AIバブルは弾けたのか、それとも始まったばかりなのか

コンピューターサイエンスの博士課程に在籍するTim Fistは最近、こんな言葉を口にしました。「AIが自分の研究の90%をこなせる今、このまま学位を取り続けることが、なんだか馬鹿げた話に思えてきた」と。

これは一人の学生の愚痴ではありません。半年前まで「バブル」と呼ばれていたAI産業が、静かに、しかし確実に、知識労働の意味そのものを書き換えつつあるという、大きな変化の縮図です。

「バブル」から「史上最速の成長」へ

2025年初頭、AI業界には懐疑論が漂っていました。企業は数千億ドルを借金して巨大データセンターを建設しながら、収益化の道筋を描けていなかった。OpenAIのCEOサム・アルトマン自身が「投資家全体がAIに対して過度に興奮しているか？私の意見ではイエスだ」と公言するほどでした。

ところが今日、状況は一変しています。その転換点を一言で表すなら――Claude Codeの登場です。

Anthropicが2024年11月にリリースしたこのツールは、自律型AIエージェントの集団がユーザーのコンピューターを操作し、以前なら人間が数日から数週間かけて行っていたプログラミング作業を、数分から数時間で完了させます。ペンシルベニア大学のジェネレーティブAIラボ共同ディレクター、イーサン・モリックはこう表現します。「これは明確な段階的変化でした。何年もの間、私たちはただ『話す』チャットボットの時代にいた。今、私たちは実際に『行動する』エージェントの時代に入ったのです」

数字がその変化を裏付けています。Anthropicの年間換算収益（ランレート）は、わずか2ヶ月で140億ドルから300億ドルへと倍増しました。パンデミック期のZoom、2000年代初頭のGoogle、さらにはロックフェラーのスタンダードオイルの成長速度さえも上回る、資本主義史上おそらく最速の企業成長です。OpenAIの年間収益は12月から2月の間に約20%増加し、Google、Microsoft、Amazonのクラウド収益はそれぞれ前年比48%、39%、24%増を記録しました。

生産性のデータも変わりました。2024年に行われた実験では、AIを使ったソフトウェア開発者の作業速度は使わない場合より20%遅いという結果が出ていました。AIの出力を修正する手間がかかりすぎたためです。しかし同じ研究チームが最新ツールで再実験したところ、今度は逆に20%速いという結果が出ました。しかもこれは過小評価の可能性があります。一部のヘビーユーザーは「AIなしでは作業できない」と言い張り、実験への参加を拒否したほどです。

「コーディングだけ」という反論と、その先にある問い

もちろん、懐疑論が消えたわけではありません。

広告

広告掲載について

[email protected]

広告

SK VenturesのポールケドロスキーはAIバブル論の代表的な論者として、こう主張します。「コーディングは膨大な訓練データ、限定的な出力パターン、客観的な評価基準という三つの特性を持つ、AI自動化に理想的な分野だ。法律の準備書面やマーケティングキャンペーンはそうではない」

この見方によれば、現在のAIブームはソフトウェア開発という特定分野に限定された現象であり、その前提で建設されている新しいデータセンターは、完成した頃には需要が消えている可能性があります。「2006年、2007年の不動産市場に似ている。市場の熱狂が需要を生み、需要が供給増加を促し、気づけば誰も買えないほどの住宅が建ち並ぶ」とケドロスキーは警告します。

しかしこの反論には、反論があります。SemiAnalysisのアナリストたちは、すべての知識労働は「読む（Read）」「考える（Think）」「書く（Write）」「検証する（Verify）」という四つの基本要素で構成されており、コーディングはその自動化が「より容易な」分野に過ぎないと論じます。

MITの研究者たちが約3,000種類のホワイトカラー業務についてAIの能力を検証したところ、2024年半ばには50%のタスクを完了できたのが、1年後には65%に上昇していました。このペースが続けば、2029年までにテキストベースの業務の80〜95%をAIが担えるようになると推計されています。「コーディングほど速くはない。でも、本当に、本当に速い」と研究者のマティアス・メルテンスは言います。

日本社会への静かな問いかけ

ここで日本の読者に特有の文脈を考えてみましょう。

日本は今、少子高齢化による深刻な労働力不足に直面しています。製造業では自動化が進む一方、ホワイトカラー部門では生産性の低さが長年の課題でした。AIエージェントが「夜中に働き、朝には結果を出している」という世界は、人手不足に悩む日本企業にとって、脅威である以前に、むしろ解決策に見えるかもしれません。

実際、半導体研究会社SemiAnalysisのジョーダン・ナノスは「同じ人数で去年の4倍のソフトウェアを作れるようになった」と述べています。Metaは従業員の10%を削減すると発表しましたが、マーク・ザッカーバーグはその背景に「以前は大きなチームが必要だったプロジェクトが、今は一人の優秀な人材でできるようになった」というAIの存在を挙げています。

しかし日本社会には、別の問いもあります。終身雇用の慣行、チームワークを重視する職場文化、そして「仕事」そのものに価値を見出す社会規範の中で、AIが「仕事の大半」をこなせるようになったとき、私たちは何を失い、何を得るのでしょうか。トヨタやソニーのような企業が、品質管理や製品設計においてAIエージェントを全面的に導入した場合、「匠の技」や「現場力」はどう再定義されるのでしょうか。

ゴールドマン・サックスのソフトウェアアナリスト、ガブリエラ・ボルヘスは「企業が新技術に適応するには通常、消費者よりずっと長い時間がかかる。だからこそ、今の適応スピードは本当に驚くべきことだ」と述べています。日本企業の意思決定の遅さが指摘されてきた文脈では、この「驚くべきスピード」に乗り遅れることのリスクが、改めて問われます。

AI業界アナリストのアジーム・アザールは言います。「最大のAI推進派である私自身も含め、これほど速く企業が離陸するとは誰も予想していなかった」

六ヶ月前、バブル論者たちは現実の数字を根拠にしていました。今日、その立場は逆転しました。成長が本物であることを示すデータは積み上がっています。しかしAnthropicが2028年、OpenAIが2030年の黒字化を目指している現実も変わりません。収益は急増しているが、利益はまだ出ていない。この非対称性が解消されるまで、問いは続きます。