優れた記事は、市場に「シナリオプランニング」を「現実予言」と混同させることができる。
2026年2月22日、「The 2028 Global Intelligence Crisis」というレポートがソーシャルメディアと金融市場を爆発させ、閲覧数は2700万を突破した。レポート公開当日、IBMは13％急落し、DoorDash、アメリカン・エキスプレス、KKRなど多くの企業の株価も6％以上下落した。
このレポートはCitrini Researchの創設者ジェームズ・ヴァン・ギューレンによるものだ。この33歳の研究者はX（旧Twitter）で18万以上のフォロワーを持ち、彼のSubstackは金融系著者の中でトップに位置し、テーマは株式投資とグローバルマクロ研究で、クロスアセットや横断的連想を得意とし、2023年以来の実投資ポートフォリオのリターンは200％超に達している。レポートはシナリオプランニングの形式で、2028年を舞台にした未来を虚構している：AIがわずか2年でホワイトカラー労働者を大規模に置き換え、それに伴う消費縮小、ソフトウェア資産のデフォルト、信用収縮を引き起こし、最終的に経済を「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に追い込むという内容だ。ヴァン・ギューレンは冒頭で「これはあくまで可能性のシナリオであり、予言ではない」と記しているが、市場は明らかにその区別に耐えられなかった。
しかし、短期的な市場のパニックよりも注目すべきは、過去数日間にわたるこのレポートに対する広範な議論だ。学界から投資界、ウォール街から中国語インターネットまで、さまざまな角度からの反応記事が次々と登場している。極端な結論だけを鵜呑みにするのではなく、各方面の「意見の相違と重なり合い」から、より明確な未来像を描き出せるかもしれない。
Citriniは何を言ったのか
Citriniの論理的な筋道はそれほど複雑ではない：AI能力の飛躍的進展がホワイトカラーの大量置換をもたらす → 失業増加が消費支出の縮小を引き起こす → SaaSを基盤とした構造化金融商品がデフォルトの波に遭う → 信用収縮がより広範な金融システムに拡大 → 経済は「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に陥る。
この因果連鎖の各段階は決して根拠のないものではない。しかし、それらを連続的に、危機へと推し進めるには、かなりの前提条件が必要となる。
この連鎖を解明する方法は多様だが、ここでは3つの核心的な論点、すなわち労働力の代替速度と規模、需要崩壊の伝導メカニズム、金融危機の可能性に沿って展開し、それぞれの段階で異なる意見が何を争っているのかを見ていこう。
破壊なくして立つことなし
Citriniの推論の出発点は、AIによるホワイトカラー労働の大規模置換だ。彼の物語では、この過程は2026年から2028年にかけて急加速し、法律、金融分析、ソフトウェア開発、顧客サービスなどの分野の従事者が最初に影響を受ける。
企業のAIモデル供給者やオンライン労働プラットフォームへの支出比率の変化を、業界ごとのAI露出度に基づいて分類したグラフ
この見解を裏付ける証拠も存在する。Bick、Blandin、Demingによる企業支出データを用いた実証研究では、ChatGPTの登場後、AIへの露出度が最も高い企業（すなわち、従来オンライン労働市場での支出比率が高かった企業）が、AIモデル供給者への支出を大幅に増やし、一方でオンライン労働市場での支出を約15％削減したことが示されている。注目すべきは、この置換は「等価交換」ではなく、企業が1ドルの労働市場支出を削減すると、AI支出はわずか0.03〜0.30ドル増えるに過ぎない点だ。つまり、AIは人件費よりはるかに低コストで同じ仕事をこなしている。
しかし、Citriniは変化の速度を過大評価している可能性もある。反論者は米国の不動産仲介業界を例に挙げる。技術的には仲介者の数を大きく削減できる能力はすでにあるにもかかわらず、現状でも150万人以上を雇用している。制度の慣性、規制の壁、業界内部の利害対立が、技術以上に堅固な防壁となっているのだ。彼は、Citriniが「制度の勢能」の抵抗を過小評価していると考えている。
