Name: グローバルサウスはAIリーダーシップをインドに期待するも、自国の労働市場が危機に | The Dip (The Global South looks to India for AI leadership but its own labor market is at risk | The Dip)
Uploaded: 2026-02-20T17:07:18.000Z
Duration: 14 min 5 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

The unchecked use of AI adoption could destabilize India's workforce.

AI導入の無秩序な利用は、インドの労働力を不安定にする可能性があります。

様態の副詞

Out of the roughly 900,000 engineering graduates, the tech sector right now is perhaps only absorbing 120,000.

約90万人のエンジニアリング卒業生のうち、現在のITセクターが吸収できているのは、おそらく12万人程度です。

転換語

A lot of the tech and service sector jobs are being substituted as a result of the adoption of AI.

AI導入の結果、多くのITおよびサービスセクターの仕事が代替されています。

The Indian story has to be quite critical.

インドの物語は、非常に重要なものとなるでしょう。

So perhaps a country like Germany or the UK or the US could say let's outsource the AI labor impact to India, India and let Indian workers deal with it.

ですから、ドイツやイギリス、アメリカのような国は、「AI労働への影響をインドにアウトソースし、インドの労働者に処理してもらおう」と言うかもしれません。

それが私が目にしていることです。

Let's turn our attention to India now and the AI impact Summit there has just finished and it's seen a number of high level announcements, including at least $200 billion.

さて、インドに目を向けましょう。現地のAIインパクトサミットが終了し、2000億ドルを含む多くのハイレベルな発表がありました。

That's two separate hundred billion dollar announcements on investments in data centers, the launch of homegrown AI models and speech systems.

データセンターへの投資、国産AIモデルや音声システムの立ち上げに関する、それぞれ1000億ドルの発表が2件です。

And it's all part of the Indian economy's bigger push for sovereignty and influence on the global stage.

これらはすべて、インド経済の、主権と世界舞台での影響力に対するより大きな推進の一部です。

I do feel that India is in a position to lead what would be considered as the wide scale technological adoption of how AI and its application across sectors could be seen in the next particularly, you know, five to 10 years and could set a precedence for many of the other global south countries to, to take that leap forward.

私は、インドが、今後特に5年から10年でAIとその応用が各セクターでどのように見られるかという、広範な技術導入をリードする立場にあると感じています。そして、他の多くのグローバルサウス諸国がその飛躍を遂げるための先例となるでしょう。

Having said that, I am also aware that the unchecked use of AI adoption could destabilize India's workforce.

とはいえ、AI導入の無秩序な利用がインドの労働力を不安定にする可能性もあることを認識しています。

And as we know, the broader implications of the use of unchecked AI across sectors could not affect just what you would consider as semi formal or unorganized informal jobs.

そしてご存知のように、AIの無秩序な利用が各セクターに与える広範な影響は、準フォーマルな仕事や非公式な仕事だけに影響するわけではありません。

But what you consider also is routine white collar jobs which have lacked advanced technological adaptation.

しかし、先進的な技術適応に遅れをとっている、いわゆるルーチンワークのホワイトカラーの仕事にも影響します。

And what I have in mind is basically jobs that have been created out of the IT sector.

私が考えているのは、ITセクターから生まれた仕事のことです。

I mean India's post 90s growth story and it's landing on the world economy scale has been all about IT and financial services and some of these sectors.

つまり、インドの90年代以降の成長物語と、世界経済におけるその地位は、ITや金融サービス、そしてこれらのセクターが中心でした。

Now what you're seeing is that out of the roughly 900,000 engineering graduates who come out looking out for fresh jobs, the tech sector right now is perhaps only absorbing 1.2 lakhs, which is roughly to what would be 120,000 people.

現在、新たに就職先を探している約90万人のエンジニア卒業生のうち、テクノロジーセクターが吸収できているのはおそらく12万人程度です。

And that is troubling because what you're seeing is a lot of the tech and service sector jobs are being substituted as a result of the adoption of AI.

