AIが経済や雇用に与える実際の影響を考察した解説である。AIによるホワイトカラーの大量失業という予測は外れ、著名なAI開発者たちも過去の危機的な発言を撤回している。一部の企業のレイオフは過剰雇用の是正であり、AIをスケープゴートにしているに過ぎない。実際にはジェボンズのパラドックスが働き、技術のコスト低下が新たな需要と雇用を生み出している。一方で、最先端AIの利用コスト高騰や企業での導入の遅れなど、現実の運用には課題が多い。完全な自動化への道のりは遠いが、日々の業務でAIツールを積極的に学び使いこなすことで、将来にわたり個人の価値を高め続けられると結論づけている。
AIによる失業予測の撤回と現実
皆さん、私たちは安全です。永遠の下層階級というシナリオは正式にキャンセルされました。そうです。ダリオとサム・アルトマンの二人が、人工知能が短期的かつ大規模な経済的混乱を引き起こすという過去の発言を撤回したのです。これを見てください。サム・アルトマンとダリオ・アモデイは、大規模なIPOを視野に入れ、AIによる雇用崩壊の予言を撤回しつつあります。これが理由なのでしょうか。引用の通り、AIの経済的影響についてはかなり間違っていたとのことです。エントリーレベルの役職が深刻な危機に瀕しているとした2025年6月の警告から一転しました。
そしてもちろん、ホワイトカラーの大虐殺を予言した本人、AIがホワイトカラーの雇用の50%を奪うかもしれないと豪語していたダリオ・アモデイは今、自動化によって人々の仕事は実際には拡大するかもしれないと述べています。これは私がずっと前から言ってきたことなので、自分を褒めてあげたいくらいです。また、ゴールドマン・サックスのCEOであるデビッド・ソロモンも基本的に同じ見解を示しています。サム・アルトマンは、エントリーレベルのホワイトカラーの雇用がなくなることに関して、今頃はもっと大きな影響があると思っていたのに、実際にはそうならなかったと話しています。
これは非常に良いニュースです。実際のところ、サム・アルトマン自身のAI導入も失敗に終わっています。彼はSlackやメールの返信をAIに任せようとしましたが、結局は手動で返信するやり方に戻しました。これは非常に示唆に富んでいます。人工知能を構築している当の本人たちが、自分たちが売っているものが実際に機能するかどうかも分からないと言っているわけです。一体何が起きているのでしょうか。これから、その実態を正確に説明していきます。その前に、この動画に高評価をいただけると大変ありがたいです。まだの方はチャンネル登録もお願いします。とても励みになりますので、よろしくお願いします。
さて、ホワイトカラーの雇用喪失という話がなくなったのであれば、ここ数年、AIが原因だと言われていたレイオフはどういうことだったのでしょうか。確かにレイオフは起きています。例えばDuolingoは2年前、AIを理由に契約社員の10%を削減しました。これまで一部の契約社員が担っていたような仕事をするための人員が、以前ほど必要ではなくなったとのことです。その理由の一部はAIによるものだとされています。ですから、ホワイトカラーの雇用喪失は現実なのかもしれません。さらに見ていきましょう。PinterestとDAOは先月レイオフを発表し、これは最近の記事ですが、その人員削減の一部は人工知能への移行が理由だとしています。では、繰り返しになりますが、一体何が起きているのでしょうか。
AmazonのCEOであるアンディ・ジャシーは社内メモで、同社が今後数年間AIエージェントに投資するため、ホワイトカラーの従業員数を減らす見込みだと述べています。しかし、AWSのCEOが同じ問題について私に語った内容は、それとは全く異なっていました。このクリップを見てください。
私がリーダーシップ層のグループにいたとき、AIがあれば社内の若手社員を全員置き換えることができると考えていると言う人たちがいました。私は、それは今まで聞いた中で最も馬鹿げた考えの一つだと答えました。若手は会社の中で最もコストのかからない従業員であり、最もAIツールを活用できる存在です。それなのに、彼らを解雇して10年後になったとき、経験を積んだり何かを学んだりした社員が誰もいなくなってしまったら、一体どうやって会社を回していくつもりなのでしょうか。だからこそ、これまでと変わらず、大学を出たばかりの若者を採用し、ソフトウェアの正しい構築方法や問題の分解方法、思考プロセスを教え続けることが絶対に必要だと私は考えています。
数日前にMetaが2,000人という大規模なレイオフを実施したばかりです。では、一体何が起きているのでしょうか。
レイオフの真の理由とAIへの責任転嫁
実のところ、これらの企業はAIをスケープゴートとして利用しているだけなのです。彼らは元々人員を抱えすぎており、ゼロ金利時代に過剰採用をしていました。自分たちが実際に構築しているものに対して、それほど多くの従業員は必要なかったという事実に気づいただけなのです。
