「スティーヴン・G.」は、UPennの卒業生で、東アジアの言語と文明を学びました。また、SPICE（スタンフォード大学）を通じてReischauer Scholarでもありました。

「最終的には、人間は仕事から完全に解放される。良い話のように聞こえるかもしれないが、実際には社会を根底から揺るがすことになる…そして、このAI革命の成功の証は、圧倒的多数の人間の仕事を置き換えることだ、とさえ言えるかもしれません。」 これは警告だ 2025年11月、ウージェン（乌镇）で開催された世界インターネット会議で、ディープシークのスポークスマンが発したものです。彼はAI企業に対し、どの職が最初に削減され得るのかについて、一般の人々へ注意喚起するよう求めました。世界中で失職のリスクが大きく迫っている一方で、中国には、国内の景気逆風に加えてAIへの高い期待が重なるという、独自の課題があります。

中国の国務院は8月、野心的な 「AI+」イニシアチブ を公表しました。狙いは、2027年までに社会全体でAIデバイス、エージェント、アプリケーションの普及率を70％超、2030年までに90％に到達させることです。北京は、AIを経済成長の新たなエンジンであり、生産性向上の原動力として機能させたいと考えています。しかし、中国は、雇用市場への影響を和らげながらAI導入の課題をどう乗り越えるのでしょうか。AIを軸とする未来へと歩みを進める中で、政策立案者は、党と国民の間にある社会契約を維持するためにどのような戦略を打ち出せるのでしょうか？

中国の労働市場

パンデミック以降、中国の若年層の失業率は高止まりしており、2023年半ばには 過去最高となる 21.3％に達しました。これはパンデミック前の2019年の約2倍で、これを受けて国家統計局はデータの公表を停止しました。公表はその後、数か月してから別の指標を用いて再開されています。しかし、新しい指標に基づく失業データは、2025年8月に「学校に通っていない 16〜24歳の失業中の若者」について、さらに別の記録となる18.9％を達成しました――そして 多くの人が 実際の数値はもっとずっと高いと考えています。

さらに、膨大な数の低技能労働者が、安定した収入源を失い、いまやギグ・エコノミーに頼るようになっている。 RANDによれば、住宅市場の崩壊と低技能製造業の縮小によって、何億人もの農村労働者が失業状態になった。彼らの多くは現在、配車アプリや配達アプリの運転手として働いているが、そこにはほとんど経済的な安定も、上向きの移動（キャリアアップ）の可能性もない。

人間を守る

AIによる人員削減（職の置換）がしばしば、実行可能な解決策というより悲観論へと傾きがちである一方で、 中国政府はこの問題について一定の対応を取ってきた。 2025年12月の雇用仲裁案件で、北京市人力資源・社会保障局（北京市人力资源和社会保障局）は、「AIが“職務機能”を置き換えること」は、従業員の解雇における法的に有効な理由ではないと述べた。この案件は、AIによって従業員の職位を廃止した技術企業が、オートメーションを「労働契約の締結時に依拠していた客観的状況に重大な変化が生じたこと」として位置づけたことに関わる。それにもかかわらず、仲裁人は解雇は違法だとして判断し、「重大な変化」は、自然災害や政策変更のような不可抗力事象によって引き起こされ、かつ予見不可能である必要があると指摘した。これとは対照的に、企業によるAI技術の採用は自発的な事業判断だった。結果として、企業は違法な解雇に対する補償として、791,815元（113,956ドル）を支払うよう命じられた。

中国では、雇用仲裁の案件は通常、地元の高等裁判所、労働仲裁委員会、人力資源・社会保障局が示した先例を参照する。 北京を拠点とする弁護士によれば、この仲裁案件は地元における参考事例として機能し、他の省、特に北部地域における仲裁判断にも影響を与える可能性がある。

