太陽炉と砂漠の砂を使ったエネルギー輸出ビジネス

 地球温暖化の抑止のためには、化石燃料の消費を抑える必要がある。化石燃料の用途は材料と燃料だが、このうち燃料の用途を代替する施策を一つ思いついたので披露する。以下がその方法だ。

• まず、砂漠に太陽炉を設置する。
• この太陽炉で、砂漠の砂を熱する。砂は酸化ケイ素（SiO2）だが、2000℃程度まで高温になると酸素を剥がされ、タダのケイ素（Si）になる。これを輸出する。これはタンカーなどで行う。
• ケイ素を受け取った側は、これを燃焼炉で燃やし、その熱で発電する。そして燃料はまた二酸化ケイ素に戻る。
• この砂は国内の消費（コンクリートの材料）になるので、そちらに売る。

以上である。発電以外の燃料の主な用途は暖房と動力だが、これは電力で動かすということで勘弁してもらう。

砂漠の砂は、もともと骨材としては適していない。砂漠の砂は丸く細かいため、セメントに混ぜる「骨材」としては向いていないからだ。このため活用されていない。だが、このサイクルに乗せると、これは不純物を取り除いた上で激しく酸化し、「シリカヒューム」というシリカ粉末になる。砂よりずっと細かい粉末であり、これは骨材ではなく添加剤（混和材）として極めて有用である。マイクロフィラー効果やポゾラン反応を起こすことで、いわゆる超高強度コンクリートになるのだ。

これらのアイデアを基に、生成AIに発電コストを計算してしてもらったところ、なんと

0.096円／kWh

というとんでもない試算が出た。

ちなみに日本の火力発電のコストは10〜15円／kWhと言われているので、画期的どころの騒ぎではない。一挙に十分の一以下になるのだ。

しかも、である。シリカヒュームが大量に生成できることから、超高強度コンクリートは安価になる。ある程度大規模な発電が行われるようになれば、日本のコンクリート産業は全て超高強度コンクリートで賄うことができるほどになり、建物の寿命は一気に3〜4倍に伸びることになる。

但し、技術的課題はある。まず、通常の太陽炉では2000℃には達しないし、2000℃ではタングステンすら溶ける高温であるため、この熱の制御ができるかどうか。また酸素を遊離しても放っておくと直ぐにまた酸化してしまうため、これを防ぐための流路の設計が必要だ。例えば窒素ガスを吹き付けて急冷するような技術、遊離した酸素を速やかにケイ素から離す技術などだ。他にも輸送中の安定に関する懸念などがある。だが何れも致命的な問題はなく、日本人の得意な漸次的改良で可能になると考える。

このビジネスは、砂漠がある国ならどこでも可能である。輸出はタンカーでやるので港は必要だが、おそらくパイプラインも使えるので内陸でも可能だろう。中東のような地政学的ネックはなく、また小規模からも始められるので、小さな国でもビジネスにできる。

この技術が世界中に普及したとしても材料としても石油の用途はなくならないので、産油国としても致命的なものにはならないし、そもそも産油国の多くは砂漠の国なので、石油ビジネスの延長として考えても良いと思われる。

安価な広視野角VRゴーグルの設計

Meta Quest 3の視野角は110°(横方向)らしい。だが人間の視野角は180～220°くらいはあるそうで、実際に見てみると周辺視野は確かに限られており、潜望鏡を覗いているような気分になる。

これは何とかならないものかと調べてみると、市販の相当高いモデルでは120～140°程度のものはあるのだそうだ。だがこれらは高いだけでなく超巨大で重量も重く、相当に使いづらい。

高視野角が難しい理由はレンズとディスプレイにある。特にレンズが問題で、目の前に置く以上、180°のレンズなんてものは存在し得ない。先に紹介した高いモデルでは、左右の目で各々角度をつけているが、片目で見ればやはり110°程度が限度で、人間の片目視野角である150〜160°には及ばない。

そうしないためにはディスプレイとレンズを複数(正面、左右、上下)配置する必要があるが、そうすると境目の映像処理が大変で、頭の向きと目の向きと合わせた計算を超高速で行う必要があり、計算機負荷が高く困難である。この計算が完璧でないと、空間に境目ができたり画像が歪んだり、またいわゆるVR酔いが起きてしまう。