ジャック・ドーシーによる有名な投稿もあります。今日私たちはBlockをスリム化しています、というのが会社宛てのメッセージです。彼は実質的に一夜にして会社の50%を解雇し、人工知能を使って自身の会社であるBlockを再建すると宣言しました。AIを使えば魔法のように、半分の人数で1,000倍の生産性で会社を運営できるようになると言ったのです。ここで少し考えてみてください。従業員の50%を一夜にして解雇しても、会社が全く問題なく回るなどと本気で信じられるでしょうか。もしそうだとしたら、その理由が本当にAIだと言い切れるでしょうか。答えは明確にノーです。彼らは元々人員を抱えすぎた肥満体質の企業だったのです。
私はこれまで、AIの現実世界での活用について多くを語ってきました。私が提携していることを誇りに思っているZapierという企業は、非常に有用で価値のある方法でAIを活用しています。これを見てください。エージェントに現実世界の仕事をこなすために必要なすべてのツールを与えたいのなら、ZapierのMCPサーバーに接続する必要があります。私はかれこれ10年以上Zapierを使っていますが、これ以上おすすめできるものはありません。今ではエージェントに何千ものツールを瞬時に与えることが、信じられないほど簡単にできるようになりました。Gmail、Google Calendar、Asana、Notion、Slackなどのことです。あなたが使っているほぼすべてのツールがZapierで利用可能です。
Zapierは非常に長い間、自動化の分野に取り組んできました。ですから、他の場所で経験したようなシステムの脆さを、Zapierで感じることはありません。使いたいツールを設定するだけでURLが発行され、それをエージェントに渡すだけです。それだけで完了です。これでエージェントは、あなたが必要とするあらゆるツールにアクセスできるようになります。Claude Codeであれ、Codexであれ、OpenClawであれ、Hermesであれ、エージェントの種類は問いません。ただ機能するのです。そして、コードを一行も書くことなく、これらすべてを設定することができます。無料で始められるプランがあり、必要に応じてスケールアップしていけます。ぜひZapierをチェックしてみてください。彼らは本当に素晴らしいパートナーです。リンクは下に貼っておきます。Zapierに改めて感謝します。
さて、動画の内容に戻りましょう。ジャック・ドーシーは間違いなく、良い意味で未来を生きています。彼は人工知能を使ってゼロから会社を作り直す方法を考えているのです。彼がこの投稿で説明しているのは、企業が将来どうなるかというビジョンであり、今日現在起きていることでは決してありません。そして、彼自身も今日それを実現できているわけではありません。ですから、もし彼が会社の50%を解雇してもその後何の問題もなかったとすれば、それは最初からその従業員たちが必要なかったという可能性が高いのです。
これはTwitterで起きたことと全く同じです。イーロン・マスクが買収して従業員の大部分を削減しましたが、会社はほぼ問題なく存続しました。要するに、非常に多くのテクノロジー企業が異常なほどの過剰採用を行っており、今になってAIをそのスケープゴートにしているだけなのです。でも、皆さんはきっとこう思っているでしょう。AIが理由であろうとなかろうと、これだけ多くの人が解雇されているのは事実ではないか、と。
実は、それも真実ではありません。雇用市場は極めて堅調です。これはApolloのチーフエコノミストであるデビッド・サックスの言葉です。AIに関連した雇用喪失の証拠はゼロだと言っています。これがその投稿です。非常に信頼のおける調査会社であるApollo Researchも、証拠はゼロだとしています。
ジェボンズのパラドックスとAIブームの実態
これはすべてジェボンズのパラドックスに帰結します。これについては後ほど説明します。結論から言うと、AIへの投資ブームは雇用とインフレーションの両方を押し上げているのです。まさにジェボンズのパラドックスがリアルタイムで展開されています。テクノロジーが安価になることで、より多くの需要とより多くの雇用が生まれているのです。
これは私がずっと前から言い続けてきたことです。実際、これに関する動画も一本丸ごと作りました。ジェボンズのパラドックスとは基本的に、テクノロジーが安価になればなるほど、人はそれに対する支出を減らすのではなく、むしろ増やすというものです。なぜなら、これまで費用対効果が合わずに正当化できなかったようなユースケースを、突然実現できるようになるからです。人工知能の登場により、これまで不可能だったあらゆるユースケースに取り組めるようになりました。そして、それを実行するためには人間が必要です。プロンプトを入力し、結果を検証する人間が依然として必要なのです。これについては後ほど詳しくお話しします。