これは懸念すべきことです。なぜなら、AI導入の結果として、多くのテクノロジーおよびサービスセクターの仕事が代替されているからです。

And I think that's where the Indian story has to be quite, quite critical.

そして、インドの物語は非常に、非常に重要なものにならなければならないと思います。

It should not be seen as a backend space for us and you know, let's say European companies to use wide scale adoption across sectors, substituting, let's say capital for labor.

これは、例えばヨーロッパの企業が広範なAI導入によって、資本を労働力に代替させるような、バックエンドの場所として見られるべきではありません。

While it can increase or enhance efficiency, but it can also destabilize employment.

効率を高めたり向上させたりすることはできますが、雇用を不安定にすることもできます。

Okay, so let's break this down into two parts, starting with the digital economy that you mentioned.

では、まずお話にあったデジタル経済から、2つのパートに分けて見ていきましょう。

And then we'll get to a deeper dive on the jobs.

そして、次に仕事について詳しく掘り下げていきます。

I mean, you've spoken about the success story and France's president seems a bit jealous of India.

大統領が成功例についてお話しされて、フランス大統領がインドに少し嫉妬しているようですね。

彼はインパクトサミットでスピーチをしました。

He said that India has built something that no other country in the world can.

インドは世界中のどの国も成し遂げられないものを築き上げた、と彼は言いました。

A digital identity for 1.4 billion people, a payment system that now processes 20 billion transactions every month, a health infrastructure that has issued 500 million digital health IDs.

14億人のためのデジタルID、毎月200億件の取引を処理する決済システム、5億枚のデジタルヘルスIDを発行した医療インフラ。

エマニュエル・マクロンからの称賛の声です。

So how would you describe the state of India's digital economy as it is at the moment?

では、現在のインドのデジタル経済の状況をどのように説明されますか？

Well, on the digital identity part, the availability or access of, let's say, cheap available data to the average Indian has been a highlight of the last, probably decade, decade and a half of the Indian story.

そうですね、デジタルIDの部分では、平均的なインド人が安価で利用しやすいデータにアクセスできるようになったことは、過去10年、10年半のインドの物語のハイライトと言えるでしょう。

And digitization has enabled a wider consumption of information coming out from India.

そして、デジタルトランスフォーメーションは、インドから発信される情報の幅広い消費を可能にしました。

Digital platforms, including social media.

ソーシャルメディアを含むデジタルプラットフォームです。

You have an expansive use of, let's say, social media platforms like YouTube, where almost 97 to 98% now, those of households having access to smartphones, are consuming a lot of information.

YouTubeのようなソーシャルメディアプラットフォームを非常に広く利用しており、現在、スマートフォンの利用世帯の97〜98％が多くの情報を消費しています。

What it does is it changes a lot about what you perceive of your lived experience to be.

これにより、自分の生活体験がどうあるべきかという認識が大きく変わります。

There's a lot for aspiration now in terms of pushing for upward mobility.

上昇志向を促す上で、多くの願望が生まれています。

But where I think the digital identity story is most intriguing is in the case of financial inclusion.

しかし、デジタルIDの物語が最も興味深いのは、金融包摂のケースだと思います。

The use of United Payments Interface, what we call as upi, for making payments, including for those working in the informal economy.

非公式経済で働く人々も含め、支払いを行うための、いわゆるUPI（Unified Payments Interface）の利用です。

In fact, very few people perhaps know that as India's workforce has 90% of its workforce working in the informal sector, almost my sense is 70 to 80% of those transactions happening in the informal economy, particularly in the urban areas, are now being anchored through the financial Inclusion network of upi.

実際、インドの労働力の90％が非公式セクターで働いていることを知っている人は非常に少ないかもしれませんが、非公式経済での取引の70〜80％、特に都市部では、UPIの金融包摂ネットワークを通じて現在アンカーされています。

And that's, that's partly explaining that how well the digitization process in financial inclusion, getting access to perhaps public distribution systems.

