AIは私たちの仕事を奪わない。しかしエネルギーコストはそうかもしれない。

AIの仕事に対するパニックは数字に裏付けられていない。AIのエネルギー問題は実在し、今や英国が競争に勝つために十分に速く構築・展開できるかが問われている。

2023年後半以降、英国企業における人工知能の利用率は約12％から35％へとほぼ3倍に増加した（ONSのデータ）。しかし、これらの企業のほとんどは全体の従業員数に変化がないと報告しており、広範なレビューでも、紙面上で最も影響を受けやすい職種でさえ一貫した置換は見られなかった。GoogleのGeminiに関する研究も米国で同様の結論に至っている。これらがAIが仕事に全く影響を与えていないという意味ではない。AIは職務内でどのタスクが実行されるかを変えている。まだオフィスを空にしているわけではない。

The Real Bottleneck: Grid Capacity vs. AI Demand

したがって、AIが仕事を奪うという広範なパニックはデータに先行しすぎている。先行していないのはエネルギーだ。IEAは、2030年までに世界のデータセンターの電力需要が現在の約945 TWhにまで倍増すると予測しており、これは日本の現在の全電力消費を上回る規模だ。AIはこの成長の最大の推進力であり、必要な新たな発電・送電・蓄電が整うよりも速く需要が到来している。仕事へのパニックを狙った便利な政治的演出を加えると、資金が投入されるのは全く解決策ではないものになる: 制約となっていないスキルギャップに対する別のAIタスクフォースや研修制度であり、実際に必要な送電塔や許可ではない。

仕事論争が見落としているもう一つの側面は: エネルギー価格は需要が上がるだけで上がるわけではないということだ。価格が上がるのは、電力価格市場がこのようなショックに対応できるように構築されていなかったからだ。卸電力は30分単位で価格が設定され、発電と消費のデータは測定ではなく推定が多く、事後に数週間かけて調整される。その遅れは需要が緩やかに変化していた頃は許容できたが、1つの新データセンターが一晩で小さな町分の負荷を加えるようになると、次にどこに発電所を建設すべきかを示す価格シグナルが遅すぎて、かつ歪んでいて、機能しなくなる。

このため、エネルギー料金は人々が期待するようにニュース見出しと必ずしも連動しない。中東の戦争による石油ショックや航路の中断がガス（ひいては電力）価格をさらに押し上げても、その圧力が請求書にきれいに反映されることはほとんどない。多くの請求書に項目化されないインフラコストが上昇し、すでに膨張し遅れがありリアルタイムの不足を正確に反映していない卸価格に上乗せされる。さらに、常時稼働の電力を必要とする新たなバイヤー層が加わると、資本集約的で急速な需要ショックが、2005年のように結算される市場に重なることになる。

How Energy Market Delays Threaten Economic Growth

ここに実際の雇用リスクが存在し、AIを既に導入している企業の従業員数とは無関係である。高価で不透明なエネルギーの真のコストは、何も建設されないことにある。英国の電力網接続待機列は、2024年11月の契約需要41GWから2025年6月には125GWへと急増した。そのうち約50GWはデータセンタープロジェクトで、開発者は待ち時間が10年以上に及び、接続開始が2037年になるケースも報告している。これらのギガワットはすべて、現場、建設契約、運用チーム、サプライチェーンを意味し、紙上に留まって給与支払いに至っていない。

そして、対象はデータセンターだけではない。昨年、CBIは英国企業の約90％が過去3年間でエネルギー料金の上昇を経験し、10社中4社がそのために投資規模を縮小する計画だと報告した。電力価格が予測不可能で、供給拡大までに何年もかかる状況では、企業はまず既存従業員を解雇することからは始めない。むしろ、次の百人を雇用するはずだった拡張や新拠点を中止する。規模を縮小し、創造性に上限を設け、他社も同様に動くと考える。そのメカニズムは: エネルギーに対する不確実性が野心と、まだ創出されていない雇用への税金となり、既に存在する雇用ではない。

総合すると、これは商業的な問題であると同時に国家競争力の問題でもある。計算能力とエネルギー供給能力は実質的に単一の制約に統合された。AIという見出しを取り除けば、はっきりとした警告が残る: 電力取引コストが他国より高いままでは、どの国も国際舞台で競争できない。電力を迅速かつ公平、信頼性をもって価格設定・供給できない国は、AIが創出する新たな産業レースに勝てず、そのレースがもたらすはずの雇用も創出できない。電子（電力）のコストを下げることは存続の問題である。

Fixing the Plumbing: Policy Priorities for AI Infrastructure

政策立案者がAIに政治資本を投入したいのであれば、市場の配管や電力網接続待機列に向ける方が効果的だ。電力の価格設定、計量、決済方法を近代化するアプローチと組み合わせれば、125GWの待機列に滞留している雇用は給与支払いへと転換できる。この課題を解決すれば、英国は次に何が建設されるかで競争できるようになる。第二店舗を開くカフェ、周辺に全サプライチェーンを構築するギガファクトリー、あるいは次のDeepMindとなるAIラボである。