AIが月間1万1000件の雇用を破壊、大学でコンピュータサイエンス専攻から学生が逃避

ゴールドマン・サックスの分析によると、大学生は過去最速のペースでコンピュータサイエンスや統計学の専攻を離れており、AIによる雇用代替の脅威が、これまでのどの技術移行期よりも速いスピードで学問上の選択を変容させている。

ゴールドマン・サックスが月曜日に発表したリサーチによると、2025-26年度にコンピュータサイエンスとコンピュータプログラミング専攻の在学生数はそれぞれ10％以上減少した一方、ヘルスケアと工学プログラムの在学生数は平均で約3％急増した。この変化は、学生がAIによるホワイトカラーのエントリーレベル職への攻撃に対応して学問上の意思決定を修正していることを示す、初めて統計的に有意なエビデンスとなる。そして、その動きは過去のどのテクノロジー主導の再編よりも速い可能性がある。

「歴史的に、こうした調整には数年を要してきた。これは、学生が卒業した同世代の労働市場での結果を観察するのに時間が必要であることと、大学早期に下した主要な選択を覆す難しさの両方を反映している」とゴールドマン・サックスのエコノミスト、ピエルフランチェスコ・メイ氏は報告書で述べた。「しかし、AI破壊の顕著な顕在化を考慮すると、今回の調整はより迅速に進行している可能性がある。」

ゴールドマンの手法は、これまで議論を支配してきた調査や逸話よりもはるかに厳密である。学生にAIについてどう感じているかを尋ねるのではなく、研究者らは180以上の専攻の卒業生が実際にどこで働いているかを、2022年から2024年をカバーするAmerican Community Surveyのデータを用いてマッピングした。さらに、300以上の職種カテゴリーにわたって各職種のAI自動化リスクスコアを加重し、実際の労働市場での成果に基づいた専攻レベルの雇用代替リスク指数を算出した。

そのランキングは明瞭だ。経営・計量手法、コンピュータサイエンス、統計学・意思決定科学が最も高い雇用代替リスクを抱える。薬学、看護、教育関連分野は最も安全な分野にランクされる。コンサルティング、金融、法務など専門・ビジネスサービスに直結する専攻も、高リスク領域に位置している。2024-25年度以前は、データ上でAIリスクと入学パターンの間に相関関係は存在しなかった。

「脱出」の背景にあるデータ

より広範な労働市場の状況がこうした不安を裏付けている。新卒大卒者の失業率は2024年以降、全労働者の平均から急激に乖離して上昇している。これは歴史的に見て、不況期にのみ発生するパターンだ。今回の原因は景気後退ではなく自動化にある。ゴールドマンは、AIにより現在米国で月間約1万1000件の雇用が削減されていると試算しており、Z世代がその影響を不均衡に受けている。

ゴールドマンの報告書で引用されたギャラップおよびルミナ財団の調査によると、学士課程の学生の約42％がAIを理由に専攻を再考したことがあり、その約半数はAIの労働市場への影響を意思決定に積極的に考慮している。別の4月調査では、大学生の約70％が現在、AIを自身の就職見通しに対する脅威と見なしていることが示された。

この変化は、拡大する「経験格差」とも軌を一にしている。AIはエントリーレベルの職と、かつてその登竜門として機能していたインターンシップの両方を同時に排除しつつあり、新卒者は雇用主が求める資格を構築する機会を減少させている。ゴールドマンの入学データは、この圧力に対する行動的反応である。つまり、学生たちは上の世代の同輩が苦闘するのを目の当たりにし、同じ壁に直面する前に進路を変更しているのだ。

学生の向かう先と投資家への示唆

最も多くの入学者を獲得しているヘルスケアと工学という2つの分野は、AIへのエクスポージャーが低く、雇用成長も堅調である。しかし、看護プログラムには定員制限があり、工学のパイプラインが労働力供給に転換されるには4～5年を要する。また、AIインフラの構築需要は、データセンター建設から電力システム設置に至るまで、従来型のブルーカラー職種への需要も生み出しており、破壊されているホワイトカラーの知識労働とは異なる雇用成長の極を形成している。

ゴールドマンの結論は、慎重ながらも楽観的である。パソコン、インターネットの台頭、オフショアリングの波といった過去の技術移行に関する同社の先行研究と一貫して、若年労働者は歴史的に高齢労働者よりも柔軟に適応し、雇用代替が完全に顕在化する前に労働需要に方向転換してきた。より大きな脆弱性は、再訓練の余地が限られた高リスク職種にすでに固定化されている労働者にあると、報告書は示唆している。

投資家にとって、このデータは労働供給における長期的な変化の可能性を示唆している。コーディングやテクノロジースキルに特化した営利教育事業者やブートキャンプ事業者は、それらのプログラムへの需要軟化に直面する。ヘルスケア教育提供企業や産業用スタッフィング企業は、学生や労働者がAIに影響されない分野へシフトするにつれて恩恵を受ける可能性がある。一方、エントリーレベルのテクノロジー人材に依存する企業は、コンピュータサイエンスプログラムを卒業する学生が減少する中、今後数年で人材パイプラインの逼迫に直面する可能性がある。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。