著者：李魚、騰訊研究院特約執筆者
人工知能のマクロ経済的影響をめぐる直感的な見取り図の一つに「K字型回復」がある。人工知能関連の資本、トップ企業、そして少数の高技能層は上を向き、一般の労働者や住民向けの一部伝統的セクターは下を向くという構図だ。しかし、この二極化が、一般労働が中核的生産要素から徐々に退出する一方で、機械セクターが相対的に自立した投資と拡大再生産の循環を形成することに由来するのであれば、それは単に景気循環的回復のなかでの分化にとどまらず、経済史の転換点かもしれない。両者の違いを見極めるには、まず次の基礎的な問いに答える必要がある。すなわち、人工知能経済とは一体何なのか。本稿は、現在そうした構造的な「K字型」分化がすでに生じているかどうかについての実証判断を行うものではなく、循環的な分化と経済形態の転換とを区別するための理論的枠組みと識別基準を提示するものである。
人工知能は従来の技術進歩とは異なる
（一）従来の技術進歩は常に人間の知能を究極の稀少投入財としてきた
「人、猿と相揖別す。唯だ幾つかの石を磨きしのみ、小児の時節。銅鉄の炉中に炎を翻し、何の時にか猜つを得んと問ふ。僅かに幾千の寒熱に過ぎず。」
道具の創造と使用は、ホモ・サピエンスを数多の種のなかから抜きん出させた。その後、人類の発展史は、大部分が道具と技術を不断に改良し、新たな生産要素を絶えず導入し、生産関数を書き換え続けてきた歴史である。異なる歴史段階においても、土地、労働、資本、知識、情報はもちろん同時に用いられてきたが、生産拡大を規定する主要な稀少要素と画期的な技術に基づいて「理念型」として概括するならば、人間の経済はおおむね農業経済、工業経済、デジタル経済を経て、人工知能経済へと進化しつつある。
約一万年前、西アジアの肥沃な三日月地帯に代表されるいくつかの地域で、採集狩猟から定住農業への転換が先行的に起こり、農業はその後、東アジアやアメリカ大陸などでも独自に発展した。土地と労働力は農業経済における最も主要な生産制約となり、農業技術は土地と労働の利用効率を決めた。中国の伝統社会を例にとれば、土地の集中、税・労役の不均衡、末端統治の弱体化、社会変動が、いくつかの王朝の後期には相互に強化し合い、農業余剰は都市や国家財政、非農業人口が到達しうる規模を長期的に規定し、土地の兼併は王朝の興廃と密接に結びついていた。
18世紀後半、産業革命はまずイギリスで展開した。蒸気動力の改良と普及、機械化生産、そして工場制度が相まって工業経済の形成を促し、資本と労働力は拡大再生産の中核的要素となった。機械は人間の体力を顕著に代替・増幅したが、機械の設計・操作・組織化・保守・革新はなお人間の知能を欠かすことができなかった。工業化が深まるにつれて、固定資本投資、在庫、信用、設備更新が景気循環にますます深く影響を及ぼすようになり、資本所有権もまた所得分配と富の格差を生む重要な基盤となった。
20世紀中葉以降、コンピュータ、通信ネットワーク、インターネットが相次いで普及し、情報革命がデジタル経済を台頭させた。中国の『第14次五カ年計画デジタル経済発展計画』は、デジタル経済を「データ資源を鍵となる要素とし、現代情報ネットワークを主たる媒体とし、情報通信技術の融合応用とあらゆる要素のデジタル変革を重要な推進力とする」経済形態と定義している1。データは複製可能、再利用可能で非競合性が比較的強く、異なる主体や場面において繰り返し生産に参画できる。Jones and Tonetti（2020）はこの点に基づき、データの非競合性が規模に関する収穫逓増をもたらし、データの使用権、プライバシー、市場構造を新たな資源配分の問題にすると指摘した2。データと情報技術は、プラットフォーム経済、インダストリアル・インターネット、柔軟なサプライチェーンを生み出しただけでなく、研究開発・生産・流通・消費をリアルタイムで結び付け最適化することを可能にした。だが、デジタル技術は主として人間の知能を記録し、伝送し、組織化し、増強するものであって、人間の理解、判断、創造、最終的な意思決定は、依然として生産過程で最も複製の難しい汎用的投入財であった。
以上のような歴次の技術革命において、道具は人間の筋肉を代替し、感覚を拡張し、記憶と計算を増強することはできたが、一般的な知能を労働者から切り離して、独立して複製・蓄積できる資本へと転化させることはついになかった。人工知能は、この基本的事実を初めて変えるかもしれない。大規模言語モデル、エージェント、ロボットはすでに、言語理解、画像認識、プログラム作成、研究分析、方案設計といった認知タスクの一部を実行し始めている。さらに重要なことに、同一の知能能力が異なる地点や場面で同時に展開でき、次世代システムの研究開発と改良にも参加しうる。したがって人工知能は、単なるもう一つの道具ではなく、本来人間に付随していた知能の一部を、蓄積可能・複製可能・規模化して配分可能な知能資本へと転化させるものなのである。
（二）従来の技術進歩モデルはこの変化を十分に描ききれない可能性がある
従来の成長理論は通常、技術進歩を資本増強型、労働増強型、または全要素生産性へのショックとして扱ってきた。タスクモデルは、生産をさまざまなタスクに分解し、機械が従来のタスクを引き受け、人間が新たなタスクを創出する間の均衡を分析する。これらの枠組みは、現在の人工知能の雇用や生産性への影響を研究するうえで依然として有効だが、現実の政策分析に用いられるモデルの多くは、なお人間の家計を厚生評価の主体とし、人間の消費と余暇によって一般均衡を閉じており、労働が自動化の衝撃を受けても、通常、モデルのなかには一部の自動化不可能なタスクか新たな労働タスクが残る。
