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Latest research, data, and trends in AI and the labor market
A new April 2026 paper tracks 40 years of finance productivity — and shows agentic AI is squeezing the middle layer hardest, with AUM-per-employee up 149%.
A new arXiv paper projects 35.6% of information-intensive Bay Area occupations will cross the moderate AI displacement threshold in 2026. Here is who, why, and what protects your role.
A new MIT FutureTech study flipped the automation forecast: instead of experts predicting AI impact, 17,000+ workers evaluated real LLM outputs on their own tasks. The results upend conventional wisdom about who is most exposed.
Job-changers earned 6.4% wage growth vs 4.5% for stayers in January 2026 — the narrowest gap since 2020. New-hire pay broke its 18-month $18/hr plateau, jumping to $19. And 45% of workers now work part-time, up 6 percentage points from 2019. ADP's structural pay-trends analysis.
ADP Research surveyed 39,000 workers globally and found just 25% feel their job is safe — 28% in the U.S. The disconnect between strong headline labor data and weak worker confidence is the most important labor-market signal of 2026. Plus: secure workers are 6× more engaged.
Even in AI-exposed occupations, entry-level workers are seeing relative employment declines. A May 2026 Brookings synthesis triangulates payroll data, OECD studies, and the Anthropic Usage Index to argue AI growth acceleration is plausible but its distributional effects are already showing up — and not in workers favor.
A new NBER paper compared 5 forecaster groups on AI's labor market impact. The median says GDP grows 2.5%/year. The rapid scenario says ~10M jobs gone by 2050. The disagreement reveals more than the numbers.
A US Federal Reserve governor used the phrase 'essentially unemployable' out loud last month — and he wasn't talking about a fringe scenario. Fed Vice Chair Michael S. Barr's February 17, 2026 speech laid out three AI futures the Fed is actively planning around, and signals the rate-cut narrative may not survive an AI productivity boom.
29% of US workers are in occupations with the lowest AI exposure. 18% are in the highest. And the share has not budged since ChatGPT launched. The Yale Budget Lab's February 2026 synthesis finds AI exposure is real and measurable — but it has not yet translated into measurable employment displacement.
A new MIT-led study shows full AI automation is almost never the cost-minimizing choice for firms. Here is what 11% actually means for your job.
