【連載一覧】野口悠紀雄のデジタルイノベーションの本質

OpenAIが提供を始めた「Deep Research」のようなサービスが普及すれば、人間の分析者は失業してしまう──そんな時代が現実のものとなりつつあることに、私は非常に強い危機感を持っていた。だがしかし、むしろ人間の役割はより大きくなる。私は、実際に使ってみてそれを実感した。

「ChatGPTの使い方」といった多くの書籍には、データや参考文献などを教えてくれる先生としての役割をChatGPTに期待する内容が書かれている。もちろんそれも重要だ。だが、ChatGPTとの会話を通じて自分の考えを修正し、新しい考えにたどり着くことができる。これは、古代ギリシャの哲学者、プラトンの言う「対話相手」の役割を期待する使い方だ。人間にしかできなかった役割を、ChatGPTが担ってくれるというのだ。

資格試験のためにChatGPTを用いて勉強した体験談が、Webに多数掲載されている。だが驚くべきは、ただ勉強するだけでなく、ChatGPTがチューター役も務めてくれることにある。主に5つのことについて支援をしてくれるのだが、なんとモチベーション管理までしてくれるのだ。これらは、個人によって勉強内容や水準が大きく異なる社会人向け（リスキリング）で有効である。

ChatGPTから、望む情報をうまく引き出せないことがある。ChatGPTの理解がこちらの要求と一致しない場合、この問題が生じる。ここで重要なのは実はプロンプトエンジニアリングではなく、誰でもできることだ。ではこの食い違いの問題を解消するには何が重要なのか。

勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。

予備校講師がいらなくなる未来が迫っている。AIを用いた個人用チューターの開発が世界中で進められており、日本でもベネッセなどが提供を開始している。受験塾や予備校に通う経済的負担を減らすとともに、平等な教育機会を実現する効果が期待される。

ChatGPTの情報収集能力が飛躍的に向上している。文章の内容の誤りをチェックしてもらったり、有用なデータのありかを教えてもらったりできる。何より重要なことは、ChatGPTとの対話を通じて、「適切な問い」を見いだすことができることだ。

ChatGPTの能力が急速に向上している。「これを使って勉強をどう進めるか？」「試験で良い成績を取るのに利用できるか？」を、世界中の人々が試みている。その1つの答えとして、資格試験や大学受験なら「逆向き勉強法」、学校の試験勉強なら「ハイテク版一夜漬け」が最適だ。ChatGPTを巧みに使えなければ、あなたの相対的地位は間違いなく低下する。

OpenAIが2月2日、長文のレポートを自動的に作成してくれる「deep research」を発表した。ただし、これにレポート作成を丸投げするのは効率的ではない。それよりも、ChatGPTを使っていかにデータや情報を収集するかについて考えるべきだ。

前回、前々回で日本の人材におけるビジネス力の低さについて指摘した。そのためリスキリングが必要だと言われる。その通りだ。リスキリングで最も重要なのは、目的と方向を正しく把握すること。この答えは個人によって違うので、自分に合った道を探さなければならない。ではどうするのが良いのか。

前回の本連載では、世界における学校型能力の高さと実務型能力の低さを紹介した。だがほかにも、日本ではあまり報道されていない重要な指標がある。それがスイスの国際経営開発研究所（IMD）が公表する「人材ランキング」だ。日本はある項目での評価が極めて低く、全体の順位でも低迷している。このランキングからは、日本企業が世界経済の変化を的確に捉えられないことで、日本が衰退したことがわかる。

過去の本連載で、日本人は子供の時の能力が高いものの、大人になると勉強をしなくなる傾向にあると指摘した。だが実は、「学校型能力」という指標は大人も高い傾向にある。では何の能力が低いのか。それは経済活動を進めるのに必要な「実務型能力」だ。なぜ「勉強はできるがビジネス能力が低い」という乖離が生まれるのか。

リスキリングの重要性が叫ばれる中、過去の本連載では日本人は大人になると勉強をしなくなる傾向にあると指摘した。ただ実際にリスキリングをすることになっても、「何を勉強したら良いのか」を正しく知ることが最も難しい。具体的にどのような知識・技能を学んだら良いのか。グーグルら米国企業が求めるスキルなどと併せて紹介する。

ChatGPTの進化によって情報収集は著しく効率的になった。ChatGPTが聞きたいことに答えてくれる「もの知り博士」と言えるのに対し、従来の検索エンジンは答えの場所を教えてくれる「（図書館の）司書」のようと言える。だが、ChatGPTの進化によってこれまでのインターネットの収益モデルは崩壊する可能性がある。そして、すでにグーグルが変貌しつつある。