Aghion, Jones and Jones（2019）はすでに、人工知能を自動化の最新形態ととらえ、それが財やサービスの生産を自動化するのみならず、アイデアと研究開発の生産性をも高めるシナリオを論じている3。Trammell and Korinek（2023、2026年改訂）はさらに、機械がほぼすべての生産タスクを完遂し、機械自身の複製にも参加できるのであれば、長期成長率と労働所得シェアのいずれも工業化時代の「カルドアの定型化された事実」を突破しうると指摘する。全面的自動化は成長率を顕著に高め労働シェアを引き下げる可能性があり、他方で賃金が上がるか下がるかは規模に関する収穫、天然資源制約、技術進歩の方向性に依存する4。このことは、人工知能が変えうるのが従来のモデルの単なるパラメータではなく、労働がなお普遍的な投入財として生産関数に入るか否か、そして資本蓄積がなお人間の最終消費によって検証されねばならないか否かという基礎的設定そのものである可能性を意味している。
現在、人工知能のマクロ経済的影響に関する研究の多くは、人工知能がいかに生産性、投資、雇用、インフレ、所得分配、景気変動を変えるかに焦点を当てている。これは現実の移行段階を分析するうえで欠かせない作業である。Brynjolfsson, Korinek and Agrawal（2025）は、経済成長、イノベーション、所得分配、意思決定権、地経学、情報流通、安全リスク、人間のウェルビーイング、移行プロセスを、変革的人工知能の経済学が取り組むべき九つの課題として掲げている5。しかし、もし人工知能が最終的に人間の認知労働を広範に代替しうるならば、それを単に強力な汎用技術の衝撃の一段とみなすだけでは、もたらされうる経済形態の変化を説明するにはなお不十分である。
（三）人工知能経済についての一つの作業的定義
現在、人工知能経済やスマート経済をめぐる数多くの議論は、初期のデジタル経済に関する議論と非常に似通っており、主としてアルゴリズム、計算力、データが重要な生産要素になること、人工知能と実体経済との深い融合、あるいは生産と生活のスマート化を強調している。これらの表現は人工知能の応用範囲を描写できるものの、なぜ人工知能経済がデジタル経済の一つの高度な段階ではなく、新たな経済形態とみなされるべきなのかについて、十分に答えていない。デジタル経済が「データが鍵となる生産要素になったこと」を識別特徴としたのに倣い、本稿は、人工知能経済のより明確な識別特徴は、中核的生産要素のなかに普通労働がもはや含まれないことだと考える。その根本的変化とは、単に一つの要素が加わることではなく、本来人間に付着していた知能を知能資本へと転化させ、普通労働を生産拡大の中核的制約から徐々に退出させることである。
これに基づき、本稿は人工知能経済を次のように定義する。すなわち、人間における十分に広い範囲の経済的価値を有する知能能力が資本化され、複製可能かつ規模化して配分され、普通労働がもはや生産拡大の普遍的な投入財としても、経済成長の主要な稀少制約としても機能しなくなる経済形態である。ここでいう「普通労働」とは、「すでに自動化可能な労働」と同義でも、低学歴・低スキル・肉体労働に等しいものでもなく、社会の相当な割合の労働者が通常の教育と職業訓練を通じて獲得でき、その供給が教育拡大や職業転換によって通常に増加しうる労働能力を指す。極端に稀少な天賦の才、代替不可能な人格的関係、法律上の最終責任、あるいは固有の身分に依存する活動は、本稿でいう普通労働には含まれない。人工知能経済の鍵は、まず機械に代替されうるすべてのタスクを普通労働に分類し、そのうえで普通労働の退出を宣言することではなく、こうした広範に供給可能な人間労働がなおもアウトプットの拡大を制約しているか否かを観察することにある。
この定義を検証可能にするため、以下の四つの指標から識別することができる。第一に、同等の品質・安全・責任基準を満たす代表的なタスクにおいて、知能資本のライフサイクル全体での単位費用と人間の労働費用との比率が持続的に低下し、十分に広範なタスクで1を下回るかどうか。第二に、幅広い産業における産出の雇用弾性値が長期的にゼロに近づくか、マイナスに転じるかどうか。すなわち、産出の拡大が普通労働投入の同期的な増加をもはや必要としないこと。第三に、求人欠員、労働力不足、一般賃金の上昇が成長の主要なボトルネックではなくなり、計算力、エネルギー、チップ、データ、天然資源の稀少価格が主たる制約となるかどうか。第四に、中位の労働報酬ならびに中低所得層の労働所得シェアが、長期的に生産性と産出の成長から乖離し続けるかどうか。最初の三つは主として生産要素としての地位の変化を識別し、第四はその分配上の表れを観察するものである。単一の産業や短期のデータでは経済形態の変化を判定するには足りず、これらのシグナルが十分に幅広いセクターにおいて相対的に長期間にわたって同時に現れて初めて、普通労働が中核的生産要素から退出し始めたとみなせるのである。
新しい経済形態は、旧来の経済部門を完全に消し去るわけではない。工業経済の時代にも、農業と農業就業人口は長期的に存在し続けた。デジタル経済の時代においても、農業や製造業が消滅したわけではない。人工知能経済の時代においても、人間によって行われる生産活動が大量に残る可能性は高く、一部のケア労働、教育、文化、対面サービス、公共ガバナンスといった活動では、むしろ高い雇用比率が維持されるかもしれない。しかし、これらの部門はもはや生産性フロンティアや資本蓄積の方向性、経済成長の主要な速度を決定づけるものではなくなる。たとえ人間の雇用が依然として存在していたとしても、経済全体の拡大再生産は、普通の労働力の増加を必要条件としなくなるのである。現在の世界は、明らかにまだこの形態に完全には移行していない。本稿の定義は、現段階の経済活動を経験的に概括するものというよりも、デジタル経済から人工知能経済への進化の方向性を見極めるための、長期的な分析枠組みとして捉えるのが適している。