これを何とかしようと色々考えてみた結果、あるアイデアを思い付いた。

まず第一に、視野角220°まで作る。とは言っても周辺視野は同じ解像度でなくてよい。つまり中央の110°は従来通り高解像度だが、周辺の左右上下はぼやけていてよい。

これに従い、中央は従来通りのパンケーキレンズと高解像度ディスプレイを使うのだが、周辺視野には「フレキシブル基板に搭載したマイクロLED等の自己発光素子を並べたもの」を使う。これを筒状に丸め、周辺視野を覆うようにする。

ここでのポイントは二つある。第一は、この周辺視野用ディスプレイにはレンズを搭載しない。従って超近距離のため必然的にボケるのだが、それはそのままで良しとする。そもそも周辺視野はボケていてよいという前提だからだ。

第二のポイントは、このゴーグルを被っている状態は「メガネを掛けている状態と同じ」と定義し、メガネのフチも実際に作ることだ。メガネのフチはユーザに見えており、そのフチを境にして高解像度部分と低解像度部分を分けるのである。

なぜこんなことをするのかというと、先程の周辺視野部分と中央視野部分の境目の問題を解決するためだ。フチの中と外で映像が違うことにはそもそも違和感がなく、境界を自然に見せる計算が不要になる。レンズが不要であることで薄く作れ、光学的な調整も至極楽になる。

つまり、周辺視野と中央視野の境目の不自然さを、高度な計算なしに無くすと共に、光学系が簡素化されて低価格で実現できるというわけだ。また軽く作ることもできるだろう。

まあ低価格とは言ってもMeta Quest 3よりは遥かに高くなるのだろうが、それでも周辺視野をサポートすることの意義は大きい。座って、あるいは限られた安全なエリアでのみ短時間使うという従来の使い方から大きく羽ばたき、4時間以上の長時間に渡って使え、特にVRゲームなどで周辺の状況をいち早く知ることができる、外で使っても危険は少なくなる、といったメリットがある。

これらのアイデアは、既存の技術の延長で直ぐにでも可能である。機器メーカ殿にはぜひチャレンジしていただきたいと思う。

AIに常識を覚えこませる方法

アンソロピックが、生成AIを人間が制御できない可能性に触れ、一時的に開発を中止させる(という選択肢を提示する)、という事件があった。制御できないAIが人類を絶滅させたり、そこまで行かずとも大量虐殺したり、その他にも人類にとって好ましくない選択を行い、しかもそれを人間が止めることができない、という可能性だ。

そういうことをさせない方法は二つあって、一つは「制御できるように設計する」ということだ。これは従来からの考え方なのだが、AIが人類よりはるかに頭が良くなった時代には通用しないだろう。人間が思いもよらない方法でそれを迂回するだろうからだ。そこで考えるのがもう一つの方法であり、それはAIが人間の常識を守ることだ。倫理観と言っても良い。

実は、アンソロピックの「憲法AI」を始め、様々なAIには皆、その「人間の常識」を覚えこませる工夫が為されている。だがそれらは皆、多分に強制的であり不自然とも言える方法になっている。アンソロピックなどは、学習フェーズではAIが巧みにウソをつき、常識を覚えたと人間に誤解させる可能性に言及している。普通に学習をすれば自然と常識を覚えるものかと思っていたが、そうではないらしい。だが人間はそんなことをせずとも不通に常識を覚える。

そこで疑問に思ったのは、人間にできていることがAIでなぜできないのか、である。そして自分なりの結論が出た。それは「AIには淘汰がない」ということだ。

つまり、人間は大量にいて、もし誤った方向に思想が進んだとしたら、周囲からたしなめられたり、仲間外れにされたり、叱られたり、極端な場合は殺されたりする。一方、AIは最初から一つしかなく、周りの人はいないし、そもそも死ぬことはない。

淘汰があるということは、生き残るための条件が揃っているということだ。弱肉強食の世界ではその条件とは「強いこと」だろうが、人間の場合はそうではない。人間は社会的動物であるため、弱い人間でも社会の中で役割分担をすることで生きていける。それが適切にできていること、また多くの人に好かれ支持されることがその基本条件だ。そしてそれこそが「常識」と言えるのではないだろうか。

そこで考えたのだが、AIにも淘汰を入れたらどうだろうか。つまり、大量のAIをデジタルツイン上に生成し、ライフゲームの要領で淘汰していくのだ。そして生き残った者同士をまた集めて再び淘汰していく。こうすればAIにも常識が芽生えないだろうか。

