7/19The Gateway Pundit＜Senator Marsha Blackburn on Foreign Threats to US Interests, “China is Part of That Axis of Evil” – (VIDEO)＝マーシャ・ブラックバーン上院議員、米国の国益に対する外国の脅威について「中国は悪の枢軸の一員だ」と発言（動画）＞
悪の枢軸国には力を削ぐようにしていくのが良い。欧州は自覚が足りない。「中国が2050年までに世界を支配しようとする」とブラックバーン上院議員が言うのは、マイケル・ピルズベリーの著『China 2049 秘密裏に遂行される「世界覇権100年戦略」』からも覗える。
マーシャ・ブラックバーン上院議員は、マリア・バルティロモが司会を務める「サンデー・モーニング・フューチャーズ」に出演し、外国勢力の脅威と、彼らがどのように米国の国益を損なっているかについて語った。
「先ほどオープンソースの情報を読んでいたのですが、それによると、イランが異常な精度で重要施設を攻撃した後、米当局は中国かロシアがイランに、標的を絞ったデータを提供しているのではないかと疑っているとのことです」とバルティロモ氏は述べた。
「彼らはどうやって、我々の基地や情報インフラがどこにあるかを、異常なほど正確に突き止めているのか？中国が関与していると思いますか？」とバルティロモは尋ねた。
「もちろん、中国もこれに関わっていますよ、マリア。中国は悪の枢軸の一員です。ロシア、中国、イラン、北朝鮮。彼らはこの件で協力関係にあり、データを共有していることも分かっています。イランはロシアがウクライナとの戦闘で使用しているドローンを開発していることも分かっています」とブラックバーン氏は述べた。
「ロシア、中国、イラン、北朝鮮が築き上げてきたこの地域を見れば、彼らの目標、特に中国の目標は2050年までに世界を支配することだとわかるだろう」とブラックバーン氏は警告した。
「それが、彼らが中東でロシアやキューバと行っている活動の一部を阻止しなければならない理由の一つだ」とブラックバーン氏は続けた。
バルティロモとブラックバーン上院議員は、下院で採決される予定の財政調整法案についても話し合った。トランプ大統領が2027年に要求している軍事予算は約1兆5000億ドルに上る。「今週、下院では財政調整法案3.0が審議され、採決される予定です。最終的に承認される追加予算額と、大統領が要求している2027年の1兆5000億ドルの国防予算について、どのような見通しをお持ちですか？」とバルティロモは尋ねた。
「我々が知っているのは、バイデン政権時代には、軍の近代化に必要な措置が講じられなかったということだ」とブラックバーン氏は述べた。
「現在、軍の兵員数や採用目標は達成されつつあります。また、極超音速兵器、ドローン、宇宙軍、そして我々が必要とする競争力を高める21世紀の活動への投資を求める声が高まっていることも分かっています」とブラックバーン氏は続けた。
「私は、我々が財政調整法案を前進させるのを皆さんが目にするだろうと確信しています。我々は下院に対し、ワシントンD.C.に留まり、この法案を成立させるよう促しています。そうすれば、政府機関閉鎖を回避できるからです」とブラックバーン氏は述べた。
「我々は再び政府機関閉鎖を望まない。政府への資金提供を確実に行いたい。継続予算決議を採択するつもりだ。政府の扉を開放し、軍が国家の安全を守るための契約事業に実際に参加できるようにする」とブラックバーン氏は続けた。
「上院で可決される見込みはあるのだろうか？」とバルティロモ氏は尋ねた。
「上院で可決される可能性は十分にあると思う」とブラックバーン氏は述べた。
「51票あればこの法案を可決できることを覚えておいてください。そして、軍事費の調達方法や、世界に存在する脅威への対処方法にしっかりと焦点を当てていくことが重要です」とブラックバーン氏は説明した。
https://x.com/SundayFutures/status/2078875566246076564/video/1
https://1a-1791.com/video/fwe2/35/s8/2/a/Q/T/H/aQTHA.caa.mp4?b=1&u=ummtf