北京の仲裁当局はさらに、このような状況では、雇用主はまず契約の変更、再訓練プログラム、あるいは影響を受けた従業員への社内異動といった手段を検討すべきだと指摘した。複数の国営メディアがこの案件を取り上げ、「新たなベンチマークを打ち立てた 具有标杆意义」や「労働者に安心を与えた（广大劳动者吃了一颗定心丸）」と評した。失業に対する国民の不安が高まるなか、北京市は民間企業に対し、レイオフ（解雇・人員整理）の法的な正当化としてAIの採用を使えないことを示している。とはいえ、レイオフに制限があるとしても、企業はしばしば 法定の保護を回避し、自然減（離職促進）、短期契約、労働者派遣の取り決めによって対応する。そのため、この裁定の実務上の影響は、中国における労働法の執行が歴史的に疑わしかったことを踏まえると、なお不確実なままである。

オンライン上の論評でも、今回の判断が今後労働者を実質的に保護するのかについて疑問が呈されている。 オン Zhihuでは、多くのユーザーが、この事例は“退職金を支払わずに解雇を進める”企業のさらなる一例だと主張している。仲裁の手続きは煩雑であり、さらに仲裁記録が残ることで将来の就職機会が損なわれることを恐れるため、多くの従業員はそれを追求しない。そのため雇用主側のリスクは小さい。最悪の場合は、従業員が本来受け取るべき退職金を支払うことになるだけだ。追随する複数のコメントでは、中国の労働法において雇用主に対するより懲罰的な措置が欠けていることが嘆かれている。

同規定の実施が期待に届かない可能性はあるとしても、AIによるオートメーションに関する法律や規制はさらに増えることが見込まれる。2026年1月27日、人力資源・社会保障部は 発表として、中国が雇用に対するAIの影響に対応するための公式文書を発行することを明らかにした。中央党学校（エリートの中国共産党幹部が訓練を受ける場所）の公式紙である 学習时报 学习时报の2025年11月号でも、雇用の置換に対処する立法について 論じられている。AIによるオートメーションが仕事を奪っていくという流れが加速していること、そして中国の現行の法律・規制が追いつく必要があることを認識している。

こうした立法上の取り組みがどのように展開しうるかを見て取るには、過去の証拠を参照することができる。労働条件に関する事柄についての世論は、中国政府の規制対応をこれまでにも左右してきた。たとえば2020年9月、人物Renwu（人物）による調査記事が、配送ドライバーの窮状をめぐって世間の怒りを呼び、その結果、国営メディアが配送プラットフォームを批判した。政策対応は2021年の夏に登場し、アルゴリズムに関する2つの新たな規制として示された。第一に、プラットフォームは「中程度のアルゴリズム（ 算法取中）」を採用しなければならず、それにより配送の時間制限を緩めることが求められた。これは、「最も厳格なアルゴリズム」――時間どおりに配達するためにドライバーが交通ルールを破ることを強いた――の代わりである。さらに、ドライバーの収入が最低賃金を下回ってはならないことも強調された。第二に、インターネット・プラットフォームの推薦アルゴリズムをめぐるより広範な規制の一環として発出されたものは、企業に対し、詳細なアルゴリズムの開示を提出することを義務づけた。

中国が、推薦アルゴリズム、ディープフェイク、生成AIの出力といったAIシステムそれ自体に関する規制を作り出すまでのプロセスは、AI主導の雇用喪失に対して国家がどのように対応しうるかを予測するのにも役立ちうる。 カーネギー国際平和財団の Matt Sheehanは、カーネギー・エンドowment（カーネギー国際平和財団）の下で中国のAI規制開発をリバースエンジニアリングし、現実の状況、習近平と中国共産党のイデオロギーによる枠づけ、「世界（of ideas）」――シンクタンクの研究者、AI科学者、企業ロビイストなどで構成される――、そして最後に党と国家の官僚機構、という4層構造の政策プロセスを概説している。これまでのところ、規制設計の大部分は後者2層の内部で行われてきた。

この枠組みを労働力の混乱に当てはめると、労働市場の変化は、それが中国の社会の安定と「共同の繁栄」の中核であるため、優先課題として位置づけられることを予想すべきだ。すると、その問題は政策論争を呼び起こすことになる。ジャーナリストは、自動化によって職を追われた労働者の窮状にスポットライトを当てるかもしれない。一方で企業側の行為者は、生産性の向上やグローバル競争力の強化を強調するだろう。Sheehanは、AIシステムのガバナンスは現在、比較的幅広い政策論争の余地を許していると指摘している。これは、第一にこの分野が新しく、官僚機構同士の競争がまだ固まっていないためだ。

