私たちは皆、AIに取って代わられることを心配していますが、Citriniの終末シナリオは何を見落としているのでしょうか？

優れた記事は、市場が「シナリオ推論」を「現実の予言」と混同させることを可能にします。

2026年2月22日、「The 2028 Global Intelligence Crisis」というタイトルのレポートがソーシャルメディアと金融市場を揺るがし、閲覧回数は2700万回を突破しました。レポート発表当日、IBMは13%急落し、DoorDash、American Express、KKRなどの企業株価も軒並み6%以上下落しました。

このレポートは、Citrini Researchの創設者であるJames van Geelenの手によるものです。33歳のこの研究者はXで18万人以上のフォロワーを抱え、そのSubstackは金融系著者の中で第1位を獲得しており、主なテーマはプライベート・エクイティ投資とグローバル・マクロ研究で、クロスアセットで横断的な連想を特徴とするスタイルで知られ、2023年以降の実際の投資ポートフォリオのリターンは200%を超えています。レポートはシナリオ推論の形式で、2028年に設定された架空の未来を描いています：AIがわずか2年で大規模にホワイトカラー労働力を代替し、それによって消費の萎縮、ソフトウェア資産のデフォルト、信用収縮が引き起こされ、最終的に経済を「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に追い込みます。Van Geelenは文頭に注記しています：「この記事は可能性のあるシナリオについて述べており、予言ではありません。」しかし、市場は明らかにこの両者を区別する忍耐を持っていませんでした。

しかし、一時的な市場のパニックよりも注目すべきは、この記事が過去数日間に引き起こした広範な議論です。学界から投資界、ウォール街から中国語インターネットまで、十数本の異なる角度からの応答記事が相次いで現れました。ある一つの極端な結論だけを信じるよりも、多様な視点の「相違点と重なり合い」から、より明確な未来像を組み立てられるかもしれません。

Citriniは何を述べたか

Citriniの記事における論理的な筋道は複雑ではありません：AI能力の飛躍的向上がホワイトカラー職の大規模な代替を引き起こす → 失業の増加が消費支出の萎縮を引き起こす → SaaSを基礎資産とする構造化金融商品がデフォルトの波に襲われる → 信用収縮がより広範な金融システムに広がる → 経済が「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に陥る。

この因果連鎖の各段階は、根拠のないものではありません。しかし、それらを首尾一貫して危機へと推論するためには、一連の非常に急進的な前提仮定が必要です。

この連鎖を分解する方法は多くあります。三つの核心的な論点、すなわち労働力代替の速度と規模、需要崩壊の伝達メカニズム、金融危機の可能性に沿って順に展開し、各段階を巡って、異なる声が実際に何を論じているのかを見てみましょう。

破れずして立たず

Citriniの推論の出発点は、AIによるホワイトカラー労働力の大規模な代替です。彼の物語では、このプロセスが2026年から2028年の間に急激に加速し、法律、金融分析、ソフトウェア開発、カスタマーサービスなどの分野の従事者が真っ先に影響を受けます。

AIモデルサプライヤーおよびオンライン労働力プラットフォームへの企業支出の割合変化、業界のAIエクスポージャー別グループ

Citriniの見解を支持する証拠は確かに存在します。Bick、Blandin、Demingによる企業支出データに基づく実証研究は、ChatGPTリリース後、AIエクスポージャーが最も高い企業（すなわち、以前にオンライン労働力市場で支出割合が最も大きかった企業）が、AIモデルプロバイダーへの支出を有意に増加させ、同時にオンライン労働力市場への支出を約15%減少させたことを示しています。注目すべきは、この代替は「等価交換」ではないということです——企業が労働力市場への支出を1ドル減らすごとに、AIへの支出はわずか0.03ドルから0.30ドルしか増加していません。言い換えれば、AIははるかに低いコストで同等の作業量を完了しているのです。

