2026年の雇用市場は、新卒者にとって信じられないほど正常に見えます。基本的なレベルでは、2026年の若い大学卒業生の夏季失業率（7.3パーセント）は、前年度に見られた範囲（2022年の6.3パーセントから2024年の7.8パーセント）内に十分収まっていました。2026年の数字は、CPS調査に「仕事をしたい」と答えたが積極的に探していなかった卒業生を含めるように拡大しても、同様に目立たないものでした。

これらの調査結果の頑健性をテストするために、研究者は統計的テストを作成し、最近の大学卒業生を同じ年齢層の非大学卒業生および年配の大学卒業生（30〜49歳）の両方と比較しました。また、2023年の研究に基づいて、潜在的な「AI曝露」によって雇用を分類しました。ほぼすべての比較において、2022年から2026年の期間の傾向差は統計的に有意ではありませんでした。

では、この分析は、ほぼ完全に反対の結果を見出した最近のスタンフォードの研究とどう整合するのでしょうか？スタンフォードの研究は、人事会社ADPの給与データに基づいており、経済の良好な断面をカバーしていますが、より広範な国勢調査の一部の要素を見逃す可能性があります。ADPデータはまた、さまざまな分野の仕事の総供給を見ていますが、ここで研究されている失業率は、それらの仕事の総需要も考慮に入れています。その需要は、AIによって特定の分野の仕事の供給が縮小し始めたとしても、容易にシフトする可能性があります。

全体として、CESifoの研究者は、2026年夏の失業率データが、加速するAIの使用が現在の米国の雇用市場にどのように影響しているか—または、データが示すように、影響していないか—の「有用な最初のテスト」として機能すると結論付けています。しかし、現在の傾向は将来のパフォーマンスを意味するものではなく、研究者は「職場でのAI使用の強度が増し続ける場合、2027年以降の卒業生は2026年の卒業生よりも影響を受ける可能性がある」と警告しています。