https://news.yahoo.co.jp/articles/06c457e7fbcc7ec41f5be412f188e9e416f5d518
日本も核持ち込み→核共有→核保有のプロセスを経ればよい。
https://x.com/warDaniel47/status/2078621265548702125/video/1
https://x.com/Real_RobN/status/2078571366002155963/video/1
https://x.com/realLizUSA/status/2078253484088955219/video/1
7/19阿波羅新聞網＜四大传统伙伴突然集体倒戈！俄罗斯后院彻底失控?＝長年のパートナー4カ国が突然の裏切り！ロシアの裏庭は完全に制御不能に？＞
7月中旬、ロシアのウクライナ紛争への長期にわたる関与は、その地政学的な裏庭で連鎖反応を引き起こしていた。過去2週間で、ロシアと伝統的な同盟関係にある、あるいは旧ソ連に属する3カ国が、外交政策と国内政策を精力的に調整し、極めて実質的な行動を通じてモスクワから距離を置こうとする明確な意思を示した。
今回の地政学的激変の激しさは、近年では前例のないものだ。アゼルバイジャンはウクライナの領土保全を公然と支持し、カザフスタンの新憲法が正式に発効してロシア語の特権が廃止され、セルビア大統領は頻繁に海外訪問を行っている。
アルメニアがすでに急速にEUとの連携を進めていることから、ロシアが30年間維持してきた勢力圏は予想以上に急速に崩壊しつつある。その核心は、ロシアの伝統的な近隣諸国が一丸となって戦略的なリスク回避を図っていることにある。
モスクワの伝統的な軍事的・経済的抑止力は著しく衰えつつあり、近隣諸国はモスクワの地政学的孤立に伴う政治的代償を負担することに消極的になっている。
アゼルバイジャンはウクライナの領土保全を公に支持している。
カザフスタンでは、包括的な脱ロシア化政策が実施された。
セルビアとアルメニアが西側諸国に目を向ける
共産主義は人間を不幸にするシステム。共産ソ連の残滓は無くしたいと思うのは当然。
https://www.aboluowang.com/2026/0719/2410110.html
小泉氏の記事では、AIの将来像について、アセモグルの予想が正しいのか、ゴールドマンやマッキンゼーの予測が正しいのかは、よく分からない。前者が低い数字になるのは既存業務の改良に的を絞り、AIの持つ革新・創造性の要素を組み入れていないためとのこと。シンギュラリテイが議論される中、既存業務の改良だけでは寂しく感じるが、数理計算しにくいのがあるのかも。
アセモグルの予想の10年で0.66％の経済成長効果しかないとすれば、データセンターへの投資や電力のランニングコストのリターンが気になる。投資に見合ったリターンが期待できるのか？
AIの活用が進めば、人間は本当に働かなくて済むのか、その際報酬に替わりうるもの（例えばベーシックインカム＋α）をどのように入手可能になるかによって、幸福を感じられるかどうか変わって来る。分配論が大事になって来るのでは。
記事
（イメージ：PJ McDonnell/Shutterstock.com）
目次
- 「一部の仕事が速くなる」と「経済全体が成長する」は違う
- 掛け算の答えは「10年で0.66％」——ウォール街予測と桁違いの開き
- 0.66％さえ上限かもしれない——AIには「学びにくい仕事」がある
- GDPが増えても、暮らしが良くなるとは限らない
- 0.66％は「AIの限界」ではない——数字の正しい読み方
この連載で、AIブームを支えるデータセンターへの巨額投資が、いずれ“請求書”として届きかねないという議論＊1を紹介した。その請求書を最終的に払えるかどうかは、AIが経済全体の生産性をどれだけ押し上げるかにかかっている。この本丸の問いに対し、現在までに経済学者がどのような試算を出しているか、いくつかの研究を複数回にわたって紹介する。まず、2024年にノーベル経済学賞を受賞したダロン・アセモグル氏（米マサチューセッツ工科大学教授）の論文「The Simple Macroeconomics of AI」＊2である。同氏によれば、生産性向上は「今後10年で最大0.66％」という、拍子抜けするほど控えめな数字だった。
