人工知能（AI）は現在、一部の職業の生産性を劇的に向上させているが、今のところそれはごく少数の職種に限られている。将来の経済成長のペースは、今日のビジネス上の意思決定に大きな影響を与える。企業は自社製品に対する需要の拡大に備えるべきだろうか。それとも、自社の製品やサービスはAIによって時代遅れになってしまうのだろうか。確実なことは誰にも分からないが、新たな経済研究がこの論点を明確にし、成長はしばらくの間わずかに加速する程度にとどまり、その後急激に加速すると示唆している。
AIと経済成長を単純化して捉えるには、生産活動を「容易なタスク」と「困難なタスク」に分ける方法がある。この分析における「容易」とは、AIによる支援が可能なものを指す。「困難」なタスクとは、少なくとも当面はAIが支援できないものだ。新しい建物に配線を行う電気工事業者を考えてみよう。AIは現時点でもコスト見積もりや配管ルートの最適化には長けている。しかし、実際に電線を通したり接続したりする作業は行えない。AIにとって容易なタスクもあれば、困難なタスクもあるのだ。
AIにとって容易な仕事と困難な仕事
スタンフォード大学の経済学者チャールズ・ジョーンズは、最近の論文でこの概念に基づく研究について述べている。現状における「容易」と「困難」の区分に対する筆者の見解では、「ホワイトカラー」の業務はAIによって容易に処理できる一方、「ブルーカラー」の業務は困難である。市場には、大規模言語モデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）を特定業界の特定業務プロセスに適用するAIの「ハーネス（特化型ツール）」が数多く出回っている。ハーネスは、倉庫建設における電気工事業者の見積もりや、戸建て住宅の水害保険金請求処理などを対象とする。これらは特定のプロセスに最適化された、非常に狭い範囲のツールだ。
しかし、今日「手」で行われている仕事の自動化はより遅れている。ロボットは急速に進化しているが、まだ道のりは長い。
ジョーンズは、興味深い結果を導く極めて単純化された経済の数理モデルを提示している。総生産量は、AIにとって容易な仕事と困難な仕事の両方を用いることに依存する。一方を他方で代替する余地は多少あるが、その程度はごくわずかだ。そのうえで彼はこう問う。AIにとって容易な仕事が豊富に、事実上無料で手に入るようになれば、経済全体の総生産量はどれだけ増えるのか。妥当と考えられる経済の前提を用いて、彼は総生産の19%増加を予想している。
平たく言えば、ホワイトカラーの仕事すべてがAIによって無料で行えるようになったとしても、ブルーカラーの仕事がボトルネックとなるため、総生産量は19%しか増加しないということだ。
しかし時間の経過とともに、AIにとって容易な仕事と困難な仕事の区分は変化し、はるかに多くの仕事がAIで対応可能となる。しばらくすると、成長は我々の想像を超えて急上昇する。それまでの間（これは何年も続く可能性がある）、経済成長は多少高まるものの、劇的なものにはならないだろう。
超成長にはロボットが必要
今日、AIの利用のほとんどはホワイトカラー領域にある。これは経済全体を押し上げるだろう。しかし、総生産の急速な成長を実現するには、現在行われているブルーカラーの仕事の大半をロボットが担う必要がある。屋根を葺くロボット、荷物を持ち上げるロボット、トイレを掃除するロボットなどだ。
物を持ち上げることは、優れたロボット工学の一部である。しかし、10ポンドの箱を持ち上げることと、10ポンドの赤ん坊を抱き上げることの間には、大きな隔たりがある。
短期的な経済見通し：加速はするが劇的ではない
今後10年間の経済見通しについて、筆者が最も可能性が高いと考えるのは、経済全体の成長が加速するというものだ。これまでインフレ調整後で労働者1人あたり約2%の成長を続けてきた。今後10年間ではこれが3%に上昇するかもしれない。時間の経過とともに、この差は大きなものとなる。年2%成長を10年続けると経済は22%拡大し、年3%成長なら34%拡大する。悪くはないが、AIが最終的にもたらすであろう劇的な変革ではない。