A new arXiv paper tracks assets-under-management per employee across three tech waves and finds finance is not facing a cliff — it is on the next chapter of a 40-year transition. What this means for advisors, analysts, and back-office workers in 2026.
On April 22, 2026, Anthropic launched the Economic Index Survey, a monthly qualitative survey of Claude users covering AI adoption, productivity, and what workers want from the next decade. Here is what it asks and why it matters.
Anthropic's economists built a new way to measure which jobs are actually being done by AI right now. The first warning sign? Young workers entering high-exposure fields are seeing 0.5pp fewer hires. The full data tells a more hopeful story than you might expect.
OpenAIが921職種を分析する4次元フレームワークを発表——18%が短期的な自動化リスクが高い。最も影響を受けるのは法的支援と事務職。保護されているのは弁護士・看護師・教師。今週のあなたにとって何を意味するか？
**36%** の女性が、AI によって日々の業務の半分以上が再編されうる職業に就いています。男性は **25%**。これは丸め誤差ではなく、Brookings が 1,000 以上の米国職業を対象に ChatGPT-4 のタスク露出データで洗い出した警告です。
ILO と世界銀行による135か国の共同研究は、鮮明な分割線を明らかにしています：AI は先進国の事務職を脅かす一方、発展途上経済は恩恵を受けるためのデジタル基盤を欠いています。
若いソフトウェア開発者は職を失い続けています—そして速く。スタンフォードが発表した2026年AIインデックスレポートによると、22〜25歳の開発者の雇用は2024年以来ほぼ20%低下しています。
ChatGPT が発表されてから 2 年後、デンマークのほとんどの知識労働者はすでに職場で AI チャットボットの使用を開始していました。彼らの雇用主は正式な AI イニシアティブを展開しました。労働者たち自身は本物の生産性向上を報告しました。しかし、ここが研究者たちを驚かせた部分ですが、給料と労働時間はほぼ変わりませんでした。[事実] これは [NBER](https://www.nber.o
AI時代では、米国労働の57%が技術的に自動化可能です。しかし、マッキンゼーの新しい研究によると、70%以上のスキルが関連性を保ち続けるでしょう。
4カ国6,000人の経営幹部を対象とした過去最大規模の調査が、驚くべき矛盾を明らかにしました。AI導入は至るところで進んでいるのに、雇用への影響を実感できている企業はほとんどない。今後3年で何が変わるのでしょうか。
ゴールドマン・サックスの研究によると、AIは毎月25,000件の雇用を代替し9,000件を強化。純損奤16,000件。一方、モルガン・スタンレーは失業率への影響は0.1ppだけと主張。
2026年で初めて、AIが単月で他のすべての解雇理由を上回りました。Challenger Grayの報告によると3月のAI関連削減は15,341人で全体の25%。あなたのキャリアへの影響は。
MITの研究者が17,000人以上の労働者に3,000以上のタスクを評価させました。結果は？突然のAI置換はないが、年間15ポイントの着実な能力向上が2029年までに80-95%の成功率に到達する可能性があります。
AIエージェント能力を測定する新フレームワークによると、テクノロジーハブの情報集約型職業の93.2%が4年以内に中リスク閾値を超える見通し。
ブルッキングスの調査：非学位労働者1,560万人がAI高露出の仕事に就いており、彼らが頼りにするキャリアアップの経路のほぼ半分も危険にさらされている。
韓国銀行は企業ではなく家計を調査しました。結果：大多数の韓国労働者がすでに生成AIを使い、週約1.5時間を節約し、最大の受益者は最も経験の浅い労働者です。
韓国銀行のデータが若者の失業に関する最も一般的な説明を覆します。本当の原因はAI、教育格差、そして若者を構造的に排除する労働市場にありました。
韓国には5.7万人のAIスペシャリストがおり、比較対象国の2倍の速度で成長しました。しかし30%の企業がAI職を定義できず、国内の賃金プレミアムはわずか6%（米国25%）です。
2015-2022年の米国データを操作変数で分析した結果、自動化AIは低スキル職の雇用と賃金を削減し、増強AIは高スキル職に新しい役割を創出し給与を引き上げることが判明。
エジプトの約10,000件の求人を分析した研究で、AI自動化の高リスク職種の労働者のうち、実現可能なキャリア転換経路を持つのはわずか24.4%であることが判明しました。
ウォートンの新研究がゲーム理論のパラドックスを明らかにしました。企業はコスト削減のために合理的に自動化を進めますが、全体では自分たちが依存する消費需要を破壊してしまいます。UBIも再訓練も失敗。機能する政策はひとつだけです。
大学を出たばかりの若者が仕事を見つけられずに苦しんでいます。スタンフォードはAIのせいだと言います。しかしEIGの新データによると、大卒でない若者も同じくらい苦しんでおり——AI関連職種にはそもそも若者がほとんどいません。