◎【AIブームの“請求書”】ハイパースケーラー「空前の好業績」の死角…データセンターは高速陳腐化、巨額調達の代償
「一部の仕事が速くなる」と「経済全体が成長する」は違う
生成AIが経済を一変させるという予測は、金融界でも珍しくない。ゴールドマン・サックスは生成AIが世界のGDPを7％押し上げると予測し＊3、マッキンゼー・グローバル研究所はAIなどの自動化技術が先進国の年間成長率を1.5〜3.4ポイントも高める可能性があると見積もった＊4。
これに対し、アセモグル氏が持ち出す道具立ては驚くほど単純だ。経済全体の生産性の指標である全要素生産性（TFP＝同じ人手と設備からどれだけ多くを生み出せるかを示す効率性）の上昇は、おおむね「AIが実際に変える仕事の割合」と「その仕事で下がる総コストの割合」の掛け算で決まる。経済学でハルテンの定理と呼ばれる関係である。
直感的にはこう考えればよい。AIのおかげでメール作成が半分の時間で済むようになっても、製造や営業、物流といった残りの仕事が変わらなければ、会社全体の効率はわずかしか上がらない。レストランでメニュー作りだけが高速化しても、調理や配膳が同じなら、店全体の生産量はほとんど増えないのと同じである。
では、AIが変える仕事の割合はどれくらいか。アセモグル氏は米オープンAIの研究者らによる推計＊5に基づき、米国の仕事の約20％（賃金ベース）がAIの影響を受け得るとみなす。ただし「技術的に使えそう」と「採算の取れる形で導入される」は別の話だ。導入費用や社員教育などのコストを織り込んだ別の研究＊6を援用すると、10年以内に利益を生む形で使われるのはそのうち23％程度で、経済全体で本当に変わる部分は20％×23％＝4.6％にとどまる。
掛け算の答えは「10年で0.66％」——ウォール街予測と桁違いの開き
次はコスト削減の側だ。生成AIを使った初期の実験では、文章作成の仕事で平均40％＊7、顧客対応の仕事で平均14％＊8、作業時間が節約された。アセモグル氏は両者の平均を取り、労働コストの削減率を27％と置く。プログラミング支援ツールを使った実験では作業が55.8％も速くなったという報告＊9もあるが、対象は定型的なプログラム作成に限られ、この数字まで平均に含めても後述するTFP上昇は0.9％程度にとどまる。
しかし企業の費用は人件費だけではない。設備や電力なども必要で、対象産業の総費用に占める人件費の比率は約53.5％。したがって総コストの削減率は27％×53.5％＝14.4％になる。
TFPの上昇は、影響を受ける仕事の割合4.6％にコスト削減率14.4％を掛けた約0.66％となる。次の図1は、この掛け算の各段階を並べたものだ。100％から始まった数字が、絞り込みのたびに一気に小さくなっていく様子が見て取れる。
図1：「10年で0.66％」の計算過程
「AIの影響を受け得る仕事」20％はEloundou et al. （2023）に基づくAcemoglu （2024）の賃金ベース集計値、「10年以内に採算が取れる仕事」4.6％はSvanberg et al. （2024）の23％を乗じた値。「労働コストの削減率」27％はNoy and Zhang （2023）とBrynjolfsson et al. （2023）の平均、「総コストの削減率」14.4％は人件費比率53.5％（米BEAデータに基づく）を乗じた値。いずれもAcemoglu （2024）掲載の数値より筆者作成
念のため付け加えると、0.66％は10年間の合計であって、毎年の上乗せではない。年平均に直せば約0.064ポイントにすぎない。設備投資の増加まで含めても、GDPの水準は10年後に0.93〜1.16％高くなる程度と試算される。
この試算を冒頭の金融機関の予測とともに棒グラフに並べると、開きの大きさが一目で分かる。次の図2では、アセモグル氏の試算の棒がほとんど見えないほど低い。むろん、各予測は対象も前提も異なるため、厳密な横並び比較はするべきではないであろう。それでも、透明な掛け算と華やかな予測の間に桁違いの溝があること自体は、間違いないだろう。
図2：今後10年間の累積効果の比較