しかし、Citriniは変化の発生速度を過大評価しているかもしれません。反論者は、米国の不動産仲介業界を例に挙げています。技術はすでに仲介人の数を大幅に削減する能力を備えているにもかかわらず、この業界は今日でも150万人以上を雇用しています。制度の慣性、規制の障壁、業界内部の利害関係の駆け引きが、技術よりもはるかに強固な防衛線を構成しています。彼は、Citriniが「制度的慣性」の抵抗力を深刻に過小評価していると考えています。

別の反論者は、Kimball、Basu、Fernaldの1998年の研究を引用し、技術的ショックは歴史上、しばしば供給側へのポジティブな刺激であったと指摘しています——短期的には雇用構造の調整を伴う可能性がありますが、長期的に見れば、それが創造する生産の余地は、破壊する雇用よりもはるかに大きいのです。

実際、汎用目的技術の普及の各ラウンドを振り返ると、研究室から大規模な浸透までのプロセスは、常に技術自体の成熟速度よりもはるかに遅いものでした。電気は家庭普及率が5%から50%に達するのに30年かかり、電話は35年、普及速度が最も速かったスマートフォンでさえ5年を要しました。AIの技術的能力は多くの業界を覆すのに十分かもしれませんが、技術的能力と制度による吸収の間の溝は、能力そのものだけで埋められるものではありませんでした。

Citriniの物語の第二の重要な段階は、需要側のスパイラルな下降です：失業 → 収入減少 → 消費萎縮 → 企業収益悪化 → さらなる人員削減。

Citriniはこの段階で、需要側デフレと供給側デフレを混同しています。前者は消費者の購買力の萎縮を意味し、後者は技術進歩が生産コストを押し下げることです——AIが駆動する価格下落は、本質的には後者に近く、過去数十年間の電子製品や通信サービスの価格推移に似ています。ある分析者は、ジェヴォンズのパラドックスが依然として有効であると考えています：AIが法律相談、医療診断、ソフトウェア開発などのサービスのコストを大幅に引き下げるとき、価格が高すぎて多くの人々が遠ざけられていた需要が解放され、総量は萎縮するのではなく、爆発的に増加するでしょう。同時に、「モラベックのパラドックス」も作用します。機械にとって、本当に難しいのは高度な論理的推論や膨大なデータ検索ではなく、むしろ人間が当然のように行う身体運動、感覚的認知、感情的な交流です。これは、肉体労働や繊細な知覚を必要とするサービス業の職種が、我々が想像するよりも回復力を持つ可能性があることを意味します。

しかし、ジェヴォンズのパラドックスは無効になる可能性もあります。シカゴ大学の経済学教授Alex Imasは、もしAIが労働の大部分を自動化し、労働所得が総所得に占める割合が急激に低下した場合、誰がこれらの効率的に生産された商品やサービスを購入するのか？と問いかけています。これは分配メカニズムそのものに触れています。生産能力が無限に近づき、有効需要が集中する傾向にあるとき、我々が直面するのは不況ではなく、経済学の教科書がまだ十分に議論していない不均衡——物質的豊かさが手の届かないものになることかもしれません。

管を以て豹を窺う

Citriniの推論で最も飛躍している部分は、雇用への打撃から金融危機への伝達です。彼の物語では、SaaS収益を基礎資産とする構造化金融商品（彼は「Software-Backed Securities」と呼んでいます）が、AI変革の波の中で広範囲なデフォルトに見舞われ、2008年に類似した信用収縮を引き起こします。

しかし、論評者は、2008年と比較して、現在の米国企業部門のレバレッジははるかに健全であり、銀行システムもDodd-Frank改革と複数回のストレステストを経て、当時よりもはるかに強固であると指摘しています。

2008年の経済危機前夜と比較して、現在の米国金融システムの各種レジリエンス指標は大幅に改善しています：銀行の一次資本充足率は8.1%から13.7%に上昇し、家計部門の債務と可処分所得の比率は130%から97%に低下し、不良債権率は1.4%から0.7%に低下しました。