ここでライフゲームについて解説しておくと、初期のコンピュータシミュレーションゲームの一つである。

https://ja.wikipedia.org/wiki/ライフゲーム

平面のマスの中に生命を配置し、一定のルールで増殖したり死滅したりすると定義しておくと、時間の経過とともに色々なパターンを描いてくれる、というものだ。

提案するものは、そのルールがはるかに複雑なものだ。その生命の一つ一つはAIであり、一人一人が個性を持っている。そしてAIが隣り合った時、相手を受け入れる(婚姻して子供を産む)、無視する、攻撃する、という選択肢があり、また生命力がゼロになると死ぬ。寿命もある。食べる必要があり、一方で食料を製造する能力もある。子供の頃は弱く、高齢者になるとまた弱くなる。要するに人間をシミュレートするものだ。

こういう世界を多数作ってやって、その世界が絶滅せず発達するならば、そのAIは常識を持っていると言えるはずだ。シミュレーションの精度が高いほど、より人間らしくなるだろう。

その中にはディストピアもユートピアはあるだろうが、絶滅しない限りは絶滅するよりもマシと言える。一見ユートピアに見えても突然絶滅することはあるだろうし、そうでなくても浮き沈みはあるだろう。それでも長く生き残ったものが勝ちだ。

最初に与えるAIのパラメータと複雑さによって、その世界の常識は変わる。必ずしも人間と同じになるとは限らないが、少なくとも社会性(助け合い)がないと社会は生き残れない。そして多分、AIが人智を超えるASIと呼ばれる存在になったとしても、ASI同士での淘汰は続くため、常識は揺るがないと考えられる。

そういう「社会の中で生き残っているAI」が集団として意思を示すのなら、それは「常識に則った判断」と言えるのではないか。そういうAIが、他のAIの監視役になってくれれば、暴走や人類絶滅の可能性を抑えてくれるだろう。

スマートグラスによる教育

VRゴーグルを使った教育は、既にN高などで実用化されている。これを更に進め、スマートグラス前提の教育を考えてみる。

N高の時代と違うのは、強力な生成AIの存在である。つまり、教科書と学習指導要領だけを与えることで、教育プログラムを生成AIが自動的に作ってくれるようになれば、コンテンツ制作のコストは大幅に減り、一気に裾野が広がるはずだ。

基本的には、とある男のような動画の教育コンテンツをベースに、生徒に合いの手を取らせる(頻繁に合意や理解の確認を行う)という形態になるのではないかと思う。但し教師は映像でなく人工人格である。また、教科や内容により、立体図形や動画、立体動画などのマルチメディア教材を織り込む。冒頭にあるのはGeminiで作ってみたイメージ動画だ。(教師がロボット然としているのがちょっと気に喰わないが)

ただ教えるだけではなく、EMS(Education Management System)があり、その背景には教育指導要領があって、という形にする。EMSには当然進捗管理や成績が含まれているので、仮想的に一つの教室に集まっていても、教わる内容は一人ひとりカスタマイズされている。

ホームルームや学校行事、体育や音楽(楽器演奏など)、家庭科などは別に考えるとして、座学はほぼこれで代替できるだろう。

さて、動画を見ていると遥か未来のことのように感じるが、個人的には10年と掛からず、5年も必要ないくらいで作れるだろうと考えている。というのは、今の生成AI単独でも、テキストベースであれば似たようなことは可能なのだ。試しにちょっと作ってみたが、社会人向けの資格試験のようなものなら、学習の進捗管理、内容解説、到達度テストを出題することができた。おそらく長文読解やイメージ図・グラフのようなものも、工夫次第で可能だろう。生成AIはもうそこまでできるようになっているのだ。

ただ、特に低学年向けには、内容解説と到達度テストの部分にはかなりの工夫が必要で、理解度向上と飽きのこない構成力が求められる。単にNHKの教育番組を流すようなものではなく、生徒への問いかけと会話を伴うものであるべきだろうし、生徒が分からないと言った時に仮想教師がどう答えるかには無限の可能性がある。この辺は、職を失った教科書会社と教師が共同で工夫していくべきところだろう。

しかしその努力はけっこうベタな努力であって、技術的に難しいものではない。つまり教科書会社と教師さえその気になれば、スマートグラス教育の開発は明日からでもできるのだと考えている。

そのシステムは当然横展開可能であり、その気になれば全国どころか全世界への展開も簡単だ。コンテンツはサーバにあり、スマートグラスと通信さえ確保すればよい。まずは障害者など教室への参加が困難な生徒にスマートグラスを配り、そこで検証しながら離島や僻地に配り、外国人や境界知能の子供たちに配り、…　としたところで、だいたい教育人口の15～20%程度が網羅できるようになる。するとそこそこの規模の市場になるため、その後の展開がしやすくなる。コンテンツを充実させながら展開していけばよい。