同様の力学は、AIが引き起こす立ち退き（雇用喪失）への規制対応にも形を与えうる。すなわち、シンクタンク、メディア、企業からのインプットがより多く入り込める余地が生じる可能性がある。中国は失業への対応に関して幅広い経験を持っているものの、AI関連の混乱は、その進行の速さ、規模、そして影響を受ける部門の広がりという点で異なるかもしれない。この違いは、政策立案者に対し、AIによる職の喪失を単に景気循環による失業としてではなく、構造的なガバナンス上の課題として扱うよう促すことになるだろう。

学習時報は、産業は「人机协同（ヒューマン・マシン協働）」と「科学调节制造业自动化程度（製造業の自動化レベルを科学的に調整し、雇用の安定性を実質的に向上させる）」という新たな技術を導入すべきだと強調している。AI+（AIプラス）計画では、「人机协同（ヒューマン・マシン協働）」という用語も最初の段落に登場する。この用語は 定義されている――「人間と知的システム（アルゴリズム、人工知能、ロボットを含む）が協働してタスクを完了させるプロセス」だ。

この概念はさらに解釈され、実践にも移されている。 蔡昉 蔡昉（中国の著名な経済学者で、労働経済学会 劳动经济学会会长）によれば、AIは、自動化による効率向上だけでなく、人机協働を優先する方針によって導かれるべきだという。中国における現時点のAIのいくつかの応用には、こうした認識が反映されている。たとえば、Unitreeのロボットは「AI Physician Assistants（AI医師アシスタント）」となり、福州大学附属省立医院 福州大学附属省立医院では、「人机协同MDT（ヒューマン・マシン協働の多職種チーム） 人机协同MDT」の一環として病棟回診を行っている。シリコンバレーの企業が「完全にAIネイティブ」であることを売りにしているのとは対照的に、中国の公式な指示は、人の関与を目立つ形で示し、AIが労働力に及ぼす脅威を管理する意図がはっきりしている。

提案と課題

AI主導の労働問題に対処する提案は、中国では数多く存在する。2025年の「両会」開催中、国有企業iFLYTEK（科大讯飞）のCEOである劉慶峰（Liu Qingfeng）と、人民代表大会（全国人民代表大会。通常は中国共産党の最高層で既に決められた決定を形式的に追認するだけのもの）選出の議員であるNPCは、iFLYTEK 科大讯飞、そしてNPC（全国人民代表大会。一般に中国共産党の最高層で既に決定された内容を追認するだけの役割を担う）議員として、「提案した」「AI失業保障专项保险（AI特化の失業保険）」、レイオフに対する6〜12か月の猶予期間、大学や職業学校での職業志向のカリキュラムの拡充を挙げた。低所得のコミュニティに対しては、国が無料のリスキリングを提供すべきだと強調した。また、「就業监测-预警-响应」全链条监测机制（『雇用を監視し、警告を出し、対応する』という仕組み）を構築し、長江デルタおよび珠江デルタで試験的に導入することも提案した。さらに、そのプラットフォームは、AIの利用が広範な企業に対し、失業リスクを予測するために雇用の代替に関するデータを提供させる必要があるとした。

両会の場で、全国総工会（全中国労働組合連合会）のスタッフ長である吕国泉（Guoquan Lü）は、スペイン、韓国、日本の 中国が導入できると考えられる取り組みも強調した。例えば、1つの職位において30％超の労働者を企業が置き換えることを制限すること、AIによるコスト削減の一部を従業員のリスキリングに充てることを義務づけること、失業給付の財源として追加税を0.5％〜3％の範囲で課すことなどである。中国当局は近い将来、同様の措置を講じる可能性があり、それは、すでに苛烈な競争や関税戦争、国内のデフレへの対応に追われている企業に一層の圧力をかけることになる。

