米国クリエイティブ産業における雇用喪失の深刻な現状
米国では過去4年間で、メディア、映画、芸術分野で20万人以上の雇用が失われました。特に昨年だけでも約5万人が職を失っており、これは2001年や2008年の大規模な景気後退期に匹敵する、現代米国史上でも稀に見る雇用喪失の期間となっています。
しかし、現在の米国は全面的な景気後退に陥っているわけではありません。この雇用喪失の時期は、AIシステムが小説、フォトリアルな画像、類似の音楽など、あらゆる形式のデジタルアートを非常に低コストで大量に制作できるようになった時期と一致しています。
過去4年間で、米国のクリエイティブ産業は20万人以上の雇用を失い、これは景気後退期に匹敵する深刻な状況です。
AIが雇用に与える正確な影響を特定するのは非常に困難です。メディア企業はAIの使用について公表を避ける傾向にあり、世間の反発や著作権保護の観点からもその利用実態は不明瞭です。
また、ハリウッドの統合やコンテンツ制作のオフショア化、ソーシャルメディアクリエイターの台頭といった他の要因とAIの影響を切り離して分析することも容易ではありません。しかし、デジタルアート産業のほぼすべてのサブセクターで雇用が減少している一方で、対面エンターテイメント分野は堅調に成長しているという事実が、AIの影響を示唆する最も明確な証拠の一つと考えられます。
映画・音楽業界と出版業界での大きな影響
雇用喪失の中には、出版業界のように数十年前から新聞や雑誌の仕事が技術的変化によって失われ続けている、以前からのトレンドの継続もあります。しかし、ライブ放送、ストリーミング、グラフィックデザインといった分野では、近年、過去の安定した時期と比較して異例の落ち込みを見せています。中でも最も深刻な影響を受けているのは映画・音楽録音業界で、過去3年間で前例のないペースで雇用が減少しています。
ハリウッドを含む映画・テレビ業界は、過去4年間で10万人以上の雇用を失いました。これは業界全体の約3分の1に相当します。
今年の夏に記録した雇用者数は、2008年の景気後退以降で最低の水準であり、過去30年間でも最低水準に近づいています。ストリーミング時代の到来は非常に困難な移行期となっており、従来の映画やテレビ番組の視聴時間は、ユーザー生成コンテンツや、AI支援またはAI生成コンテンツの増加によって失われつつあります。
| 業界セクター | 過去4年間の雇用喪失数 | 備考 |
|---|---|---|
| 映画・音楽録音 | 10万人以上 | 業界全体の約1/3 |
| 出版 | 7万人以上 | 長年のトレンドの継続も含まれる |
| その他デジタルアート | 不明 | ほぼすべてのサブセクターで減少 |
映画・音楽録音業界は過去4年間で10万人以上の雇用を失い、これは業界の約3分の1に相当する壊滅的な数字です。
過去4年間のメディア関連の雇用喪失のほぼ半分が、ハリウッドを含む映画・音楽録音セクターに集中しています。次いで大きいのが活字出版で、同じ期間に7万人以上の雇用が失われました。
しかし、雇用喪失は特定のメディア分野にとどまらず、ほぼすべてのサブセクターで発生しており、その兆候は衰えることなく、年間約5万人のペースで損失が続いており、ここ数ヶ月でさらに加速している状況です。（Apricitas）
AIの台頭がビジネスモデルに与える影響
AIの台頭の中で芸術のビジネスがどうなるかを理解するためには、最初のデジタル変革、つまりインターネットの台頭時に何が起こったかを理解することが重要です。ミレニアムの変わり目に、メタリカは問題を抱えていました。未発表の楽曲のデモが、Napsterというファイル共有ウェブサイトに漏洩し、ラジオやインターネット上で広まってしまったのです。
何十万人ものユーザーが何千ものファイルを共有し、その多くは15ドルで販売されていたアルバムの直接のリッピングでした。最も期待されていたアルバムは、店に並ぶ前にオンラインに漏洩することが頻繁にありました。
メタリカは著作権侵害でNapsterを訴え、他の著名なアーティストも後に続きました。これは、デジタル化がビジネスモデルに与える影響の先行事例と言えるでしょう。
AIがコンテンツ制作を自動化し、低コスト化する一方で、著作権の帰属や収益分配のモデルは依然として確立されていません。これはインターネット黎明期の著作権問題を想起させます。従来のクリエイティブ産業のビジネスモデルは、作品の希少性やクリエイターのブランド価値に大きく依存していましたが、AIがコンテンツを大量生産するようになると、これらの価値が希薄化する可能性があります。
AIはコンテンツ制作を自動化し低コスト化する一方で、従来のビジネスモデルや著作権の枠組みに大きな課題を突きつけています。
エンジニア目線で見ると：コスト最適化と新たな価値創造のジレンマ
今回の報道は、AIがクリエイティブ産業にもたらす経済的影響を肌で感じるものだと考えます。開発者としては、AIをビジネスに導入することでコストを最適化し、効率を向上させたいと考えるのは自然な流れでしょう。特にスタートアップではリソースが限られているため、AIを活用してデザイン、テキスト生成、簡単な動画編集などを内製化できれば、人件費を大幅に削減できる可能性があります。
しかし、その結果として専門職の雇用が失われるのは、AIが社会に与える負の側面であり、倫理的な議論を避けては通れません。自分のプロダクトにAIを組み込む際にも、その影響を考慮する必要があると感じます。
現状では、AIモデルの利用コスト、特にトークン費用は上昇傾向にあるという報告もあります（Tom's Hardware）。これは、初期投資だけでなく運用コストも考慮に入れる必要があることを示唆しています。ローカルLLMの進化や、GPU（例えばRTX 3090のような）を搭載した自作PCでの運用コストパフォーマンスを考えると、オンプレミスでのAI活用は魅力的な選択肢の一つではないでしょうか。
特に、大量のコンテンツを生成する必要がある場合や、データのプライバシーが重要なプロジェクトでは、クラウドサービスに依存せず、自社でコントロールできる環境を構築することが、結果的にコスト削減とリスク低減につながると考えます。Pythonバインディングが充実しているAIモデルであれば、既存のスクリプトにも組み込みやすく、既存のワークフローを大きく変更することなくAI導入を進められると期待します。