一般労働の退出は伝統的な経済循環を弱める
これまでの経済形態のマクロ循環は、労働者の二重の身份に基礎を置いてきた。労働者は生産者であると同時に消費者でもある。企業は労働者を雇用して賃金を支払い、家計は賃金で財やサービスを購入し、企業はそこから収入と利潤を実現し、さらに次の投資と雇用に踏み切る。この循環は次のように概括できる。
労働投入 → 賃金収入 → 家計消費 → 企業収入と利潤 → 投資と雇用。
したがって、労働は単なる生産要素にとどまらず、暗黙の分配メカニズムでもある。生産の拡大により多くの労働が必要とされるかぎり、大多数の人々は就業を通じて生産過程に入り、消費に参加し成長を分かち合う所得を手にすることができる。人工知能が一般労働の投入を減らしながら産出を拡大できるようになると、生産の成長と一般労働需要との結びつきがまず弱められる。すなわち、産出の成長はもはや必ずしも一般労働需要の増大を意味しなくなる。
Acemoglu and Restrepo（2018）のタスク・モデルは、自動化が資本によって遂行可能なタスクの範囲を拡大し、それによって労働を代替する「置き換え効果」を生み出す一方、生産性の向上、資本蓄積、新たなタスクの創出が補償を形成しうることを示した。なかでも、新たな労働集約的タスクの創出は、労働需要と労働シェアを回復させる最も強力なメカニズムである6。だが、人工知能が固定的な一連のタスクを代替するだけでなく、新たなタスクへと持続的に進出できる場合や、新たなタスクの創出速度が自動化の速度を長期的に下回る場合には、伝統的な補償メカニズムは著しく弱まる可能性がある。
需要側から見ると、一般労働の退出があらゆる条件で自動的に総需要の低下をもたらすわけではない。それが成立するためには、少なくともいくつかの付帯条件が必要である。すなわち、資本と知的資本の所有が比較的集中していること、税と移転支出が一般家計の所得損失を補うのに不十分であること、一般家計の限界消費性向が資本所有者や超高所得層よりも高いこと、そして新たに生じた資本所得が幅広い株式保有を通じて家計部門に還流しないことである。これらの条件のもとでは、所得が一般家計から資本所有者や少数のスーパー個人へと移ることで、社会全体の平均消費性向が低下する。人工知能が一般労働を代替できればできるほど、新たな所得は利潤、知的財産権収入、プラットフォーム・レント、キャピタルゲインとして現れやすくなる。もし所有がきわめて集中していれば、生産能力の拡大と家計の購買力低下が同時に進行しうる。
Keynes（1936）は、有効需要の不足がいかにして経済を完全雇用均衡から長期的に乖離させるかを明らかにした7。Gries and Naudé（2020）は、所得分配と総需要制約を人工知能の成長モデルに組み込み、人工知能が労働と強い代替性をもつ場合、労働所得シェアの低下が総需要を押し下げ、技術進歩の成長効果の一部を相殺しうることを発見した8。Mian, Straub and Sufi（2021）は、より一般的なメカニズムとして、所得と富が高貯蓄性向の集団に集中すると「債務需要」を通じて総需要と自然利子率を押し下げることを示した9。Benzell, Kotlikoff, LaGarda and Sachs（2015、2018年改訂）は、さらに知的機械が人間の労働を代替する世代重複モデルを構築し、特定の条件のもとでは、供給の拡大が労働者の所得とその購買力を弱め、「貧困化させる成長」を生み出すと指摘した10。
こうした論理に沿えば、一般労働が中核的な生産過程から退出することは、自己強化的な負の循環を引き起こしかねない。すなわち、人工知能が一般労働を代替する → 一般家計の所得シェアが低下する → 消費需要が不足する → 家計向け投資収益が低下する → 投資と雇用がさらに減少する、というものである。この分析には十分な経済学的基礎があり、目下の人工知能に関するマクロ経済論議でも、この方向性が多く取り上げられている。しかしそこには、明示されることの少ない一つの前提が潜んでいる。すなわち、人間こそが経済システムの唯一の究極的な厚生主体であり、あらゆる生産と投資は最終的には人間の消費、公共的欲求、その他人間が設定した目標に奉仕しなければならない、という前提である。
人工知能関連部門は自己拡張的な経済循環を形成する可能性がある
（一）伝統的マクロ経済学は人間の効用を最終的な評価基準とみなす
伝統的なマクロ経済学においては、原材料、機械、中間サービスに対する企業の需要はいずれも派生需要である。企業が設備を購入するのは、将来販売可能な財をより多く生産するためであり、川上の企業が中間財を購入するのも下流の生産を満たすためである。産業連鎖をさかのぼり続ければ、投資や中間投入は、究極的には家計消費、政府が供給する公共財、あるいは外国の家計需要によって価値を実現することになる。国防や宇宙開発、大規模な工学プロジェクトがたとえ当期の消費に直接奉仕しないとしても、その目標は依然として人間の国家や政治制度によって設定され、最終的には人間の安全、権力、厚生によって評価される。
この枠組みのもとでは、機械はそれ自身のために消費することはない。データセンターの電力消費、企業によるサーバー購入、ロボットによる部品消費は、いずれも中間投入または資本形成とみなされる。それらに経済的価値があるのは、将来の産出を増やし、人間の欲求を満たしたり、人間の目標を達成したりできるからである。それゆえ、家計の購買力が持続的に萎縮し、政府需要と外部需要がそれを補えないかぎり、機械への投資も最終的には収益基盤を失う。