政策提案に加えて、中国ではAIによる雇用喪失の影響を緩和し得るいくつかの構造的な条件がある。第一に、労働コストが比較的低いことが、企業の代替（労働者の置き換え）へのインセンティブを下げている。特に技術がまだ未成熟な場合はなおさらである。 日経アジアが取材した中国の製造業者は、自社の自動化された生産ラインの設備が立ち止まっているのは、稼働させるための立ち上げコストが高いためだと述べている。そのため同氏は、機械がいまできることよりも「より良い服を作れる」熟練労働者への依存を続けている。このような力学が、急速な職の喪失に対するバッファ（緩衝）を生み出し、多くの欧米の経済では共有されていない。

SOE（国有企業）が、新卒者の受け入れと、技術変化によって職を失う労働者の吸収の両方を担えるのではないかと考える人もいる。中国では、「体制内工作（制度内での仕事）」—政府機関の職、学校や病院といった公共機関のポスト、中央または地方に関連するSOEを含む—は、長年にわたり、従業員と社会全体にとって非常に高い雇用の安定をもたらす「鉄飯碗（鉄の飯碗）」だとみなされてきた。バンク・オブ・アメリカ（Bank of America）のグレーター・チャイナ担当マネジング・ディレクター兼チーフエコノミストであるヘレン・チャオ（Helen Qiao）は、2025年12月に日経に対し、中国の卒業生は米国の同業者に比べてAI主導の混乱が少ないかもしれない。なぜなら「SOEは引き続きある程度の社会的責任を担い、その影響を和らげるからだ」からだと語った。

実際、SOEはある程度、雇用の安定化に貢献してきた。若年失業については、 多くの地方政府が SOEにより多くの大学卒業者を採用するよう促す政策を打ち出しており、一部の地域では、SOEでの新規採用の少なくとも半分を直近の卒業生にしなければならないとするところもある。

それでも、「体制内での雇用」は、中国の現在の財政環境の下では、効果的な雇用の緩衝材として機能する可能性は低い。地方政府は大きな財政的負担を抱えている。中国の財政制度では、地方政府が政府機関、公共サービス、そして地域インフラの資金負担における主たる責任を負っている。にもかかわらず、中国の税収の大部分が中央政府へ流れる一方、地方政府は著しく債務を積み上げており、巨額の財政圧力にさらされている。給与が直接地方政府の予算から支払われる地方の公務員は、その 賃金の約束が、「（年あたり）6か月分を保証し、8か月分を目指す 保六争八」から「3か月分を保証し、6か月分を目指す 保三争六」へと悪化している。これと同様の未払い賃金は、SOEの従業員から 医師や教師に至るまで幅広い労働者に影響を及ぼしている。

潜在的なAI主導の雇用喪失に対する政策手段は、財政制約のため、2026年にはもはや成立しない可能性がある。過去に失業した炭鉱労働者を支えた改革を分析してみると、その実例が見えてくる。2016〜2020年に、中央政府は、見積もられた130万人の失職した炭鉱労働者を、給付と補償を通じて支援するため、1000億元（約140億ドル）を拠出することを約束した。内モンゴル自治区の烏海（Wuhai）の例では、中央政府がSOEに資金を出し、早期退職給付、退職金、遅延した給与支払いなどのさまざまな支援形態を提供させた。

地方政府にも同様の金額を拠出することが期待され、さらに、元炭鉱労働者が仕事を見つけられるようにするための各種の取り組みも行われた。烏海では、中央政府、市の政府、そしてSOEが一体となった取り組みによって社会の不安定化を防げたとされ、請願の報告はなかった。地方当局はまた、石炭の採掘以外の雇用も、新たな企業を誘致して創出した。コークスや塩素-アルカリなど、化学サプライチェーン分野もその一例である。その結果、化学産業の雇用は2020年までに石炭採掘産業を上回った。

烏海の事例と比べると、今日、政府がAI主導の雇用喪失に対処する能力ははるかに制約されている。財源がすでに枯渇しているため、地方政府は、新たな雇用をもたらし得る産業を呼び込むためのインセンティブをほとんど提供できない。そしてAIによる混乱が起きている世界では、そのような産業がそもそも何であるかも、完全には見通せない。（製造業、デジタル・メディア、AI開発などの分野では、AIを活用した新しい職種の出現が報じられているものの） 新たな職種の創出は見られたとされるが、どの職が大規模かつ持続的に雇用を提供できるのかは、依然として議論の余地がある。）