そしてそれは、金融包摂におけるデジタル化プロセスが、おそらく公的配給システムへのアクセスをどのようにうまく得ているかを説明する一因となっています。

And it's important for the audience to understand that India just does not offer a big consumption economy.

そして、インドは単に大きな消費経済を提供するだけではないことを、視聴者には理解していただくことが重要です。

It also offers a wide presence of a demographic which is keen to consume more and it doesn't really care much about whether they're imports or domestically homegrown produced goods.

また、より多くを消費することに意欲的で、輸入品か国内で生産された国産品かあまり気にしない人口層も広く存在しています。

And in the urban sectors, you see that happening a lot more.

そして都市部では、それがより多く見られます。

And much of this consumption is being shaped by the digital process of having availability to apps.

そして、この消費の多くは、アプリが利用可能になったデジタルプロセスによって形作られています。

BlinkitやZeptoのようなアプリがあります。

I mean so many of these have these things like essentials, groceries, consumer goods accessible to at the household level.

つまり、これら多くのアプリには、必需品、食料品、消費財などが家庭レベルで利用できるようなものがあります。

I mean that's something which is unprecedented.

There's no country I can think of perhaps, maybe Indonesia to a certain extent which has seen that rapid adaptation of digitization at a household level.

おそらくインドネシアくらいしか、家庭レベルでのデジタル化の急速な適応を見た国は思いつきません。

I mean, it seems like the perfect environment for AI to slot in then.

そうなると、AIが入り込むのに最適な環境のように思えますね。

So let's dig in a bit more about what you were saying earlier.

では、先ほどお話しされていたことについて、もう少し掘り下げていきましょう。

How do you think that the impact of AI, for better or for worse, will affect India in a different way to how it might affect other economies like the US or Europe?

AIが、良くも悪くも、インドに、アメリカやヨーロッパのような他の経済とは異なる影響を与えるとお考えですか？

Okay, so I think we have to see this in perspective.

はい、これはやはり、全体像を見て考える必要があると思います。

As I said earlier, the, the traditional high skilled jobs in India, which was in the organized formal sector, which have been part of India's urban growth story.

先ほども申し上げましたが、インドの伝統的な高度専門職、つまり組織化されたフォーマルセクターで、インドの都市成長の物語の一部であったものです。

You know, you talk about Bangalore, cities like Pune, Gurgaon, Hyderabad, these are hubs of IT sector created jobs from the 90s, right.

バンガロールやプネ、グルガオン、ハイデラバードのような都市は、90年代からITセクターのハブとして雇用を生み出してきましたよね。

And they've also been the growth engines for the Indian economy at large.

そして、それらはインド経済全体の成長エンジンでもありました。

Now what's happening is the entry level coding, testing, documentation, customer support, back end processing of data.

今起きているのは、エントリーレベルのコーディング、テスト、ドキュメンテーション、カスタマーサポート、データのバックエンド処理です。

These were all the kind of opportunities that fresh young graduates were being absorbed amidst a rapidly expanding higher education system.

これらはすべて、急速に拡大する高等教育システムの中で、新卒の若い卒業生が吸収されてきた機会でした。

Now technically, AI systems can perform these tasks quite efficiently and effectively, right?

技術的には、AIシステムはこれらのタスクを非常に効率的かつ効果的に実行できるということですよね？

They excel in environments where outcomes could be clearly defined and training data is abundant.

成果が明確に定義でき、トレーニングデータが豊富な環境で、それらは優れています。

But I say at least a conversation on oversight, like you have global projections that generally talk about aggregate productivity gains from AI, at least in the medium term, in the Indian context, to be merely incremental.

