Andreessen Horowitz（a16z）が近日発表した長文〈The “AI Job Apocalypse” Is a Complete Fantasy〉は、「AI が永久的な基層階級を生み出す」「ホワイトカラーの仕事は完全に消滅する」という恐慌の語りを真正面から否定し、まったく新しい洞察というわけではなく、経済学的に古びた「固定労働量の誤謬」（lump-of-labor fallacy）をAIで包み直しただけのものだ。
いわゆる固定労働量の誤謬とは、世界には達成されるべき仕事の総量が固定で存在すると仮定し、そのため機械や移民、アウトソーシング、あるいはAIがもっと多くを担うほど、人間は必然的により少なく働くことになると考えることである。a16z は、この前提が根本から、人間のニーズ、市場、そして経済史の経験に反していると見ている。
人間が欲するものはこれまで決して固定ではなく、市場もゼロサムゲームではない。生産性が上がりコストが下がると、人々は通常「暇になる」のではなく、節約できた時間、資源、労働力を、次の新しい需要、次の新しい産業、そして次の新しい仕事へと振り向ける。
AI によって知性がより安くなる
記事は、AI が確かに一部のタスクを消滅させ、また一部の職位を圧縮することもあること、そしてそれがすでに起き始めている可能性があることを認めている。しかし a16z が反対しているのは、「一部の仕事が置き換えられる」ことから直ちに「全体の経済で永久的な失業が起きる」と推論してしまう点だ。
著者は、本当に起きるのは仕事が消えることではなく、労働市場の形が書き換えられることだと考えている。歴史上、汎用技術が登場するたびにそうだったように、AI は仕事の内容や産業構造の再配分を変える一方で、生産性の向上は最終的に労働需要を押し上げるはずだ。というのも、人の能力がより価値を持つようになり、価値がなくなるわけではないからである。
確かに、認知コストは崩れつつある。図表によれば、2023 年 9 月から 2025 年末までに LLM の「知性に対する価格指数」が明確に下落しており、しかも対数スケールで示されている。これは、モデル能力と利用コストの関係が急速に改善していることを意味する。言い換えれば、AI はこれまで人間の知性だけが担っていた分析、執筆、推論、コーディング、そして知識処理能力を、ますます安くできるものにしている。
AI の終末論者の推論はこうだ。もし AI が人間の思考を代替できるのなら、人間の防衛線（護城河）は失われ、人間の経済的価値もゼロになる。a16z はこれに反論し、この推論は「AI が既存のタスクをできる」ことだけを見て、「ある強力な投入財が安くなると、市場はより多くの需要を生み出す」ことを見落としている、としている。
記事はエネルギーを比喩に使う。化石燃料がエネルギーを安く、安定させ、大量に手に入れられるようにすると、人類は捕鯨の仕事や木こりの仕事をただ淘汰するだけではなく、プラスチックを発明し、産業体系を再編し、新しい消費財や新しい生活様式を生み出してきた。a16z は、AI も同じ力になり得ると考える。AI がより多くの認知的負担を引き受ければ、人間は思考をやめるのではなく、より大きく、より複雑で、これまで人間には負担できなかった問題を扱えるようになる。
労働市場は継続的に変化する：農業が縮小し、サービス、医療、商業、そしてソフトウェアが生まれる
a16z は、長期の労働市場構造を示す 1 枚の図を使って、米国の労働市場が過去 170 年以上にわたり、すでに激しい形の変形を経験してきたことを示す。1850 年前後には、農業の雇用比率が米国では非常に高かった。現代になると、農業の雇用比率は図のいちばん下でほぼ消えている。それでも米国は永久的に失業したわけではなく、製造業、建設業、金融、商業サービス、教育、医療、レジャー・娯楽、そして各種のサービス業が長く出現してきた。
これは a16z が AI の終末論を否定するための、核心となる歴史的根拠である。かつて経済を主導していたあらゆる部門は、より大きく、より複雑な後継の部門に席を譲る。古い仕事が減ることは、仕事の総量が消えることと同義ではない。人間が生産性の余剰を新しい領域へ振り向けるだけのことである。
a16z は、今日のテクノロジー産業はたしかに強力だが、米国の株式市場の歴史を見ると、過去には金融や不動産、運輸、エネルギー、素材などの産業も、特定の時期に高い主導性を占めていたと指摘している。
テクノロジーの主導性は現在かなり高いが、歴史上でも最も極端な産業の集中というわけではない。この図表の意味は、市場は絶えず主役を入れ替えるということ。テクノロジーは市場を最初に支配する部門でもなく、最後に支配する部門でもないのだ。