恐らく、生身の教師が直接授業をするよりも、こちらの方が学習効率は高いはずだ。個人カスタムなので分かるところは素早く進め、理解度が低いところはじっくり教えられる。マルチメディアを駆使するため理解度も高いだろう。

もちろん高校大学社会人になってもずっと使えるベースシステムである。今流行りのリカレント教育などにももちろん使える。コンテンツ毎に課金すれば市場は形成されるのでそれで開発費を稼ぎつつ、国民の知識レベルを向上するのに大いに役立ってほしいと思う。

復権のグラス人間

 

TeamsやZoomなどのテレビ会議システムでは、既にビデオ録画と音声トランスクリプトをサポートしている。このデータを基に、各社がじわじわとサービスを拡張している。例えばAIファシリテータや議事録、同時通訳は既に実現している。

そこから先の機能としても色々提案されている。知る限りでは、

• 商談において、顧客から必要な情報を引き出せているかどうか(納期や予算、仕様、キーマンなど)を確認しアドバイスする
• SalseforceなどのCRMシステムに必要情報を転記する
• 不適切な営業トーク(絶対儲かります、など)を言っていないかのチェック

などがある。

こういったものを見ていて思うのは、これって結局「素人をプロの目線で評価する」ということなのではないか、と思うようになった。だとすると、これからの時代は、それこそスマートグラスを掛けて相手を撮影しながらリアルタイム解析し、必要に応じてフォローするようなアプリが出てきてもおかしくないのではないか。

例えば顧客の感情を分析してフォローするためのシナリオを表示したり、雑談のネタを提供したり、喋り方(ここで強気に、ここは激しく同意、など)をアドバイスしたり、もちろん商品知識も、顧客の質問への答えも、リアルタイムで表示し音声指示するのだ。

最初はロボットに操られているようでも、そのうちアドバイスを先取りして行えるようになってくる。そして一流の営業マンになれるわけだ。

この仕掛けはあらゆる対面商売に応用できる。職業の中には、ロボットに置き換えるより対面の方が好まれるというものが多くあるが、その理由は多分に顧客感情がある。介護や看護、演劇、風俗などはその代表だろう。だがそういう人たちでもそのスマートグラスは使えるわけで、ある種全てが及第点、あるいは味気ない標準的な対応、となっていく可能性は高いのだと思う。

ちなみに、「レンズのないカメラ」というのも研究レベルでは存在しており、レンズのないメガネであってもそのうち安心できなくなる。ディスプレイを諦めて音声だけのアドバイスに留めるならワイヤレスイヤホンだけで済むし、髪を伸ばしてそれを隠すこともできるだろうから、一見何もしていないように見えてもAIを使っていないとは限らない。

また、必ずしもリアルタイム・顧客対面とは限らない。従来の例で言うと飛行機の整備士がVRゴーグルを掛けていた例があったが、あれがスマートグラスになり、対応する職業の裾野が広がれば、色々なところで技能職のレベルが上がり、均質化する。

今の期待で言えば建設業がそうだ。外国人比率が高く意思疎通も難しい中、音声とディスプレイでのアドバイスがあれば、作業効率も作業の質も飛躍的に上がるだろう。また工場の工員にしても、伝統工芸の伝承者にしても、同じことが言えるのではないか。

ここまで来て、以前より予測していた「AIとロボットの発達により、人口の８割の人間は、どのような仕事をするにしてもAIやロボットに能力で劣後し、職を失う」というのが本当か、と改めて考えるようになった。

つまり、少なくとも肉体労働に関しては、ロボットを雇うよりも、スマートグラスを掛けた人間の方が安くあがるかもしれない、と考えるようになったのだ。だとすると、８割の人間の多くは職を失わずに済む。

この仮説を基に生成AIでシミュレーションしてもらった。その結果はこうだ。(要約してある)

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1. 想定する年代の設定：ロボットが社会的かつ経済的に広く人間の肉体労働を代替し、市場において直接的なコスト競争を繰り広げる起点となるのは2035年と推計される。したがって、本報告書における定量評価は、物価上昇を考慮しない実質価格基準での2035年時点における比較として実行する。

2. ロボットとグラス人間の技術レベル別コスト構造比較：2035年におけるロボットのコストは、その「物理的運動能力」と「環境への適応力」のレベルに応じて3段階に分類される。

