AI投資だけでは足りない――令和8年版労働経済白書が示した、人への投資との同時推進

公表内容と対象範囲

厚生労働省は2026年9月29日、令和8年版「労働経済の分析」（労働経済白書）を閣議で報告し、公表しました。労働経済白書は、一般経済や雇用、労働時間などの現状や課題について統計データを活用して分析する報告書で、今回で77回目の公表となります。第I部では2025年の雇用情勢や賃金等の動きをまとめ、第II部ではAIの利用による経済成長や労働市場への影響を分析し、AI時代における人材育成の課題について考察を行っています。

第I部によると、2025年は完全失業率や有効求人倍率がおおむね横ばいで推移しましたが、就業者数や雇用者数が過去最高に達するなど、引き続き改善の動きがみられました。賃金では、2年連続で5％台に達した春季労使交渉の賃上げ等を背景に、現金給与総額が5年連続で増加しました。一方で実質賃金は、物価が4年連続で3％以上の高水準となったこと等を背景に、4年連続で減少しました。白書は注記で、2026年に入ってからの実質賃金は、名目賃金が引き続き強い伸びを示しているとともに、食料品価格を中心に物価の上昇に鈍化がみられたことから、プラスで推移しているとも述べています。

数字・事例を判断材料へ変える読み方

第II部第1章は、過去のIT化の経験からAI投資の意味を読み解きます。IT導入期（1995〜2004年）の実質GDP成長率は、日本が1.0％、米国が3.4％で、日本は米国の3分の1程度でした。白書は、IT投資と実質GDPの変動率には正の相関関係があり、積極的なIT投資を行った国ほどGDP成長率が高い傾向がみられたと整理し、我が国はIT導入期におけるIT投資の遅れにより実質GDP成長が制約された可能性があると指摘します。そのうえで、我が国のAIの利用率は国際的にみて相対的に低い水準にとどまっていることから、積極的なAI投資は重要だとします。同時に、AIの導入効果はAI関連の人的資本投資によって高まります。労使の人的資本投資の取組状況別にみると、労使双方がAIと協働するための人的資本投資を実施しているAI利用者は、未実施のAI利用者と比較し、AIにより労働の質が「改善した」等と回答する割合が高い結果でした。ただし現状として、人材戦略を定めていない企業も多く、経営戦略と人材戦略を連携させている企業割合は低いことも示されています。

第II部第2章は、AIの進化による労働市場への影響を扱います。先行研究の整理では、マクロレベルで、AI技術によって大きな雇用の減少が生じている証左は現時点で得られていません。AIによる支援で高齢者等の労働参加が拡大する可能性や、AI導入企業が新事業の拡大などにより従業員の増加を計画しているという指摘もあります。一方で米国では、タスクベースの分析により、AIによって影響を受ける度合いを指標化した「AI曝露度」が高い職業、例えばソフトウェア開発者やカスタマーサービス担当者の雇用が、生成AIの普及後に減少したことを指摘する研究もあります。我が国でも、AI導入期（2022〜2025年）とAI導入前期（2016〜2019年）を比較すると、就業者数に占める各職種の構成比の変化は「管理・専門職」「事務職」「現場職」などで差異がみられました。白書が引用する経済産業省「2040年の就業構造推計（改訂版）」では、2040年に事務職で約440万人の余剰が生じる一方、AI・ロボット等利活用人材は約340万人、理系卒は約120万人、現場人材は約54万人が不足するとされています。

第II部第3章は、AI時代の人材育成の課題です。AIの開発等の担い手となり得る我が国の「理系人材」の割合はOECD平均と比較して低い水準にあり、労働者がリ・スキリングを行わない理由としては、仕事等による多忙、費用捻出の困難、必要なスキルの可視化不足が指摘されています。2040年に向けて不足が指摘される「現場人材」については、育成の場となり得る専門学校、工業高校等の卒業就職者数の規模が大学と比較すれば相対的に限定的である一方、専門学校の卒業就職者は地元企業に就職する割合が相対的に高い特徴も示されています。また白書は、論理的思考力やコミュニケーション能力など、特定の業務遂行の用途にとどまらない能力を総称した「メタスキル」について、メタスキルが高い者は低い者と比較し賃金が高い傾向にあることを示し、その重要性に関する情報発信の強化が重要だとしています。

この情報だけでは決められないこと

2040年の需給推計は、経済産業省が一定の前提に基づいて試算したものであり、事務職の仕事が約440万人分なくなるという確定した予測ではありません。推計の値は、推計の版や対象の定義によって変わります。この記事で示した値は、令和8年版労働経済白書が引用した改訂版推計の値です。

「AIによる大きな雇用減少の証左は確認されていない」は、先行研究の現時点での整理です。職種やタスクの単位では雇用の減少を指摘する研究もあり、将来にわたって影響が生じないという意味ではありません。

メタスキルと賃金の関係は「高い者は賃金が高い傾向にある」という相関の記述です。メタスキルを高めれば賃金が上がるという因果関係を示したものではありません。

次に確認する三つの行動

白書の本文と概要は厚生労働省のページで公開されています。自分の職種に関わる部分、とくに第II部第2章の職種別の分析だけでも、図表とその前提を確認すると、見出しだけでは分からない条件が見えてきます。

学び直しの障壁が費用にある人は、教育訓練給付のような公的制度について、対象講座と受給の条件を先に確認してから講座を選ぶと、自己負担の見積もりが変わります。時間の制約が大きい人は、まず現在の業務を作業単位に分ける棚卸しから始め、学ぶ対象を1つの作業に絞ることが現実的な第一歩です。

自分の条件へ置き換える判断メモ

AIの影響は「雇用全体が減るかどうか」ではなく、職種とタスクの単位で起きるというのが白書の読み方です。自分の仕事に置き換えるときは、職種名の将来性を探すのではなく、自分の業務を作業に分け、AIに置き換わり得る作業と、判断や対人対応のように人が担い続ける作業を分けて棚卸しします。2040年の推計値は、職種単位で需給が動く方向を確認する材料として読みます。

学び直しを計画する際は、白書が挙げた3つの障壁（仕事等による多忙、費用の捻出、必要なスキルの可視化不足）のうち、自分の制約がどれかを先に特定します。費用が制約なら公的な給付や訓練制度の対象かどうかを先に確認し、時間が制約なら短期間で完結する学びから始める設計にし、スキルが見えないことが制約なら業務の棚卸しから始める、というように、障壁ごとに最初の打ち手は変わります。