財務省公式SNSへ批判が殺到していると話題になったが、コメントの中には日本経済を憂う声も見られた。1人当たりGDPで見ると、日本はOECD（経済協力開発機構）加盟国の平均より低く、日本はもう先進国とは言えない状況だ。日本経済が急成長した時期と真逆の事態が進行し、いまでは1970年ごろと同じ経済状況になってしまった。特に問題なのは、これに対する危機意識を持っている人がまだ少ないことだ。

11月5日（現地時間）、米大統領選の投開票が行われる。候補者であるトランプ氏もハリス氏も減税策を掲げているが、財政赤字が拡大して、インフレ圧力が高まる可能性が強い。さらに米国の利下げで円高が進み、日本の輸出産業に悪影響が及ぶ可能性もある。

10月27日に投開票が行われる衆議院議員総選挙に向けて各党が政策を公表しているが、その中身の貧弱さは目を覆わんばかりであり、絶望的なレベルだ。与野党とも財源の裏付けがない人気取り政策が目立つ。その半面で、年金制度改革や賃金引上げなど、国民生活に重要な影響を与える問題が論点とされていない。

ChatGPTで新しいアイデアを得る方法についての解説記事を多く見かける。しかし、「いいアイディアはないか？」とChatGPTに聞いても、平凡な答えばかりが返ってくる。ChatGPTから独創的なアイデアを得るには、まったく別の方法を使う必要がある。そうすれば、革新的なアイデアを効率的に得られるようになる。

資格試験を含めたリスキリングは独学で進めることができる。その際、教科書から始めるのではなく、いきなり過去問に挑戦するのが良い。そして、ChatGPTが極めて強力な家庭教師になってくれる。

1年前に比べれば能力が飛躍的に高まったChatGPT。仕事や日常生活での相談相手として、どれほど頼りになるだろうか？ ここでは、資格試験の勉強でどのように使えるかを調べてみた。

全世代型社会保障の考えに基づき、医療保険や介護保険における保険料の自己負担割合が引き上げられている。ここで重要なのは、所得の種類によって負担の大きさに不公平さが生じていることで、たとえば金融資産からの所得では負担が軽くなるのだ。この問題は、決して軽視してはならない問題だ。

マナーの悪い外国人旅行者が増え、地域住民の生活に無視できぬ影響を与えている。いわゆるオーバーツーリズム問題。モラルの低い旅行者を排除すべきだが、現在の円高が進んだとしても問題は解決されない。政府は、旅行者数の増加だけを求める政策から転換し、モラルの低い旅行者を排除すべきだ。

日本の公的年金制度が抱えている問題として、「第3号被保険者問題」がある。この制度は社会の変化に合わなくなっていると批判され、長年にわたって検討がなされてきた。いくつかの改革案が考えられているが、実際の改革には至っていない。それはなぜなのか。

7月3日に公表された今回の財政検証は、前回に比べて、収入に対する年金給付額の割合が改善された。しかし、ある経済成長ケースを想定した場合、国民年金の積立金が枯渇し、年金額の割合が大きく落ち込む予測も出された。政府はそれでも国民年金納付期間延長を行わない方針だが、問題を放置することは許されない。

さまざまな政策に密に関係している日本経済の「潜在成長率」。見通しの数値を正しく推計することは極めて困難だが、場合によっては見通しを都合よく政策決定に利用している。政策分野が異なっても、潜在成長率の見通しは整合的でなければならない。

2021年からの急激な円安によって、大企業では粗利益が増加し、経常利益も著しく増加した。これは、輸入価格の上昇分を価格に転嫁した上に、輸出が増えたからだ。これに伴う物価高騰もあり、大企業を中心に賃上げ報告が相次いでいる。だが本当に賃上げはなされているのだろうか、分析する。

この数年間の急速な円安は、日米金利差の急速な拡大によるものだ。ただ、この説明だけでは不十分であり、なぜ日銀が金利を上げられないかを明らかにする必要がある。ここで注目すべきは「自然利子率」である。これを読み解くと、日本が行き着く最悪のシナリオが考えられる。

米国はITやAIなど先端分野になるほど強く、企業の収益力が高い。対する日本はどうか。この違いは、大学の水準の高さにある。日本の大学教育は、伝統的な教育システムであるOJTなどによって立ち後れた。もはや日本の状況は「危機的」と言わざるを得ない。

米国では、ソフトウェアエンジニアといった職種の報酬が著しく高い。日本と比較すると、その差は4倍にも及ぶ。職種によって報酬額に差が見られるが、日本はどの職種もほとんど同じような額である。それはなぜなのか。そこには、日本と米国で大きく異なる報酬決定のメカニズムが関係してくる。

