10月16日、ZDNETが「How many jobs is your state losing to AI? This dashboard tracks the cuts」と題した記事を公開した。全米117,000人・85億ドル——これがAI起因の解雇として2026年1月以降に記録された雇用喪失の規模だ。Center for AI Safety（CAIS）が公開した「Wage Loss Dashboard」は、こうした数字を州別・一人当たりの賃金損失額として可視化し、「何万人が解雇された」という抽象的な議論を家計と地域経済のレベルに引き下ろす試みである。
AIで失われた雇用を「金額」に換算するダッシュボード
AIによる雇用喪失の議論はこれまで「何万人が解雇された」という人数ベースの話が中心だった。CAISが公開したWage Loss Dashboardは、その数字を「家計や地域経済にとって実際いくらの損失か」に変換することで、より具体的な影響を示している。
ダッシュボードの仕組みはシンプルだ。AI起因として企業が公表した人員削減数に、各州の平均年収（労働統計局データ）を掛け合わせて、推定年間賃金損失額を算出する。2026年1月以降のデータを集計しており、今月（10月）分まで更新済みだ。
現時点の数字は以下の通り。
- 全米のAI起因解雇数：約117,000人
- 推定年間賃金損失：85億ドル（約1.3兆円）
- 国民一人当たりの影響：年間25ドル
ただし、州によって濃淡がある。カリフォルニア州では一人当たり年56ドル（AI起因解雇が27,000人超と集中）、一方でアラスカ州は138人・14ドルにとどまる。
データの出所と計算の限界
ダッシュボードが参照するのは主に3つのソースだ。
- Challenger, Gray & Christmas — 米国全土の人員削減発表を州別・AI起因別に集計する月次レポート
- 米国労働統計局（BLS） — 各州の平均年収データ
- 米国勢調査局 — 州別人口推計
州別の数字は「実際にその州でAI起因解雇が確認された人数」ではない点に注意が必要だ。CAISの説明によると、「毎月の全国のAI起因解雇比率を、各州の発表済み人員削減数に按分して推計している」とのことで、あくまで統計的な推定値だ。
また、ダッシュボードにはAIが創出した雇用、生産性向上、再就職、二次的経済効果は含まれない。CAISもこの点を明記しており、AIが経済全体を刺激するか、雇用喪失を上回るかについて専門家の間でコンセンサスが得られていないためだ。
「AI起因」の定義もあいまいさを抱える。データの対象は「企業自身がAIと関連付けて発表した解雇」だ。CAISは「経営幹部が『AIでチームを置き換えた』と明言することは求めていない。AI起因と説明された幅広い人員削減を捉えるための意図的に緩い基準だ」と説明している。
なお、同様のトラッカーとしてJobloss.ai（Alliance for Secure AI運営）もある。こちらはより厳密な基準を採用しており、一度に100人以上の解雇かつAIまたは「自動化」「生産性」などの代替語に言及があるケースのみを記録している。
AIエージェントの作業完遂率は3.7ヶ月ごとに倍増——RLI指標
ダッシュボードにはもうひとつの指標も含まれている。CAISが共同開発したRemote Labor Index（RLI）ベンチマークのデータだ。これはウェブ開発や動画制作といった実際のフリーランス案件をAIエージェントに実行させ、プロ品質での完遂率を測定するものだ。
- RLIローンチ時：最高性能のAIエージェントが**2.5%**のプロジェクトを完遂
- 8か月後：**15.8%**まで上昇
- 完遂率の倍増ペース：約3.7ヶ月ごと
※元記事に記載されているトップモデル名については、誤訳・誤記のリスクを考慮し、元記事の該当箇所を直接確認されたい。
ただし、この数字は「AIが実際にフリーランサーの仕事を奪っている量」ではなく、「技術的に何%が自動化可能か」を示す指標だ。RLIはダッシュボードの付属指標として位置づけられており、賃金損失の主要データを補完する文脈で掲載されている。CAISはAI起因の解雇増加と、作業遂行能力が向上するエージェントの普及が同時進行している点を警戒材料として示している。
政策的な文脈
2025年の通年データでは、Challenger, Gray & Christmasが54,000件超のAI起因解雇を記録した。これは昨年の全解雇の20件に1件に相当する。この水準が続けば、2026年通年の件数はさらに上回る可能性がある。
一部の州ではすでに対応が始まっている。カリフォルニア州など技術系企業が集中するいくつかの州では、解雇などの懲戒処分をAIが完全に自動決定することを制限する法律が施行済みだ。ただし、こうした規制が企業の「AI採用によるコスト削減」そのものを抑制することは難しく、あくまで意思決定プロセスへの人間の関与を義務付けるにとどまる。法整備の動きは始まっているものの、賃金損失の規模とのギャップは依然として大きい。
こうした状況を踏まえ、CAISはダッシュボードの目的についてこう述べている。「労働者、地域社会、政策立案者が推測ではなく実際のデータに基づいて対応できるよう、AI導入のコストを可視化することが目標だ。」感情論ではなくデータを起点にした政策議論を促すことが、このツールの核心にある。
詳細はHow many jobs is your state losing to AI? This dashboard tracks the cutsを参照していただきたい。