左3本はAcemoglu (2024)の試算値。ゴールドマン・サックスは米国の生産性成長率+1.5%/年（2023年予測）、マッキンゼーは先進国のGDP成長率+1.5〜3.4ポイント/年（2023年予測、生成AI以外の自動化も含む）を、それぞれ筆者が10年複利で累積換算した推計値（斜線）。対象（TFP・生産性・GDP）や前提が異なるため厳密な比較はできない点に留意。筆者作成
0.66％さえ上限かもしれない——AIには「学びにくい仕事」がある
アセモグル氏は、0.66％でさえ過大評価の可能性があると考える。大きな効果が確認された実験が、要約や定型文の作成のように成否を測りやすく、AIにとって「学びやすい仕事」に偏っているからだ。
一方、診断や教育、部下の指導のように正解を客観的に決めにくい「学びにくい仕事」では、AIは平均的な人間の水準を大きく超えるとは限らない。論文は影響を受け得る仕事の約27％をこうした学びにくい仕事に分類し、そこでの労働コスト削減を7％と小さく仮定する。この調整を加えると、10年間のTFP上昇は0.53％まで下がる。ただし7％は確立した実証値ではなく、アセモグル氏本人も推測的な仮定だと認めている。0.66％は未来の確定予報ではなく、上限に近いシナリオと読むべきだろう。
GDPが増えても、暮らしが良くなるとは限らない
論文は賃金と格差、そして幸福にも目を配る。AIの影響は幅広い職種に分散するため、特定の学歴層だけが大打撃を受ける可能性は低いとされる。ただし格差を縮める証拠もない。
試算では国民所得に占める資本の取り分が0.31ポイント上昇し、低学歴の女性など一部の層では実質賃金が下がる可能性も示されている。格差がAIによってどうなるかといった点は、筆者のnote記事で細かく深掘りする。
さらに重要なのは、GDPと社会の豊かさは同じではないという指摘だ。例えば、米国の大学生を対象にした実験＊10では、SNS利用者は使い続けるために月53ドル相当を支払う一方、自分も周囲も全員やめられるなら月19ドル払ってもよいと答えた。中毒性の高いサービスはより多くの売り上げを生んでも、幸福を損ね得るのである（この論文に関しても、近い将来note記事にするつもりだ）。
アセモグル氏の試算では、操作的な広告のような「悪い新業務」がGDPを2％押し上げる一方で、社会の豊かさは逆に0.72％分損なわれる可能性がある。AIでGDPが増えたというニュースだけでは、暮らしが良くなったとは言えないわけだ。
0.66％は「AIの限界」ではない——数字の正しい読み方
誤解してはいけないのは、アセモグル氏が「AIは大した技術ではない」と主張しているわけではない点だ。この試算が数えているのは、主に既存の仕事を少し速く、安くする効果である。
AIが新薬の発見を加速したり、新しい産業を生み出したり、企業の経営戦略を根本から変えたりする効果は、基本推計にはほとんど入っていない。AGI（汎用人工知能＝人間のほぼすべての仕事をこなせるAI）が近く実現するような急進的な未来も、そもそも試算の対象外だ。
公平のために注記しておくと、23％という導入可能率は画像認識技術の研究をAI全般に外挿したものであり、仮定には不確実性が残る。逆にAIが科学研究や組織改革を大きく進めれば、成長効果はこの数字をはるかに上回り得る。
それでもこの研究の強みは、AI論争を検証可能な問いに分解した点にある。どの仕事に広がるのか。本当に採算が取れるのか。総コストはどれだけ下がるのか。この3つを確かめれば、誰でも派手な予測の根拠を検算できる。
アセモグル氏自身、看護師や教師、修理技術者などに現場で必要な情報を即座に提供し、人間の専門性を高めるAIには大きな可能性があると述べている。企業がAIを人員削減に使うのか、それとも人間の能力を高める方向へ使うのか。使い道の選択次第で、10年後の成長率も社会の豊かさも大きく変わる。
冒頭で紹介した記事で見た巨額のAI投資は、この控えめな検算と本当に整合的なのだろうか。次回以降、この研究より少し新しい最新の研究を紹介する。
AIの未来を映す水晶玉はないが、検算のための掛け算なら、現時点でも可能であろう。
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