日本企業からイノベーションが失われた。そのため、博士人材を増やすべきだとの意見が増えている。これは決して簡単な課題ではない。むしろ、博士号の取得者数は減少し、日本企業による採用も進んでいない状況だ。日本で今、何が起きているのか。

米エヌビディアは、次の2つの点で典型的な米国企業だ。第1に設立者が米国生まれでないこと。第2に工場を持たないファブレス企業であること。これらは無関係のように見えて、深い関連がある。そして、「なぜ日本企業は弱いのか？」という疑問に対する答えにもなる。

日本銀行は、3月18、19日の政策決定会合で、マイナス金利政策の解除を決定した。日銀による利上げは約17年ぶり。これまでは、過剰な金融緩和で円安が進み、企業利益が自動的に増加した。そして日本企業は生産性向上の努力を怠った。金利が上昇した時、日本経済はどのような姿を見せるのか。

日本のサービス収支のうち、「デジタル赤字」は5兆円を超えた。これは原油輸入額の半分程度になる。日本がデジタル化を進めれば、その分だけ赤字が増えるのだが、デジタル化を進めなければ世界に遅れる。日本は八方ふさがりの状態に陥りつつあるが、挽回できるのか。

日本人の能力は、社会人の段階で評価すると、世界ランキングで極めて低い。しかし、小中学校レベルでは、世界のトップクラスだ。これは、大学などの高等教育機関に大きな問題があることを示している。なぜ、日本人は勉強しなくなるのか。

日本の論文数は世界6位で、国民1人当たりで見るとさらに低く、世界最低レベルの水準となる。共に順位は下落傾向にあるが、実は日本経済と似た推移をたどっていることがわかる。これをひも解くと、日本経済衰退の根本原因がわかる。

米国のビジネススクールでMBA（経営学修士号）の学位を取れば、約2,900万円の年収が期待できる。学位を取るまでに3,000万円程度かかるが、奨学金が充実している上にその額も手厚い。対する日本は大学院卒が日銀に就職しても初任給は400万円だ。信じられないほどの格差はなぜ生まれたのか。

企業規模によって賃金に格差が生じる。だが大学卒業者のうち大企業に就職できるのは、4割強に過ぎない。これを偏差値で考えてみた時、大企業に就職しやすい大学群の境界線は日東駒専や大東亜帝国クラスとなる。こうした学歴問題を見ると、日本衰退を招いた基本的な問題が浮かび上がる。

新年を迎えて将来への希望を膨らませたいが、日本経済の現実は厳しく、閉塞感を打破できていない。この状態から脱出するには、何が必要だろうか？ 世界の中でも日本の評価が極めて低い高等教育や人材育成こそが、日本を再興させる突破口となるのではないか。

リスキリング（学び直し）は、セミナーなどの集団教育では効果が上がらない。独学による個別教育が望ましい。この点で、ChatGPTが大きな力になる。政府のリスキリング政策には、この点の考慮が抜けており的外れだ。5年で1兆円を投じる計画の政策は、最悪な結果に終わる危険性が高い。

人間は多くの場合、記号や法則・概念などを実体験に結び付けて理解する。多くの場合、創造活動においても同様だ。しかし、真の創造は、実体験に結び付かない理解から生まれる。これを、創造活動ができないと言われるAIに置き換えると何が考えられるだろうか。

ChatGPTの数学力は、一般に考えられていることとは違って、かなり低い。それだけでない。論理学や金融の概念さえも間違える。これは、ChatGPTのLLMの仕組みが関係している。LLMをベースとしたAIが抱える本質的な問題であり、解決法が見いだされていない難問だ。

大阪府が提供している生成AIを活用したチャットサービス「大ちゃんと話す」が、大阪万博について誤った答えを出して、話題になっている。生成AIが間違った答えを出すのは普通のことだが、ここで2つの疑問が浮かび上がった。これに対するある程度の答えは分かったが、実に深刻なことだった。

AIとブロックチェーン技術を組み合わせると、人間が関与せず自動的に運営できる組織づくりをが可能になる。そしてその組織は、生成AIの登場によってさらに進化し、状況に応じた行動さえも行える。そのような世界において、どのような仕事が自動化され、どのような人間が残るのか？

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）においては、確率的な判断に基づいて出力、つまり答えが生成される。この過程で不思議なのは、あらかじめ全体がどうなるかの見通しなしに、単語が逐次生成されることだ。今回は答えを生成する仕組みをひも解いていく。

ChatGPTやBing、Bardなどの生成AIを正しく使うには、おおよその仕組みを知っておく必要がある。AIと人間のすみ分けを考える意味でも、仕組みを知ることは大きな意味を持つ。では、それら大規模言語モデル（LLM）は、どのようにして自然言語を理解しているのか？