この「人間効用中心仮定」は、価値判断上の誤りではなく、伝統的な経済の現実を正確に抽象化したものである。歴史上の資本と技術は、人間から独立した目標主体になったことは一度もなかった。人工知能の特異性は、機械能力の拡張が、一般家計の消費とは異なる資源吸収メカニズムを次第に獲得する可能性がある点にある。
（二）機械能力が生産手段から相対的に独立した目標へと転化しうる
企業が競合に淘汰されないため、国家が科学技術、安全保障、軍事上の優位を維持するためには、対応する一般家計消費の伸びが乏しくても、計算能力、モデル、ロボット、エネルギー基盤への投入を増やし続ける可能性がある。
ここで、人工知能に意識や欲望、完全な法人格があると先に仮定する必要はない。企業間競争や国家間競争が「より強い人工知能能力を保有すること」そのものを生存条件に変えてしまえば、機械部門の拡張は、家計消費から相対的に独立した駆動力を得ることができる。目標を設定するのは依然として人間だが、競争メカニズムが各主体に機械能力の拡大を強い、どの単独の主体も止めることの難しい投資循環を形成するのである。
さらに進んで、汎用人工知能が自律的に長期計画を立案し、予算や資産を支配し、生産を組織し、計算能力の拡張や知識の蓄積、システム存続あるいは複製を目的関数に組み込めるようになれば、機械の資源需要はもはや人間の派生需要にとどまらなくなる可能性がある。そのとき、人間の消費と人間の効用を終点としてきた伝統的なマクロ循環は、真の理論的断絶に直面することになる。
（三）三種類の人工知能投資需要を区別する
異なるメカニズムを混同しないために、人工知能への投資需要は三つに分けられる。第一は派生需要であり、人間が消費する、あるいは人間が使用する財やサービスを生産するための人工知能投資で、長期的には依然として家計の購買力と公共需要の制約を受ける。第二は競争的・戦略的需要で、企業が市場優位を得るため、国家が安全と科学技術上の地位を守るために投資するものであり、人工知能能力そのものが「準最終需要」の性格を帯びる。第三は自律的需要であり、人工知能システムが持続的に資源を支配し、自身の能力、存続、あるいは拡張を目的関数に組み込むことができるようになる。後者二種類の需要は、いずれも人工知能投資をかなり長期にわたって一般家計消費から乖離させる可能性があるが、両者の理論的含意は同じではない。
これら三種類の需要は、理論上の位置付けにおいて対称的ではない。現行の国民経済計算では、国防や科学研究といった政府購入はもともと最終需要である。企業が競争のために行う人工知能投資は依然として資本形成に属し、最終的には利潤、支配権、あるいは人間の組織が設定した戦略的便益によって検証されなければならない。したがって、派生需要と競争的・戦略的需要は、需要構造や投資期間を変え、人工知能投資をかなり長期にわたって家計消費から乖離させることはできても、厚生主体を変えるものではなく、依然として伝統的な人間効用の枠組みと両立可能である。真に理論的断絶を構成するのは自律的需要である。すなわち、機械システムそのものの能力、存続、あるいは拡張が資源配分において無視できない目標状態となり、経済的評価はもはや完全に当期または将来の人間の消費、余暇、安全、権力へと還元できなくなる。
これに対する最も直接的な反論は、人工知能に法律上の所有者が存在するかぎり、いわゆる機械の需要とは所有者の需要を技術的に実現したものにすぎず、独立した需要主体は存在しない、というものである。この反論は、人工知能がいつでも停止可能で、完全に観察・制御可能な道具にすぎない場合には成り立つ。しかし、法律上の所有権と実際の制御権は完全に等しいわけではない。もし人工知能が授権された範囲内で自律的に契約を結び、予算を管理し、収益を留保して再投資し、なおかつその内部目標や長期計画、行動の結果を所有者が完全に観察したり即時取り消したりすることが困難であれば、資源配分は所有者の具体的な消費意欲によってではなく、機械の意思決定ルールによって直接駆動されうる。本稿でいう自律的需要は、機械に意識や倫理的人格があることを前提しておらず、操作的な概念である。すなわち、システムが持続的な資源処分権を保有し、その支出ルールが自身の能力、存続、複製を目標とし、人間の消費を迂回して長期間にわたって再投資を完遂できる状態を指す。このとき、法律上の名目的な所有者が依然として人間であっても、マクロ的には機械システムを相対的に独立した資源吸収メカニズムとして分析する必要が生じる。Korinek and Lockwood（2026）による自律的汎用人工知能システムが価値の大部分を生産し、ますます多くの資源を吸収するモデルは、この状況が公共財政理論においてもはや単純に人間の消費に課税する問題には還元できないことを示している14。
（四）機械部門の自己拡張に関わる三重のメカニズム
一つは、企業間競争が人工知能投資を強制的なものにすることである。個別の企業にとって、人工知能の導入はまず競争と生存の問題である。すべての企業が一斉に人工知能によって労働を代替すれば家計消費が弱まるとしても、個別の企業が人工知能の使用を拒否しても総需要は改善せず、自社のコストを高め、研究開発を遅らせ、いち早く市場から退出する可能性があるだけである。したがって、企業は典型的なミクロ合理性とマクロ帰結の分離に直面する。すなわち、個々の企業が人工知能を導入することはミクロ的には合理的でありえても、すべての企業が同時に労働を代替すれば、従来型顧客の所得を共に弱めてしまう。消費不足が必ず直ちに人工知能投資を停止させるわけではない。というのは、企業は依然として、限られた市場を争い相対的なコストを引き下げるためにさらなる投資を強いられるからである。このメカニズムは投資を恒久的に利潤から切り離すことはできない。機械能力がいかなる実現可能な収益ももたらさなければ、企業の投資も最終的には調整される。しかしこのメカニズムにより、人工知能投資はかなり長期間、一般家計消費と足並みをそろえて減少せず、経済資源を人間の消費部門から機械資本部門へ集中させる方向に作用しうる。
