Anthropic、AIの可能な経済的将来像に関するインタラクティブモデルを公開

Anthropic のエコノミクスチームは 2026 年 9 月に新しいインタラクティブモデルをリリースしました: Econ Scenario Explorer。このモデルは、AI が 2030 年までに米国の成長、雇用、賃金、失業率に与える影響を予測し、併せて作業ペーパーと 10,980 人の米国成人を対象とした調査を提供します。

エクスプローラーページは、リリースをバージョン 1.0（2026 年 9 月付）として示しています。このモデルは、技術報告書 Economic Scenarios for Transformative AI（The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02）に基づいて構築されています。Anton Korinek、Charles I. Jones、Szymon Sacher、Tess Cotter、Peter McCrory がモデルを開発し、報告書の共著者でもあります。McCrory、Korinek、Charles Yang がプロジェクトを統括し、Jack Clark が指揮を執りました。著者らは、研究・執筆支援ツールとして Claude を使用したことを述べています。The Anthropic Institute は、このプロジェクトを 2030 年までに AI が経済成長、雇用、賃金などに与える影響を示す新しいモデルとして提示しています。

このリリースは、Anthropic が既に提供している Economic Index と並行しています。インデックスが経済全体で AI がどのように利用されているかを測定するのに対し、エクスプローラーは先を見据えたツールです: ユーザーは AI の能力や普及度に対する期待を入力し、モデルはそれらの期待が示す 2030 年の経済を提示するとともに、ユーザーの回答が 10,000 人以上の米国調査対象者の回答とどの程度一致するかを示します。

米国経済のタスクベースモデル

このモデルは、米国労働省の O*NET タクソノミーから抽出されたタスクの束として、経済内のすべての職業を表現します。各タスクについて、AI は労働者のパフォーマンスを補強したり、タスクを完全に自動化したり、変えずに残したり、あるいは新たなタスクを創出したりできます。労働者は、AI が影響を及ぼす管理職、専門職、営業、オフィス業務などの認知職（cognitive occupations）に従事するか、その他すべての職種に従事するかのいずれかです。エクスプローラーはこの二つのグループを「知識労働者」と「その他の労働者」と呼称しています。認知職は 2025 年の Current Population Survey において労働者の 62.4％ を占めました。

論文によれば、シナリオは 5 つの要素の軌跡です: AI が影響を及ぼすタスクの比率、これらタスクにおける AI 利用の浸透度、AI が実行したタスクあたりの生産性向上、オートメーションと補強の分配、そして新たな労働タスクが創出される速度です。認知職の労働者が他の職種へ転職を求める際、労働市場の摩擦（職種間検索の割引、拡大する職種が求人を出す速度、認知職の賃金硬直性）が持続的な失業を生む可能性があります。著者らは、これらシナリオは予測ではなく、確率も付与していないと述べています。本フレームワークは、異なる前提条件下での可能性を比較するための構造化された手法として意図されています。

2030 年の 3 つのシナリオ

控えめなシナリオでは、論文は 2030 年の GDP が AI 未導入時のパスより 1.6％ 高く、成長率は AI 未導入時の 2％ に対し年率 2.4％、失業率は通常の 3.8％ に対し 3.9％、労働分配率は所得の 60.0％ から 59.4％ に低下すると報告しています。このシナリオにおけるエクスプローラーは、2025 年価格ベースで 2030 年の GDP を 34.1 兆ドルと示しています。

実質的なシナリオでは、論文は 2030 年の GDP が AI 未導入時のパスより 8.3％ 高く、2025 年価格ベースで 36.3 兆ドルになると報告しています。また、2030 年までの 12 ヶ月間の成長率は年率 5.4％で、これは 1990 年代のドットコムブーム（1999 年に記録された最高成長率 4.7％）と比較されています。認知職の失業率は 2026 年中頃の 2.9％から 2030 年には 4.5％に上昇します。認知職の賃金は期間末に AI 未導入時より 0.3％ 低くなる一方、他のすべての職種の賃金は 5.9％ 高くなり、労働分配率は所得の 60％ から 56.1％ に低下します。

極端なシナリオでは、2030 年の GDP が AI 未導入時のパスより 32.4％ 高く、44.4 兆ドルとなり、年率 15.4％ の成長率を示します。エクスプローラーは、このパスでは経済規模が 4.5 年ごとに倍増すると述べ、知的労働に対しては再帰的に自己改善する AI システムと急速な導入が必要になる可能性が高いとしています。認知労働者の失業率は 17.9％、全体の失業率は 11.9％に達します。認知労働者の賃金は AI 未導入時より 11.5％ 低下し、他の賃金は 33.6％ 上昇します。労働分配率は所得の 60％ から 45.2％ に下がり、資本分配率は 54.8％ に上昇します。

論文は、極端なシナリオにおいて GDP の約 9％（社会保障とメディケアを合わせた規模）に相当する移転が行われれば、認知労働者の所得は AI 未導入時の水準に保たれると述べています。また、技術変化に対してこの規模の移転が行われた前例はないことも指摘しています。

米国人の期待

Anthropic は、Morning Consult を通じて 2026 年 8 月 11 日から 23 日に実施した代表的なサンプル（10,980 人の米国成人）を調査しました。回答者は 5 つの質問に答えました: AI が 8 つのタスクを熟練した専門家と同等に実行できる時期、利用範囲、生産性向上の規模、オートメーションか補強か、そして職を失った労働者が新しい職種に就くまでに要する時間です。

論文は、中央値の回答をモデルに入力した結果、実質的なシナリオに近い結果（2030 年までに GDP が AI 未導入時より 8.6％ 高く、失業率が約 4.6％）が得られると報告しています。エクスプローラーは、典型的な回答者は AI がない場合と比べて 2030 年の GDP が約 10％ 高く、全体の失業率が約 5％になると要約し、約 10％ の回答者が極端なシナリオに近い見解を持つとしています。調査結果では、53％ の回答者が AI がすでに日常的なビジネスメールや文書を作成できると答え、24％ が AI が動作するソフトウェア製品を構築・維持できると答えました。さらに、39％ が 2030 年までにノーベルレベルの科学的発見があると期待する一方、40％ がそれは決して起こらないと答えました。

明示された制限と外部レビュー

Anthropic はエクスプローラーをバージョン 1.0 とし、いくつかの主要な要因に焦点を当てつつ多くの要素を除外していることに注意を促しています: 政策対応、景気循環、総需要や金融市場の潜在的混乱、そして潜在的な大規模リスクを除外し、超高度ロボットに関するシナリオも含んでいません。論文は、本フレームワークが認知タスクへの AI の影響のみを考慮し、物理的タスクに影響を与えるロボティクスの急速な進展は想定していないと述べており、これが分析が 2030 年で終了する主な理由です。

外部の経済学者（Daron Acemoglu、David Autor、David Romer など）が報告書の初期草案にコメントしましたが、Anthropic は彼らに結論への賛同を求めていなかったと述べています。エクスプローラーページには、未解決の批判として、モデルが個々の労働者を追跡せず、職業転換コストを粗くしか捉えていない点や、データセンター建設による総需要効果を除外している点が挙げられています。Anthropic は、今後のバージョンで多くの批判に対処する計画です。

Anthropic は、モデルと完全な研究ポートフォリオを合わせて、Economic Futures プログラムを通じて資金提供する研究において、労働市場の混乱に対する介入策や提案する政策アイデアを示す情報となると述べています。著者らは、今後数年間に観測されるデータがどのシナリオに経済があるかを示し、3 つのシナリオのいずれも排除できないと記しています。