これは給与計算サービス会社である米国のADPが発表した週間雇用統計です。しばらくの間増加傾向にあります。ちなみに、11月から12月頃にかけて、モデルの能力が次のレベルへと進化した時期と重なります。それ以来、企業はAIにますます多くの資金を投じるようになり、それに並行して雇用も増加しているように見えます。つまり、これは完全にこれまでの言説を覆すものです。ホワイトカラーの大虐殺など起きていません。生産性の向上、支出の増加、そして雇用の増加が同時に起きているのです。
しかし、最初のポイントに戻りましょう。なぜ失業の波は起きていないのでしょうか。そして、なぜサム・アルトマンはAIが彼が思っていたほど影響を与えていないかもしれないと語っているのでしょうか。これは私たちがAIバブルの中にいるということを意味するのでしょうか。
今や、AIのコストが極めて高額になっていると発表する企業が出てきています。UberのCOOは、トークン使用量の増加に見合うだけの明確な見返りが消費者向け機能で示されていないため、多額のAI投資を正当化するのが難しくなっていると述べています。実際、Uberは2026年分のAI予算をわずか4ヶ月で使い切ってしまい、COOはその価値があるのかどうか疑問視しています。皆さんも見たことがあるかもしれませんが、ある謎の企業がわずか1ヶ月で誤って5億ドル分ものトークンを消費してしまうという出来事もありました。
トークンは決して安くありません。しかも、ますます高価になっています。最先端のモデルがより有能になるにつれ、地球上で最も優れたAIモデルのコストも上昇しています。これを見てください。Claude Opusの4.8は100万出力トークンあたり25ドルです。誰もがOpenAIのモデルかAnthropicのモデルを採用していますが、彼らは絶対的な最先端モデルしか使っていないため、膨大な請求書を目の当たりにしています。
しかし、ここが重要なポイントであり、私がずっと話し続けてきたことです。ほとんどのユースケースは、絶対的な最先端の知能を必要としません。ここで見ているClaude Sonnetのような、実務に強いモデルを使うべきだと言ってきました。このSonnet 46は100万出力トークンあたり15ドルで、これでもまだかなり高価です。一方、中国から登場したDeepSeekのようなモデルは、100万出力トークンあたり87セントです。AnthropicやOpenAIに支払うコストのほんの一部に過ぎません。
これについても動画を作りました。私はこれが米国にとって大きな脅威になると思っていました。企業が請求書を見て、はるかに安くて効率的なDeepSeekや中国のモデルを採用する決断を下すかもしれないからです。しかし、インフラが整備され、米国の最先端の研究機関が新たなアルゴリズムの突破口を発見するにつれて、知能あたりの価格は下がり続けるでしょう。もちろん、実現可能な絶対的な最先端のレベルは上がっていくはずです。
繰り返しになりますが、大部分のユースケースにおいては、企業は絶対的な最先端のモデルを必要としていません。そのため、彼らが支払う価格は下がっていくでしょう。しかし、トークンに20セント払おうが20ドル払おうが、現実世界で使える出力を得られなければ全く意味がありません。単純に意味がないのです。もし100万トークンあたり20ドルで信じられないほど素晴らしい出力を得られるなら、それで構いません。おそらく一日中喜んでその額を支払うでしょう。
AI活用のボトルネックと最先端の取り組み
そしてこれが、私たちの次の問題につながります。ほとんどの人、そしてほとんどの企業は、単純にAIを使うのが非常に下手なのです。世界中を見渡しても、最先端のAIを本当に使いこなせている人はほんのわずかしかいません。おそらく数百人程度でしょう。単なる質疑応答や簡単な自動化、メールの作成、ドキュメントの要約以上の使い方をしている人たちのことです。自分が何をしているのかを本当に理解している、非常に小さなプライベートクラブのようなものが存在しています。
私もその一部だと思っていましたが、最近はそうでもないかもしれないと感じています。これについては後でお話しします。この状況を改善するために現在取り組んでいることがあり、それを皆さんにも共有するつもりです。
