正解: BCorrect: B
効率化によるコスト低下が需要を大きく増やせば、一人当たりの生産性が上がっても総労働需要は減らない場合があります。ただし、需要の弾力性は職種ごとに異なり、確実な予測はできません。If cost reductions from efficiency greatly increase demand, total labor demand may not fall even as per-worker productivity rises. However, demand elasticity varies by occupation, and no outcome can be predicted with certainty.
William Stanley Jevons は1865年、蒸気機関の効率向上が石炭消費を減らすどころか増やしたことを観察しました（ジェボンズのパラドックス）。労働市場でも同様の現象が見られ、James Bessen の研究は、19世紀の織機の自動化で織工一人当たりの生産量が大幅に増えたにもかかわらず、布の価格低下による需要拡大で織工の雇用がむしろ数十年にわたり増加したことを示しています。ATMと銀行窓口係、表計算ソフトと会計職にも同様の側面がありました。ただし、需要が飽和している市場や、価格弾力性が低い市場では、効率化は雇用減少に直結します。楽観シナリオでは、AIによる開発コスト低下で「これまで採算が合わなかったソフトウェア」が大量に作られ雇用が拡大し、悲観シナリオでは需要の拡大が生産性向上に追いつかず、また拡大した需要をごく少数の高技能者が満たすことで雇用は縮小します。選択肢Aは需要の反応を無視し、CとDは事実に反します。どのシナリオでも、「需要が拡大する領域に自分を位置づける」こと、「AIで安くなる部分ではなく、AIによって新たに必要になる部分（統合、要件定義、品質保証、顧客との対話）を担う」ことが有効な備えです。In 1865 William Stanley Jevons observed that improved steam engine efficiency increased rather than decreased coal consumption (the Jevons paradox). Labor markets show similar effects: James Bessen's research showed that although 19th-century loom automation greatly raised output per weaver, expanding demand from cheaper cloth actually increased weaver employment for decades. ATMs and bank tellers, and spreadsheets and accounting roles, had similar aspects. But in saturated markets or where price elasticity is low, efficiency translates directly into job losses. In an optimistic scenario, lower development costs from AI lead to a flood of software that was previously uneconomic and employment expands; in a pessimistic one, demand growth fails to keep pace with productivity, or the expanded demand is met by a very small number of highly skilled workers, and employment contracts. Choice A ignores the demand response, and C and D are factually wrong. In any scenario, positioning yourself in areas where demand expands, and taking on what AI newly makes necessary (integration, requirements definition, quality assurance, client dialogue) rather than what AI makes cheap, is an effective preparation.
ジェボンズ効果は総需要の話であり、個々の労働者が新しい需要に対応できる保証はありません。需要が拡大しても、求められる技能が変わり、既存の労働者が置き去りにされる「技能のミスマッチ」が起こりえます。また、拡大した需要の多くが低単価の仕事になれば、雇用は維持されても所得は低下します。The Jevons effect concerns aggregate demand, and it does not guarantee that individual workers can meet the new demand. Even as demand grows, required skills shift and existing workers can be left behind through skill mismatch. If much of the expanded demand consists of low-priced work, employment may hold while income falls.
需要拡大の恩恵を受けるには、「安くなった作業」を大量にこなすのではなく、その作業を組み合わせて高い価値を生む上流工程（課題設定、設計、顧客との合意形成）へ移ることが重要です。個人は、AIで生産した成果物の品質に責任を持てる専門性を維持し、単価下落に対しては成果報酬型や継続契約型の取引形態を模索することが有効です。To benefit from demand expansion, move upstream to work that combines the now-cheap tasks into high-value outcomes (problem framing, design, building client consensus) rather than doing large volumes of the cheap work. Maintain expertise sufficient to take responsibility for the quality of AI-produced output, and against falling rates, explore outcome-based or retainer forms of engagement.