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安全制御を38年手がけた技術者リチャード・ミッチェル氏は2026年9月2日、IEEE Spectrumへの寄稿で、AI効率化が若手の実務経験を奪い、将来の熟練者を減らす恐れがあると指摘しました。航空と原子力で得た教訓を基に、人があえて手作業を担う「手動ゲート」を業務に組み込むよう企業に提案しています。短期コストを受け入れ、異常時にAIの誤りを見抜ける人材を育て続けるべきだという主張です。
根拠の一つは若手雇用の変化です。ハーバード大学のワーキングペーパーは、米国の28万社超・約6500万人を分析し、生成AI導入企業では非導入企業に比べ、6四半期後の若手雇用が約9％減る一方、熟練者雇用は伸び続けたと報告しました。
スタンフォード大学によるADP給与記録の分析でも、2022年後半以降、AIの影響が強い職種で最年少層が後退しました。ただし、減少はAIが仕事を自動化する場合に集中し、仕事を補完する場合は若手雇用が横ばいか増加でした。因果関係は確定しておらず、ニューヨーク連邦準備銀行の研究者は若年大卒者の失業増の多くを遠隔勤務による訓練・指導の難しさで説明しています。
背景には自動化の逆説があります。自動化が日常業務を担うほど人の練習機会は減り、機械が想定外に陥った最難関の場面だけが人に戻されます。筆者は、速度センサーの異常で自動操縦が解除された後、乗員が高高度失速に対処できなかった2009年のエールフランス447便事故を例に挙げました。
航空業界は自動操縦を外すのではなく、意図的に手動飛行訓練を戻しました。アメリカ連邦航空局も2017年、手動飛行を技術技能の土台と位置づけ、技能低下そのものを危険として認識しました。原子力プラントの制御設計でも、筆者は操作員の技能を保つため、自動化できる工程に手動手順を残していました。
ソフトウェア開発での手動ゲートは、重大な不具合を若手がAIなしで再現し、根本原因を特定し、テストを書いてからAIの修正案と比較する設計です。診断が食い違えば、本番障害の前に判断力を鍛えられます。短期の生産性と利益率は下がり得ますが、筆者はこの意図的な非効率を将来の対応力を守る保険と捉えています。