「GPTs are GPTs」とはどういう意味？論文の内容をわかりやすく解説！AIによる労働への影響は？

「GPTs are GPTs」は、2023年3月17日にOpenAIとペンシルベニア大学の研究者らが公開した論文（※）のタイトル内のフレーズです。

この論文では、GPTモデルとその関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響について分析されています。

論文は全文英語で書かれているため、AIに関心があってここにたどり着いた方の中には、「GPTs are GPTsってどういう意味？」「論文の内容は？」と気になっている方も多いでしょう。

本記事では、「GPTs are GPTs」の意味や論文の内容をわかりやすく紹介します。また、GPTが今後の労働市場にどのような影響を与えるのかについて、考察もあわせて解説していきます。

この記事を通じて、「GPTs are GPTs」の論文の内容を深く理解し、AI時代の働き方について考え、行動につなげるヒントが得られるでしょう。ぜひ内容を参考にしてみてください。

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「GPTs are GPTs」とはどういう意味？

論文のタイトル「GPTs are GPTs（GPTsはGPTsである）」という表現は、「GPTは汎用技術である」という意味を持ちます。

前者のGPTsは生成モデル（Generative Pre-trained Transformers）を指し、後者のGPTsは汎用技術（General-Purpose Technology）を指します。

汎用技術とは、現代におけるインターネットやスマートフォンのように、経済や社会全体に影響を与える技術のことです。

つまり、このタイトルは、GPTのような大規模言語モデル（LLM）は単なるAIツールではなく、経済や社会全体に影響を与える技術革新の中心になり得るという主張を込めてつけられています。

「GPTs are GPTs」の論文のテーマとは？

「GPTs are GPTs」の論文のテーマは、GPTが労働市場に与える影響・および汎用技術としての特性です。

研究では、米国の職業データを詳細に分析し、次の4つの観点から、GPTが各職業やタスクにどの程度影響を及ぼすのかが定量的に評価されました。

1. 影響を受けやすい職業は何か
2. 仕事の自動化・効率化の範囲はどれくらいか
3. GPTは汎用技術としての特性を持つのか
4. 労働市場の構造や賃金への影響はどれくらいか

「GPTs are GPTs」の研究における調査手法

GPTsが労働市場に与える影響を評価する上では、GPT-4による自動評価と専門家の評価を組みあわせた新手法が採用されました。

ここでは、使用されたデータや評価方法を紹介します。

影響を分析するために収集されたデータ

研究で使用された主なデータセットは、以下のとおりです。

• O*NET（米国政府提供の職業データ）：1,016種類の職業のタスクやスキル要件を分析し、GPTの影響範囲を評価したもの
• BLS（米国労働統計局のデータ）：平均賃金、雇用者数、産業別データを用いて、GPTの影響の広がりを分析したもの
• 職業ごとの業界・スキル情報：専門資格が必要な職業と、参入しやすい職業の違いを考慮したもの

これらの米国の職業情報を網羅したデータセットを活用し、GPTの影響を受ける可能性のある職業が分析されました。

影響の評価方法

GPTが各職業に与える影響を測定するための評価方法としては、以下の2種類が組み合わされています。

• GPT-4による自動評価：O*NETのデータをもとに、各職業のタスクがGPTでどの程度効率化できるかを判定する
• 専門家による評価：GPTの評価をAIの専門家によって監査・補正する

また、影響の評価は、影響を以下の2種類に分類した上でスコア化されました。

• 直接影響（Direct Exposure）：GPTが完全に代替可能な業務（例：データ入力、文章要約）
• 補助的影響（LLM-powered Exposure）：GPTが業務をサポートするが、完全自動化はしない業務（例：法的リサーチ、プログラミング補助）