したがって、AI主導の職の喪失（displacement）を管理するための野心的な提案の多くは、直接的な政府支援に頼るのではなく、自前で賄う仕組みを組み込む必要があるかもしれない。副大臣の劉国泉（Lü Guoquan）吕国泉が示唆しているように、考えられるアプローチの一つは、企業に対し、オートメーションによるコスト削減の一部を労働者のスキル向上（upskilling）へ再投資させることだ。

さらに、公の議論は失業への懸念や、政権がそれに対処する能力を持っているのかという問題も反映している。中国伝媒大学 中国传媒大学 脳科学与智能媒体研究院の顧問である呉宏（Wu Hong）吴宏と電話で話した際、彼は「今日、経済と雇用を強く押しつぶしているのは、孤立した技術的進歩ではなく、マクロ規模の圧力だ」と考えていると私に語った。

実装レベルでは、オンライン上の議論が、労働政策が実際にどのように展開されるのかを明らかにしている。知乎（Zhihu）で あるユーザー が次のように書いていた:

「うちの会社は毎年、何百人もの新卒を採用しなければならない。でも事業はそもそも、そんな人たちをまったく必要としていない。簡単な話だ—1年もすると、ほとんどが自分から辞めるか、解雇される。そして残るのはごく一部だけ。」

こうした逸話的な観察は、実証研究の知見とも整合している。 2023年に経済学者グループが行った研究では、政府補助金は補助金を受け取った時点で雇用の増加と結びついていたが、1年後にはその増加が反転していた。中国の労働政治に関する先駆的研究である Against the Law: Labor Protests in China’s Rustbelt and Sunbeltで、彼女は、労働者の権利侵害が構造的な問題であると論じている。理由は、分散した蓄積（decentralized accumulation）を国家戦略として掲げ、法の権威主義を採っているからだ。つまり、地元政府はビジネスに有利な地域の政治経済を発展させる責任を負う一方で、同じ地元の役人が、中枢政府が発する労働法を実施することも期待される。中枢政府は、安定を正統化戦略として見ている。こうした緊張は、AI主導の雇用破壊を管理する地元政府の取り組みを弱めかねない。というのも、地元の当局者は同時に、ビジネスの効率を高めることにも動機づけられているからである。

人と機械の協調による未来？

AI主導の労働力（workforce）攪乱には、中国の未来に関わるより広範な含意がある。代替（displacement）のパターンは、西側のそれとは異なる可能性がある。中国では、低賃金の労働者が最も脆弱になるかもしれない。というのも、ロボットはすでにレストランで食事を提供し、ホテルではルームサービスを届け、モールでは買い物客を案内しているからだ。 同国の2億人のギグワーカー（gig workers）も、ロボットタクシーや配送用ドローンによる脅威が増しつつある。

これに対し、米国やその他の先進国では、自動化への不安は主としてホワイトカラーの専門職に向けられてきた。 大手テック企業—Amazon、Microsoft、Salesforce、IBMのような企業—が、AI関連のレイオフ（解雇）で見出しを独占している。 一方で、米国や 英国では、AIが知識労働を置き換えるのではないかという恐れを理由に、大学進学よりも熟練した職人仕事（skilled trades）を選ぶ若者が増えている。呉宏は、中国が長年にわたって有してきた、大規模な熟練製造労働者の人材プールという強みは、西側の経済がAIとロボットを使って生産を自国回帰（reshore）させるなら、揺らぐ可能性があると私に語った。また彼は、自動化によって西側も、高度に熟練したテック人材という盤石な人材基盤を持つという中国の強みを再現できるかもしれない、とも示唆している。

こうした今後の可能性は、中国のAI移行（transition）にさらなる複雑さを加える。労働力の調整（workforce adjustment）の管理は、中国の社会の安定と国の繁栄の中核であり、この問題に対する中国の積極的姿勢によって、職を失う影響を緩衝するための一体的な対応システムを構築できるかもしれない。新しい立法や財政的インセンティブなど、つなぎ（stopgap）的な措置が導入されることは見込まれる。それでもなお、厳しい財政の現実が多くの取り組みを停滞させ、雇用の保護とAI主導の効率向上との間の難しいトレードオフに政策担当者が直面することになるかもしれない。