AIブームは経済の起爆剤になるのか、「便利になった」だけで国の生産性が上がらない経済統計の罠
AI革命はどこまで進むのか。写真はイメージ（写真：Rawpixel.com/Shutterstock.com）
ウクライナや中東での戦闘がサプライチェーンに打撃を与える中、AI関連投資は世界経済の下支え役となっている。だが、この技術革新は長期的な成長力の底上げに本当につながるのだろうか。「便利さ」が統計上の「生産性」に反映されない仕組みや、「アマラの法則」が示す技術浸透の時間軸とは--。元日銀の神津多可思・日本証券アナリスト協会専務理事が解説する。（JBpress編集部）
データセンターなど関連産業も活況を呈する
ウクライナ、中東での戦闘によって世界経済のサプライチェーンは大きなダメージを受け、それだけをみれば世界経済の成長の大きなブレーキとなっているはずだ。しかし、実際には、さほど大きなマイナスとはなっていない。
その大きな理由の1つは、言うまでもなくAIブームだ。AIの開発・利用の拡大に伴い、データセンターなど関連産業の需要が急拡大していることもあって、一定の裾野を持って経済活動が活性化している。しかし、このAIという技術革新は、それだけで世界の経済成長力を長い目でみて底上げするものになるのだろうか。
マクロ経済の成長を供給力の側からみると、重要な生産要素である労働と資本の投入の増加、および技術革新のスピードによって支えられている、というのが一般的な整理だ。
日本経済では、高齢化、人口減少によって労働投入の増加はなかなか難しい。したがって、まずは資本投入の増加、すなわち設備投資の積極化が大事になる。政府の成長戦略で設備投資が強調されているのもそうした理由からだ。
加えて、経済成長にはイノベーションによる底上げという要因も考えられる。イノベーションが研究・開発の賜物だとすれば、研究・開発投資の積極化が大事になるが、研究・開発をいくら積み重ねても、その後の成長力の底上げになるイノベーションが必ずみつかるとは限らない。そこが難しいところだ。
理論面での突破口、それを具体化する技術面での飛躍、さらにはそうした進歩を消費者のニーズに合うかたちで製品・サービスにしていく企業活動が揃わないと、たとえ何らかのイノベーションがあっても経済成長として具現化しない。
蒸気機関が経済構造を転換するまでに半世紀以上の月日
こうしたイノベーションの効果が実際の成長率として表れるまでには、しばしば長い時間を要する。
マクロ経済のあり方を大きく変えた過去の技術革新をみても、例えば最初の産業革命では、18世紀の終わりに蒸気機関による動力が発明されてから、社会に行き渡り経済の構造を変えるまでは半世紀以上かかっている。
また、最近の例では、もう忘れられがちだが、インターネット技術でコンピュータ間の通信が初めて成功したのは1960年代の終わりとされる。それが、1980年代の通信規格の標準化を経て、広く使われるようになったのは1990年代の半ばくらいからだ。
さらに言うと、インターネットという技術が広く知られるようになって、爆発的な期待から、金融資本市場では「インターネット・バブル」が起こった。そのバブルが崩壊したことからも明らかな通り、1990年代の終わりから2000年代にかけては、この技術がマクロ経済に与える影響が過大評価されたと言って良い。
ネットバブルは経験したものの、2000年代後半から2010年代にかけてのスマートフォンの普及によって、世界の消費者の行動は大きく変わり、関連企業は急成長を遂げた。アイディアがイノベーションとなり、社会に実装できる仕組みが考案され、その仕組みを動かすためのデバイスが普及することで、ようやく経済成長に明らかな影響が及ぶようになった。
つまり、産業革命も、そして最近のネットによる革命的変化も、その過程に要した時間は何年という単位ではなく、何十年という単位なのだ。
「ソロバンから電卓」で生産性は上がったのか
ノーベル経済学を受賞し、成長論で有名な経済学者であるロバート・ソローは、1980年代の終わりに、「コンピュータの時代はどこにでも来ているが、生産性の統計の中だけはそれが観察されない」というようなコメントをした。これはソローのパラドクスとして知られているものだ。
その後の展開をみると、コンピュータだけでは、経済統計からはっきり分かるほどの生産性改善は観察されなかったが、それがインターネットおよびスマートフォンと組み合わさったことで、生産性にも影響があったことが観察されるようになった。
それでも、ソローは非常に興味深いところに光を当てている。
例えば、ソロバンから電卓への移行を考えてみよう。少なくとも1970年代までの日本ではソロバンが広く計算に使われていたが、1980年代以降急速に電卓に置き換わった。
