Is A.I. Actually a Bubble?
AIは本当にバブルなのか？
The narrative of boom and bust is familiar—but also out of step with the possibilities of a new technology.
インターネットバブルと崩壊のナラティブはよく知られているが、新しいテクノロジーは必ずしも同様な結果になるわけではない。
By Joshua Rothman December 12, 2025
１．
ここ数カ月、私は 7 歳の息子ピーター( Peter )の趣味に AI を取り入れてきた。彼はコーディング教室に通っているのだが、土曜日( 12 月 6 日)にはじゃんけん( rock-paper-scissors )のゲームを作った。彼は自力で高度なゲームを作りたいと強く望んでいる。私は、チャット GPT とクロード( Claide )に彼のスキルレベルを伝えた。すると、即座に次のステップを提案してくれた。クロードは、子ども向けのコーディング環境であるスクラッチ( Scratch )でポン( Pong：卓球のビデオゲーム)を再現することを提案した。私とピーターはスクラッチをダウンロードした。私は iPad でチャット GPT を開いてアームチェアに座って、ピーターはコンピュータでそのプロジェクトに挑戦した。息子が行き詰まるたびに、私は自分のプログラミングの知識や AI を活用して彼の質問に答えた。彼は約 1 時間でゲームの基本的なバージョンを完成させた。
その後数週間でピーターは AI を活用し、時には私に質問して映画「トロン( Tron )」に登場するライトサイクル(光のバイク)を使ったゲームをベースにしたものを制作した。音楽とスコアシステムも搭載した。彼はライブラリ・シミュレーター( library simulator )構想を思いついた。いくつもシミュレーターゲームを作るつもりである。ワープスピードで移動する小型宇宙船を舞台にしたアーケードゲーム「 Dot in Space 」を完成させた。彼が勢いを失いそうな壁にぶつかるたびに、AI がそれを乗り切る手助けをしてくれた。私のリクエストに応じて、AI はより洗練されたコーディング環境（ Construct 、GDevelop 、Godot Engine 、GameMaker ）を案内し、より野心的なプロジェクトを提案し始めた。先週末、彼は夜更かしして「 Asteroids (アステロイド：小惑星の意)」の完成版をプログラミングし、チェリオスをガツガツと食べ、まるでエナジードリンクのようにウォーターボトルから水をがぶ飲みした。
ピーターはまだ子供で、私は父親なので、こうしたやり取りの中で昔ながらの親子の絆のようなものを感じた。AI が若者のコーディング学習を支援し、年配者がコーディングの家庭教師になれるというのは素晴らしいことに思える。しかし、別の視点から何が起きているのか考えてみたい。アダム・スミス( Adam Smith )は「国富論( The Wealth of Nations )」の中で、労働者の「獲得した有用な能力( acquired and useful abilities )」を一種の「固定資本( fixed capital )」、つまり不動産や設備などと同等のものとして説明した。1960 年代になって初めて、セオドア・シュルツ( Theodore Schultz )という経済学者が、人々が自分自身を向上させるために投資する継続的で動的なプロセスを説明するために「人的資本( human capital )」という言葉を作り出した。シュルツは、多くの労働者が自らの能力を高めるために多くの時間、お金、そして労力を費やしていることに気づいた。夜間学校に通ったり、人脈を築いたり、自己啓発本を読み、自由時間をスキルと知識の向上に使っている。人的資本を向上させる取り組みは、しばしば目に見えないところで行われている。しかし、彼が主張しているのだが、「明白な事実であるが、多くの人たちが自分自身に投資しており、その投資額は非常に大きい」。こうした投資は「人間の努力の質( the quality of human effort )」を向上させるものであり、経済学者が過去数十年間に観察してきた「労働者一人当たりの実質所得の目覚ましい上昇の大部分」を説明できるという。
今日では、多くの企業や組織が豊かな人的資本を持つ人材から大きな利益を得ていることを誰もが認識している。会議は知識豊富な参加者が参加することでより効果的になる。製品の質はチームメンバーが幅広いスキルを持つほど向上する。しかし、多くの企業や組織が人的資本の変化を認識することと、それを活用することに苦労しているという。しかし、そうした現実を認識している者は非常に少ない。ある労働者が特定の仕事のために雇われ、その後、他の仕事にも有用なスキルを習得したとする。理想的には、その労働者の能力が向上するにつれて、所属する組織もその人を中心に変化していくべきである。しかし、現実には、その仕事はしばしば牢獄のようなものとなる(その人物は相変わらず元々やっていた業務をこなさなければならない)。そして、その人物が別の仕事に就くことでその牢獄から抜け出す時、人的資本も一緒に連れていくことになる。そのため、企業の観点から見ると、理想的な採用者とは、勤務開始日前日までに自身に人的資本を蓄積するために熱心に働き、採用後は突然ペースを落とし、高度なスキルを保ったまま機械の歯車となるような人材となってしまう。企業や組織は従業員が自己成長を続けてくれることを望んでいるが、成長があまりに急速すぎると、優秀な従業員ほど束縛から逃れるように出ていってしまう可能性が高い。
経営者にとって幸いなこともある。人的資本の育成には長い時間がかかる。少なくともかつてはそうであった。人工知能( AI )は、学習を加速させ、能力を高める技術の 1 つである。今では何百万人もの人々が大規模言語モデルを利用している。彼らは皆、チャットボットに熱中しているわけではない。彼らが気づいたのは、AI の助けを借りればこれまで経験したことのないタスクを実行できること、これまで理解できなかった分野を迅速に学習できることである。人的資本の蓄積速度が急激に向上したらどうなるか？これは、AI テクノロジーの価値を見極めようと苦心しているビジネス界にとって、AI が突きつける課題の 1 つである。