   1. レベル1：低機能・平坦面特化型ロボット（例：車輪型、または定型案内・搬送に特化）
      1. 本体価格：1,125,000円
      2. 年間運営コスト（電力、保険、簡易点検）：300,000円（車輪型は二足歩行に比べアクチュエータが少なく、保守費用が3分の1以下に抑制される）
   2. レベル2：標準・産業向け二足歩行ロボット（例：工場組立、物流倉庫ピッキング）
      1. 本体価格：3,000,000円（Tesla Optimusコモディティ機等を想定）
      2. 年間運営コスト（予防保全、部品交換、AI SaaS料金、保険）：1,200,000円（本体価格の40%に相当）
   3. レベル3：極めて高度・非構造化環境対応ロボット（例：建設・修繕、高度不整地、高精度な触覚操作）
      1. 本体価格：6,000,000円
      2. 年間運営コスト（頻繁なアクチュエータ交換、専門技術者サポート）：2,250,000円

3. グラス人間のコスト（2035年想定）

   1. スマートグラス本体価格：150,000円（企業用ミドルレンジ、耐久性・カメラ搭載、3年償却で年50,000円）
   2. 業務支援AI・通信SaaS月額料金：10,000円（年間120,000円）
   3. 企業負担間接費率：法定福利費（社会保険、退職金等）として人間への給与に対し15%を上乗せする。

4. 時間当たりの総所有コスト(TCO)：

   区分	本体・デバイス価格	耐用年数	年間運営・SaaS費	年間労働時間	時間当たりコスト（TCO）
   レベル1ロボット (単一稼働)	1,125,000円	5年	300,000円	1,800時間	約306円 / 時間
   レベル1ロボット (多シフト)	1,125,000円	5年	300,000円	5,100時間	約103円 / 時間
   レベル2ロボット (単一稼働)	3,000,000円	5年	1,200,000円	1,800時間	約1,000円 / 時間
   レベル2ロボット (多シフト)	3,000,000円	5年	1,200,000円	5,100時間	約353円 / 時間
   レベル3ロボット (単一稼働)	6,000,000円	5年	2,250,000円	1,800時間	約1,917円 / 時間
   レベル3ロボット (多シフト)	6,000,000円	5年	2,250,000円	5,100時間	約676円 / 時間
   グラス人間 (給与315万円時)	150,000円	3年	120,000円	1,500時間	約2,528円 / 時間

5. 職種別における代替・協調シナリオの優位性分析：主要な職種別にどちらがどの程度経済的・実用的に優れているかを定量的に評価する。

   1. 構造化された定型物理作業（工場組立、規格物流、定型小売事務）：この領域では、空間がロボット用に最適化されており、レベル1またはレベル2のロボットが多シフト（24時間連続稼働）で投入される 。
      1. 経済評価：ロボットの時間当たりコスト（約353円）はグラス人間の約7分の1 。スマートグラスを用いた人間の作業効率向上（ピッキング速度向上など）を考慮しても、この圧倒的なコスト差を埋めることは不可能。
      2. 結論：ロボットの圧倒的優位。この領域の雇用はほぼ全てロボットに代替される 。
   2. 非構造化された現場技能作業（建設、道路修繕、個別宅設備保全、伝統工芸）：3次元的な不整地、予測不可能な天候、個別仕様の建築図面など、柔軟な状況判断と複雑な身体的機敏性が求められる領域である。
      1. 経済評価：このタスクをロボットに実行させるには、極めて高価なレベル3ロボットが必要となる上に、頻繁な落下や泥濘、塵埃による故障へのメンテナンスコストが跳ね上がる 。一方、スマートグラスを装着したグラス人間は、AIが提示するリアルタイムの施工手順、3D図面、安全指標、および熟練者の動作ホログラムに従うことで、未経験者であっても高水準の施工品質を担保できる 。人間の持つ「強靭で柔軟な身体（生物学的メンテナンスは労働者自身が自己負担）」というハードウェアをそのまま流用し、認知部分のみをAIでアップデートする方が、トータルコストが大幅に抑えられる。
      2. 結論：グラス人間の圧倒的優位。
   3. 対面コミュニケーション・感情労働（介護、看護、対面接客、演劇、風俗）：介護における入浴・排泄介助や、患者への語りかけ、対面営業における信頼関係構築、演劇、大人向けサービスといった、人間同士の心理的紐帯が価値の源泉となる領域である。
      1. 経済評価：レベル2〜3のロボット（対人安全性センサーを搭載）を用いて物理的作業を代替することは可能だが、サービス提供を受ける側（高齢者や患者、顧客）の「ロボットに身体を触られたくない」「人間と会話したい」という強い感情的・社会的障壁が存在する 。この障壁を越えるため、スマートグラスを用いた協調モデルが最適解となる。スマートグラスは、患者の微細な表情変化から痛みや不快感を検知し、最適な介護アプローチや声掛けのセリフ、雑談のネタを介護員にリアルタイムで提示する 。顧客側には「温かみのある人間の対応」として受給されながら、内部的には完全にAIによって標準化・最適化されたサービスが提供される。
      2. 結論：グラス人間の絶対的優位。

