MITの最新研究「アイスバーグ指数」は、AIが既に代替可能な人間の仕事の規模を測定し、衝撃的な結果を明らかにした。従来の指標が実際の雇用喪失を測定するのに対し、この研究は企業がまだ導入を決断していない段階で、AIが既に遂行可能なスキルの重複を定量化している。1億5100万人の労働者と3万2000以上のスキルをシミュレートした結果、現在見えているテック業界での影響は氷山の一角に過ぎず、米国労働市場全体の11.7%に相当する1兆2000億ドル分の労働をAIが技術的に代替可能であることが判明した。特に管理業務、会計、金融分析、カスタマーサービスなどの認知労働が最大の影響を受ける。同時に、数学分野ではAIが30年未満解決されていなかったエルデシュ問題を自律的に証明し、DeepSeek V3.2などのモデルが国際数学オリンピックで金メダルレベルの成績を達成するなど、AI能力の急速な進化が続いている。GoogleとMetaのAIチップ競争も激化しており、技術的失業の波が予想以上に早く訪れる可能性が高まっている。
MITの衝撃的な新研究:アイスバーグ指数
MITから発表された新しい研究、アイスバーグ指数と呼ばれるものがあります。この研究の全体的な目的は、私たち全員が疑問に思っていたことを測定することです。人間が行う仕事のうち、AIは実際にどれだけを既に処理できるのでしょうか。
要約すると、彼らが発見したことは恐ろしいものです。
では、これを説明するために、彼らはこう書いています。AIが自動車工場の品質管理を自動化すると、その影響は物流ネットワーク、サプライチェーン、地域のサービス経済全体に広がります。しかし、従来の労働力指標では、これらの波及効果を捉えることができません。従来の指標は、混乱が発生した後の雇用結果を測定するものであり、導入が具体化する前に、AIの能力が人間のスキルとどこで重複しているかを測定するものではありません。
これは本当に重要な区別です。彼らはAIが既に仕事をどのように置き換えたかを測定しているのではありません。彼らは、たとえ企業がまだ引き金を引いていなくても、AIが既に私たちの仕事のどれだけを実行できるかを測定しているのです。
さて、皆さんはおそらく疑問に思っているでしょう。彼らはどうやってそれを測定するのでしょうか。その役割の人々に調査するだけでしょうか。実験を行うのでしょうか。実は、ある意味そうなのです。
実際、彼らは大規模人口モデルを使用して人間とAIの労働市場をシミュレートし、1億5100万人の労働者を自律的なエージェントとして表現し、3000の郡にわたって3万2000以上のスキルを実行し、数千のAIツールと相互作用させました。ここから生まれたのがアイスバーグ指数です。これは、各職業内でAIシステムが実行できるスキルの賃金価値を測定する、スキル中心の指標です。
そうです、これはかなり驚異的です。彼らは基本的に、AIを使用して米国の労働市場全体をシミュレートし、AIが既にどれだけを置き換えることができるかを調べたのです。
氷山の下に隠された真実
では、彼らは何を発見したのでしょうか。彼らがこれをアイスバーグ指数と呼ぶのには理由があります。なぜなら、私たちが今見ているもの、つまりAIがいくつかのテック業界の仕事を混乱させているというのは、実際には氷山の一角に過ぎないからです。
コンピューティングとテック業界の仕事では、AIが賃金価値の約2.2%を奪う可能性があると推定されています。これでも2110億ドルの実際の労働に相当します。しかし、表面の下を見ると、日常的な産業全体でAIが既に習得しているスキルの種類を見ると、その数字は米国労働市場全体の11.7%にまで跳ね上がります。
これは、AIが技術的に今すぐ実行できる1兆2000億ドル分の仕事です。プログラマーやITサポートだけではありません。実際、最大の影響を受けるのは、一般的な認知労働全般です。管理アシスタント、会計士、金融アナリスト、カスタマーサービス、人事、さらには法務の一部さえも含まれます。そして、これらの仕事は大きな沿岸都市だけでなく、あらゆる場所に存在しています。
したがって、波及効果は全米50州にわたる数百万の一般家庭に影響を及ぼします。経済は今のところ良好に見えるかもしれませんが、リスクは、AI能力と人間のタスクとの間のこの目に見えない重複が、企業が投資する価値があると判断したときに、突然採用に変わることです。明らかに、これには時間がかかりますが、AIはより良く、より速く、より安くなるばかりです。
長期的な見通しを持てば、それは避けられないように感じられます。
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能力と実際の置き換えのギャップ
さて、ビデオに戻りましょう。このMITの研究は、実は今週Emad Mustachが言ったことを思い出させました。私は前回のビデオでこのインタビュー全体を分析しましたが、この正確な懸念を完璧に要約している短いクリップが1つあります。
AIが今日仕事を置き換えることができるからといって、企業がそうするとは限りません。しかし、経済的に意味が通るようになると、その切り替えは非常に速く起こる可能性があります。具体的には、コストです。これをご覧ください。
能力は今後数年以内に来ます。つまり、900日程度以内に、スクリーンの反対側でできる仕事はすべて、AIがより良くできるようになるでしょう。そして、それはMiriamやEmadではないかもしれませんが、いわばEmadの仕事になるでしょう。例えば、確定申告は以前は何千ドルもかかっていましたが、1ドルでできるようになります。Andyがあなたのバーチャル税理士になり、それが人間なのかAIなのか判別できなくなります。