農業の機械化は労働市場を壊さず、むしろより多くの労働力を解放した
記事は次に農業を例に続ける。20 世紀初頭には、米国の雇用人口の約 1/3 が農業に従事していたが、2017 年にはその比率は約 2% まで下がった。もし自動化が本当に永久失業を引き起こすのなら、トラクターと農業の機械化はすでに労働市場を破壊しているはずだ。
しかし実際の結果は逆である。農業の生産は大幅に向上し、世界人口は引き続き拡大できた。そして農業から解放された労働力は、工場、商店、オフィス、病院、研究室、サービス業へと流れ、最後にはソフトウェアや知識経済へも向かった。
a16z が合わせた「More Productive Farming Led to (A Lot) More Workers（より生産的な農業が（大いに）より多くの労働者につながった）」という図表は、農産物の価格と世界人口を同じ画面で見せている。1913 年から 2024 年の間、トウモロコシ、小麦、米などの実質価格は長期的に下がり続けた一方で、世界人口は大きく増加した。これは、生産性の向上が人類に「働かなくてよい」状況をもたらしたのではなく、生存に必要な基本コストを下げたために、より多くの人口、より多くの産業、そしてより多くの新しい職業が可能になったことを示している。
電化はエネルギーを単に置き換えるだけでなく、工場と家庭を再設計することだった
2 つ目の歴史的事例は電化である。a16z は、電力は単に一つの動力源を別のものに替えるだけではなく、工場の構造を徹底的に変えたのだと指摘する。集中式のシャフトやベルト駆動から、各機械を個別のモーターで駆動できる形へと移行した。これは工場に仕事の手順を作り直させ、全く新しい工業製品や消費財も生み出した。
汎用技術は、登場したその瞬間に生産力を全部解放するわけではない。1820 年から 1840 年代に、Faraday と Henry が電力の原理を打ち立てた。1879 年には Edison が商用の電灯を推進した。1880 年代には Tesla が交流モーターを発展させた。1900 年代には unit-drive が広まり始めた。1920 年代に至って、単体モーターが工場を作り替えたことで、労働生産性は明確に加速した。新技術の影響には時間がかかる。AI も、このような初期の普及段階にあるのかもしれない。
技術によってある種の製品が安くなると、市場は通常縮むのではなく拡大する。自動車も同じ論理だ。1900 年から 1925 年の間に、米国の新車の実質価格は大きく下がった。同時に、自動車の年間生産台数と、自動車産業の雇用も大きく増えた。車が安くなったからといって自動車産業が消えるのではなく、自動車産業が生まれたのだ。
試算表は財務の仕事を消したのではなく、FP&A の時代を生み出した
a16z は、この議論をホワイトカラーの世界にも広げる。VisiCalc や Excel のような試算表ツールは、確かに大量の手作業による帳簿付け、表計算、データ処理の仕事を自動化した。だがそれらは財務の仕事を消したわけではない。より高度な財務分析、会計監査、FP&A（財務計画・分析）の仕事が急速に拡張したのだ。
1970 年から 2020 年にかけて、米国の bookkeepers と accounting clerks の仕事の数はまず増え、その後減った。同じ期間に、accountants & auditors は増え続け、financial analysts はさらに 1980 年代以降に大きく成長した。a16z がまとめるところでは、米国では約 100 万人の帳簿担当者を失ったが、約 150 万人の財務分析者が増えた。
この事例は AI 論議にとって特に重要だ。今日の AI がホワイトカラー職に与える影響は、試算表が会計・財務に与えた影響と似ている可能性が高い。つまり、低階層で反復的な、フォーマット化されたタスクは置き換える一方で、判断、戦略、統合、そしてビジネス理解を必要とする仕事はさらに増える。
生産性の余剰もまた新しいサービス業を生み出す：学習塾、ペットケア、美甲、スポーツ産業
a16z はさらに、生産性の向上によって生まれる労働力の余剰が、自動化される産業の隣接領域へ流れるだけとは限らず、まったく別の産業で新しい仕事につながることもあると指摘する。
1990 年から 2025 年にかけて、米国ではスポーツ選手、コーチ、審判や関連業務、試験対策の準備と塾、ペットケア、美甲サロンなど、いくつかのサービス業の仕事が急速に増えている。これらの産業は、特定の 1 台の機械が直接生み出したのではない。全体の収入が上がり、余暇が増え、消費がグレードアップし、労働力が再配置されることで、結果として、以前は規模が限られていた需要が大きな市場へと変わったのだ。