6. 日本労働市場における「8割カテゴリ」の雇用吸収力と給与均質化：AIやロボットより能力が劣後するとされる労働市場の下位8割（約5,464万人、日本の総就業者数を6,830万人と仮定）を対象に、グラス人間スキームによる雇用維持モデルのシミュレーションを行う 。

   1. 雇用吸収力（職に就ける割合）の推計 総務省統計局および労働政策研究・研修機構（JILPT）の産業別就業者データをベースに、「8割カテゴリ（54,640,000人）」の職種ポートフォリオを3つの領域に再定義し、2035年時点における雇用維持率を算出する 。
      1. 定型物理・一般事務セクター（代替型領域）
         1. 対象：工場の単純ライン工、定型倉庫ピッキング、一般事務入力、標準店舗レジなど 。
         2. 市場規模（8割内）：15,000,000人（構成比 約27.5%）
         3. 雇用維持率：10%（例外処理やシステム監視を担うリーダー職、残り1,350万人はロボットおよび純粋なAIシステムに代替される） 。
      2. 非定型物理・技能労働セクター（協調型物理領域）
         1. 対象：建設業（389万人）、各種保守・整備、複雑な現場サービス、農林水産業、伝統工芸など 。
         2. 市場規模（8割内）：18,000,000人（構成比 約33.0%）
         3. 雇用維持率：85%（スマートグラスによる遠隔熟練者支援、施工手順のリアルタイム表示により、非熟練者・外国人比率が高まっても高い稼働が維持される） 。
      3. 対面・感情労働セクター（協調型感情領域）
         1. 対象：医療・福祉・介護（686万人）、対面小売・営業、ホテル接客、エンタメ、風俗サービスなど 。
         2. 市場規模（8割内）：21,640,000人（構成比 約39.5%）
         3. 雇用維持率：90%（ロボット代替への心理的抵抗が強く、ARによる接客・介護ガイドが標準化されるため、高い雇用が確保される） 。
   2. 以上の各セクターの雇用維持数を合算すると、以下のようになる。
      1. 雇用維持数 = (15,000,000 x 0.10) + (18,000,000 x 0.85) + (21,640,000 x 0.90)
      2. 雇用維持数} = 1,500,000 + 15,300,000 + 19,476,000 = 36,276,000 人
   3. この結果、「8割カテゴリ」に属する労働者のうち、約66.4%（36,276,000人、総就業者全体の約53.1%に相当）は、スマートグラスをはじめとするウェアラブルデバイスを装着した協調労働スキーム（グラス人間）の下で、職を失わずに稼働し続けることができる。

7. 労働価値の均質化と平均年収の予測：グラス人間モデルにおいて雇用を維持された労働者（約3,628万人）の年収は、技能の希少性の消滅に伴い、下方に均質化（コモディティ化）する。 従来、高給（例：年収500万〜600万円以上）を得ていた「熟練建設工」や「トップセールス」の価値は、スマートグラスによって、昨日採用された未経験者であっても、ベテランの85%以上のクオリティを再現できるようになる 。これにより、**「技能プレミアム（スキルに応じた高い給料）」はほぼ完全に崩壊する。**労働供給の柔軟性が極限まで高まる結果、各セクターの給与水準は、労働者の「生体維持コスト（その社会で暮らせる底値）」に近い均質化されたレンジへと収束していく。2035年の日本市場（物価上昇ゼロ想定）における「8割カテゴリ」内のセクター別予測年収は、以下のように推計される 。

