# AIはユニバーサル・ベーシックインカムの財源になるか

> AIは2030年までに世界経済に15.7兆ドルを上乗せする可能性がある。それがベーシックインカムを支えられるかは、利益の大きさではなく誰が課税できるかで決まる。

URL: https://www.clarityailab.com/ja/insights/15-7-trillion-dilemma-ai-funded-universal-income/

AIはユニバーサル・ベーシックインカムを賄えるほどの新たな富を生むかもしれない。ただしそれは、政府がその富の発生する場所で課税できる場合に限られる。AIが2030年までに世界経済に最大15.7兆ドルを上乗せしうるというPwCの推計は利益の大きさを示すが、誰がそれを受け取るのかについては何も語らない。

本稿は、この利益について証拠が示すこと、全員に所得を支給する費用、そして議論されている税制案を整理する。政策立案者とその助言者に向けた記事である。

## AIはどれだけの富を生みうるか?

広く引用される二つの推計が規模感を示す。[PwCの『Sizing the prize』](https://web.archive.org/web/20221218130940/https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf)(2017年)は、AIが2030年の世界GDPを最大15.7兆ドル押し上げると予測した。6.6兆ドルは生産性向上、9.1兆ドルは新たな消費需要による。[ゴールドマン・サックス](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent)(2023年)は、生成AIが10年間で世界GDPを約7%、7兆ドル近く押し上げうると推計した。

同じゴールドマン・サックスの分析は、フルタイム雇用3億人分に相当する仕事が自動化にさらされうるとした。[IMF](https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379)(2024年)は、世界の雇用の約40%、先進国では約60%がAIの影響を受けると推計したが、先進国で影響を受ける仕事のおよそ半分は損をするのではなくAIの恩恵を受けると見ている。すべての経済に対するIMFの結論は、社会的セーフティネットと再訓練が不可欠だということである。

これらは予測であり、測定ではない。利益が大きくなりうることは示すが、それがどう分配されるかは示さない。

## ユニバーサル・ベーシックインカムにはいくらかかるか?

簡単な計算で規模がわかる。サム・アルトマンのエッセイは米国の成人を約2億5000万人としている。一人あたり月1000ドル、年1万2000ドルを支給すると、年間約3兆ドルかかる。これは一国だけについての私たち自身の試算であり、PwCが世界全体について予測する生産性向上分の半分近くに当たる。

実際の提案はたいてい規模が小さいか対象を絞っている。所得に応じて減額したり、既存の給付の一部を置き換えたり、低い金額から始めたりする。それでも結論は変わらない。ベーシックインカムは年間数兆ドルの恒久的な支出であり、恒久的な財源が必要だ。

## AIへの課税でユニバーサル・ベーシックインカムを賄えるか?

議論されている案は三種類ある。

**労働ではなく資本に課税する。** サム・アルトマンは[『Moore's Law for Everything』](https://moores.samaltman.com/)(2021年)で、大企業の時価総額に毎年2.5%(株式で納付)、私有地の価値に2.5%を課税して財源とする「アメリカン・エクイティ・ファンド」を提案した。すべての成人が年次の分配を受け取り、その額は10年以内に約1万3500ドルになると彼は見積もった。彼はこれを議論のたたき台と位置づけ、費用を精査した計画ではないとしている。

**共有資産から配当を支払う。** アラスカ州はすでに石油収入でこれを行っている。2026年の[永久基金配当](https://pfd.alaska.gov/)は対象住民一人あたり1200ドルで、200ドルのエネルギー支援を含む。全員への支給が毎年継続できることを示すと同時に、資源配当と完全な所得との距離も示している。

**利益の海外移転を防ぐ。** AIの利益は、企業がサーバーや知的財産を置く場所ならどこにでも計上できる。OECDの[グローバル・ミニマム課税](https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/global-minimum-tax.html)ルールは、大規模な多国籍企業が低課税所得に少なくとも15%を納めるよう上乗せ税を課す。これは国の課税基盤を守るが、ベーシックインカムに必要な新たな財源を生み出すものではない。

## 何がうまくいかない可能性があるか?

*分析:* 主なリスクは技術的なものではなく経済的なものだ。

- **インフレ。** 所得が財・サービスの供給より速く増えれば物価は上がる。支持者はAIが多くの財のコストを下げると主張するが、それは将来への期待であり、まだ証拠ではない。
- **労働。** これまでで最大の米国の試験である[OpenResearchの無条件現金給付研究](https://www.openresearchlab.org/studies/unconditional-cash-study)は、1000人に3年間毎月1000ドルを支給した。受給者は対照群に比べ、平均で週1.3時間労働時間が短く、就業している確率が2ポイント低かった。
- **タイミング。** ベーシックインカムを急務とするような雇用危機はまだ来ていない。[イェール大学バジェット・ラボ](https://budgetlab.yale.edu/research/evaluating-impact-ai-labor-market-current-state-affairs)は、ChatGPT公開後33か月間、米国の労働市場全体に目立った混乱は見られないとした。危機の中で急いで作った制度は、設計が拙くなりやすい。

利点も現実にある。保証された下支えは、人々に再訓練や転居、新しい挑戦のための時間を与え、多くの条件付き給付より運用も簡単だ。

## 政策立案者はいま何をすべきか?

1. **約束の前に測定する。** 予測だけでなく労働データを使い、AIがどの業務や職を変えているかを追跡する。
2. **まず課税基盤を整える。** グローバル・ミニマム課税を適用し、AIがもたらす利益とキャピタルゲインへの課税方法を、使い道を決める前に決める。
3. **明確な問いを持って試行する。** 金額、受給資格、支給方法を小規模に、対照群とベースライン調査付きで試す。
4. **既存のセーフティネットを強化する。** IMFの助言であるセーフティネットと再訓練は、ベーシックインカムを待たずに始められる。

支給が実際に一人ひとりに届く仕組みについては[AI配当はどうすれば全員に届くか](/insights/ai-wealth-paradox-universal-income-automation-age/)を、ベーシックインカム試験の証拠については[ユニバーサル・ベーシックインカムとAI:試験が示すこと](/insights/universal-basic-income-and-ai-2030-economic-synthesis/)を参照。

### AIは世界経済にどれだけ上乗せしうるのか?

PwCの2017年の研究は、AIが2030年の世界GDPを最大15.7兆ドル押し上げると推計した。うち6.6兆ドルは生産性向上、9.1兆ドルは消費需要による。ゴールドマン・サックスは2023年、生成AIが10年間で世界GDPを約7%、7兆ドル近く押し上げうると推計した。

### 米国でユニバーサル・ベーシックインカムを実施するといくらかかるか?

単純な例として、サム・アルトマンのエッセイが数える約2億5000万人の米国成人それぞれに月1000ドルを支給すると、年間約3兆ドルになる。実際の提案は金額、受給資格、既存給付の置き換え方がそれぞれ異なる。

### 「Moore's Law for Everything」とは何か?

サム・アルトマンが2021年に書いたエッセイである。大企業の時価総額と私有地に毎年2.5%を課税する「アメリカン・エクイティ・ファンド」を提案し、すべての成人に年次配当を支払う。配当は10年以内に約1万3500ドルになると彼は見積もる。彼はこれを議論のたたき台とし、費用を精査した計画ではないとしている。

### グローバル・ミニマム課税は企業がAIの利益を海外に移すのを防げるか?

一定の効果はある。OECDのグローバル・ミニマム課税ルールは、大規模な多国籍企業が低課税所得に少なくとも15%を納めるよう上乗せ税を課す。ただしそれ自体はAIへの新税ではないため、ベーシックインカムには独自の財源が必要になる。