1. AIと経済を合わせて問うことになる理由
人工知能を技術の話だけとして読むのが難しくなった背景には、数字があります。国際エネルギー機関（IEA）は、S&P 500に含まれるAI関連企業の時価総額が2022年以降で約12兆ドル増えたと整理しています。スタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）は、2024年の企業のAI投資が2,523億ドルだったと集計しました。同じ資料では、民間投資が前年より44.5%、M&Aが12.1%増えています。これほど大きな資金が一つの分野に集まれば、雇用や生産性、電力や賃金にどのような痕跡が残るのかを問うことになると言えます。
ただし、これらの数字は複数の機関がそれぞれ異なる対象と時点を調査した結果です。この記事ではまず、労働者が生成AIにどれだけ晒されており、実際にどれだけ使っているのかを見ていきます。続いて、投資と労働時間の変化、企業の現場での導入とコスト、電力と供給網、利益と負担がどのように分かれるのかを順に見ます。そのうえで、韓国経済についての韓国銀行のシミュレーションと制度の変化を確認し、最後に三つの点にまとめます。各節では、出典が述べている内容と筆者の解釈をできるだけ分けて書きました。
2. ILOの2025年改訂版と韓国銀行の調査：労働者4人に1人が晒され、韓国国内の労働者63.5%が活用
国際労働機関（ILO）は2025年の改訂版で、世界の労働者4人に1人が、ある程度生成AIに晒された職業で働いていると明らかにしました。今回の分析は、人とAIの判断を組み合わせる方法で、6桁の職業分類のレベルで約3万件の作業（タスク）を調べたと説明されています。平均の自動化スコアは0.29で、2023年の0.30より少し低くなりました。一方で、音声・画像・映像の生成能力が高まったことにより、メディアやウェブ関連の職業のいくつかの作業では自動化スコアが上がりました。平均がほぼ変わらなくても、職業ごとに流れは異なり得ることを示す部分と見ることができます。
韓国銀行の家計調査では、労働者の63.5%が生成AIを使っていました。業務用途だけに絞っても、活用率は51.8%でした。韓国銀行は、韓国国内の活用率が米国の2倍ほどで、普及の速さはインターネット導入時より8倍速いと比較しています。「晒され方」という可能性の指標と、「活用」という実際の行動の指標を並べて見られるという点で、この二つの調査は合わせて読む価値があります。ただしILOは世界の職業を、韓国銀行は韓国国内の労働者を調査しているため、二つの数値をそのまま比較することは難しいです。
3. スタンフォードHAI・IEA・韓国銀行：生成AI投資339億ドル、労働時間3.8%短縮
スタンフォードHAIによると、2024年の生成AIへの民間投資は339億ドルでした。2023年より18.7%増え、2022年の8.5倍を超えました。同年の米国のAI民間投資は1,091億ドルで、中国（93億ドル）の約12倍、英国（45億ドル）の24倍でした。IEAは、世界のデータセンター投資が2022年以降ほぼ2倍に増え、2024年には5,000億ドルに達したと集計しています。ただし、IEAのデータセンター投資額のうちAI向けがどれだけかは、この資料だけでは確認できません。
投資が働く時間にどのような変化を残すのかは、韓国銀行の調査から一部うかがえます。調査によると、生成AIを使うことで労働時間が平均3.8%減り、週40時間勤務に換算すると1.5時間に当たります。これによる潜在的な生産性向上の効果は1.0%と推定されました。労働時間が減る効果は経験年数の短い労働者でより大きく、韓国銀行はこれを熟練度の格差を縮める平準化効果と解釈しました。「潜在的」という表現が付いている以上、減った時間が実際にどれだけ生産を増やしたのかは、まだ推定の段階にあるものとして慎重に読むのが適切です。
4. スタンフォードHAI・韓国銀行・KDI：組織のAI利用78%、物理的AIへの晒され方11%、自動化が可能な仕事38.8%
スタンフォードHAIの資料では、組織がAIを使っていると答えた回答者の割合は、2023年の55%から2024年には78%に跳ね上がりました。サービス運営にAIを使っている組織の回答者の49%がコスト削減を報告し、サプライチェーン管理では43%、ソフトウェアエンジニアリングでは41%でした。しかし、コスト削減を報告した回答者の大部分は、削減幅が10%未満だと答えています。この調査を見ると、AIを使う組織は急速に増えたものの、コスト削減の幅はまだ大きくないと見ることができます。
機械とともに働く領域もあります。スタンフォードHAIによると、2023年に中国は産業用ロボット27万6,300台を設置しており、これは日本の6倍、米国の7.3倍でした。韓国銀行は、自律型ロボットとともに働く、つまり物理的AIに晒されている労働者の割合が現在11%で、今後27%まで増えると見込んでいます。KDIの分析では、2023年時点で韓国国内の仕事の38.8%が、技術的には業務の70%以上を自動化できます。「技術的に」という条件が付いているため、この数値を実際に置き換えられる仕事の規模として読むことには慎重さが必要です。
5. IEAの2024年データセンター電力415TWhと、KDIが示す韓国国内企業のAI導入率2.3%
IEAによると、2024年のデータセンターは世界の電力消費の約1.5%に当たる415TWhを使いました。2017年以降、データセンターの電力消費は年平均で約12%ずつ増え、電力消費全体より4倍以上速く伸びています。スタンフォードHAIの資料には、マイクロソフトがAIに使う電力を確保するため、スリーマイル島の原子炉を再稼働させる16億ドル規模の契約を発表したという内容もあります。IEAは、AI中心のデータセンターの資本集約度がアルミニウム製錬所より10倍高く、現在、世界の精製ガリウム供給の約99%を中国が占めていると整理しています。AI経済が電力と素材供給という物理的な条件とも絡み合っていることを示す資料として読めます。
