AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「AIでUBIが現実味を帯びてきた」と言うのですが、正直ピンと来ません。要するにAIの儲けで国が国民にお金を配れるという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！まずは要点を3つだけ示します。1) AI（artificial intelligence／人工知能）が生む経済的な余剰、いわゆる“賃貸収益”がどれだけ出るか。2) その賃貸収益をどれだけ公共に回せるか。3) その両方が揃えばUBI（Universal Basic Income／普遍的ベーシックインカム）が現実的になります。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
賃貸収益という言葉は聞き慣れません。会社で言えば設備投資の果実みたいなものですか？それと税金で取ればいいだけの話じゃないですか。
いい例えです。賃貸収益は設備投資が生む利益と似ており、AIは一度高性能化すれば継続的に付加価値を生む“資本”になります。ただしポイントはその総額と分配方法です。税で取ると効率を落とすコストやガバナンス上の負担が生じるため、どれだけの能力（生産性）でどれだけの税収に変えられるかを定量化することが重要なんです。
それなら疑問があります。論文は「閾値」を出しているようですが、具体的には何を閾値にしているのですか？これって要するにAIの生産性が今の何倍になれば足りるという話ですか？
その通りです。論文ではAIの生産性を既存の自動化技術に対する比率で表しています。結論だけ言えば、現時点の経済パラメータだと最悪の場合でも既存自動化の約5〜6倍の生産性があれば、GDPの11%相当のUBIを賄えると示されています。大切なのは、この数字が政策や市場構造で大きく変わる点ですよ。
5〜6倍と言われても実感が湧きません。いつ頃そんなことが起きるんでしょうか。投資判断として見通しが欲しいのです。
投資判断の観点からは三つの視点で見ると分かりやすいです。1) 技術進展の速度、2) 市場の集中度（モノポリー化の度合い）、3) 政策でどれだけ賃貸収益を公共に回せるか。論文は最悪ケースで新しい仕事が生まれないと仮定して評価しているため、現実ではこの前提が変われば閾値は上下します。経営判断としてはシナリオごとのレンジで見るべきですよ。
分かりました。では政策で公的取り分を増やしたら閾値は下がるのですか。具体的にどの程度ですか。
良い質問です。論文の解析では現在の公的取り分を約15%とし、これを約33%に引き上げると必要なAI生産性はおよそ3倍に下がると示しています。ただし注意点があり、取り分を上げすぎると運用コストや規制による効率低下で逆効果になる可能性があると論文は指摘しています。したがって、効率を維持しつつ公共取り分を高める戦略が現実的で有効です。
要するに、政策と市場の設計次第でAIが生み出す富を取り込めるかどうかが決まると。自分の言葉で言うと、AIの「稼ぐ力」が今の数倍になり、それを効率よく回収すれば国民に配れる、ということですね。
その通りですよ、田中専務。短くまとめると、1) 必要なAI生産性は今日の数倍、2) 市場構造と税取り分が閾値を大きく左右、3) 政策運用の効率を落とさないことが成功の鍵です。大丈夫、一緒に戦略を描けますよ。
