生成AI導入が労働市場に与える構造的影響：若年層賃金の抑制と技能継承の課題

2025年における生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）の導入拡大は、米国の労働市場構造に構造的な変革をもたらしている。全体的な雇用水準は生産性向上の恩恵により底堅く推移する見込みであるものの、その影響は勤続年数によって明確に偏っており、若年層とシニア層の間で賃金動向と採用傾向に大きな乖離が生じている。

この構造的偏りの最も深刻な影響は、エントリーレベルの職務に集中している。AIの影響を強く受ける企業群において、初任給は下方圧力を受け、特に若年層の職位では4.5パーセント以上の賃金低下が観測された。対照的に、シニア層の報酬水準は安定または上昇傾向にあることが、2025年の詳細な分析で示されている。この賃金格差の根源は、LLMがジュニア従業員が担う定型的な認知的タスク、すなわち文書作成、要約、基礎分析作業を優先的に自動化している点にある。

IT、コンサルティング、金融サービスといったAIの影響を強く受けるセクターの企業群は、この変化に対応し、組織的なヘッドカウント調整を実施した。2025年の調査によれば、これらの企業は新規のジュニア職の割合を約4パーセント削減する一方で、ミッドレベル従業員の割合を同程度増加させている。この採用構造の変化は、職を失った若年層が拡大したミッドレベル職のプールを巡って競争することを意味し、結果としてミッドレベル層の賃金水準をさらに押し下げる要因となっている。この力学は、Enrique Ide氏とEduard Talamás氏が『Journal of Political Economy』の2025年12月号に発表した理論的枠組みによって裏付けられており、AIの自律性が増大するにつれて、知識レベルが最も低い労働者が代替されるリスクが最も高まると論じている。

シニア層の従業員は、専門的な問題解決のために自律的なAIエージェントを活用することで優位に立っており、これはAI統合を指揮する管理者層への需要増加を示した先行研究とも一致する。OECD諸国では、AI技術がデジタル分断を深め、地域格差を拡大させる危険性が指摘されており、特に若年層（15～24歳）の労働力参加率と働き盛り層との格差が拡大している地域がOECD諸国の約6割に上る。

これらの構造的変化は、専門職の長期的な育成経路に深刻な懸念を投げかけている。エントリーレベルの職務で求められる「地道な作業」は、シニア職に必要な専門知識を習得するための基礎として不可欠である。IESEビジネススクールのSampsa Samila教授は、2025年において、AIによる業務の拡張またはエントリーレベルスタッフの代替によって伝統的な技能パイプラインが寸断された場合、将来の専門家はどこから現れるのかと具体的に指摘している。

一方で、AIの全体的な影響については対照的なデータも存在する。2025年の業界分析の一部では、AIスキルを持つ労働者が最大56パーセントの賃金プレミアムを享受していることが示唆されている。また、McKinsey & Companyは2026年のジュニア採用を計画的に増加させる見通しを示しているが、2025年後半の公式統計では、若年失業率の上昇にはAI導入以外の市場要因も影響していることが示されている。BEYOND AGEの調査では、20代の6割が生成AIの利用経験を持つ一方、50代では4割未満であり、新興ツールの活用においても年代間で大きな差が見られる。

本質的に、2025年の労働市場は、AIの能力によって駆動される構造的な二極化を呈している。記録されているエントリーレベルでの賃金圧縮と技能継承パイプラインの混乱は、短期的な生産性向上が見られるにもかかわらず、労働力持続可能性に対する長期的なリスクを提示しており、企業のジュニア採用戦略が依然として変動していることを示唆している。