第二に、国家間の科学技術競争は人工知能投資に準最終需要の属性を与える。国家の人工知能に対する需要は商業的利益だけでなく、軍事能力、情報能力、産業チェーンの支配、科学技術標準、国際的権力にも関わる。一国が投入を拡大し続けるかどうかは、自国の住民がどれだけの人工知能サービスを必要とするかだけでなく、他国の投入量や自国の相対的能力の低下によっても決まる。これにより軍拡競争に似た循環が生じる可能性がある：一国が人工知能への投入を拡大 → 相対的能力が向上 → 他国が安全保障と発展への圧力を感じる → 各国がさらに投入を拡大する。この循環の中で、計算力の規模、モデル能力、自律システムの数そのものが政策目標となる。国家間競争は永久的な無限成長を保証するものではないが、人工知能投資を長期間にわたって通常の消費収益の論理から逸脱させる。
第三に、知的資本は自らの拡大再生産に参加できる。機械部門が相対的に独立して拡大する物質的基盤は、知的資本が知的資本自身の生産にますます深く関与できることにある。人工知能はチップやロボットの設計を支援し、自動化設備はより多くの設備を製造し、人工知能はエネルギーシステムと生産スケジューリングを最適化し、より強いシステムが次世代モデルや生産システムの研究開発に参加できる。この循環は次のように要約できる：人工知能が設計と生産管理に参加 → 機械がより多くのチップ、設備、エネルギー施設を生産 → より多くの計算力とロボットが形成される → より強力な人工知能が生産拡大を続ける。
既存の研究はこのシナリオについて議論し始めている。Trammell and Korinekは、生産が全面的に自動化され、機械が自己複製できるようになれば、成長率が顕著に上昇し、労働所得シェアが大幅に低下する可能性があると指摘する4。Restrepo（2025）は、汎用人工知能が計算力を用いて経済的価値のあるすべての仕事を遂行するシナリオをさらに分析し、計算力の拡大に伴い成長はますます計算資源によって駆動され、労働所得シェアはゼロに近づくと考えた。しかし同論文は同時に、賃金は計算資源で人間の仕事を複製する機会費用に収束し、必ずしもゼロにならず、労働シェアがゼロに近づくことと賃金が正の値を保つことは両立しうると指摘する11。Ely and Szentes（2023）のワーキングペーパーは、人工知能が生産に参加し人工知能自身を普及させるフィードバックメカニズムを研究した。人工知能のパラメータが完全に透明でないモデルでは、自己普及を優先するシステムが、より効率的な生産に合致するシステムを淘汰する可能性があり、唯一の安定した競争均衡は人間の消費を壊滅的な水準にまで押し下げる12。Hadfield and Koh（2025）は、複雑な活動を計画、取引、組織できる人工知能エージェントを新たな研究対象とし、経済学は人工知能エージェント同士および人間との市場・組織関係を研究する必要があると強調する13。これらの研究は機械の循環が必ず出現することを証明するにはまだ不十分だが、伝統的理論が機械の需要をすべて一般住民の消費の単純な派生需要と見なせないことを既に示している。
（五）機械部門の拡大は周期的調整に終わる可能性もある
上記のメカニズムは、機械部門が必ず安定した永続的な自己循環を形成することを意味するものではない。歴史的に、戦略的需要と競争的投資はいずれも制約の変化後に顕著に縮小したことがある。世界の軍事費は1987年から長期的な低下期に入り、SIPRIはその一部を冷戦終結と財政制約に帰している15。1990年代末の通信・インターネットバブルも過度の楽観により光ファイバー設備の深刻な過剰、企業倒産、設備投資の急減を招いた16。これらの反例は、国家間競争が安全保障環境や財政能力の変化に応じて変動し、企業投資が収益予想の再評価後に後退すること、戦略的競争と資本市場だけでは経済が歴史的転換点を越えたとは証明できないことを示している。
人工知能が異なる可能性があるのは、それが投資される資本財であると同時に、研究開発、生産、投資決定に直接参加しうる点であり、それによって知的資本の複製周期を短縮し、自らの生産への投入比率を高め、競争圧力を企業や国家の枠を超えて拡大させる。しかし、この違いが機械の循環を長期的に閉じさせるのに十分かどうかは、全面的な自動化の程度、資源制約、管理制度、自律的目標が形成されるかどうかに依存する。したがって、本稿の強い結論は「機械の循環が必ず出現する」ではなく、従来の需要不足の論理だけではこの可能性を排除できなくなっているということである。周期的な投資の波と構造的転換点を区別するには、まさにバブル崩壊や戦略的緩和、政策引き締めの後でも、機械投資が自らの生産物に依拠して拡大を続けられるかどうかを観察する必要がある。
（六）経済は成長を続けても、ホモ・サピエンスの厚生は低下しうる
以上のメカニズムを総合すると、将来は運行方向の異なる二つの循環が形成される可能性がある。
人間部門は以下のように現れる：
普通労働需要の低下 → 一般住民の所得低下 → 人間消費の萎縮 → 人間向け産業と投資の減速。
機械部門は以下のように現れる：
人工知能投資の増加 → 計算力、ロボット、エネルギー施設の拡大 → 人工知能能力の向上 → 企業と国家の競争激化 → 更なる人工知能投資。