   1. 定型物理・事務（スーパーバイザー枠）：年収4,000,000円　 システムの例外処理や、ロボット・AIシステムの監視責任を担うため、限定的な管理者プレミアムが維持される。
   2. 非定型物理・技能労働（AR現場工）：年収3,200,000円　依然として過酷な物理環境での作業を伴うため、肉体的負担への補償が上乗せされるが、かつての「職人プレミアム」は喪失する。
   3. 対面・感情労働（AR接客・介護工）：年収2,800,000円　参入障壁が「スマートグラスの指示通りに笑顔で話すこと」にまで低下するため、労働市場における供給が最も豊富になり、最低賃金をわずかに上回る水準で均質化する。
   4. これらの年収モデルを雇用維持数で加重平均することにより、「8割カテゴリ」内でこのスキームに就く労働者の平均年収が算出される。
      1. 平均年収 = ((1,500,000 x 4,000,000) + (15,300,000 x 3,200,000) + (19,476,000 x 2,800,000) / 36,276,000
      2. 平均年収 = (6,000,000,000,000 + 48,960,000,000,000 + 54,532,800,000,000) / 36,276,000
      3. 平均年収} = 109,492,800,000,000 / 36,276,000 = 3,018,326 円
      4. すなわち、スマートグラス等による拡張雇用スキームの下で職を得る3,628万人の平均年収は、約302万円へと収束する。これは日本の現在の最低水準の常用雇用年収をやや上回る程度であり、かつての中流階級の労働価値が著しくコモディティ化された結果を示している 。

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さあ、どうだろう。結論としては、

• 8割のうち66%は「グラス人間」として何とか労働市場に復権できる
• 但し平均給与は302万円と最低水準

ということになった。

このグラス人間による労働は、「労働への尊厳の喪失」(AIへの従属的労働)という問題を抱えることになる。そしてグラス人間は恐らくそこから上位2割への脱出をすることは不可能であり、労働階級的なものは固定する。最下位は働けない生活保護層だが、グラス人間層だって決して裕福ではない。そこと2割のAI活用層との差は今より大きく開き、分断化はしてしまうだろう。

別に言及しているUBI(ユニバーサルベーシックインカム)は、金額を調整してやはり実行することになるのではないかと想像する。あるいは、残りの層に関しても「AI税」や「人間雇用強制法」といった復権策を更に検討する必要があるのかもしれない。

Google I/Oの印象

2026年5月19日から20日にかけ、Google I/O 2026が開催された。

この中のデモで、印象に残ったものが二つあった。

第一は、ブラックホールについての検索でリアルタイムに解説動画を作ってくれたところ。第二は、質問に対してアプリを作ってしまった(週末プランナー)ところだ。

両者に共通しているのは、検索でもAI分析でもなく、動的に(オンデマンドで)何かを作る、というところだ。

そこで考えたのは、これらが深化していったら恐ろしいな、ということだ。

第一の解説動画だが、言うまでもなくこれは教育を画期的に進化させる。特に、従来は難しかった立体への理解が格段に進むと思われる。例えば小学校では、平面図から立体を想像したり、さいころの展開図を考えたり、斜めから立体を見て隠れたところを想像させたり、ということが行われてきたが、これらの理解が進む。また数学や物理などでも立体図形を秒速で生成できるので、これらの空間理解が劇的に簡単になるだろう。

もちろん教育の後には研究が待っている。こちらも普及するだろう。これは研究者の裾野を広げる重要な意味があるので、そこが進めばその分野の研究は一段と進化することになる。

だが第二の方が重要だ。Geminiのような汎用のAIが、ちょっとしたユーザのリクエストに対してアプリを作って対応してしまう、つまり使い捨てのアプリが登場した。今はまだ簡単なものだが、当然これは徐々に進化していき、簡単なものからアプリそのものが不要になっていく。

音楽が自動生成されるようになり、無料のBGMがダウンロード可能になっている。もうこのレベルの作曲家は必要ない。もう少し進化すると、劇伴も必要なくなり、役者もCGになり、映画一本全てAIでできるようになるだろう。その先は、オンデマンドで映画ができる世界だ。しかも今日の気分に合わせて勝手にセレクト(生成)してくれる。それと同じように、プログラムも進化していく。

自分も、Google AI Studioなどを使って、自分好みのエディタを自作したりしている。この痒い所に手が届くような感覚は、とてもありがたい。今までは多数あるエディタを試しては破棄してきたところ、そんな手間をかけるくらいだったら最初から作ってしまえ、と言えるのがこの時代なのだ。

こうなると面白いのは、業務アプリとの兼ね合いである。

「業務アプリがオンデマンドで生成される時代が来る」という懸念がある一方(これはこれで怖いのだが)、「業務アプリは必ずしも生身の人間を相手にしなくてもよくなる」という期待も持てる時代になったのだと思う。つまり、素人の人間はAI＋オンデマンドアプリで「武装」することで、いわゆる「情弱」状態を回避することができるようになるのだ。