一部のSaaS企業が確かに収益の減少に直面したとしても、その規模はシステミックな信用危機を引き起こすには不十分です。元ブルームバーグの金融コラムニストNick Smithは、Citriniがこの段階でよくある誤りを犯していると考えています：ミクロレベルの業界への打撃を線形的にマクロレベルのシステミック・リスクに外挿することです。需要崩壊に対して、Smithが提示する答えは財政政策です。もし失業が本当に大幅に増加した場合、政府には需要を下支えするための大規模な財政刺激策を実行する能力も意思もあります。

制度の対応能力も過小評価されているようです。COVID期間の政策対応を例にとると、2020年3月11日にWHOがパンデミックを宣言してからわずか16日後、規模2.2兆ドルのCARES法が署名・発効しました。その後1年間で、米国は累計5.68兆ドルの財政刺激策を導入し、これは2020年のGDPの約25%に相当します。

もしAIが駆動する失業がCitriniが描写する速度と規模で発生した場合、政策側の介入が欠如することはまずないでしょう。

また、より基礎的なレベルから疑問を投げかける論評者もいます。技術的な終末論は、普遍的に人文への信仰の欠如から生まれます。Citriniの推論は、市場を「因果」が独りでに展開し、崩壊に至るまで放置された機械として扱っています。しかし、現実の経済システムはそのように機能しません。法律、制度、政治、文化、イデオロギーが、現実世界が技術的ショックを吸収する方法を深く決定しているのです。

コンセンサスと相違点

我々はいくつかのコンセンサスと相違点をマークしてみることができるかもしれません。

AIが現在、そして今後もホワイトカラー労働力の需要構造を変え続けることは、ほとんど誰も否定しません。相違点は変化の速度と規模にのみあります。さらに、過渡期の苦痛は実在するものであり、長期的な楽観主義によって覆い隠されるべきではありません。また、政策対応の質と速度が結果の良し悪しを大きく決定します。

相違点は、より根本的な論理の中に存在します。今回の技術的ショックは速度と広がりにおいて歴史的先例を超える可能性があるため、歴史的類推の適用性は限定的であると考える人もいれば、制度の適応性と歴史の反復可能性をより信頼する人もいます。

頭を上げて

Citriniの記事には多くの問題があります。論理のつながりが過度に緊密であること、制度的反応が体系的に過小評価されていること、ミクロな業界への打撃からマクロなシステミック・リスクへの飛躍に十分な中間論証が欠けていること。しかし、その最も根本的な問題は、おそらく人間社会に対する過小評価にあるかもしれません：それは、技術がほとんど抵抗なくすべてを圧倒する、静的な制度環境を想定しています。歴史上、技術的終末論は数多く現れてきました。それらは技術的論理ではしばしば完璧ですが、ほとんど例外なく「人間」という変数を無視しています。人間社会の複雑さ、その摩擦、その冗長性、非効率的に見えるそれらの制度的取り決めが、まさに強力で分散的なショック吸収能力を構成しているのです。我々には、推論された終末を回避する十分な時間があります。前提は、推論そのものに怯えないことです。

では、楽観的な物語はどうでしょうか？「ジェヴォンズのパラドックス」は長期的なトレンドに関する観察です。「モラベックのパラドックス」は肉体労働が当面安全であることを教えてくれますが、代替されたホワイトカラーがどこへ向かうべきかは教えてくれません。歴史的類推は示唆に富みますが、歴史は決して正確に繰り返されることはなく、ただ韻を踏むだけです。楽観的な物語は検証される時間を必要とし、我々はまさにその検証の出発点にいるのです。

終末論は生産され、不安を抱く者が代償を払います。「一目で見通せる」ような記事に耽溺するのではなく、自らの判断を鍛え、リスクを引き受け、ポジションを管理することです。