【アゴラ】黒坂 岳央：「AIが全仕事を奪う」は起きない決定的理由

黒坂岳央です。

「AIがいずれすべての仕事を奪う」という意見をあちこちで聞く。著名な起業家、インフルエンサーやメディアが繰り返し唱えている。だが筆者は昔からずっとこの主張に対して一貫して懐疑的だった。

確かに技術的な困難はいずれAIが乗り越えるだろう。人間が出来ることでAIができないことはもはや存在しないと思えるほどだ。これ自体はよく理解できる。

だが、問題は「ラボで再現出来ても、低コストで広く普及するのか？」ということである。筆者が課金して使っている「Claude Opus 4.8 High」と「Gemini 3.1 Pro」に聞いてみた。

結論から言うと「無理」だった。概ね、方向性は筆者の考えていたことと同じである。持論を踏まえて展開したい。

demaerre/IStock

「技術的に可能」と「普及」は別問題

「AIがすべての仕事を奪う」という主張を解剖すると、2つの全く異なる命題が混在している。

ひとつは「個別タスクで人間を上回れるか」という技術的実現の問題。もうひとつは「その技術が人類全体の労働を置き換えるほど普及するか」という拡散の問題だ。

前者は確かに進行している。画像認識、文章生成、コーディング支援、医療診断の補助など、特定領域において人間を超えるAIは、すでに現実として存在する。特にデジタル空間におけるAIは効率化や技術革新が進むことで、低コストで高度な作業の代替が進んでいる。

単純な事務作業だけでなく、一部の専門性の高い仕事でさえ、近い将来にもう人間が対応する必要はなくなるだろう。

だが後者は全く別の関数で動く。「すべての仕事を代替する」というのは、技術デモを数十億人分スケールさせることを意味する。その瞬間に、技術の問題は「物理の制約」に変わる。

現在はAI企業が熾烈なシェア争いで大盤振る舞いにより、無料でAIを使わせているがこれは持続可能ではない。いずれはコストの問題で使える人とそうでない人に分かれていくだろう。すでに無料と有料モデルとで出力結果に大きな違いが出ている。AI利用者の間でも「格差」が付き始めているのだ。

特にフィジカルAIのコストはデジタルとはケタ違いだ。カメラ、センサーの他、素材にはレアメタルなども必要で莫大な電気も求められる。メンテナンスにも莫大なコストがいる。

人間は接客、掃除、品出しなど複数のタスクを時給内に処理できるが、機械はマルチタスクは難しい。そうなるとタスクの分量だけロボットが必要なので、物理スペースの確保もいる。これでは店舗ビジネスや都市圏ではスケールが難しい。そう考えると全人類、80億人分調達し、運用を維持するコストは技術革新だけでペイ出来るとは思えない。

たとえば無人コンビニはこれまで莫大なコストと時間をかけてITテックが挑戦し続けたが、結局今は世界中のコンビニやスーパーには人間の店員が立っている。結局は技術ではなく、コストこそが決定的な壁なのだ。

何重にも立ちはだかる物理のボトルネック

「AIが仕事を奪う説」は技術的ハードルばかりが語られるが、物理的なボトルネックはあまり言われてこない。しかし、筆者は物事は常に商業ベースで考えるクセがあるので、物理の壁が気になってしまうのだ。

まず、第一の壁はエネルギーだ。

現行の大規模AIモデルは電力を膨大に消費する。米エネルギー省の試算では、米国のデータセンターの電力需要は2028年に総電力の最大12%に達するとされている。だがこれはあくまで現状のAI利用規模の話だ。「人類のあらゆる労働をAIが代替する」となれば、必要な電力はケタが変わる。

問題は、発電設備と送電網の増設が技術曲線に乗らないことだ。変圧器の調達から送電線の敷設、用地確保、許認可まで含めれば、5年から15年のスパンがかかる。半導体の進化より遥かに遅い。AIが賢くなっても、電力インフラの建設速度は加速しない。

そして第二の壁は物質だ。

物理労働を代替するヒューマノイドを数十億体配備するには、銅・リチウム・希土類・先端半導体が必要になる。これらには地質学的な埋蔵量という絶対的な上限がある。AIがどれだけ賢くなっても、銅の埋蔵量は増えない。リチウムの需要がすでに供給を上回りつつある現状を見れば、これは将来の懸念ではなく現在進行形の制約だ。

最後に第三の壁は資本収益だ。

仮に技術と資源が揃ったとしても、置換に必要な設備投資の総額が、代替される人件費の現在価値を上回る領域では普及が起きない。新興国の低賃金労働に対して、ヒューマノイドの減価償却+電力+保守費が損益分岐点を下回るのは、数十年単位では来ない。「理論上は可能だがコスト面で普及に至らない」これは技術的困難ではなく、経済均衡の問題だ。

◇

「AIが全部奪うわけではない」という話をすると、「AI否定論者」「技術悲観論者」と誤読されることがある。だが主張の核心はそこではない。

AIが認知労働の大半を代替することは、確実に進行する。定型的な事務処理、情報の整理と要約、コードの生成、平均的なコンテンツ制作などの市場価値が急落していくことは、物理ボトルネックとは無関係に起きる。自分が否定しているのは全称命題だ。

正確に言えば、「AIがすべての仕事を奪う」ではなく「AIで誰でも平均的なアウトプットを量産できる」が正しい未来予測になる。脅威は完全代替ではなく、中位層の崩壊だ。汎用認知労働の価値が剥落する中で、代替困難な固有性と論理深度を持つ仕事の相対的希少性は高まるだろう。

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