AIによる雇用の減少は避けられない？AIとAIエージェントの拡大により恩恵を受ける可能性のある米国株とは？

AIによる雇用への影響：取って代わられない唯一の方法は、AIに投資すること？

ジェンセン・フアン氏は最近、a16zのポッドキャストで「AIは雇用を破壊するのではなく創出する」と発言し、ChatGPTのようなAIツールによるソフトウェア開発の民主化を強調しました。彼の主張の核心は、「もはや専門のプログラマーでなくてもアプリケーションを開発できるようになった」という点であり、これは確かに正しいと言えます。ただし、ソフトウェア開発の民主化が本当に雇用の創出につながるのでしょうか？

私たちは以前にもこのような民主化の例を見てきました。たとえばYouTubeは、何百万人もの新たなクリエイターに力を与えました。しかし重要なのは、それが何百万人分の安定した高収入の仕事を生んだわけではないということです。多くのクリエイターの収益はごくわずかで、経済的に恩恵を受けたのはごく一部の人たちに限られました。なぜかというと、資本主義は本質的にスケールに対して報酬を与える仕組みであり、「創作すること」そのものに対して報酬が保証されているわけではないからです。

しかし、現在私たちが直面しているAIによる変革は、YouTubeのような「副業的」なものとは本質的に異なります。生成AI（GenAI）、そして将来的には汎用人工知能（AGI）は、企業内の中核的なフルタイムの知的労働者の職務、特に収益を生み出さない部門の職務を脅かしています。

たとえばIT部門を見てみましょう。IT部門の最終的な目標は、ネットワークの整備、セキュリティの確保、そして信頼できるテクニカルサポートの提供など、明確で安定した状態を実現し維持することです。そしてこの状態の実現と維持は、ますます人間の手を離れ、自動化されたAIエージェントに依存するようになっています。

同様に、人事（HR）や財務（ファイナンス）などの部門においても、オンボーディング（入社手続き）、コンプライアンス（法令遵守）、給与計算、報告業務といった役割は、AIによって効率的に処理されるようになり、人間の関与が最小限に抑えられる傾向にあります。

私たちが注目している分野のひとつに、サイバーセキュリティがあります。この分野においても、AIエージェントによる効率化が進むことで、ネットワークやエンドポイント、データに対して望ましいセキュリティ体制を維持するために必要なセキュリティアナリストの数は減少すると予想されます。

一方で、収益を生み出す部門においては、まったく異なる動きが見られます。営業、マーケティング、製品開発、研究開発（R&D）などの職務は、今後も生き残るだけでなく、拡大していく可能性すらあります。AIは生産性を飛躍的に向上させ、供給曲線を外側に押し出します。こうした収益部門では、非収益部門とは異なり、明確な「最終状態」や「上限」が存在しません。企業は常に収益の拡大を追求しており、そのため、AIによって得られる生産性の向上は、限界利益がゼロになるまで、より多くの従業員やAIエージェントを追加していくインセンティブを企業にもたらします。

いくつかの具体例を考えてみましょう：

ソフトウェア開発者

開発者はソフトウェアやサービスといった収益を生み出す製品を開発しています。AIツールは、開発者の生産性を飛躍的に高めることができます。企業にとっては、AIによる支援を受けた開発者を新たに採用することで、引き続き魅力的な限界収益を得ることができるため、より多くの開発者を雇用するという明確な経済的インセンティブが存在します。 たとえばギットラボのように、座席数（利用アカウント数）に基づく収益モデルを採用している企業では、開発者の生産性向上が直接的に業績に貢献します。開発者の生産性が向上すればするほど、企業はさらに多くの開発者を雇用しようとし、それぞれがギットラボのコラボレーション・プラットフォームを必要とするため、ギットラボの収益も上昇していきます。