つい数週間前、OpenClawの制作者であるピーター・スタインバーガーが、完全にバズったスクリーンショットを公開しました。彼はわずか1ヶ月でトークンに約130万ドルを費やしたことを示しました。人々はそれを見て、パニックに陥りました。無理もありません。彼が構築しているものをすべて見れば分かりますが、彼はソフトウェア開発について全く異なる視点で考えているのです。彼はその130万ドル分のトークンを、直接コードを出力するためだけに使っているわけではありません。彼はソフトウェア工場を建設しているのです。つまり、コードを書くためのフレームワークの構築に投資しているということです。これこそが絶対的な最先端です。これは世界でもおそらく数百人しか理解していないやり方です。
彼がそれほど大量のトークンを使って実際に何をしているのか、例を挙げましょう。Claw SweeperやClownfishのおかげで、今週は10,000件以上のIssueと5,000件近いPRをクローズしています、とのことです。これらのツールが具体的に何であるかは重要ではありません。重要なのは、そのまま放置されていたであろう作業を彼が自動化したということです。
しかし、AIが私たちが思っていたほどの経済的影響を与えていないかもしれないという点に戻りましょう。実際には2つのことが起きています。まず、企業がAIを導入するスピードが非常に遅いということです。CEOが、我が社はこれからAIファーストの企業になると宣言するのとは違う意味での導入です。そういう宣言は、実際には日に数回ChatGPTに話しかける程度のことしか意味していません。ピーター・スタインバーガーが語るレベル、あるいはその一部のレベルに到達するだけでも、膨大な作業が必要です。多大なチェンジマネジメントが求められますが、企業内においてそれは非常に、非常に時間のかかることなのです。
そして2つ目は、UberのCOOが考えていることにも戻りますが、たとえ新機能を出荷し、大量のコードを書いたとしても、すぐにビジネスの他の部分がボトルネックになっていることに気づくということです。一日中コードを出荷することはできても、それをパッケージ化し、マーケティングを行い、販売し、その魅力を正しく伝え、チームがそれを理解し、ユーザーが実際にそこから真の価値を得ていなければ、何の意味もありません。消費したすべてのトークンも、構築したすべての機能も、それほど重要ではなくなってしまうのです。
AnthropicとOpenAIは少し前にこの問題に気づき、何十億ドルも投資してコンサルティング部門を丸ごと立ち上げています。Anthropicは、Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと提携し、新しいエンタープライズAIサービス企業を設立しています。OpenAIは、140億ドルの評価額がつけられたAIコンサルティング部門を立ち上げています。彼らは、企業が自分たちの製品の使い方を確実に理解できるようにすることに全力で取り組んでいます。
最後に、私が少なくとも一日に一度は思い出すこのツイートを紹介したいと思います。彼がこの投稿で基本的に言っているのは、人工知能は中間の作業には信じられないほど優れているということです。それは明確に、最初から最後までの全体を通した作業にはそれほど優れていないということを意味しています。どういうことでしょうか。AIに単に、会社を作ってくれと命じることはできないということです。プロンプトを入力して方向性を導くためにも、そしてもう一方で、それが機能するかどうか、ユーザーが価値を得られているかどうかを検証するためにも、依然として人間が必要です。
AIが担う中間の部分はますます拡大しています。しかし、その部分が拡大し両端が細くなったとしても、ボリューム自体は増加しています。プロンプトを入力すべきこと、検証すべきことが増えているからです。私たちは今、期待と現実の狭間にいます。未来がどうなるかをパフォーマンス的に見せびらかし、それが今日すでに実現しているかのように振る舞う人もいます。
例を挙げましょう。Pulsiaというスタートアップ企業は、あなたが寝ている間に会社を運営してくれるAIのために3000万ドルを資金調達しました。ボタンを押すだけで私たちがあなたのために会社を作り、あなたは利益を得られます、というものです。私はこれが今日可能だとは信じていません。ビジョンは好きです。いつかこのようなものができると信じていますが、ボタンを押すだけで会社を作れるという証拠はどこにもありません。全く理にかなっていません。
これのオープンソース版のようなものもあり、paperclipと呼ばれています。繰り返しますが、私はこのような実験や、会社設立が誰にとってもどんどん簡単になっていくという彼らの世界観のビジョンは本当に素晴らしいと思います。しかしやはり、彼らはそれが今日すでに可能であるかのように売り込んでおり、現実はそうではないのです。
Y CombinatorがAIネイティブ企業を構築するためのプレイブックについて語っているのを見て、私は彼らが何をしているのか理解しようと読んでいました。というのも、私は自分が遅れをとっているように感じていたからです。人々が人工知能をどのように使っているかという絶対的な最先端に、私はいないのではないかと思っていました。そしてこの動画を見ました。彼らが何をしているのかを理解しようとしましたが、彼らが提示したものはすべて大いに納得のいくものでした。