この分類により、単なる自動化だけでなく、補助的な活用も含めた現実的なGPTの影響の評価が可能となりました。

影響度スコアの算出方法

GPTの影響度を定量化するためには、影響度スコア（Exposure Score）という指標が導入されました。

このスコアは、各職業におけるタスクのうち、どの程度がGPTに依存可能であるかを示すもので、直接影響と補助的影響の両方を合算して算出されます。

影響度スコアが高い職業ほど、GPTによる影響を強く受ける可能性があることを示しており、これにより職業ごとの賃金や雇用規模との関連性を分析できます。

「GPTs are GPTs」の研究から判明したこと・調査結果

続いては、研究から判明したことを以下3つの観点から解説します。

• 労働市場全体への影響
• 影響を受けやすい職業
• 賃金との関係

順に見ていきましょう。

労働市場全体への影響

上で紹介した手法を用いて、GPTが米国の労働市場に与える影響を定量的に分析した結果、以下のことが明らかになりました。

• 80%の労働者が、業務の10%以上でLLMの影響を受ける可能性がある
• 19%の労働者は、業務の50%以上でLLMの影響を受ける可能性がある
• LLM単体で影響を受ける業務の割合は15%程度である
• LLMを活用したソフトウェアを含めると47％〜56％の業務が大幅に効率化される可能性がある

ここから、LLMは一部の業務を完全に代替するのではなく、業務の効率化を通じて労働市場全体に広範な影響を与えることが示唆されています。

Our findings reveal that around 80% of the U.S. workforce could have at least 10% of their work tasks affected by the introduction of LLMs, while approximately 19% of workers may see at least 50% of their tasks impacted. We do not make predictions about the development or adoption timeline of such LLMs. The projected effects span all wage levels, with higher-income jobs potentially facing greater exposure to LLM capabilities and LLM-powered software. Significantly, these impacts are not restricted to industries with higher recent productivity growth. Our analysis suggests that, with access to an LLM, about 15% of all worker tasks in the US could be completed significantly faster at the same level of quality. When incorporating software and tooling built on top of LLMs, this share increases to between 47 and 56% of all tasks. This finding implies that LLM-powered software will have a substantial effect on scaling the economic impacts of the underlying models. We conclude that LLMs such as GPTs exhibit traits of general-purpose technologies, indicating that they could have considerable economic, social, and policy implications.

引用：『GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models』

影響を受けやすい職業

職業ごとのLLMの影響度を分析した結果、影響度が高いのは、プログラマーやライター、翻訳者、調査研究者、広報担当者などの情報処理や文章作成を中心とする職業であることがわかりました。

一方でLLMの影響を受けにくいのは、医者や弁護士、科学者、エンジニアなどの科学的思考や批判的思考を必要とする職業であることも判明しました。

また、手作業や体力を要する職業もLLMによる影響が少ないと分析されています。建設作業員や電気技師、スポーツ選手、飲食業の調理人などの物理的な作業を伴う職業においても、現時点ではLLMの影響を受けにくいと考えられます。

この結果から、LLMはデジタル業務や知的作業に大きな影響を与える一方で、専門的な判断を伴う仕事や、物理的な作業を中心とする職業への影響は限定的であることがわかりました。