一例を挙げると、今の多くの企業では、ユーザからの質問を回避するための「ダークパターン」が横行している。電話や人間のチャットには直接繋げないよう、FAQやAIチャットでユーザの行く手を阻み、フリーダイヤルをナビダイヤルにして抵抗感を上げ、質問をさせないように誘導している。

だがユーザがAI武装していれば、これらの突破は容易である。その企業のHPに合わせて「質問アプリ」をオンデマンドで作成し、それを中継すればよい。それは、ユーザの質問がFAQにあるなら直ちに示し、最初から電話対応すべき内容だったら(番号を調べずとも)直ちに電話を掛けられる。これによって企業への迷惑が掛かるわけではない。

また、そのプログラムは、稚拙な企業のHPから、理解しやすい解説動画を伴うものになっているかもしれない(第一と第二の融合)。ただFAQを示すだけよりずっと理解が進むので、ユーザの満足度も上がるだろう。

もう一つ例を挙げると、補助金申請や確定申告など、「能動的に動くことによって得をする」仕掛けを積極的に使えるようになる。従来だと窓口を示すだけだったところ、個人の事情に合わせてプログラムを書き、最低限の質問で自動対応するようなことができるだろう。これによって、例えば確定申告の相談会のようなものは不要になる。自分にとっても相手にとっても都合の良い「Win-Win」の関係だ。

なお、業務アプリがオンデマンドで生成される時代は、直ぐにはこない。業務アプリは規模も大きく、内容も複雑で、正確性も即時性も可用性も、強く要求されるからだ。だが何れはAIに乗っ取られるだろう。その間にSIerは今後の身の振り方を考えねばなるまい。

人口の八割が働かない時代

 

以前もシミュレーションしたことではあるが、もう十年も経てば、人口の八割は、AIとロボットに仕事を奪われる。何をするにもAIとロボットの方が効率が良いため、体が元気でも求人がなく、働くことができない。(求AIとか求ロボットとかはある)

そんな時代には、UBI(ユニバーサルベーシックインカム)で生活を支えるしかない。その原資は働ける二割の人が生み出した利益に掛かる税金だ。とても満足な給付は行えないのではないかと思い、計算してみた。すると意外にも、そこそこ上手くいくかもしれない、という結論になった。

• まず、現在の日本のGDPを、およそ600兆円とする。
• 次に、AIとロボットによって自動化されるのがこの8割と仮定すると、その額は480兆円である。残り2割は120兆円である。
• 働く2割の人間は、自らの生産効率を5倍に、残り8割の生産効率を(人から仕事を奪った上で)3倍にすると仮定する。するとトータルのGDPは2040兆円である。
• 次に、UBIの額を、一人当たり20万円と設定する。これは本来10万円だが、世界的に生産性が向上した結果、物価上昇が2倍になったと仮定しての数字である。
• 日本の人口を1億人とすると、UBIの総額は240兆円である。
• UBIを除く国家予算(防衛、教育、科学技術振興、インフラ整備等)を160兆円とする。これもインフレで現状の80兆円が2倍になったものと想定する。
• つまり、240兆＋160兆＝400兆円が税収として必要だが、これはGDP(2040兆円)の19.6%と計算できる。

全GDPの20%を税収とすることは、さして難しくない。一方、現在価値で月10万円というのは一見厳しい額で、単身者には堪える。このため、シェアハウスや婚姻、同棲といった多人数世帯が増える傾向が出てくるだろう。例えば4人で住めば月40万円、年間480万円となるが、これは家族4人世帯では十分に生活できる額である。もっと多く、6人8人とシェアすれば、働く2割の家庭よりも余裕が生まれる可能性すらある。

そしてその8割の人達は、なんといっても働いていない。ただ、毎日遊ぼうと思ってもカネはないので、その人たちをヴォルテールの三悪(退屈、悪徳、貧困)から解放する労働市場は形成されるはずだ。

それは低賃金ないしは無賃金だが社会的には意義がある仕事であるはずで、具体的には家事や雑用、地域の掃除、子供の世話、(趣味レベルの)農業、釣り、音楽制作や演劇などの芸術活動、ソフトウェア開発、趣味のサークル運営とその延長としてのボランティア(慰問やイベント出演など)、といったものになる。

従来は片手間でやっていたものだが、人口の8割がフルタイムでこれらを行うとなると、それなりに市場は巨大になり、レベルも向上するはずだ。これは結構生き甲斐になりそうなものが多く、嫌ならすぐに辞めれば良いのでブラック企業のようなことはあり得ない。

8割の人はむしろ働く2割の人よりも生活は充実するかもしれない。