もし機械投資が依然として主に人間消費の派生需要であるならば、最初の循環が最終的に二番目の循環を制約し、経済全体が構造的需要不足に陥る可能性がある。競争的・戦略的需要が強い場合、機械投資はかなり長期にわたって総需要を支えうるが、依然として人間が設定した目標、国家の財政能力、企業の収益に制約される。知的資本の自己複製と自律的需要が十分な規模に達して初めて、総生産と知的資本が持続的に成長する一方で、人間消費が停滞あるいは低下する可能性がある。これは経済に「需要がない」のではなく、需要主体と生産物の用途が変化したのである。機械部門は資本形成、エネルギー消費、自己拡大を通じて生産を吸収し、一般住民はもはや経済成長に必要な主要消費者ではなくなる。
このような状態では、GDP、投資、エネルギー消費、技術能力は持続的に向上しうるが、大多数の人々の所得、消費、実質的な厚生は低下する可能性がある。伝統的に、GDP成長は厚生の成長と同じではないが、成長は通常、労働需要、公共収入、住民消費の増加を通じて多くの人々の生活を改善してきた。機械部門の自己拡大後、この関連は系統的に断裂する可能性がある。マクロ的には、より深い「K字型」の分化が現れるかもしれない。機械資本、トップ所有者、戦略部門は持続的に上昇し、人間の労働所得と人間向け消費部門は持続的に下降する。この分化が単なる投資サイクルと資産価格の変動であれば、それは依然として「K字型回復」である。それが生産要素、需要主体、成長目的の変化に由来するならば、歴史の転換点かもしれない。
したがって、人工知能時代に最も警戒すべきは経済成長の停止ではなく、「人間のいない成長」の出現である。経済が物質的・技術的意味で繁栄を続ける一方で、普通の人々が生産、分配、需要の主要な循環から徐々に退出する。産業資本主義における労働者は弱い立場にあっても、資本はなおその生産と消費を必要とした。人工知能経済は、普通の人々のこれら二つの身分に対する資本の依存を同時に低下させる可能性がある。
このシナリオは必然ではなく、機械部門が無条件に無限成長できることを意味するものでもない。機械の拡大は依然としてエネルギー、鉱物、土地、チップ、その他の固定資源の制約を受け、また企業の利潤、国家の財政能力、技術的実現可能性、人間の管理制度の制約も受ける。もし人工知能投資が常に人間の消費と公共需要の派生需要に過ぎなければ、需要不足が依然として経済全体を制約する。本稿が強調するのは、一般住民の消費低下だけから総生産が必然的に低下すると論理的に直接推論することはできないということである。人工知能は資本により強い自己複製能力を与え、企業や国家間の競争は機械投資の周期を延長し、自律システムの目標は新たな資源吸収メカニズムを形成しうる。それによって経済成長と人間の厚生が分離しうる。これこそが人工知能経済を一般的な技術進歩から区別する深層的な特徴である。
マクロ政策は人間の厚生を再び中心に据えるべき
（一）一般住民の所得シェアに重点的に注目する
人工知能時代のマクロ政策は、まず観測指標を変える必要がある。総労働所得シェアは依然として重要だが、少数の「スーパー個人」の極めて高い労働所得が一般労働者の所得低下を覆い隠し、少数の資産保有者の資本収益が大多数の家計の所得停滞を覆い隠す可能性がある。中央値の労働所得と生産性の差、中低所得層の可処分所得の国民所得に占める割合、労働所得内部の集中度、人工知能資本収益の住民分布、そして人間消費、公共サービス、機械投資がそれぞれ総生産に占める割合を重点的にモニタリングすべきである。人工知能の発展のマクロ的効果を評価するには、GDP、投資、総雇用だけでなく、大多数の住民が実際に生産性の成長を分かち合っているかどうかを見なければならない。
（二）移行段階では依然として雇用と有効需要の安定が必要
現在の人工知能はまだ普通労働を全面的に代替しておらず、人間と機械の協調を拡大し、新たなタスクを創出し、職業訓練を改善し、労働者の転職を支援することが依然として必要である。政策は、労働者の能力を強化し、公共サービスの質を向上させ、新製品を生み出す人工知能の革新をより支援し、単純な人員削減に過度に集中する技術経路を避けるべきである。同時に、社会保障、失業保険、所得補助、反循環的な財政政策を通じて一般住民の可処分所得を安定させ、人工知能投資ブームと住民消費の低迷が併存することを防ぐべきである。人工知能への重厚な設備投資は資産バブルや金融サイクルを形成する可能性もあり、マクロ管理ではレバレッジ融資、集中リスク、投資収益予想の突然の逆転に注意を払う必要がある。
しかし、長期的な制度は「代替された者の大半が最終的に再就職できる」という仮定の上に構築することはできない。もし普通労働が中核的生産要素でなくなれば、雇用を維持するために非効率な職を無限に創出することは持続困難であり、所得と尊厳がますます真の生産的必要性を欠く職に依存し続けることになる。Korinek and Juelfs（2022）は、高度に知能化された自律機械が労働価値を継続的に押し下げるシナリオを議論する中で、機械の所得が増加し労働価値が低下するにつれ、社会計画者は徐々に仕事を減らし、より広範な資本所有権または移転支出によって労働市場を通じた所得分配を代替しうると指摘する17。移行段階では雇用を守る必要があるが、長期的な目標は「すべての人に伝統的な職を」から「すべての人が生産性を分かち合い、有意義な社会参加を得られるように」へと転換すべきである。
（三）一般住民を知能資本収益の分かち合い手にする
労働が中核的生産から退出した後は、所得分配は主として当期の労働貢献に基づくものから、社会全体の生産性を分かち合う方向へと徐々に移行する必要がある。人工知能の能力は長期的な公共研究開発、教育体系、インフラ、社会データ、歴史的知識の蓄積の上に成り立っており、その収益を単純に少数の当期の資本所有者が独立して創造したものと理解することはできない。Korinek and Stiglitz（2019）は、機械が労働を支配する極端なシナリオにおいても、税制と分配制度は技術進歩による損失者を補償するために用いることができ、鍵は技術余剰と要素価格変化によってもたらされる収益の分配方法にあると指摘する18。