賃金との関係

職業ごとのLLMの影響度と賃金の関係を分析した結果、高賃金の職業ほどLLMの影響を受ける傾向があることが判明しました。

とくにソフトウェアエンジニアやデータアナリスト、マーケティングスペシャリストなどの職業では、LLMによる業務効率化の影響が大きくなると考えられます。

しかし、すべての高所得職が同じ影響を受けるわけではありません。博士号レベルの教育を必要とする職業では、LLMの影響度が低くなる傾向があることも確認されました。

たとえば、医師、大学教授、科学者などの職業は、高度な専門知識や独自の判断が求められるため、LLMによる代替の影響が相対的に低いと考えられます。

また、低賃金な職業であっても、将来的にはLLM以外の自動化技術と組み合わせによって影響を受ける可能性があることも指摘されています。

「GPTs are GPTs」の研究における5つの限界とは？

「GPTs are GPTs」の研究においては、主に以下5つの考慮すべき限界も指摘されています。

1. 人間の判断の主観性
2. GPT-4による影響度測定の限界
3. タスクベースの分析手法の限界
4. 未来予測の不確実性
5. 人間とGPTの評価の不一致

順に詳しく解説します。

1. 人間の判断の主観性

この研究では、GPTの影響を測定するために人間のアノテーターを活用していますが、評価者の職業的な多様性が限られている点が課題として指摘されています。

特定の職業に対する評価にはバイアスが含まれる可能性があり、とくに専門知識が必要な職業では、知識不足による影響度の過大評価や過小評価が発生している可能性を考慮しなければなりません。

2. GPT-4による影響度測定の限界

研究で使用されたGPT-4は、プロンプトの順序や表現の違いに敏感であり、設問の構成次第で評価結果が変動する可能性があります。

そのため、本来であればGPT-4を用いた影響度測定においては、慎重な設計と単一の評価基準に依存しない手法が必要であると指摘されています。

3. タスクベースの分析手法の限界

研究では職業をタスク単位に分解して分析していますが、職業全体の流れを正確に反映できているとは限りません。

あるタスクが自動化可能でも、それが職業全体の遂行にどの程度影響を与えるのかといった細かな測定は困難です。この点も考慮すべき点として言及されています。

また、タスク間の相互依存関係を考慮できていない点も課題だといえます。

4. 未来予測の不確実性

研究の結果は現時点の技術水準にもとづいており、今後の技術の進化や社会の受容度の変化によって影響の範囲が変動する可能性があります。

そのため、将来的な技術革新や規制の導入により、LLMの適用範囲が拡大または縮小することも考慮する必要があります。

5. 人間とGPTの評価の不一致

一部の職業では、GPTと人間の評価結果に大きな乖離があることもわかっています。

とくに、医療や法律など規制の厳しい職業、あるいはカウンセリングや交渉など社会的要因が影響する職業では、AIの影響が過大または過小に評価されている可能性があります。

「GPTs are GPTs」の研究の結論は？

「GPTs are GPTs」の研究は、そのタイトルにもある通り、「GPTsは汎用技術の特徴を備えている可能性が高い」と結論づけられています。

つまり、GPTのようなLLMは蒸気機関や電気、インターネットのように、広範な産業・職業に影響を与え、技術の進化とともに新たな用途が生まれる技術であると考えてよいということです。

そう言える背景は、以下の3点にまとめられます。

• 幅広い職業・産業に影響を与える
• 技術の進化とともに新たな用途が生まれる
• 他の技術と組み合わせることで影響がさらに拡大する

順に解説します。

幅広い職業・産業に影響を与える

GPTのようなLLMは特定の産業にとどまらず、さまざまな職業や業界に影響を与えています。

研究によれば、米国の労働者の約80％がなんらかの形でLLMの影響を受ける可能性があると示唆されています。

技術の進化とともに新たな用途が生まれる

LLMは技術の進化とともに新たな用途が生まれる特徴を持っています。

実際に、GPT-3からGPT-4への進化によって、対応可能なタスクの幅が広がり、これまでAIでは難しかった業務にも活用できるようになりました。

今後も技術の向上に伴い、さまざまな業務プロセスにAIが組み込まれていくことが期待されます。

他の技術と組み合わせることで影響がさらに拡大する

LLM単体の影響は限定的であるものの、専用ソフトウェアやデータ処理ツール、ワークフローと統合されることで、その影響力が飛躍的に高まることがわかっています。

研究では、LLMを組み込んだツールを活用することで、業務の47〜56％が効率化される可能性が示されました。これは、AIが単独でタスクをこなすのではなく、他のシステムと連携することで、より大きな影響をもたらすことを意味しています。

