度を飛躍的に高める道具になります。

AIは「誤って上層にいた人」を落とす

ここで重要なのは、AIは下層にいる人をさらに下げるわけではないという点です。
実際には、もともと低賃金な肉体労働や単純作業は、

  • 自動化コストが高い
  • 物理的判断や柔軟性が必要
  • 感情的・対人的要素が大きい

といった理由で、AIの浸食を受けにくい構造にあります。

一方で、本当は下層レベルの能力しかないのに、知識格差による威圧や偶然の機会で上層にいた人々はAIによって選別的に崩れ落ちます。
かつては「専門用語の権威」「情報非対称性」「属人的な経験の独占」といった要因で高い地位や収入を得ていた人々が、
AIによって知識が平坦化され、知識上位層だけが知っていた「実は大したことがない」という実態が可視化されたのです。

AIは能力主義の「不徹底部分」だけを破壊する

現代社会は一応「能力主義（メリトクラシー）」を掲げていますが、実際には不徹底であり、能力ではなく「そう見えること」で報酬を得ていた層が存在していました。
たとえば、

  • 難解な肩書や資格を持つだけで中身は凡庸
  • マニュアルをなぞるだけで思考していない
  • 「できそうに見える」ことで周囲を納得させている

といった層です。

ここで重要なのは、こうしたスキルや職能は本当に希少だったわけではなく、「知識の浅い層」からは希少に見えていただけだという点です。
実際には、知識上位1〜2割の層は以前から「この程度なら誰でもやろうと思えばできる」と理解していたのですが、
情報格差と参入障壁がそれを「誰でもはできない特別な仕事」に見せていたに過ぎませんでした。

AIは本質的に「手順を正確に再現する機械」なので、この情報格差を一気に埋め、希少性の仮面を剥がしてしまいます。
その結果、「知識が浅い層には希少に見えていたが、実際には希少ではなかったスキル」は次々とコモディティ化し、
知識格差に依存して成立していた権威経済が崩壊していきます。

AIは「肩書と実力のズレ」を剥がす

このように、AIがしていることは「上位層を破壊する」ことではなく、
「肩書と実力のズレ」を剥がすことです。

  • 実力に裏打ちされた上位層は、AIで作業を効率化し、さらに成果を伸ばせる
  • 虚飾や偶然で上位にいた層は、AIに模倣され、差が消えて希少性を失う

という結果になります。

したがって、AI時代に必要なのは「上を目指す」ことではなく、
「なぜ自分がそこにいるのかを説明できる状態」にしておくことです。
これは、地位を正当化するためではなく、AIに仕事を任せた後でも自分の価値判断軸を維持するために必要になります。

AI時代に「お呼びがかかる」人と「かからない」人

この視点から見ると、AIコーディングやAI活用の世界では、以下のような構図が浮かび上がります。

  • お呼びがかかる人

    • プログラミングなどにある程度習熟している
    • もしくは未経験でも地頭が良く、AI出力の構造を学習対象として観察できる
    • AIに頼む際に「どういう構造のコードが返ってくるか」を予測できる

  • お呼びがかからない人

    • 出力の構造を想像できず、品質を評価できない
    • 「うまくいかない」の原因を切り分けられない
    • AIを魔法の箱とみなしている

後者は、AIに仕事を頼んでも いいガチャを引く「祈り」しかできず、「修正指示」が出せない ため、実質的に仕事になりません。
このように、AI活用には「知識」と「地頭（構造把握力）」という二重の前提があり、どちらかが欠けていると成立しないのです。

まとめ

LLM AIは、無差別に人間の仕事を奪うわけではありません。
実際に奪われているのは、「本当は下層レベルの能力しかないのに、知識格差や虚飾によって上層にいた仕事」です。
AIは、肩書・権威・情報非対称性といった「希少性の仮面」を剥ぎ取り、実力と成果の整合性を求める力として作用します。

逆に、本当に価値を生み出している人はAIによって奪われるどころか、むしろその力を増幅されます。
AIは「奪う道具」ではなく、「知識格差に支えられた虚飾を分離する道具」だからです。
つまりAIは、社会を平等にするのではなく、「不当な優位」を剥ぎ取って構造を正す方向に働いています。

この構造を理解した上でAIを扱う人は、AIを脅威でも憧れでもなく、自分の能力を拡張する補助器官として統合できます。
AI時代において仕事を得るために必要なのは、「上を目指す」ことではなく、自分がそこにいる理由を説明できる実力を備えることです。
これが、AI時代を「奪われる側」ではなく「使う側」として生きるための根本条件なのです。

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