インド工科大学マドラス校（Indian Institute of Technology Madras、IIT-Madras）の「責任あるAIセンター（Centre for Responsible AI、CeRAI）」が発表した白書によると、人工知能（AI）の導入に伴う負担は労働者の間で不均等に生じており、特に新卒者や若手社員など、キャリア初期段階の雇用がリスクにさらされている。

AI’s costs fall unevenly across workers; IIT Madras paper flags surveillance, work stress

白書は「キャリア初期段階の人材育成・採用の仕組みが、特に大きなリスクに直面している」と指摘する。

また、AIが労働者に及ぼす影響について、キャリア初期段階の労働者と経験豊富な労働者、フォーマル部門とインフォーマル部門の労働者、都市部と農村部の労働者、零細・中小企業（Micro, Small and Medium Enterprises、MSME）と大企業の従業員との間で違いがあることを強調している。

「How AI Is Reconfiguring Work in India: A Task-Based Framework for Understanding Augmentation, Displacement, New Roles and the Changing Structure of Jobs（AIはいかにインドの仕事を再構築しているか：業務の補完、雇用の代替、新たな職種、仕事の構造変化を理解するためのタスクベースの枠組み）」と題する白書は、AIが仕事を構成する個々の業務をどのように自動化し、それが仕事内容の変化や新たな職種の創出、雇用の代替につながるのかを検証している。

白書は、企業のAI導入能力にも違いがあると指摘する。

大企業は、高度なAIモデルを既存システムに統合し、自社向けにカスタマイズするための固定費を負担できる一方、零細・中小企業は、特定の用途に限定されたツールや、補助金によって利用できるツールへの依存度が高い。

また、英語を使う業務と地域言語を使う業務の間にも違いがあると指摘する。

インド諸言語に対応するAIは、微妙なニュアンスを含む会話や、複数の言語を切り替えながら話す「コードスイッチング」を伴う会話では、性能が低下する傾向にあるという。

自動化は、ロボットのオペレーターやAIエスカレーション専門職など、新たな職種も生み出している。

AIエスカレーション専門職とは、AIが自動処理できない複雑な問題や例外的な案件を引き継ぎ、人間による判断や対応を行う職種を指す。

しかし白書は、こうした職種が安定した雇用を提供するものなのか、それとも出来高払いの仕事なのかについて、既存の調査データでは体系的に追跡できていないと指摘する。

この違いは、生産性向上による利益が、どの程度労働者に還元されるかに影響する。

白書は、インド国内の実証データが限られているため、分析の枠組みでは雇用の質の変化について「ほとんど触れられていない」と認めている。

今後、さらなる研究が必要な分野として、賃金、職場での監視、労働密度、ストレスと燃え尽き症候群、キャリア形成、人間同士の交流の質、ミスが発生した場合の責任の所在などを挙げている。

（中略）

白書によると、これまで若手社員が担う職務は、実務を通じて経験を積む見習い期間としての役割を果たしてきた。

定型的な業務をこなすことが、上級職に必要な判断力を養う機会となっていた。

しかし、パスワードのリセット、基本的な契約書の確認、定型的なプログラムコードの作成といった業務がAIによって自動化された場合、新入社員がどのようにして必要な経験を積むのかという問題が生じる。

この問題は、これまでキャリア初期段階の大卒者を大量に採用してきたインドのIT、ビジネス・プロセス・アウトソーシング（Business Process Outsourcing、BPO）、金融、専門サービスなどの分野で、特に重要となる。

対応策のひとつとして考えられるのは、若手社員の職務を、定型的な業務を自ら遂行するものから、AIの作業を監督し、誤りを修正するものへと再設計することである。

しかし白書は、企業が実際にこうしたキャリア形成の仕組みを再設計するのか、それとも単に若手社員の採用数を減らすだけなのかは、依然として未解決の問題だと指摘している。

（中略）

白書では、より広い観点から、AIがインドの労働市場に及ぼす影響について、インド固有の事情を踏まえた研究を進めるとともに、仕事のあり方が変化する中で、労働者が新たな職務へと移行できるよう支援する、体系的な仕組みの整備を求めている。

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