また、Kimball、Basu、Fernaldの1998年の研究を引用し、技術革新は歴史的に供給側に正の刺激をもたらすことが多いと指摘する。短期的には雇用構造の調整を伴うこともあるが、長期的には生産性向上による付加価値の拡大が、失われる雇用を上回るとされる。
実際、歴史上の各種汎用技術の普及過程は、実験室から大規模浸透までに技術の成熟速度よりも遅れることが多い。電力は家庭普及率が5％から50％に達するのに30年かかり、電話は35年、最も普及の早かったスマートフォンでも5年を要した。AIの技術能力は多くの業界を変革できるかもしれないが、制度の吸収と技術の成熟のギャップは、能力だけでは埋められない。
Citriniの物語の第二の重要な段階は、需要側の螺旋的な下落だ：失業→所得減少→消費縮小→企業収益の悪化→さらなるリストラ。
しかし、ここで彼は需要側のデフレと供給側のデフレを混同している。前者は消費者の購買力の縮小を意味し、後者は技術進歩による生産コストの低下を指す。AIによる価格低下は、後者に近く、過去数十年の電子製品や通信サービスの価格動向に似ている。ある分析者は、ジェヴンズ・パレドックス（ジェヴンズ逆説）が依然として有効だと指摘する。AIが法律相談や医療診断、ソフトウェア開発などのサービスコストを大きく引き下げると、従来高価だったために多くの人々から排除されていた需要が解放され、総量は縮小ではなく爆発的に増加する可能性があるのだ。同時に、「モラヴィック逆説」も働く。機械にとって本当に難しいのは、高度な論理推論や大量のデータ検索ではなく、人間が慣れ親しんできた身体運動や感覚認知、感情交流だ。これにより、体力労働や微細な感知を要するサービス業の職は、想像以上に堅牢かもしれない。
しかし、ジェヴンズ逆説も失効する可能性がある。シカゴ大学の経済学者アレックス・イマスは、AIがほとんどの労働を自動化し、労働所得の総収入に占める割合が急激に低下した場合、これらの高効率生産品やサービスを誰が購入するのかという問題を指摘している。これは分配メカニズムそのものに関わる問題だ。生産能力がほぼ無限に近づき、効果的な需要が集中する場合、我々は衰退ではなく、経済学の教科書に登場しない不均衡に直面するかもしれない。物質的豊かさはあっても、それに触れることができない状態だ。
一望千里
Citriniの推論の中で最も大きな飛躍は、雇用への衝撃から金融危機への伝導だ。彼の物語では、SaaS収入を基盤とした構造化金融商品（彼はこれを「Software-Backed Securities」と呼ぶ）がAIの変革の波に遭い、大規模なデフォルトを引き起こし、2008年の信用収縮に似た事態を招く。
しかし、批評家は指摘する。2008年と比べて、現在の米国企業のレバレッジははるかに健全であり、Dodd-Frank法や複数のストレステストを経て、銀行システムもより堅牢になっている。
2008年危機前と比べ、米国の金融システムの耐性指標は大きく改善している。銀行の自己資本比率は8.1％から13.7％に上昇し、家庭の負債比率は130％から97％に低下、不良債権比率も1.4％から0.7％に減少している。
たとえ一部のSaaS企業が収益減少に直面しても、その規模はシステム全体の信用危機を引き起こすには不十分だ。前Bloombergの経済コラムニストNick Smithは、Citriniのこの段階の誤りを指摘する。微視的な業界の衝撃を線形に拡大してマクロのシステムリスクに置き換えるのは誤りだと。需要崩壊について、Smithは財政政策が解決策だと提案している。失業が実際に大きく増加した場合、政府は大規模な財政刺激策を講じて需要を支えることができるし、その意志もある。
制度の対応能力も過小評価されている。COVID時の政策対応例を挙げると、2020年3月11日にWHOがパンデミック宣言を出してからわずか16日後、2.2兆ドル規模のCARES法が成立した。その後1年以内に、米国は合計5.68兆ドルの財政刺激策を実施し、2020年GDPの約25％に相当した。
もしAIによる失業がCitriniの描く速度と規模で現実化すれば、政策的介入は避けられないだろう。
さらに、より根本的な疑問もある。技術的な終末論は、人文的側面への信頼不足から生まれることが多い。Citriniの推論は、市場を無人の機械のように見なし、「因果」が自動的に展開し崩壊へと向かうと考えているが、実際の経済システムはそう単純ではない。法律、制度、政治、文化、イデオロギーが深く関わり、技術衝撃の吸収の仕方を決定している。
