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　この連載で、AIブームを支えるデータセンターへの巨額投資が、いずれ“請求書”として届きかねないという議論＊1を紹介した。その請求書を最終的に払えるかどうかは、AIが経済全体の生産性をどれだけ押し上げるかにかかっている。この本丸の問いに対し、現在までに経済学者がどのような試算を出しているか、いくつかの研究を複数回にわたって紹介する。まず、2024年にノーベル経済学賞を受賞したダロン・アセモグル氏（米マサチューセッツ工科大学教授）の論文「The Simple Macroeconomics of AI」＊2である。同氏によれば、生産性向上は「今後10年で最大0.66％」という、拍子抜けするほど控えめな数字だった。

◎【AIブームの“請求書”】ハイパースケーラー「空前の好業績」の死角…データセンターは高速陳腐化、巨額調達の代償

「一部の仕事が速くなる」と「経済全体が成長する」は違う

　生成AIが経済を一変させるという予測は、金融界でも珍しくない。ゴールドマン・サックスは生成AIが世界のGDPを7％押し上げると予測し＊3、マッキンゼー・グローバル研究所はAIなどの自動化技術が先進国の年間成長率を1.5〜3.4ポイントも高める可能性があると見積もった＊4。

　これに対し、アセモグル氏が持ち出す道具立ては驚くほど単純だ。経済全体の生産性の指標である全要素生産性（TFP＝同じ人手と設備からどれだけ多くを生み出せるかを示す効率性）の上昇は、おおむね「AIが実際に変える仕事の割合」と「その仕事で下がる総コストの割合」の掛け算で決まる。経済学でハルテンの定理と呼ばれる関係である。

　直感的にはこう考えればよい。AIのおかげでメール作成が半分の時間で済むようになっても、製造や営業、物流といった残りの仕事が変わらなければ、会社全体の効率はわずかしか上がらない。レストランでメニュー作りだけが高速化しても、調理や配膳が同じなら、店全体の生産量はほとんど増えないのと同じである。

　では、AIが変える仕事の割合はどれくらいか。アセモグル氏は米オープンAIの研究者らによる推計＊5に基づき、米国の仕事の約20％（賃金ベース）がAIの影響を受け得るとみなす。ただし「技術的に使えそう」と「採算の取れる形で導入される」は別の話だ。導入費用や社員教育などのコストを織り込んだ別の研究＊6を援用すると、10年以内に利益を生む形で使われるのはそのうち23％程度で、経済全体で本当に変わる部分は20％×23％＝4.6％にとどまる。