何十年もの間、地理は起業機会を左右する要因の1つだった。起業家がどこに住むかは、資本、人材、顧客、大学、ビジネスネットワーク、インフラへのアクセスに影響を及ぼしてきた。競争に必要な資源が集積したことで、特定の地域は特定の産業と同義語になった。
人工知能（AI）は、その方程式を変える可能性を秘めている。起業家は高度なリサーチ、マーケティング、分析、オペレーション機能にアクセスするのに、もはや大規模なスタッフを必要としない。小規模メーカーはAIを使ってプロセスを改善でき、専門サービス企業は管理業務を自動化でき、小売業者は顧客行動を分析できる。創業者は、かつて主に大企業だけが利用できたツールを使えるようになっている。
とはいえ、AIの台頭は、地理がもはや重要でなくなったことを意味しない。起業機会の地理が変わりつつあるということだ。
AIへのアクセスは導入より速く広がっている
生成AIがもたらす大きな期待の1つは、強力なテクノロジーを起業家の手に直接届けられることだ。しかし、アクセスと導入は別物である。
米国勢調査局の「Business Trends and Outlook Survey」分析によると、企業全体のAI利用率は2025年12月から2026年5月にかけて17%から20%の間で推移した。企業規模による差は顕著だ。従業員250人以上の企業では37%がAIを利用していると回答した一方、従業員4人以下の企業では20%未満にとどまった。
この導入格差は、競争上の重要な意味を持つ。大企業はコンサルタントを雇い、AI専門チームを設け、テクノロジーや研修に多額の投資を行える。一方で、小規模企業が同じ資源を持つことはまれだ。したがって起業家にとって、AI経済の次の段階は、単にツールへのアクセスを得ることではない。それを戦略的に使う力を身につけることが重要になる。
そのため、起業家を取り巻くエコシステムの重要性は高まっている。コミュニティカレッジ、大学、金融機関、ビジネス支援組織、企業は、事業者がAIを試す段階から、生産性と競争力の向上につながる形で活用する段階へ移行するのを支援できる。そうした橋渡しを築く地域は、まったく新しい種類の起業上の優位性を生み出す可能性がある。
AIにも地理がある
ブルッキングス・メトロのシニアフェローであるマーク・ムロと、シニアリサーチアシスタントのシュリヤ・メトクパリーによる最近の研究は、この変化する地理を理解するうえで重要な視点を提供している。両氏の研究「Mapping the AI Economy: Which Regions Are Ready for the Next Technology Leap?」は、AIへの備えを測る3つの柱、すなわち人材、イノベーション、導入に基づく14の指標を用いて、米国の195都市圏を分析している。
とりわけ目を引く発見がある。AI関連求人の13%を、ベイエリアだけで占めている。一方でムロとメトクパリーは、生成AIとエージェント型システムが、AI関連活動をより幅広い都市圏へ広げ始めていることを示す証拠も見いだしている。
これは、地域が競争力について異なる発想を持つ機会をもたらす。目標は、すべての地域がシリコンバレーを再現することではない。むしろリーダーは、AIが自地域にすでに存在する経済的資産をどのように増幅できるかを見極めるべきだ。製造業地域は、AI活用型製造のリーダーになれるかもしれない。研究大学を軸とするコミュニティには、商業化をめぐる機会があるかもしれない。別の地域では、既存企業数千社のAI対応を支援することで、大きな経済価値を生み出せる可能性がある。
起業戦略と地域経済戦略は、まさにこの点でますます交差している。
クラウドにも郵便番号がある
AI経済の中心には、1つの逆説がある。テクノロジーはますます分散化しているように見える一方で、それを支えるインフラは決してそうではない。あらゆるAIへの問い合わせは、最終的にはデータセンター、電力、光ファイバーネットワーク、土地、冷却システムといった物理的な計算能力に依存しており、そのインフラの規模は急速に拡大している。
ローレンス・バークレー国立研究所が2026年6月に発表した報告書は、基準ケースにおいて、2030年までにデータセンターが米国全体の電力消費量の11.8%を占める可能性があると推計している。モデル化されたシナリオの幅は9.5%から15.3%である。
都市や地域にとって、これは異なる経済開発上の問いを生む。データセンターは建設活動、税収、恒久的な雇用を生み出し得るが、投資規模が必ずしも同じ規模の長期雇用に結びつくわけではない。ブルッキングスのダニー・バハールとグレッグ・ライトによる研究は、米国のデータセンター施設約1500カ所と、比較対象として用いた発表後に中止された52件のプロジェクトを分析した。その分析では、初の大型データセンターを受け入れる典型的な郡で、施設の種類に応じておよそ100から200人の追加雇用が生じると推計している。
地域社会がAI経済のために土地、エネルギー、インフラを提供しているのであれば、ビジネス上の問いは、いくつのデータセンターを誘致できるかにとどまるべきではない。そうした投資が、より広範な経済的能力をどのように生み出せるかにまで及ぶべきだ。それは、より強固な地域サプライヤーネットワーク、労働力育成プログラム、研究提携、起業家育成、あるいはテクノロジーインフラと地域産業の接続を意味し得る。データセンターは必ずしも経済開発戦略そのものである必要はない。戦略の中の1つの資産になり得る。
AIへの備えから起業への備えへ
ムロとメトクパリーは、地域のAIへの備えを示す3本柱として、人材、イノベーション、導入を挙げている。ビジネスリーダーに向けて、私はそこにもう1つの視点を加えたい。起業への備えである。
それは、地域企業がそのテクノロジーにアクセスできるか、起業家がそれを使いこなせる人材を見つけられるか、小規模企業がAIを生産性に転換できるか、大学や研究機関がイノベーションを商業化につなげられるか、そして大規模なテクノロジー投資が、その投資を行う企業以外にも機会を生み出せるかを問うことを意味する。
これらの問いが重要なのは、AIの経済的影響が、それを構築する企業だけで決まるわけではないからだ。それを利用する何百万もの企業によっても決まる。
機会の新たな地図
地域のリーダーにとって戦略上の過ちは、AI経済で競争するための公式が1つだけだと考えることだ。より有益なのは、地域にすでにある経済的強みを特定し、AIがそれをどのように倍加できるかを問うことである。
ビジネスリーダーや起業家にも、同じ原則が当てはまる。競争上の問いは、「AIを使うべきか」から、「AIは自社の事業経済性をどこで実質的に変えられるのか」へと移っている。起業家を支援する機関にとっての課題は、テクノロジーへのアクセスを生産的な能力へと確実に変えることだ。
最終的には、AI経済の成功を測るための異なる方法が必要になるかもしれない。単にどれだけのベンチャーキャピタルを呼び込むか、どれだけのデータセンターを建設するか、どれだけのAI企業が拠点を置くかではなく、既存企業と新たな起業家がそのテクノロジーから価値を創出できるよう、どれほど効果的に支援しているかによって測る方法である。
起業の地理は消えつつあるのではない。AIがそれを塗り替えているのだ。そして、その違いを理解する地域こそが、次に起こることを形づくる最大の機会を手にするかもしれない。