今、これは仕事が置き換えられることを意味するわけではありませんが、置き換えられる可能性があります。
そうです、もし皆さんが、なぜみんながAIが仕事を奪うことについて騒いでいるのに、失業率はまだ一般的に良好に見えるのか疑問に思っているなら、これが理由です。
数学分野におけるAIの躍進
そして、AIが人間を置き換えることについて言えば、それが既に大量の作業を行っているより重要な分野の1つが数学です。このツイートは週末に超バイラルになっています。
Robin HoodのCEO兼共同創設者であるVlad Tenevは、私たちは数学の分野における深遠な変化の瀬戸際にいると主張しており、バイブ証明がここにあると述べています。だから、私たちはバイブコーディングを超えてバイブ証明に進んでいます。
彼は次のように書いています。Harmonic mathのAristotleは、Lean prover内でエルデシュ問題124を完全に自力で証明しました。この問題は、論文「Complete sequences of sets of integer powers」で予想されて以来、約30年間未解決でした。
Boris Alexiveは、最近更新されたAristotleのベータ版を使用してこの問題を実行しました。このバージョンは、より強力な推論能力と自然言語インターフェースを備えています。つまり、これらの人々は基本的にAristotleを生き返らせ、彼はすぐに私たちが何十年も行き詰まっていた数学を解決したのです。これは私が今まで聞いた中で最もワイルドなことです。
彼はさらに、数学的な超知能が分単位で近づいていると書いています。そして、私はそれが数学およびすべての依存分野における進歩を変え、劇的に加速させると確信しています。
正直に言って、私はこれに完全に同意します。数学は世界に対する私たちの理解の基礎であり、通常は検証可能な領域であり、正解は1つしかありません。これはAIが本当に得意とすることです。私はまた、他の多くの高く評価されている個人が、AIがこの分野で何をするかについての興奮を表明しているのを見てきました。
そして、それをMITの研究に結びつけると、これは労働市場にも間接的な影響を及ぼすと思います。おそらく、彼らの現在のシミュレーションでさえ測定できないような影響です。
汎用モデルの驚異的な性能向上
しかし、Aristotleの心を再現するようなこれらの特殊な技術だけが、数学におけるこれらのブレークスルーにつながっているわけではありません。汎用モデルがそれに対して驚異的になっています。
DeepSeek V3.2とDeepSeek V3.2 Specialがドロップされました。ベンチマークからわかるように、主要な数学ベンチマークの1つであるAmyで96%のスコアを記録しています。この時点で、Amyは基本的に完全に飽和しており、トップモデルは高校オリンピック数学でほぼ完璧です。
DeepSeek V3.2 Specialは、他のすべてのベンチマークでも例外的なパフォーマンスを発揮しています。あらゆる場面でGemini 3 ProやClaude 4.5 Opusと肩を並べています。
しかし、さらに驚くべきことに、Deep SeaはV3.2 SpecialがIMO、CMO、ICPC世界決勝、IOI 2025で金レベルの結果を達成すると主張しています。これらは地球上で最も難しい数学とコーディングの競技会です。OpenAIやGoogleのようなチームだけがこれまでに金に到達したことがあるものです。
したがって、数学競技会の絶対的なピークでさえ、今やAIによって粉砕されています。そうです、能力は急速に向上しており、競争は世界的に激化しています。
AIチップ競争の激化
実際、今週、MetaがGoogleのTPUチップに数十億ドルを費やすことについて交渉中であると報じられました。これらのチップは、早ければ2027年にMetaのデータセンターに配備される予定です。
そして、この取引は来年にも始まる可能性があり、Metaは直接購入する前にGoogle Cloud TPUアクセスをレンタルします。だから、私たちは今、AIチップスペースにおける真の競争を見始めており、GoogleがNvidiaに直接挑戦しています。
そして、私たち全員が知っているように、競争は進歩を意味します。高速で安価、より強力なチップ、より安価でより強力なモデル、より速いエンタープライズ採用。
そのMITの研究からのAI波は、人々が予想するよりもはるかに早く来るでしょう。
私たちに残された時間
では、もしAIが今日既に数百万の仕事を置き換えることができ、能力とハードウェアの両方が加速しているだけなら、今の本当の問題はどれだけの時間があるかということです。Emadは900日しかないと信じていることは知っていますが、皆さんはどう思いますか。
今後5年間、あなたの仕事は安全だと思いますか。コメント欄で教えてください。正直に。また、ご視聴ありがとうございました。分析を楽しんでいただけたら幸いです。もしそうなら、ぜひいいねをして、チャンネル登録ボタンを押してください。そして、いつものように、次回の動画でお会いしましょう。
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