実地校の教師

教師は教育コンテンツを作成しており、これは教育機関が提供内容を市場に訴求するという意味では、ある種の収益を生む活動と言えるでしょう。AIは教師の生産性を大きく向上させ、各教師がより質の高い、個別対応された教材を作成することを可能にします。 ただし、教室の広さといった物理的な制約があるため、拡張性には限界があります。それでもAIは、教室内での個別最適化された授業を支援したり、ハイブリッド学習モデルを実現する手助けをする可能性があり、教員数を大幅に増やすことなく教育の質を高めることができるかもしれません。

オンライン教育事業者

CourseraやUdemyのようなオンライン教育プラットフォームは、現在、生成AI（GenAI）の台頭によって大きな逆風に直面しています。理論上、オンライン講師も、ソフトウェア開発者と同様に、AIツールを活用することで生産性を向上させ、その結果として供給曲線を外側に押し出すことが可能になるはずです。 大学や教育機関も、AIの支援を受けながら、より多くのオンライン講師を雇用し、教育コンテンツの制作規模や学習者へのリーチを大幅に拡大することができる可能性があります。

しかし、ギットラボのようなプラットフォームによって生産性を高められるソフトウェア開発者とは異なり、オンライン講師はCourseraのような教育プラットフォームに依存しています。Courseraは主に大学や大規模な教育機関との提携を通じてサービスを提供しており、これらの大学は、AIのような変革的テクノロジーの導入に関して歴史的に慎重である傾向があります。そのため、AIを活用したコンテンツ作成を迅速に取り入れることはCourseraにとって困難であり、現在ではGenAIツールを通じて容易にアクセス可能となった個別最適化された学習体験と比較して、Courseraの競争力は劣る状況にあります。 実際、私自身もこの変化を身をもって体験しており、最近ではChatGPTを使って直接Pythonの学習コースを作成することを選びました。以前であれば、CourseraやUdemyのようなプラットフォームを利用するのが自然な選択肢だったはずです。

一方で、Udemyは主に独立系の教育者を対象としており、彼らが自らコースを作成・販売する形でプラットフォームを運営しています。同様に成長の壁に直面しているものの、Udemyは独立講師にAI支援ツールを提供することで、より迅速かつ高品質な教育コンテンツの制作を可能にし、競争力を強化できる可能性があります。 このように、AIを活用したコンテンツ生成に戦略的に舵を切ることができれば、直接消費者向けのGenAIサービスとの競争圧力を緩和し、Udemyの成長や市場での立ち位置を再活性化させることも期待できます。 しかしながら、現時点ではそのような適応の兆しは見られず、AI主導の教育市場においてUdemyの将来もまた不透明な状況です。

マーケティング職

マーケティングは、顧客の獲得と維持を通じて直接的に収益を生み出す職種です。AIによるパーソナライズ、自動化されたメッセージ配信、データ分析などによって、マーケターの生産性は大幅に向上しています。このような生産性の向上によって、企業はマーケティング活動を拡大するインセンティブを得ています。 たとえばKlaviyoは、マーケターに大規模なパーソナライズマーケティングを可能にするAIツールを提供することで成功しており、AIによってマーケターの効率が高まるにつれて、企業はKlaviyoのようなプラットフォームへの投資を増やし、マーケティングチームを拡充し、結果的にクラビヨの収益も増加しています。

営業職

同様に、営業職もAIによる生産性の向上の恩恵を大きく受けています。Salesforceは、AIを活用したツールによって、営業担当者がリードをより効率的に管理・成約できるよう支援しています。このような生産性の向上により、企業は営業チームの拡大を進め、限界生産性が低下するまで人員を増加させる傾向が強まります。これにより、セールスフォースの売上も直接的に増加しています。

しかし、たとえ収益を生み出す職種であっても、課題が存在します。物理的および計算資源の制約（AIエージェントの導入に必要な計算リソースの限界など）や市場の飽和によって、スケーラビリティには最終的な限界が訪れます。現時点でも、AWSやAzureといったハイパースケーラーは、大規模なAIエージェントのワークロードを全面的に支えることに苦戦しています。また、営業チームや開発チームを無限に拡張し続けることは不可能であり、すべての市場には成長の限界があります。

