人工知能（AI）は、米国の経済地図を静かに描き替えている。
過去数世代にわたり、どこで企業が生まれ、どこに人材が集まり、どこで経済的機会が花開くかは、地理によって大きく左右されてきた。主要都市圏は、資本、大学、インフラ、熟練労働力が密集するネットワークの恩恵を受ける一方、多くの小規模都市や農村地域は競争に苦しんできた。
今日、AIは起業や仕事における地理の重要性を低下させている。しかし、地域社会が経済力と機会の基盤であり続ける以上、地理はいまなお重要である。
起業家は今や、事実上どこからでも会社を立ち上げることができる。中小企業は、かつて大企業に限られていた業務を自動化できる。リモートチームは州境を越えて協業でき、AIを活用したツールはイノベーションへの障壁を下げている。
しかし、地理的障壁の除去が、自動的に地理的公平性を生むわけではない。AIは障壁を下げる一方で、地域格差を深める可能性もある。
規制も監視もない市場の力に委ねれば、AIは、投資、富、イノベーションをすでに繁栄している場所に集中させ、多くの地域をさらに取り残すという、おなじみのパターンを加速させるリスクがある。
米国における次の経済的分断は、AIスキルを持つ労働者と持たない労働者の間に生じるだけではないかもしれない。AIを地域経済にうまく統合できる地域と、そうでない地域の間にも生まれる可能性がある。
ハーバード・ビジネス・スクールの最近の研究は、著者らが「米国における起業のローカル・バイアスの低下」と呼ぶ、数十年にわたる傾向を明らかにしている。これは、起業家が自分の生まれた地域で事業を築くという長年の傾向が弱まっていることを指す。1970年代以降、資本、テクノロジー、労働市場の流動性が高まるにつれ、起業家は出生地との結びつきを弱めてきた。この変化は創業者にとって機会を広げた一方で、起業と地域経済発展との歴史的な関係を弱めてもいる。かつて、雇用を生み、投資を呼び込み、長期的な富を築くために、地域に根差した企業に依存していた地域社会では、そうした結びつきが失われつつある。
AIは今、事業をどこで立ち上げ、運営するかにおける立地の意味をさらに薄れさせることで、この流れを加速させる可能性がある。その結果、他の地域がイノベーションの経済的恩恵をどのように共有し続けられるのかという、新たな懸念が生じている。
もはや問うべきは、AIが経済地理を再形成するかどうかではない。それを地域経済の強化に使えるかどうかである。
小規模な地域社会は、経済的な持続力の基盤であり続けている。そこでは中小企業が雇用を生み、製造業者が地域のサプライチェーンを支え、コミュニティカレッジが労働力を育成し、地方自治体が不可欠な公共サービスを提供している。AIはこうした制度を解体するのではなく、強化し、守るために使われるべきである。
以下では、政策立案者、企業、市民社会のリーダーが、AIを地域投資のインフラとして位置づけ、地域経済の競争力を高め、投資を呼び込み、経済的機会の集中拡大に対抗するための4つの方法を示す。
1. 地域産業を置き換えるのではなく、近代化し戦略的に投資する
AIをめぐる公的議論の多くは、自動化と仕事の置き換えに焦点を当ててきた。より生産的な戦略は、既存産業と人間の才能が、より競争力と革新性を持てるよう支援することである。
小規模製造業者はAIを活用して生産計画を改善し、廃棄物を削減し、メンテナンス時期を予測することで、移転することなく大企業と競争できる。地域農業は、生産性を高めつつコストを下げる精密農業、予測分析、資源最適化の恩恵を受けられる。地域のサプライチェーンも、より高度な需要予測と物流調整によって改善できる。
テクノロジーはまた、専門職が学び、自らの強みを最大化し、その周囲に拡張可能なシステムとプロセスを構築することにも役立つ。
経済開発は、次のテクノロジー大手を誘致することよりも、既存の地域産業がすでに事業を営む場所で成長できるテクノロジーを導入する支援に、より重点を置くべきである。
2. かつて大企業だけが使えたAIツールを中小企業に提供する
地域の事業者はこれまで、専任のマーケティングチーム、アナリスト、コンサルタント、テクノロジー部門などを擁する大企業と比べ、リソース面で大きな不利を抱えてきた。
AIはそれを変え得る。
手頃な価格のAIツールにより、中小企業は顧客対応の自動化、消費者需要の分析、在庫管理の改善、マーケティングのパーソナライズ、管理業務の効率化を実現できるようになっている。資金不足のオーナー企業や、主要なイノベーション拠点の外で活動する起業家は、こうしたテクノロジーがより広く利用可能になれば大きな恩恵を受けられる。
AIの競争優位は、数十億ドル規模の研究予算を持つ企業だけのものであってはならない。地域で形成される官民パートナーシップ、草の根組織、地域の商工会議所、中小企業開発センターや委員会は、こうした能力へのアクセスを民主化する助けとなり得る。
3. AIを地方自治体と人材開発に組み込む
限られたリソースの中で、住民や企業からの複雑な要求に対応する地方自治体は、その隙間を埋めるためにAIを取り入れることができる。
AIは自治体が許認可をより効率的に処理し、調達を改善し、インフラ需要を分析し、大規模な官僚機構の拡大を必要とせずにサービス提供を高めるのに役立つ。許認可の迅速化だけでも、住宅開発、起業、地域投資を加速させ得る。
同時に、人材開発は、AIリテラシーや基本的なツール研修に焦点を当てる段階を超えて進化しなければならない。コミュニティカレッジ、専門学校、人材関連機関は、高度製造、医療、物流、農業、建設のいずれであれ、各地域経済を独自に特徴づける産業の中で、労働者がAIを創造的に、より競争力を持って活用できるよう備えるべきである。
4. AIを単なるテクノロジーではなく、経済インフラとして扱う
政策立案者にとっておそらく最も大きな転換は、概念上のものである。
AIはしばしば独立したテクノロジー分野として論じられる。しかし実際には、資本、市場、情報、機会へのアクセスを形づくる基盤的な経済インフラになりつつある。
その視点に立てば、AI導入への投資は、交通、ブロードバンド、エネルギーインフラへの投資と同じように評価されるべきである。経済開発機関は、地域成長戦略にAIを組み込むべきだ。自治体の調達方針は、地域のベンダーによる責任あるAI導入を促すべきである。公共投資は、地域の起業を強化し、公共サービスを改善し、経済参加を広げるテクノロジーを優先すべきである。
AIの未来は、それが生み出す数十億ドル規模のスタートアップの数だけで測られるべきではない。農村部の病院がより良い医療を提供する助けになるか、地域の大きな構想力を持つ人々がイノベーションを起こす助けになるか、小規模製造業者がより多くの労働者を雇えるようにするか、排除されてきた事業者が新市場に到達するのを支えるか、地方自治体の効率性を高めるか、そして技術変化と投資不足によって歴史的に見過ごされてきた地域社会を強化するかによっても測られるべきである。
強い地域経済は、国家的繁栄の基盤であり続ける。その目標を念頭にAIを展開すれば、AIはイノベーションのエンジン以上のものになり得る。地域の機会を再構築し、起業を広げ、経済的公正を生み出す触媒となり得るのである。
