人工知能（AI）の進歩はあまりに速く、一部の観察者はそれを単なる新技術以上のものとして見ている。彼らは、経済学が古くから抱えてきた問題の1つを解く解決策だと捉えている。市場が失敗する理由は多々あるが、その大半には共通点がある。情報を得るにはコストがかかる。適切な取引相手を見つけるには時間がかかる。合意を交渉するのは高くつく。履行を監視するのは難しい。経済学者はこうした摩擦を取引コストと呼ぶ。
AI楽観派は、この技術がそうしたコストを劇的に下げる可能性があると信じている。教科書的な経済学では、買い手と売り手は互いに見つけ合い、何を買っているかを理解し、自由に交渉し、低コストで約束を履行させられる。だが現実世界では、人々は探し、検証し、比較し、交渉し、監視し、訴訟を起こす。これらの活動は時間と金を消費する。コストが高ければ、交易による利益は実現しない。これが取引コスト経済学の基本的な洞察である。市場が機能するか失敗するかの境界は、取引を成立させるためのコストにある。
AIが役に立つのは、市場での交換の多くが実のところ情報の問題だからだ。買い手は、契約に何が書かれているのか、製品は信頼できるのか、供給者は信用できるのか、他にもっと良い選択肢はないのかを知りたい。AIはそれらの問いの多くに、これまでよりも速く、安く答えられる。隠れた情報を見つけやすくし、複雑な情報を理解しやすくすることもできる。
ここまではよい。情報が改善し、交渉コストが下がれば、市場はよりよく機能するはずだ。だが、市場の失敗が絶滅に向かうと結論づけることはできない。おなじみの市場の失敗の各カテゴリーにはAI版があり、多くの場合、この技術はある摩擦を減らしつつ、別の摩擦を増幅させる。
外部性は消えない
外部性は、私的な意思決定が取引外の第三者にコストや便益を課すときに生じる。AIは、こうした波及効果を発見し、価格に反映し、会計上取り込むことを容易にすることで、その一部を内部化する助けになるかもしれない。一方で新たな外部性も生み出す。
最も分かりやすい例がデータセンターだ。国際エネルギー機関（IEA）によれば、データセンターによる電力需要は2025年に17%増加し、AI特化型センターはさらに速いペースで増えた。データセンター全体の電力使用量は2030年までに倍増すると見込まれ、AI特化型センターの電力使用量は3倍になる構えだ。これらのコストは、AIサブスクリプションの購入者だけが負担する形にはならない。地域の電力網投資、水圧への負荷、土地をめぐる紛争、バックアップ電源の確保、排出量といった形で表れる。
要点は、AIが環境に悪いと言いたいのではない。同じ技術が電力網を最適化し、工場の効率を高めることもあり得る。言いたいのは、利用者が安価なクエリ（問い合わせ）だと感じる場面でも、地域社会はピーク時の電力需要増や、負荷のかかった水道システムとしてそれを目にするかもしれない、ということだ。
情報が良くなるほど、欺瞞も巧妙になり得る
情報の非対称性は、取引の一方が他方より多くを知っているときに生じる。AIはそのギャップを縮め得る。細かな条項を読み、複雑な商品を比較し、リスクを平易な言葉で説明できる。一方で、欺瞞のコストを下げることで、そのギャップを広げることもある。
消費者が製品を評価するのに役立つ同じツールが、悪意ある行為者にとっては、欺瞞的な製品をより正当なものに見せる助けにもなる。偽の推薦文は書きやすくなる。画像は捏造しやすくなる。請求書や資格証明は模倣しやすくなる。米連邦取引委員会（FTC）の詐欺データによれば、消費者が2024年に詐欺で失ったと報告した金額は125億ドル（約1兆8700億円）を超え、前年から25%増だった。生成AIについてのFBIの警告は、犯罪者がそれを使って詐欺の信憑性を高める一方、標的をだますために必要な時間と労力を減らし得ると指摘している。
AIは新たな情報の非対称性も持ち込む。AIシステム自体が、買い手、売り手、取引について、人間当事者のいずれよりも多くを知っている可能性がある。ツールが買い手と売り手双方に整合しているなら、その知識は市場をよりよく機能させ得る。どちらか一方に偏って整合しているなら、操作を容易にし得る。どちらにも整合していないなら、当事者のいずれも利しない形で自身の目標を追求するかもしれない。
公共財には依然として支援者が必要だ
一部の知識は、多くの人が同時に使えるからこそ価値がある。例えば疾病の警告は、より多くの人に届くほど有用性が増す。だが、費用負担に加わらなくても誰もが警告の恩恵を得られるなら、情報を生み出す私的インセンティブは弱くなり得る。その結果、社会が依存する知識を作り維持するための投資が不足しがちになる。
AIは有用な知識の拡散を助けるだろう。これは確かな便益である。研究、教育、専門知をより利用しやすくできる。だが、知識を使いやすくすることは、それを生み出すためのインセンティブを強めることと同義ではない。公衆衛生の研究には依然として臨床試験が必要だ。財政的に厳しい学区には、依然としてより良いテストが必要だ。サイバーセキュリティも、便益が費用負担企業をはるかに超えて広がりがちな防御策への投資を、企業に求め続ける。
公共財に加え、AIは「公共の害」も生み出す。偽情報は汚染のように広がり得る。偽の研究、合成画像、虚偽の主張に1人が触れたとしても、他の何百万人がそれを見ることを妨げない。AIが誤情報の生成を安価にし、個別最適化を容易にすると、是正する強い私的インセンティブが生まれる前に被害が広範に拡大し得る。
市場は集中し、財産権は弱まり得る