合意と相違
私たちはいくつかの共通点と相違点を整理できるかもしれない。
AIは確かに、そして今後もホワイトカラー労働の需要構造を変え続けるだろう。これはほぼ誰も否定しない事実であり、違いはその速度と規模にある。さらに、移行期の苦難は確かに存在し、長期的な楽観だけでは見えなくなる。加えて、政策の対応の質と速度が結果を大きく左右する。
根底の論理には意見の相違もある。ある人は、この技術革新は歴史的な先例を超える速度と規模で進む可能性があり、歴史の類推はあまり意味を持たないと考える。一方、制度の適応性と歴史の再現性を信じる者もいる。
振り返ると
Citriniのレポートには多くの問題点がある。論理のつながりが過度に密接で、制度の反応を過小評価し、微視的な業界衝撃からマクロのシステムリスクへの飛躍に十分な中間論証が欠けている。しかし最も根本的な問題は、人類社会への過小評価にある。彼は静的な制度環境を前提とし、その中で技術がほぼ阻止不能な速度で全てを圧倒すると考えている。歴史上、技術の終末論は絶えず登場してきたが、その多くは技術的な論理には完璧に見えるものの、「人間」という変数をほとんど無視している。人間社会の複雑さ、摩擦、冗長性、そして一見非効率に見える制度の仕組みこそが、実は強力な分散型の抵抗力となっている。私たちには、推論された末路を避ける十分な時間がある。それは、私たちがその推論に怯えずに済む前提だ。
楽観的な物語は何か？「ジェヴンズ逆説」は長期的な傾向に関する観察だ。「モラヴィック逆説」は体力労働が一時的に安全であることを示すが、置き換えられたホワイトカラーの行き先については何も教えてくれない。歴史の類推は示唆に富むが、歴史は決して正確に繰り返さない。韻を踏むだけだ。楽観的な物語は時間をかけて検証される必要があり、私たちは今、その検証の始点に立っている。
終末論は生産され、不安を煽る者が代償を払う。自らの判断を鍛え、リスクを引き受け、ポジションを管理し、「一望千里」の記事に惑わされないことだ。
42.46M 人気度
150.32K 人気度
95.03K 人気度
1.66M 人気度
492.39K 人気度
私たちは皆、AIに取って代わられることを心配していますが、Citriniの終末予測は何を見落としているのでしょうか？
優れた記事は、市場に「シナリオプランニング」を「現実予言」と混同させることができる。
2026年2月22日、「The 2028 Global Intelligence Crisis」というレポートがソーシャルメディアと金融市場を爆発させ、閲覧数は2700万を突破した。レポート公開当日、IBMは13％急落し、DoorDash、アメリカン・エキスプレス、KKRなど多くの企業の株価も6％以上下落した。
このレポートはCitrini Researchの創設者ジェームズ・ヴァン・ギューレンによるものだ。この33歳の研究者はX（旧Twitter）で18万以上のフォロワーを持ち、彼のSubstackは金融系著者の中でトップに位置し、テーマは株式投資とグローバルマクロ研究で、クロスアセットや横断的連想を得意とし、2023年以来の実投資ポートフォリオのリターンは200％超に達している。レポートはシナリオプランニングの形式で、2028年を舞台にした未来を虚構している：AIがわずか2年でホワイトカラー労働者を大規模に置き換え、それに伴う消費縮小、ソフトウェア資産のデフォルト、信用収縮を引き起こし、最終的に経済を「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に追い込むという内容だ。ヴァン・ギューレンは冒頭で「これはあくまで可能性のシナリオであり、予言ではない」と記しているが、市場は明らかにその区別に耐えられなかった。
しかし、短期的な市場のパニックよりも注目すべきは、過去数日間にわたるこのレポートに対する広範な議論だ。学界から投資界、ウォール街から中国語インターネットまで、さまざまな角度からの反応記事が次々と登場している。極端な結論だけを鵜呑みにするのではなく、各方面の「意見の相違と重なり合い」から、より明確な未来像を描き出せるかもしれない。
Citriniは何を言ったのか