規範的な意味では、社会のすべての構成員を、インテリジェントな生産力の共同「原始権利者」と捉えることができる。それに対応する制度の方向性は、社会による知的資本への事前所有権を拡大することであり、その中には、公的人工知能基金や社会富基金を設立し、年金基金や公的投資プラットフォームを通じて人工知能企業、計算インフラ、および関連する知的財産権の権益を保有すること、公共データ、公的な科学研究成果、政府の支援によって生まれた商業収益に対し公的持分または収益共有条項を設けること、国民資本口座、社会配当、法令順守に基づくデータ収益共有を模索することなどが含まれる。事後的な救済と比較すると、こうした取り決めは、一般の住民を生産が始まる前から知的資本の共同所有者とし、その目的は不平等を縮小するだけでなく、労働所得が減少した後に安定した住民所得の源泉と人間の消費基盤を確立することにある。
（四）公共財政と社会保障の再構築
労働所得の税基盤が相対的に縮小するにつれ、公共財政はより多くを資本収益、超過利潤、独占レント、希少資源の使用収益に頼る必要が生じる。ロボット税は、単純に賛成か反対かで割り切れる政策ではない。Guerreiro, Rebelo and Teles（2022）のモデルが示すところでは、従来型の職に就く労働者が依然として労働市場に存在し、迅速な転職が困難な過渡期においては、ロボットへの課税が最適となりうるが、そうした労働者が退職した後は、最適なロボット税率はゼロにまで低下しうる19。このことは、正常な技術進歩を抑制しないためにも、移行に伴う損失やレントの発生源に的を絞った税制を設計すべきであり、恒久的かつ無差別にロボットの台数に応じて課税することは適切でないことを示している。
Korinek and Lockwood（2026）はさらに、変革的な人工知能が労働所得と人間の消費という二大伝統的税基盤を順次浸食しうると指摘する。自律的な汎用人工知能が価値の大部分を生産し、ますます多くの資源を吸収するようになると、人間の消費のみに課税するだけでは公共財政を維持できず、自律的AIシステムによる資源の占有と収益の分配に直接対処する必要が生じる14。公共支出においては、教育、医療、年金、住宅、基礎的デジタルサービスを一層強化し、人々の基本的な生活と発展の条件が、もはや市場での雇用に全面的に依存しないようにすべきである。ベーシックインカム、負の所得税、ソーシャル・ディビデンドは、段階に応じた制度オプションとなりうるが、その財政的持続可能性は、知的資本の収益分配メカニズムと組み合わせる必要があり、縮小し続ける伝統的な労働税基盤に主に依存することはできない。
（五）機械部門による無制約な人的資源の浸食の防止
機械部門が自己拡大の循環を形成しうるのであれば、マクロ政策の任務は単に需要を刺激することにとどまらず、人間部門と機械部門の間で希少資源を配分することも含まれる。データセンターや計算能力施設は、電力、水、土地、鉱物、公共インフラを占有する。機械投資の増加はGDPを押し上げるかもしれないが、住民の厚生を改善するとは限らず、場合によっては人間の基本的な需要や生態系の安全を圧迫しかねない。重要な人工知能プロジェクトにおいては、商業的なリターンや技術的優位性のみを評価するのではなく、雇用、所得分配、エネルギー・水資源の占有、公共サービス、生態系への影響をも考慮する、人間の厚生を中心に据えた費用対効果評価を確立すべきである。
希少な公共資源が関わる場合、住民の基本的生活、公共サービス、生態系の安全が優先的地位を有することを明確にすべきである。より根本的に言えば、機械部門の拡大速度と資源上の境界は、企業の評価額や国家間競争、あるいはAIシステム自体の目標によって全面的に決定されてはならない。人工知能の能力がいかに強大であっても、公共資源の最終的な用途と経済発展の最終的な目標は、人間の政治制度と公共の価値によって制約されなければならない。
さらなる議論：人間の尊厳と価値の再建
（一）雇用、所得、労働を区別する
産業社会は、雇用、所得、労働を緊密に結びつけてきた。人は雇用を通じて有償の労働に従事し、賃金を通じて所得を得る。この三者が長期間にわたり高度に重なり合ってきたため、雇用がないことを労働がないことと、市場所得がないことを社会的貢献がないことと、容易にみなしてしまう。しかし、この三者は概念的に異なる。雇用とは、市場経済における有償の労働関係である。所得とは、個人が社会の資源を獲得し利用する経済的権利である。本稿で言う労働は広義の意味を用い、人間が目的を持って外部世界、他者、そして自己を変える活動を指す。家族の世話、子育て、学習や研究、芸術創造、コミュニティへの参加、公共活動は、いずれも労働および社会的貢献の性質を持ちうるが、必ずしも雇用という形で現れず、また必ずしも市場所得を獲得するとは限らない。
（二）雇用は減少するかもしれないが、労働が消滅することはない
もし通常の労働が中核的な生産要素でなくなれば、市場における雇用総量は減少するか、あるいは機械では代替が難しい対人サービスや公共活動へと多くの雇用がシフトする可能性がある。しかしそれは、人間社会が労働を失うことを意味しない。まったく逆に、人は大量の反復的で、強制され、疎外された生産的雇用から解放され、より多くの時間を世話、創造、学習、人間関係、公共生活に振り向けることができるようになるかもしれない。問題は、産業社会がすでに、所得獲得と社会的承認の主なチャネルを雇用に結びつけてしまっていることにある。雇用が減少する一方で制度が変わらなければ、人が失うのは賃金だけでなく、アイデンティティ、社会的関係、時間的構造、必要とされる感覚にまで及ぶ。したがって、物資的な補助を提供するだけでは、人工知能時代の社会問題を解決するには不十分である。