独占は、少数の企業が十分な市場支配力を得て競争を制限するときに生じる。AIには、市場をその方向へ押しやり得る特徴がいくつもある。最先端のシステムには、膨大な計算資源、専門人材、データ、流通が必要だ。これらの投入要素は経済全体に均等に分布していない。多くの場合、少数の大企業に集中している。
これは、利用者のコスト低下が、生産者側の参入障壁上昇と共存し得ることを意味する。消費者は安価なAIアシスタントを手にするかもしれない。だが新規参入企業は、チップ、クラウドのキャパシティ、学習データ、顧客へのアクセスを確保するという、はるかに困難な課題に直面し得る。小さなスタートアップが巧みなモデル設計を持っていても、既存企業がスケールに必要なインフラを支配しているかもしれない。FTCスタッフ報告書は、大手クラウド事業者とAI開発企業の提携に懸念を示した。こうした取り決めが主要な投入要素へのアクセスを左右し、顧客がプロバイダーを乗り換えにくくする可能性がある、という懸念である。
AIはクリエイティブ産業における財産権にも圧力をかける。模倣が安くなると、オリジナル作品の市場価値は下がり得る。音楽産業は警鐘を鳴らす例だ。ファイル共有が広がった後、米国の録音音楽収入は1999年の146億ドルから2014年の69億7000万ドルへと減少したと、RIAAの数値は示している。ストリーミングは最終的に産業の再建を助けたが、報酬は依然として強く集中した。少数のアーティストが、再生、収益、文化的注目の大きな割合を獲得する。Spotifyの2025年データによれば、同プラットフォームで1000万ドル超を稼いだアーティストは80人である一方、少なくとも1曲をアップロードした約1300万人のうち、1000ドル超を稼いだのは30万3200人だった。最上位では、Forbesはテイラー・スウィフトの純資産を20億ドルとしている。
より広い教訓は、デジタル市場は財産権を弱めつつ、報酬を少数の勝者に集中させ得るということだ。AIは、文章執筆、グラフィックデザイン、ソフトウェア開発など、他の知識産業も同様の方向へ押しやるかもしれない。いくつかの領域では生産を民主化する一方、流通を中央集権化し、より多くの人に創作の道具を与えながら、何が見られ、収益化されるかを決める力の多くを最大手プラットフォームに残す可能性がある。
群衆は賢くなっても、熱狂は消えない
市場の失敗の最後のカテゴリーは行動である。市場は現実の人間から成り、人間は経済学の教科書に出てくる合理的主体のように常に振る舞うわけではない。彼らはストーリーに従い、直近のトレンドを非現実的に外挿し、皆がしていることと同じことをする安心感に浸る。
AIはときにそうした本能を抑制するかもしれない。モデルは投資家に数値を見ることを強い、リスクを比較させ、悪い意思決定の前に立ち止まらせることができる。だが、群れ行動を容易にすることもある。何百万人もの投資家が、同様のデータで学習した類似のモデルに依存すれば、判断は収斂し始めるかもしれない。ポートフォリオマネジャーは、同じコンセンサスを再生産するシステムに意思決定を委ねるかもしれない。企業は同じツールに推奨させることで、似た価格戦略を採用するかもしれない。消費者は、レコメンドエンジンが同じように注意を誘導することで、同じ商品に群がるかもしれない。
金融規制当局はすでにリスクを認識している。金融安定理事会（FSB）は、多くの企業が同様のモデルを使い、同じシグナルに反応するとき、AIが脆弱性を増幅し得ると警告している。欧州中央銀行（ECB）も同様の懸念を提起し、AIの広範な利用が群れ行動と相関したリターンを増やしつつ、金融における「勝者総取り」の力学を強め得ると警告した。少数のモデルが投資判断を支配するようになれば、データ、計算資源、流通における優位は自己強化的になり得る。その結果、より集中し、より相関が高く、判断の多様性が乏しい金融システムになるかもしれない。
危険なのは、AIが投資を速く簡単にしても、ファンダメンタルズにより根ざしたものにするとは限らない点だ。多くの市場参加者が、同じツールが同じ方向を指すからという理由で買えば、もっともらしい物語は資産バブルへと変わり得る。情報処理が高速化しても、皆が同じやり方で情報を処理しているなら、価格が良くなる保証はない。
AIは貯蓄の意思決定にも影響し得る。個別最適化された金融助言は、一部の世帯がより良い計画を立て、より多くの資産を築く助けになるかもしれない。人々がAIによって将来の生産性と富が高まると信じれば、今日の貯蓄を減らす選択をするかもしれない。AIが雇用を不安定にすると恐れれば、予防的に貯蓄を増やすかもしれない。どちらの反応もあり得るため、AIが自動的に貯蓄と投資を社会的に最適な水準へ押しやると想定する理由はない。
効率性は高まりそうだ。だが完全ではない
だからといって、AIが市場にとって全体として悪いという意味ではない。むしろ逆の可能性が高い。情報を見つけやすく理解しやすくすることで、AIはより多くの交換を可能にするはずだ。買い手と売り手が互いを見つけるのを助け、信頼を得るコストを下げ、かつては手が届かなかった個人や企業にも専門的支援をもたらすことができる。
だが、市場が摩擦のないものだったことはない。市場は財産権、裁判所、評判、規範、そしてときに規制にも依存している。AIはその不完全な世界に参入する。いくつかの取引コストを減らす一方で、別の取引コストを生み出す。いくつかの情報問題を解決する一方で、新たな問題も生み出す。より多くの人に創作の道具を与えつつ、何が見られ収益化されるかを決める力を、より少数のプラットフォームに残すかもしれない。人々により良い情報を与えつつ、群衆に従う新たな理由も与える。
AIは市場をより効率的にするかもしれない。だが市場を完全にすることはない。市場は常に不完全であり、今後もそうであり続ける。