これはまた、a16z が「AI は少数の人を超富裕層にするだけで、他の人は置き去りにする」という主張への回答の一つでもある。生産性の向上がまず一部の人を非常に裕福にするとしても、彼らはそのお金を使い、結果として新しいサービス需要を生み出す。記事は、サービス業が「富裕層向けのサービス」なのかどうかをどう捉えるかには価値判断が含まれ得ると認めつつも、労働市場の観点からは、新しい需要は新しい仕事を生み、より広範な賃金と雇用機会につながる、としている。
AI の置き換えの話の先に、より大きな問題は「AI の強化」である
a16z は、AI の終末論は「substitution（置き換え）」だけを語り、「augmentation（強化）」を見落としていると考えている。ある職業にとっては AI が生存の脅威になり得るが、別の職業にとっては AI は増幅器になり、これらの職位をより価値あるものにする。
AI に置き換え効果がないと言っているわけではないが、置き換え効果は唯一の効果ではない。判断力が高く、統合が高く、責任が重く、複雑度が高い仕事に対しては、AI は人がより多くのタスクをこなし、より速く決定し、より広い範囲の問題を処理するのを可能にするかもしれない。
ソフトウェアエンジニアは、最も典型的な AI 強化型職業かもしれない
記事は特に、Goldman の AI augmentation（AI による強化）リストではソフトウェアエンジニアが挙げられていないことに触れつつも、ソフトウェアエンジニアはおそらく最も典型的な AI 強化型の職業である可能性が高いと述べている。AI coding agent がエンジニアの能力を増幅しており、git push や新しい App、新しい会社の設立数が増えている。
a16z Growth は、Sensor Tower と Wells Fargo Securities のデータを引用している。それによれば、米国の iOS App の月次リリース数は過去 3 年ほどは概ね横ばいだったが、agentic coding ツールが登場してから明らかに加速した。単月の前年比は 2025 年後半に急速に引き上げられ、2025 年 12 月には 60% に達している。TTM の前年比で見ても、ほぼ横ばいに近い状態から一路上昇して 24% まで上がっている。
これは「vibe-coded apps（雰囲気でコードされたアプリ）」が App Store に流れ込んでいることを示している。これまで、完成までにフルのエンジニアリングチームが必要だった App が、今では個人のクリエイター、小規模チーム、さらには非典型的なエンジニア背景の人でも、Claude Code、Cursor、Codex などの AI coding agent によって、迅速にプロトタイプの作成、UI の修正、機能のデプロイ、そして上架までこなせるかもしれない。ソフト開発の限界コストが下がると、市場は、これまで開発する価値がなかった／開発できなかった／エンジニアリング資源がなかった新しいプロダクトの開発を始める人たちで、急に膨らみ始める。
a16z はまた、ソフトウェア開発の求人が 2025 年初め以降、絶対数でも全体に占める割合でも、回復していると指摘している。著者は、これが完全に AI によるものかどうか判断するにはまだ早いと認めているが、論理的には、各社が AI を業務に導入する方法を考える中で、ソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャー、システム設計人材への需要はむしろ増える可能性がある。
記事はさらに、Lenny Rachitsky の観察として、プロダクトマネージャー職の求人が金利ショックの後も継続的に回復しており、すでに 2022 年以降で最も充足していると引用している。a16z は、ソフトウェアエンジニア職とプロダクトマネージャー職が同時に回復していることが、固定労働量の誤謬がなぜ間違いなのかをまさに示しているのだと考えている。
もし AI が思考を 1 対 1 で置き換えるなら、「PM はそれほど多く要らない」あるいは「エンジニアはそれほど多く要らない」ということが起きるかもしれない。しかし現時点で見えているのは、両者の需要がともに回復しているということだ。AI により人はより多くの仕事をこなせるようになり、企業もより多くのことをやりたいと思うようになるため、人間は AI が登場したからといって、画面の前で創造を止めることはない。
この記事は「史（歴史）をもって人類の生産力の刷新を映す」として、a16z は AI の失業末日論を幻想だとして反駁している。最初に 出現したのは 鏈新聞 ABMedia。