しかし、AIによる全体的な生産性向上について話すグローバルな予測がある中で、少なくともインド経済においては、その影響はわずかなものにとどまると言えます。

I don't see transformative change happening, let's say over a few years.

数年といった期間で、劇的な変化が起こるとは思えません。

There are distributional consequences however, which I think we need to look at now.

しかし、分配への影響はありますので、今そこを注視する必要があると考えています。

それはどういうことでしょうか？

There are structural asymmetries that are present across routine labor jobs.

定型的な労働の仕事には、構造的な非対称性が存在します。

Since so many jobs are in the informal sector, you'd expect the impact of that to be almost unchecked or undocumented.

多くの仕事がインフォーマルセクターにあるため、その影響はほとんどチェックされず、記録にも残らないと予想されます。

We may not know the nature of technological disruption that may be caused in the unorganized informal sector.

未組織のインフォーマルセクターで起こりうる技術的混乱の性質は、把握できないかもしれません。

Which means that the only way you can check for any evidence of what AI is causing is in the organized formal sector, which is in areas like IT financial services.

つまり、AIが引き起こしていることの証拠を確認できる唯一の方法は、ITや金融サービスのような分野の、組織化されたフォーマルセクターに限られるということです。

Now a lot of this has labor force participation rate.

さて、これの多くは労働力参加率に関係しています。

India's biggest concerns have been in job creation.

インドが最も懸念しているのは、雇用創出です。

If you look at the last 10 years, India is no longer facing issues of underemployment which it used to before, or disguised unemployment is facing something worse.

過去10年を見ると、インドは以前のような雇用不足や隠れた失業といった問題に直面しているのではなく、もっと深刻な状況にあります。

It's facing double digit unemployment amongst youth who are educated.

それは、教育を受けた若者の間で二桁の失業率に直面しているということです。

And the worst impact of that is amongst female urban educated youths.

そして、その最も深刻な影響を受けているのは、都市部の教育を受けた若い女性たちです。

So when you have a context where job creation is a concern, the presence of labor intensive jobs is a concern.

ですから、雇用創出が懸念事項であり、労働集約的な雇用の存在が懸念事項であるという状況下では、

If you expect almost 40 to 50% of the work that is already available to be replaced by the adoption of a particular technological force, you are clearly looking at a wide scale impact which is going to be very difficult to be measured.

特定の技術の導入によって、すでに存在する仕事の40〜50％が置き換えられると予想される場合、測定が非常に困難な広範な影響が見込まれます。

I want to jump in on just one point that you were saying there though, because it sounds like it's exactly the, the industry, the sector which India has excelled at and which has been the massive contributor to the GDP which is going to be the one that is set to be most impacted by AI.

ただ、おっしゃっていた点について一つだけ触れたいのですが、それはまさにインドが長けていて、GDPに大きく貢献してきた産業、セクターが、AIによって最も影響を受けることになるということです。

So it's these kind of AI tools where they plug in easily to where work is already kind standardized and digitized and that's in the formal sector.

つまり、AIツールというのは、仕事がすでに標準化され、デジタル化されている、フォーマルセクターに容易に組み込まれるものです。

And it sounds like also because a lot of countries in Europe, the US as well, the UK have shifted, outsourced, offshored a lot of their back office tasks, let's say to India.

そして、ヨーロッパの多くの国、アメリカ、イギリスなども、バックオフィス業務の多くをインドにシフト、アウトソース、オフショアしてきたということもあります。

And that's been a massive industry when it comes to it.

そして、それが非常に大きな産業になってきました。

And yet it sounds like what may happen or one significant risk is that the risk to labor as a result of the implementation of AI is also going to be offshored to India as well.

しかし、AIの導入によって、AI労働への影響がインドにもオフショアされることになるという、一つの大きなリスクがあるようです。

And it's going to be Indian workers, skilled workers, workers who are highly qualified, who are going to see the brunt of this impact.