LLMやAIツールの導入が進むと、労働市場はどう変わる？

研究の結果をもとに、LLMおよびAIツールの普及が進むことで労働市場にどのような変化が起こるかについても考察されています。

大きな変化としては、以下の3つが挙げられています。

• 新しいスキルが求められる
• 賃金格差が拡大する
• 既存の業務プロセスの変革が必要になる

順に解説します。

新しいスキルが求められる

LLMが労働市場に与える影響が拡大するにつれ、AIを活用できる人材の価値が高まります。

とくに、AIと連携して業務を遂行できるスキルを持つ人は、今後の労働市場で競争力を持つ可能性があります。一方で、AIを活用できない労働者は、適応が求められる場面が増えると考えられます。

賃金格差が拡大する

研究では、高賃金職ほどLLMの影響を受ける傾向があることが示されましたが、これは必ずしも職を奪われることを意味するわけではありません。。

むしろ、AIを活用できる専門職はさらに生産性が向上し、収入が増加する可能性があると言われています。

一方で、AIによって単純作業が効率化されることで、特定の業務に従事する労働者の雇用が減少するリスクも指摘されています。

結果として、AIを活用できる層とそうでない層の賃金格差が広がる可能性が高いと示唆されています。

既存の業務プロセスの変革が必要になる

LLMの導入が進むことで、企業は業務の再設計を迫られる可能性があります。

単にAIを導入するだけではなく、社員のスキルアップや業務フローの見直しを進め、AIを最大限活用できる環境を整える必要があります。

たとえば、従来は人手で行っていた業務の一部をAIが補助する形に変更し、それにあわせた新たな役割を定義することが求められます。

労働市場の変化に向けて必要な対策とは？

論文内では、LLMやAIツールの労働市場への影響を踏まえると、今後の社会や政策において以下3つの対策が求められると言及されています。

• 教育・職業訓練の見直し社会
• 保障制度の再構築
• AIと共存する労働市場の設計

順に見ていきましょう。

教育・職業訓練の見直し

AIの発展に伴い、新たに求められるスキルの習得が重要になっています。

たとえば、AIを活用したデータ分析や、自動化された業務の管理スキルが必要とされる可能性があります。

こうした仕事内容の変化に対応するため、政府や教育機関は、AIリテラシー向上のための教育プログラムを充実させる必要があると考えられています。

社会保障制度の再構築

AIの進化により、一部の労働者が職を失う可能性も指摘されています。特に、LLMの影響を受ける職種では、業務の自動化による雇用の減少が懸念されます。

こうしたリスクに備えるため、再雇用支援や職業訓練プログラムの拡充に加え、ベーシックインカムの導入といった新たな社会保障制度の検討も求められています。

AIと共存する労働市場の設計

AIが急速に発展する中で、労働市場における人間の役割を明確にすることが重要だと考えられています。

たとえば、AIがデータ処理や文章作成を担い、人間は創造性や判断力が求められる業務に集中するといったように、AIの得意分野と人間の強みを適切に分担し、相互補完する関係を構築することが求められています。

「GPTsは汎用技術である」だからこそ、人間がAIとどう関係を築くかが鍵！

ここまで、「GPTs are GPTs」におけるタイトルの意味や内容を解説してきました。

重要なポイントを要約すると、以下のとおりです。

この論文は2年ほど前に発表されたものですが、今や多くの企業や個人がAIツールを業務に活用し始め、その影響が現実世界で実感されるようになっています。

とくに、ライティングやプログラミングの分野では、AIを活用した生産性向上の成功事例が増え、従来の業務プロセスに大きな変化が生まれています。

ただし、これらの技術は人間の完全な代替ではなく、むしろ人間の創造性や専門知識と組み合わせることで、より大きな価値を生み出す方向に進んでいるともいえるでしょう。

そこで求められるのは、AIと共存しながら業務の効率を高めるためのスキルアップです。

論文で挙げられていたような、職業訓練や社会制度の改革といった対策には時間がかかるかもしれませんが、個人のキャリア形成においては、AI活用スキルを今からでも身につけられます。

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