収益を生み出す職種については、ある程度の安定が期待されるかもしれませんが、前述の理由から、収益を生まない職種に対しては懸念を抱いています。歴史的に見ても、破壊的なテクノロジーが登場した際には、職が完全に失われるのではなく、「職務のアップグレード」が起こってきました。農業機械の登場によって肉体労働が減った一方で、社会は知的労働へと移行することに成功しました。しかし、生成AI（GenAI）、特に汎用人工知能（AGI）は、その知的労働そのものを脅かしており、これまでにない経済的ジレンマをもたらしています。

もし知的労働までもが自動化された場合、職を失った人々にとっての次の「アップグレード」は何になるのでしょうか？高度なSTEM分野の職種、創造的な専門職、最先端の科学研究でしょうか？しかし現実には、大多数の人々がこのようなエリート的な知的職業へと迅速に移行するのは極めて困難です。

そして今後、何百万人ではなく何十億人という人々が、情熱ではなく「生きるため」にアプリ、デジタルサービス、教育コース、業務自動化ツールなどを作り始めるとしたら、何が起こるのでしょうか？ これは、趣味で活動するYouTubeクリエイターの世界とは大きく異なります。これらの人々は、規模によってすべてが評価される、極めて競争の激しいエコシステムに否応なく巻き込まれることになります。資本主義において、スケール（規模）はすなわち価値です。CEOが何百万ドルもの報酬を得るのは、彼らの意思決定が何百万もの顧客に影響を与えるからです。ソフトウェア開発者が高い給与を得るのは、彼らの製品が何千人、何百万人ものユーザーに利用されるからです。

しかし、もし何十億人もの人が同様のデジタルプロダクトを生み出せるようになれば、マーケットは必然的に重複し、飽和します。平均的なアプリやプロダクトの利用者が100人程度にとどまるようになれば、それぞれのクリエイターの成果物の経済的価値は大きく低下します。これは雇用の創出ではなく、「経済価値の希釈」に他なりません。

最終的には、AGI（汎用人工知能）が人間の知性を超えるとき、資本主義そのものの再評価が必要になるかもしれません。社会の安定を維持するためには、ベーシックインカムや各種の社会主義的な仕組みなど、代替的な経済モデルの導入が求められる可能性があります。

結論として、ジェンセン・フアン氏の「民主化」に関する見解は正しいと思われます。AIによって、かつてないほど創造のハードルが下がりました。しかし、経済構造が本質的に進化しない限り、彼の「雇用が純増する」という見方は楽観的に過ぎるかもしれません。

収益を生み出さない職種については、AIによって定義された業務の最終状態が効率的に達成・維持されるため、大幅な置き換えリスクが伴います。一方で、収益を生む職種は増加する可能性がありますが、それも市場の需要、計算資源の可用性、限界生産性の範囲内においてのみです。

そして、もし資本主義が今後も「スケール（規模）」を最も重要な価値とし続けるならば、何十億もの人々が「創造」に関与することにはなっても、その「対価」からは排除されることになるかもしれません。

現実的な解決策として残されているのは、AIそのものへの投資です。現在、一般の投資家がアクセスできるのは、成熟した上場企業の中でもAIに特化した企業に限られており、選択肢は限定的です。 ジェイソン・カラカニス氏のような人物が提唱するように、AIの初期段階における投資機会を一般市民にも開放することで、AIがもたらす経済的格差の拡大を緩和できる可能性があります。

政策立案者は、AI初期投資へのより広範な参加を実現するための道を模索すべきです。それによって、AIのインパクトを「経済的な排除」から「広範な繁栄」へと転換できるかもしれません。

そして、おそらくトランプ政権2期目では、IPO前の企業への投資を一般投資家が行えるよう、SEC（米証券取引委員会）にさらなる検討を促すことが期待されます。

それこそが、AIによって生まれる富の格差が爆発する前に、それを埋めるための道であり、社会的混乱を防ぐためのカギとなるのです。

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