Citriniの論理的な筋道はそれほど複雑ではない：AI能力の飛躍的進展がホワイトカラーの大量置換をもたらす → 失業増加が消費支出の縮小を引き起こす → SaaSを基盤とした構造化金融商品がデフォルトの波に遭う → 信用収縮がより広範な金融システムに拡大 → 経済は「技術的繁栄」と「社会的衰退」が共存する歪んだ状態に陥る。
この因果連鎖の各段階は決して根拠のないものではない。しかし、それらを連続的に、危機へと推し進めるには、かなりの前提条件が必要となる。
この連鎖を解明する方法は多様だが、ここでは3つの核心的な論点、すなわち労働力の代替速度と規模、需要崩壊の伝導メカニズム、金融危機の可能性に沿って展開し、それぞれの段階で異なる意見が何を争っているのかを見ていこう。
破壊なくして立つことなし
Citriniの推論の出発点は、AIによるホワイトカラー労働の大規模置換だ。彼の物語では、この過程は2026年から2028年にかけて急加速し、法律、金融分析、ソフトウェア開発、顧客サービスなどの分野の従事者が最初に影響を受ける。
企業のAIモデル供給者やオンライン労働プラットフォームへの支出比率の変化を、業界ごとのAI露出度に基づいて分類したグラフ
この見解を裏付ける証拠も存在する。Bick、Blandin、Demingによる企業支出データを用いた実証研究では、ChatGPTの登場後、AIへの露出度が最も高い企業（すなわち、従来オンライン労働市場での支出比率が高かった企業）が、AIモデル供給者への支出を大幅に増やし、一方でオンライン労働市場での支出を約15％削減したことが示されている。注目すべきは、この置換は「等価交換」ではなく、企業が1ドルの労働市場支出を削減すると、AI支出はわずか0.03〜0.30ドル増えるに過ぎない点だ。つまり、AIは人件費よりはるかに低コストで同じ仕事をこなしている。
しかし、Citriniは変化の速度を過大評価している可能性もある。反論者は米国の不動産仲介業界を例に挙げる。技術的には仲介者の数を大きく削減できる能力はすでにあるにもかかわらず、現状でも150万人以上を雇用している。制度の慣性、規制の壁、業界内部の利害対立が、技術以上に堅固な防壁となっているのだ。彼は、Citriniが「制度の勢能」の抵抗を過小評価していると考えている。
また、Kimball、Basu、Fernaldの1998年の研究を引用し、技術革新は歴史的に供給側に正の刺激をもたらすことが多いと指摘する。短期的には雇用構造の調整を伴うこともあるが、長期的には生産性向上による付加価値の拡大が、失われる雇用を上回るとされる。
実際、歴史上の各種汎用技術の普及過程は、実験室から大規模浸透までに技術の成熟速度よりも遅れることが多い。電力は家庭普及率が5％から50％に達するのに30年かかり、電話は35年、最も普及の早かったスマートフォンでも5年を要した。AIの技術能力は多くの業界を変革できるかもしれないが、制度の吸収と技術の成熟のギャップは、能力だけでは埋められない。
Citriniの物語の第二の重要な段階は、需要側の螺旋的な下落だ：失業→所得減少→消費縮小→企業収益の悪化→さらなるリストラ。
しかし、ここで彼は需要側のデフレと供給側のデフレを混同している。前者は消費者の購買力の縮小を意味し、後者は技術進歩による生産コストの低下を指す。AIによる価格低下は、後者に近く、過去数十年の電子製品や通信サービスの価格動向に似ている。ある分析者は、ジェヴンズ・パレドックス（ジェヴンズ逆説）が依然として有効だと指摘する。AIが法律相談や医療診断、ソフトウェア開発などのサービスコストを大きく引き下げると、従来高価だったために多くの人々から排除されていた需要が解放され、総量は縮小ではなく爆発的に増加する可能性があるのだ。同時に、「モラヴィック逆説」も働く。機械にとって本当に難しいのは、高度な論理推論や大量のデータ検索ではなく、人間が慣れ親しんできた身体運動や感覚認知、感情交流だ。これにより、体力労働や微細な感知を要するサービス業の職は、想像以上に堅牢かもしれない。
しかし、ジェヴンズ逆説も失効する可能性がある。シカゴ大学の経済学者アレックス・イマスは、AIがほとんどの労働を自動化し、労働所得の総収入に占める割合が急激に低下した場合、これらの高効率生産品やサービスを誰が購入するのかという問題を指摘している。これは分配メカニズムそのものに関わる問題だ。生産能力がほぼ無限に近づき、効果的な需要が集中する場合、我々は衰退ではなく、経済学の教科書に登場しない不均衡に直面するかもしれない。物質的豊かさはあっても、それに触れることができない状態だ。