韓国企業の現場での導入の数値は、これとはかなり異なります。KDIが引用した情報化統計調査では、2021年末時点で従業員10人以上の民間企業のAI導入率は2.7%でした。250人以上の大企業だけを見ると、導入率は約20%に達します。2023年9月末にKDIが韓国国内の企業800社を対象に行った調査の結果も、導入率2.3%と低い水準でした。世界の投資の流れと、韓国国内の企業全般での導入との間には距離があり、企業規模によって差が大きいと見ることができます。
6. JRCとKDI：EUの生成AI活動は7%、教師の晒され方は他の職業の90%より高く、若年層に否定的な効果が集中
欧州連合の欧州委員会共同研究センター（JRC）は、EUが世界の生成AI活動の7%で3位であり、中国は60%、米国は12%だと明らかにしました。欧州は生成AIの研究論文の21%を出して世界2位であり、2023年には3,000本を超えました。一方で、EUの特許出願は世界の2%にとどまりました。この数値から見ると、研究成果と特許出願という二つの指標は必ずしも同じ方向に動くわけではないと見ることができます。
JRCの資料には、教育と公正性に関する内容もあります。JRCの研究では、教師は他の職業の90%よりAIへの晒され方が高いという結果でした。また、金融の意思決定に使うAIモデルを実験したところ、男性に約4%有利な性別の偏り（バイアス）が現れました。教室や金融の窓口のように、人と直接向き合う領域でもAIの経済的な影響を検討する必要があることを示す事例として読めます。
KDIの分析では、地域のAI影響率が高まっても、賃金労働に就いているかどうか全体には影響がありませんでしたが、労働者の賃金、特に女性の平均賃金は減ったと推定されました。職種別では、情報通信の専門家と技術職を中心に専門職の雇用が増え、サービス・単純労務職の雇用は減りました。雇用と賃金に対する否定的な効果は、男性の30〜44歳や女性の15〜29歳など若年層と、短大卒以上に集中していました。中高年層と高卒以下では、変化がないか、むしろ肯定的でした。全体の総量は似て見えても、集団ごとに影響の方向が分かれ得るという点が浮かび上がります。
7. 韓国銀行のシミュレーションと人工知能基本法：GDPが4.2〜12.6%上昇する可能性、2026年1月施行
韓国銀行のモデルによるシミュレーションでは、AIの導入によって韓国の生産性が1.1〜3.2%、GDPが4.2〜12.6%高まり得るという結果が出ました。ただし、生産性が高まる効果はすべての企業に均等に現れるわけではなく、大企業と社歴の長い企業で目立ちました。韓国銀行が引用した2023年のIBMの調査では、韓国国内の大企業の48%がすでにAIを導入したと答えています。韓国銀行は、韓国が2024年上半期時点で世界の半導体輸出の約23%を占めているという点にも触れました。IBMの調査とKDIのアンケートは対象と方法が異なるため、48%と2.3%をそのまま比較することは難しいです。
労働者側の数値も合わせて見る必要があります。韓国銀行は、韓国の労働者のうちAI導入によって恩恵を受け得る割合を24%、否定的な影響を受ける可能性が大きい割合を27%と示しました。韓国銀行の調査では、労働者の48.1%がAIは社会に肯定的な影響を与えると答え、否定的だという回答は17.5%でした。労働者の32.3%はAI技術発展のための基金に参加する意思を示し、その支払い意思を反映すると、5年間で約38兆ウォンを集められると計算されました。
制度の面では、法律が整えられました。法制処の国家法令情報センターによると、『人工知能の発展と信頼基盤の造成等に関する基本法』は2025年1月21日に法律第20676号として制定されました。施行日は2026年1月22日と定められています。法律の具体的な条項が投資や雇用にどのような影響を与えるのかは、この記事の資料だけでは確認できません。
8. 数字を重ねて読むと残る三つのこと
第一に、投資の規模と現場で確認される効果の間には隔たりがあると見ることができます。時価総額の約12兆ドル増加と、企業のAI投資2,523億ドルは大きな数字です。一方で、コスト削減を報告した組織も大部分は削減幅が10%未満であり、韓国銀行が推定した潜在的な生産性向上の効果は1.0%でした。KDIの調査では、韓国国内の企業の導入率は2.3%でした。したがって、投資額だけで経済全体の変化を見積もるのは早いと解釈できます。
第二に、影響は均等には分かれていないように見えます。韓国銀行の分析では、生産性の効果は大企業と社歴の長い企業で目立ちました。KDIの分析では、若年層と短大卒以上で否定的な効果が、女性の平均賃金では減少が推定されました。同時に韓国銀行は、経験年数の短い労働者の労働時間がより大きく減ったことを平準化効果と解釈しています。同じ技術でも、どの指標から見るかによって、格差が広がる姿と縮まる姿がともに見えるとまとめることができます。
第三に、韓国の条件は機会と課題をともに含んでいると読めます。韓国銀行は、韓国がAI準備指数で165か国中15位と評価されたと紹介しています。また、高齢化が進むなかでAIを導入しなければ、2023〜2050年に韓国のGDPが16.5%減ると試算しました。これらの数値はモデルと仮定に依拠した推定であるため、確定した見通しとして受け取るよりも、条件付きの計算として読むほうが適切です。投資と導入、分配と制度を合わせて見ることが、AIと経済を理解する出発点になり得ます。
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