AIを6か月以上使っている人は、新規ユーザーより成功率が10%高い。Anthropicの2026年3月経済指数は、学習曲線がいかに新しい種類の職場格差を生み出しているかを明らかにしました。あなたのキャリアにとって何を意味するのか。
職業の49%でClaudeがタスクの25%以上に使われています。驚くべきことに、低賃金・低学歴の職種への普及が予想を上回るペースで進み、ライトユーザーとヘビーユーザーの格差が広がっています。
Acemoglu、Autor、Johnsonは現在のAI開発が自動化を優先し増強を後回しにしていると主張し、労働者寄りの方向に転換するための9つの政策を提案している。
Anthropicが132名のエンジニアを調査し、20万件のClaude Codeトランスクリプトを分析。AI使用率は59%に倍増、生産性は50%向上、27%のAI支援作業は完全に新規だった。
初の企業レベルの研究がAIによる労働代替を実証。企業が外注費を1ドル削減するごとに、AIへの支出はわずか0.03ドル——97%のコスト削減がフリーランス経済を変えつつある。
2024年のAI企業投資は2523億ドルに達し、AI求人は全体の4.2%と過去最高を記録。一方で全体の採用は140万件減少。スタンフォードとIndeedのデータが同じ結論を指し示しています：労働市場は二つに割れつつあります。
AnthropicのインドCountry Briefが驚くべき矛盾を明らかに：インドは世界のClaude利用の5.8%を占め（米国に次ぐ2位）、一人当たり採用率では116カ国中101位。4つのITハブが利用の半分以上を占め、45%がソフトウェア業務に集中。
米国労働統計局が初めてAIを明示的に10年雇用予測に反映。当サイトの10職業のAI自動化リスクデータと比較しました。
1050万件のLinkedInプロフィールと失業記録を分析した新研究によると、AI暴露職業はChatGPTの何か月も前から悪化していた。だがLLMスキルを学んだ卒業生は初任給が高かった。
OpenAI共同创設者のAndrej Karpathyが342の米国職業のAI暴露度を評価。労働者の42%——5990万人——が高暴露ゾーンに。あなたのキャリアに何を意味するのか？
ブルッキングス研究によると、AI暴露のフリーランサーは月収入が5%減少。意外なことに、経験豊富なプロフェッショナルのほうが新人より大きな打撃を受けています。
ブルッキングス研究所の調査で、610万人の米国労働者がAI高暴露・低適応能力の状態にあることが判明。86%が女性で、事務・管理職に集中しています。
11カ国のAI導入率と失業データの交差分析が直感に反する発見を明らかに――AIを最も使っている国が最も失業率が高いわけではない。
200人のテック企業従業員を8カ月追跡したフィールド調査が、AIがもたらす3つの仕事激化パターンを明らかにしました。タスク拡大、境界のぼやけ、認知的過負荷。
ILOが138カ国で2,861の業務タスクを分析した結果、女性優位の職業は生成AI暴露度29%、男性優位は16%。自動化リスクの差はさらに大きく、16%対3%。
スタンフォードとハーバードの研究者が78人の従業員で実験した結果、「AIの壁」が判明しました。使う側に専門性がなければ、AIは助けにならない。アイデア出しは改善されても、本物の執筆力は頑固なまでに人間のもの。
多くの企業がAIを理由に新人ポジションを削減しています。IBMは真逆の道を選びました。新卒採用を3倍に、年間40時間の研修を義務化。最高人事責任者がその戦略を語ります。
5つの独立した研究がパラドックスを描き出します。AIは雇用を削減しながら賃金を引き上げている。本当の問題は、誰が得をし誰が損をするか、そして企業がなぜ実績ではなく可能性で人を切るのかです。
4つの独立した研究——ダラス連銀、ADP/スタンフォード、EIG、HBR——すべてがAI関連職業のエントリーレベル雇用の減少を指摘。ADPデータでは22〜25歳が6%減少。しかしEIGは、減少は生成AI登場前に始まったと主張。
ハーバード・ビジネス・レビューが不穏なパターンを明らかにしました。大手企業がAIの成果ではなく期待に基づいてホワイトカラーの人員を削減しています。Gartnerのデータでは、AI投資50件中変革的なのは1件のみ、5件中1件だけがプラスのROIを達成。
Anthropic経済指数が10万件以上の実際のClaude会話を分析。理論上の生産性向上1.8%は、タスク成功率を加味すると1.0-1.2%に低下。プログラマーのAIタスクカバー率は75%だが、複雑タスクの成功率は66%にとどまる。
PwCのAI雇用バロメーターによると、AI関連度の高い業種は生産性が4倍成長し、AIスキル保有者は56%の賃金プレミアムを得ています。それでも、AI関連度の最も低い職業の雇用成長は20倍速いのです。
Challenger Grayの2026年2月報告: 削減48,307人（1月比55%減）だが、AI関連解雇はYTD 12,304人、採用計画は前年同期比56%減。運輸セクターは872%急増。
ブルッキングスのデータによれば、ChatGPT後33ヶ月、AI暴露職種の雇用は安定。しかし企業の自動化率77%、若手の脆弱性、コーディングの過剰代表が、まだ終わっていないことを示唆しています。
1960年代のMDTAから現在のWIOAまで、政府の再訓練プログラムの実績は芳しくありません。AIが新たな失業の波を起こす中、ブルッキングスは問います：実際に何が機能するのか？
AIを使っている企業は20%未満。高AI暴露職の若者雇用は減少——だが失業率は上昇していない。ブルッキングスはAI労働研究はまだ「1回の表」だと言う。
ILOは2026年の世界失業率を4.9%、雇用ギャップを4億8千万人と予測——AIが4件に1件の仕事を変えようとしている中で。この脆い安定はあなたのキャリアに何を意味するのでしょうか。