そして、この影響を最も受けるのは、インドの労働者、熟練労働者、高度な資格を持つ労働者たちになります。

So perhaps a country like Germany or the UK or the US could say let's outsource the AI labor impact to India and let Indian workers deal with it.

つまり、ドイツやイギリス、アメリカのような国は、「AI労働への影響をインドにアウトソースして、インドの労働者に任せよう」と言うかもしれません。

それは、あなたが懸念するリスクですか？

Well, quite accurately, unfortunately that's, that's what I see happening.

残念ながら、まさにその通りだと思います。

But I think one of the things that as a state or as a government that Indian policy environment has to be aware about is this process of offshoring happens in areas which allows for two things to happen.

しかし、インドの政策環境が、州あるいは政府として認識しておかなければならないことの一つは、このオフショアリングのプロセスは、二つのことが起こることを可能にする分野で起こるということです。

Wage mobility, which is increasing of wages.

賃金の移動、つまり賃金の上昇です。

India's labor market has been in the organized sector, deeply compressed.

インドの労働市場は、組織化されたセクターにおいて、深く圧縮されてきました。

I mean IT sector also gives you a lot of evidence you don't have very high wages across IT sector jobs.

ITセクターも多くの証拠を提供していますが、ITセクターの仕事全体で非常に高い賃金が得られるわけではありません。

There is however precedence for certain companies like TCS or Infosys which have done dramatically well as Indian companies to set resolutions for high value addition that is happening.

しかし、TCSやInfosysのような特定の企業が、インド企業として劇的な成功を収め、高付加価値の解決策を設定した前例があります。

But to what extent these companies are able to compete with the technological development that's happening with the widespread use of AI, let's say in the US or in Germany, I have my doubts.

しかし、AIの広範な利用、例えばアメリカやドイツで起きている技術開発に、これらの企業がどの程度対抗できるかについては、疑問があります。

And one of the biggest reasons for this is that you don't have the same quality of human capital development that was happening during the 90s when the absorption of Internet, ICT, information communications technology led to this huge boom, changing what was called as the engineering programs from civil services to, sorry, civil engineering to what you call as computer science engineering.

そして、その最大の理由の一つは、インターネットやICT、情報通信技術の吸収がこの巨大なブームにつながり、土木工学からコンピューターサイエンス工学へと、いわゆる工学プログラムを変えた90年代に起きていたような、同じ質の人的資本開発が行われていないことです。

And then you had suddenly this flurry of computer science engineers who could do basic coding, who could work on apps, who could create apps very quickly.

そして突然、基本的なコーディングができ、アプリで作業でき、非常に迅速にアプリを作成できるコンピューターサイエンスエンジニアが大量に現れました。

In fact, India's digital development is in terms of app development, coding.

実際、インドのデジタル開発は、アプリ開発やコーディングの面で進んでいます。

But the interesting statistic for people to look at is that almost 60 to 70% of the job creation that has happened in India the last at least seven to eight years has been in the unorganized informal category.

しかし、注目すべき興味深い統計は、インドで過去少なくとも7〜8年間で起きた雇用創出の約60〜70％が、非組織化されたインフォーマルなカテゴリーであったということです。

Which means that the lack of jobs in organized sector is pushing people towards the informal sector of which you would see very little of any impact.

これは、組織化されたセクターでの雇用の不足が、人々をインフォーマルセクターに押しやっていることを意味し、その影響はほとんど見られないでしょう。

So just to circle back to the main challenge, I think technologies that augment or automate easy tasks risk eroding what you would consider as an already exposed employment base.

ですから、主な課題に戻ると、簡単なタスクを拡張または自動化するテクノロジーは、すでに脆弱な雇用基盤と見なされるものを侵食するリスクがあると考えています。

You can raise productivity without collapsing participation.

参加率を低下させることなく、生産性を向上させることができます。

But at the same time, this distinction is not very semantic.

しかし同時に、この区別はあまりにも言葉遊びではありません。