一望千里
Citriniの推論の中で最も大きな飛躍は、雇用への衝撃から金融危機への伝導だ。彼の物語では、SaaS収入を基盤とした構造化金融商品（彼はこれを「Software-Backed Securities」と呼ぶ）がAIの変革の波に遭い、大規模なデフォルトを引き起こし、2008年の信用収縮に似た事態を招く。
しかし、批評家は指摘する。2008年と比べて、現在の米国企業のレバレッジははるかに健全であり、Dodd-Frank法や複数のストレステストを経て、銀行システムもより堅牢になっている。
2008年危機前と比べ、米国の金融システムの耐性指標は大きく改善している。銀行の自己資本比率は8.1％から13.7％に上昇し、家庭の負債比率は130％から97％に低下、不良債権比率も1.4％から0.7％に減少している。
たとえ一部のSaaS企業が収益減少に直面しても、その規模はシステム全体の信用危機を引き起こすには不十分だ。前Bloombergの経済コラムニストNick Smithは、Citriniのこの段階の誤りを指摘する。微視的な業界の衝撃を線形に拡大してマクロのシステムリスクに置き換えるのは誤りだと。需要崩壊について、Smithは財政政策が解決策だと提案している。失業が実際に大きく増加した場合、政府は大規模な財政刺激策を講じて需要を支えることができるし、その意志もある。
制度の対応能力も過小評価されている。COVID時の政策対応例を挙げると、2020年3月11日にWHOがパンデミック宣言を出してからわずか16日後、2.2兆ドル規模のCARES法が成立した。その後1年以内に、米国は合計5.68兆ドルの財政刺激策を実施し、2020年GDPの約25％に相当した。
もしAIによる失業がCitriniの描く速度と規模で現実化すれば、政策的介入は避けられないだろう。
さらに、より根本的な疑問もある。技術的な終末論は、人文的側面への信頼不足から生まれることが多い。Citriniの推論は、市場を無人の機械のように見なし、「因果」が自動的に展開し崩壊へと向かうと考えているが、実際の経済システムはそう単純ではない。法律、制度、政治、文化、イデオロギーが深く関わり、技術衝撃の吸収の仕方を決定している。
合意と相違
私たちはいくつかの共通点と相違点を整理できるかもしれない。
AIは確かに、そして今後もホワイトカラー労働の需要構造を変え続けるだろう。これはほぼ誰も否定しない事実であり、違いはその速度と規模にある。さらに、移行期の苦難は確かに存在し、長期的な楽観だけでは見えなくなる。加えて、政策の対応の質と速度が結果を大きく左右する。
根底の論理には意見の相違もある。ある人は、この技術革新は歴史的な先例を超える速度と規模で進む可能性があり、歴史の類推はあまり意味を持たないと考える。一方、制度の適応性と歴史の再現性を信じる者もいる。
振り返ると
Citriniのレポートには多くの問題点がある。論理のつながりが過度に密接で、制度の反応を過小評価し、微視的な業界衝撃からマクロのシステムリスクへの飛躍に十分な中間論証が欠けている。しかし最も根本的な問題は、人類社会への過小評価にある。彼は静的な制度環境を前提とし、その中で技術がほぼ阻止不能な速度で全てを圧倒すると考えている。歴史上、技術の終末論は絶えず登場してきたが、その多くは技術的な論理には完璧に見えるものの、「人間」という変数をほとんど無視している。人間社会の複雑さ、摩擦、冗長性、そして一見非効率に見える制度の仕組みこそが、実は強力な分散型の抵抗力となっている。私たちには、推論された末路を避ける十分な時間がある。それは、私たちがその推論に怯えずに済む前提だ。
楽観的な物語は何か？「ジェヴンズ逆説」は長期的な傾向に関する観察だ。「モラヴィック逆説」は体力労働が一時的に安全であることを示すが、置き換えられたホワイトカラーの行き先については何も教えてくれない。歴史の類推は示唆に富むが、歴史は決して正確に繰り返さない。韻を踏むだけだ。楽観的な物語は時間をかけて検証される必要があり、私たちは今、その検証の始点に立っている。
終末論は生産され、不安を煽る者が代償を払う。自らの判断を鍛え、リスクを引き受け、ポジションを管理し、「一望千里」の記事に惑わされないことだ。