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』(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(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(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』(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:試験が示すことを参照。

よくある質問

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。

参考文献

1. PwC (2017), Sizing the prize: What's the real value of AI for your business and how can you capitalise? (archived copy) — 2030年の世界GDPを最大15.7兆ドル押し上げ;生産性で6.6兆ドル、消費効果で9.1兆ドル。
2. Goldman Sachs (2023), Generative AI could raise global GDP by 7% — 10年間で世界GDPが約7%(7兆ドル近く)増加;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る。
3. IMF (2024), Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work, Staff Discussion Note SDN/2024/001 — 世界の雇用の約40%がAIの影響を受け、先進国では約60%;社会的セーフティネットと再訓練が不可欠。
4. Sam Altman (2021), Moore's Law for Everything — アメリカン・エクイティ・ファンド案:大企業の時価総額と私有地に毎年2.5%;成人1人あたり年約1万3500ドル。
5. OECD, Global Minimum Tax — GloBEルールは対象企業の低課税所得に15%までの上乗せ税を課す。
6. Alaska Department of Revenue, Permanent Fund Dividend — 実際に運用されている資源配当:2026年の支給額は1200ドルで、200ドルのエネルギー支援を含む。
7. OpenResearch, Unconditional Cash Study — ランダム化試験:3年間毎月1000ドル;受給者の労働時間は週1.3時間短く、就業確率は2ポイント低かった。
8. The Budget Lab at Yale (2025), Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs — ChatGPT公開後33か月間、米国労働市場全体に目立った混乱は見られない。