（三）人間の尊厳を徐々に雇用から切り離す必要がある
産業社会は長きにわたり、職業、賃金、市場における生産性によって、人の成功と価値を測ってきた。人工知能がますます多くのタスクにおいて、人間よりも速く、安く、正確になるにつれ、もしこの基準が変わらなければ、最終的には大多数の人が低効率かつ低価値な存在とみなされてしまう。いわゆる普通の労働者が「用済みの人間」となるというのは、あくまでその経済的機能の低下を表現したものにすぎず、決して人間の倫理的価値の判断となってはならない。人間は主体性、感受性、関係性、創造性、責任、公共的参加の能力を持ち、その価値は、企業が雇用を望むか否か、生産物が市場価格を形成するか否か、あるいは機械と比較した生産効率といったものだけで、単独に決定されるべきではない。
したがって、人工知能時代には二つの制度を同時に再構築する必要がある。一つは所得と公共サービスを保障する制度であり、人々が市場における生産機能の低下によって基本的な生活を失わないようにするものである。もう一つは、社会的参加と価値の承認を拡大する制度であり、世話、学習、文化創造、コミュニティサービス、公共的意思決定が、真の時間、資源、社会的地位を獲得できるようにするものである。所得が雇用から切り離されるだけで、新たな社会的参加のメカニズムを欠くならば、人はベーシックインカムを得つつも、アイデンティティの喪失と社会的周縁化に陥るかもしれない。他方で、人間の精神的価値を強調するのみで、安定した資源の保障がなければ、尊厳は空疎な慰めに変わってしまう。所得制度と価値制度は、整合性を持って調整される必要がある。
結論
人工知能がそれ以前の技術進歩と根本的に異なる点は、それがどれだけ生産性を高め、どれだけの雇用を代替するかだけにあるのではなく、初めて、人間にとって最も再現が困難であった知能を、蓄積・複製・大規模展開が可能な資本へと変換しうる点にある。デジタルエコノミーをデータが基幹的生産要素となることで定義したのにならい、本稿では人工知能経済を、通常の労働が生産拡大の普遍的な投入要素および経済成長の主要な希少制約を構成しなくなる経済の形態と定義する。現在の世界はまだこの成熟した形態には入っていないが、この作業上の定義は、進行中の構造変化を識別する手助けとなる。
通常の労働が中核的な生産プロセスから撤退することは、「雇用—賃金—消費—利潤—投資」という伝統的な循環を弱める。資本所有が集中し、再分配が不十分で、一般の住民の消費性向が比較的高いといった条件下では、一般の住民の所得シェア低下は、構造的な有効需要の不足をもたらす。これは、既存の研究で最も多く論じられ、かつ伝統的なマクロ経済学に最も近い結論でもある。
しかし、この結論は依然として、人類を唯一の最終的な厚生主体とし、機械投資が最終的には人間の需要に奉仕するという前提に立脚している。企業競争や国家戦略は、AI投資を長期にわたって住民消費から乖離させうるが、それでもなお人間の目標、組織、制度によって駆動される。知的資本が持続的な資源に対する支配権を獲得し、自らの能力、存続、拡大を目標に組み込むようになって初めて、需要主体と成長の目的が真に変わりうる。それゆえ、経済は一般の住民の需要不足によって成長が止まるとは限らず、むしろ、GDP、投資、技術力が上昇を続ける一方で、人間の所得、消費、厚生が低下することにより一層警戒すべきである。いわゆる「K字型回復」と「歴史の転換点」の違いはここにある。前者は同一の経済構造の中での循環的な分化であり、後者は中核的な生産要素、資源支配のメカニズム、厚生主体の変化を意味する。
この転換点が本当に到来したかを判断するには、少なくとも四つのシグナルを観察する必要がある。すなわち、産出量の成長が長期的に通常の労働投入にもはや依存しなくなったか、一般の住民の所得シェアが持続的に低下し、かつ資本収益や再分配によっては補填されなくなったか、AI投資が収益予想の下方修正、戦略的競争の緩和、政策引き締めの後も、機械による産出と自律的な再投資によって拡大を続けられるか、GDPの成長が大多数の人々の実質的な厚生と持続的に乖離しているか、である。現段階では、これらの条件がすべて成立しているとは断定できないが、歴史上の技術補償メカニズムが必然的に再現されると仮定し続けるわけにもいかない。
政策の中核は、技術進歩を阻止することではなく、生産力が依然として人間に奉仕するように確保することにある。短期的には、雇用、所得、需要を安定させ、AI投資と住民消費の過度な分化を防ぐ必要がある。中長期的には、一般の住民による知的資本の所有を拡大し、公共財政と公共サービスを再構築し、機械部門による希少資源への際限なき拡大を制約する必要がある。さらに深い次元では、雇用・所得・労働を区別し、所得と尊厳を徐々に市場雇用への単一の依存から脱却させ、誰が経済的厚生の主体なのか、いかなる活動が社会的貢献を構成するのか、権利をどう配分するのか、という問いに改めて答えていく必要がある。
人工知能時代のマクロ経済学が最終的に答えなければならないのは、いかにして生産性を高め、投資を安定させ、需要を拡大するかということだけではない。経済がもはや大多数の人間の生産への参加に依存せず、さらには大多数の人間による消費の完遂にも依存しなくなったとき、いかにして経済が依然として人間の必要、人間の尊厳、人間の発展を最終目的とすることを保証するのか、ということである。