しかし、そのうちのどれだけが今日実際に可能なのかはわかりません。なぜなら、私自身がまだそれを達成できていないだけでなく、他の人たちがこれを達成したという例もあまり見ていないからです。これについては後でお話ししますので、もう少しお付き合いください。つまり、彼らがそれを完全に秘密にしているか、あるいはどのように機能するかという理論だけを持っていて、実践的な方法はまだ持っていないかのどちらかです。誤解のないように言っておきますが、このYCのパートナーが提示しているビジョン、ギャリー・タンが提示しているビジョンは非常に理にかなっています。私も同意しますが、多くの人はそれが今日すでに可能だと受け取ってしまっていると思います。
これからのAIとの向き合い方
そこで私自身の話に戻ります。私はそれを見て、今日実際に何が可能なのかと考えています。そして、OpenClawの時に起きたことを思い出します。OpenClawが登場した時、完全にバズりました。非常に多くのコンテンツクリエイターやインフルエンサーが、AIを使ってどれだけ多くのことをこなしているかを語りました。ボタンを押せばお金が稼げて、AIが食料品の買い出しから子育てまで、信じられないようなことをすべてやってくれる。自分はただ座ってリラックスして、それが働くのを見ているだけだ、と。
私はそれを見て、ここには本物のユースケースはないなと思いました。そこで私は、自分でテストしに行くことにしました。数十時間、何十億、文字通り何十億ものトークンを費やして、実際に何が機能するのかを突き止めました。そうしてユースケースを開発し、動画で共有しました。私はそれをとても誇りに思っています。そして今、何が本物で何がそうでないのかを見極めようとしています。それが私が今取り組んでいることです。このYCのパートナー、そしてYC全体がAIネイティブ企業の未来として説明していることを、まさにそのまま実装しようとしています。ですから、近日中に報告できると思います。
私たちは巨大なバブルの中にいるのでしょうか。この動画の冒頭で、ホワイトカラーの大虐殺がキャンセルされたと話しました。これは実のところ、人々が言っていたほどAIがすべてをこなしているわけではないということを意味しています。これらの企業は何十億ドルも稼いでいます。何兆ドルも投資してAIデータセンターを建設しています。では、私たちはバブルの中にいるのでしょうか。短い答えはノーです。
皆さんは働き続けることができます。これは実際のところ、非常に良いニュースなのです。私たちは今、この技術をどう普及させるか、どう活用するかを模索している最中です。ナレッジワーク、特にコーディングのような分野では、すでに大きな可能性を示しています。しかし、経済の他の部分や企業内でさえ、ボトルネックが見え始めています。
繰り返しになりますが、先ほど言ったように、千個の機能をただ出荷するだけではダメなのです。それについて語り、マーケティングを行い、エンドユーザーが実際にそこから価値を得られるように確認しなければなりません。私たちは今、まさにその段階にいます。これには時間がかかります。企業は適応する必要があります。会社の運営方法を変えなければなりません。ソフトウェアについての考え方を変えなければなりません。
そして、依然として巨大な能力の余剰が存在しています。コアとなるモデル、大規模言語モデル自体は依然として非常に優れていますが、私たちはまだそれを最大限に引き出す方法を模索している段階です。仮に最大限に引き出せたとしても、そのすべての価値を活用するために、ビジネスへの考え方をどう変えるべきかをまだ見つけ出さなければなりません。
それでも、じゃあ自分はどうすればいいのかと考えているなら、ツールの学習を続けてください。実験を続け、何が最先端で、何が本物で、何がそうでないのかを理解してください。とにかくツールをいじってみることです。私生活で使ってみてください。職場で使ってみてください。得られる限りの最大のレバレッジを獲得してください。あなたの会社で最初のAIネイティブな人材になれば、あなたは永遠に価値ある存在でいられます。
AIのコストは爆発的に増加しています。多くの企業が請求書を見て息を呑んでいます。実際、私はDeepSeekやオープンソース全般がエンタープライズ向けに販売する上で非常に良い立場にあるという動画を作りました。100万トークンあたり30ドル払うより、30セント払う方がいいと思いませんか。私はそれについて一本の動画を作りました。
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