だが、それによってどれだけ日本経済の生産性が改善しただろう。また、少し遅れて、パソコンに搭載されたワードプロセッサー、表計算ソフトも汎用化したが、どれだけ生産性の向上に結び付いただろう。
確かにいろいろと便利になったことは事実だ。しかし、それが生産性の改善として観察されるためには、その便利なったことが金銭で測ることができて、かつ、供給側からみて付加価値を生む要素である「労働」「資本」「技術革新」のいずれかに還元される必要がある。
単に「便利になった」で終わってしまっては、統計として生産性の改善には表れないのである。もちろん、経済活動の当事者の効用は「便利になった」で改善している。しかし、それは感覚に過ぎず、経済統計で捉えることができない。
需要が弱ければ、イノベーションの果実はコスト削減に向かう
あるイノベーションが製品やサービスの生産過程に実装され、同じ投入コストでその製品やサービスの売上高が増えれば、生産性の改善として統計で捕捉し得る。
その売上増は、製品やサービスの価格上昇によるものでもよいし、販売数量に増加によるものでもよい。つまり、�．ぅ離戞璽轡腑鵑砲茲蠖靴靴だ宿福Ε機璽咼垢�生まれ、それが広く購買される、��既存の製品・サービスがこれまでより簡単に供給できるようになり、その結果として売上数量が増える、そのいずれでも、生産性の改善につながる、ということだ。
さらには、同じ量の製品・サービスの供給をより低コストで行えるようになり、その結果、付加価値生産に従事した労働や資本の取り分（賃金や配当・利子）が増える場合でも、生産性の改善として表れる。
ただし、これらが成立するには条件がある。それは需要がある、ということだ。
生産性を高める技術が導入されても、需要が弱く、価格転嫁が難しい局面では、その果実は主に人件費や仕入れコストの削減に向かいやすい。
別の事情、例えばバブルの崩壊に伴う家計の所得減などにより、需要が弱い時にも、いくらイノベーションで付加価値の生産過程に革新があっても、その効果は、投入コストの削減の方により使われてしまう。
いずれの場合も、イノベーションの実装による生産性改善の効果が、賃金や配当や支払い利子の増加としては観察されず、結局、マクロ経済全体として正確に捕捉できない可能性がある。
AI投資は盛り上がるが、幅広い実装にはなお時間も
このように、イノベーションによるマクロ経済成長への影響を統計として捉えようとすると、需要の強弱に影響される。そのため、純粋にイノベーションの実装の影響をみることは、実は簡単なことではない。
機械学習によりAIがぐっと進化し始めた頃、第3次のAIブームが来たと言われた。最近の大規模言語モデルの進歩は第4次だという説もあるようだ。
第1次のブームまで遡ればすでに半世紀以上が経過しているが、例えば倫理面での問題が決着していないことなどからすれば、現在のAIが社会的に広く実装されるまでにはもう少し時間がかかりそうだ。
そう考えると、今、AIブームで投資が世界で盛り上がり、金融市場で広義のAI関連企業の評価が高くなっていることには、短期の楽観が入り込んでいる可能性は否定できないのではないだろうか。進歩するAIが、より高い労働・資本へのリターン（すなわち賃金、配当・利子）に持続的に結び付くことが確認されて初めて、本当に経済成長を押し上げていると言えることになるはずだ。
もちろん、長い目でみればAIは私たちの生活を大きく変えることにはなりそうだ。仮に統計でみえる成長率引き上げが小さかったとしても、人間が負担しなくてはいけない作業のうち、かなりの部分はAI制御の装置が自動的かつ安全に処理してくれる時代がやって来そうだ。
米国の未来学者が唱えた「アマラの法則」
AIの出す答えが、人間の社会にとっていかなる場合でも害悪とならないよう、技術・制度・手続きなどを整えることは必要だ。そして、現在人間が行っていることのうち、何をAIが制御する装置に任せるか、ということも判断しなくてはならない。逆に言えば、そうしたことが人間の行う範疇であり、それ以外のAI制御の装置の担う範疇はどんどん拡大していくだろう。
「イノベーションは短期では過大に評価され、長期では過小に評価される」という言葉がある。『2001年宇宙の旅』を書いたSF作家、アーサー・C・クラークの発言として紹介されることもある。しかし、実際には米国の未来学者ロイ・アマラが1970年代に唱えたようだ。これは「アマラの法則」としてイノベーションに携わっている人々の間で広く知られている。
現在のAIブームも、それがそのまま持続的な経済成長率の底上げになるかどうかは必ずしも分からない。しかし長期的には、人間の社会を想像以上に変えていく可能性はあるだろう。ちょうど、第1次産業革命の前に生きた人の多くが、おそらくは今日の社会を想像できなかったことと同じように。
筆者：神津 多可思