マッキンゼーは、生成AIがもたらす仕事への影響や価値などについてレポートをまとめた。人々はAIに仕事を奪われ転職を迫られる可能性がある一方、年間で約600～900兆円の価値をもたらす可能性も指摘されている。我々が生き残るには、生成AIがもたらす影響と価値を理解しなければならない。

私は日本の将来に対して強い危惧を抱いている。それは恐怖と言っても良いものだ。今後、高齢化がさらに進展するため、社会保障財政がひっ迫し、日本経済の生産性は低下する。そして対外収支も悪化する。だが政治家は目先のばらまき政策にしか関心がない。それでもなぜ、国民は声を上げないのか。

政府はマイナ保険証（マイナンバーカードの健康保険証利用）を有していない人に「資格確認書」を交付する。これは、現在の保険証と実質的に同じものだ。しかし、発行にかかる事務量は大変なものになる。問題はそれだけではない。面倒な上にトラブル続出でも、政府はなぜここまで執着するのか。

ChatGPTなどの基礎になっている「トランスフォーマー」という技術がある。これは、グーグルが発明したが、グーグルはそれを活用することに出遅れた。ただし、スタートアップ企業がそれを活用して、見事に開花させた。この一連の流れから、米国経済の強さが垣間見えてくる。対する日本はどうか。

マイナンバーカードを用いた健康保険証、通称、マイナ保険証。これによってさまざまトラブルが続出している。その要因の技術的問題を解決すべきなのは当然だが、だからと言って政府方針である健康保険証の廃止が正当化されるわけではない。なぜなら、マイナ保険証には大問題があるからだ。

輸入物価の上昇が落ち着いたにもかかわらず、消費者物価の上昇が止まらない。これは、国内要因で物価が上昇するホームメイド・インフレと解釈できるが、そこにはあるメカニズムが働いている。こうした中でも金融政策を変えない日銀は、どう対処すべきなのか。

将来の労働人口が従来予想よりも増える見通しになった。その背景には、特定技能制度の大幅転換による外国人労働者の受け入れ拡大がある。さらには骨太方針に少子化対策が盛り込まれた。これらは重要な政策だが、それだけでは超高齢社会の問題は解決できない。日本政府は何に対処すべきなのか。

G7で最も貧しい国となってしまった日本。しばしば「日本病」とも言われるが、その日本病から脱却するには「なぜ日本病に陥ったか」の原因を明らかにすることが必要だ。間違った政策を続ければ、近い将来、G7諸国以外の“ある国々”にも豊かさで逆転されることになるだろう。

5月19日から21日、G7サミット（主要国首脳会議）が広島で開かれた。日本は名誉ある議長国だ。2000年7月に開かれた九州・沖縄サミットのときに日本はG7で最も豊かな国だったが、現在はG7で最も貧しい国となった。1人当たりGDPで各国を比較してみると、日本経済がなぜ停滞したかが見えてくる。

企業時価総額の世界ランキングで、米国のハイテク企業が上位を占めている状況はここ何年も変わっていない。一方でかつて上位を独占していた日本企業の数は、今ではヨーロッパに比べても見劣りがする。これは、米国で企業の新陳代謝が進んでいる、つまり産業構造の変革が進んでいるのに対して、日本では進んでいないからだ。なぜこうした状況になったのか。

少子高齢化によって、日本の労働力は将来減少する。高齢者や女性の労働力率向上が必要だが、生産性が高まるかどうかは疑問だ。一方、日本の経済的地位の低下で、今後は外国人労働者に見放される可能性もある。労働力不足に対処するための強力な施策は、デジタル化の推進だ。ではChatGPTなどのAI技術は、救世主として大きな役割を果たすことはできるだろうか。

防衛費増額や少子化対策、高齢化に伴う社会保障費の増加など、日本はいま、さまざまな財政需要の増加に直面している。そのための税制改革が喫緊の課題だが、政府による議論は不十分である。将来を考えるなら、法人税の増税や消費税率の引き上げについて議論すべきだ。

OpenAIのChatGPTやマイクロソフトのBingなど生成系AIがあれば、学校のレポートや論文を簡単に作れてしまう。だから生成系AIの使用を禁止する学校が、これから増えるだろう。しかしこれは、新しい技術から目を背けているだけにすぎない。学校の先生は、生成系AIの活用を見据えた教育をすることこそが必要だ。そうでなければ、教師や学校は価値のない「無用」な存在に成り下がるだろう。

ChatGPTの技術を組み込んで大きな話題を呼んでいる、マイクロソフトの検索エンジン「Bing」。実際に使ってみると、計算間違いをする場合があることがわかった。間違いを指摘すると、AIと押し問答になることもあり、結局は対話が中止となった。しかし、このやり取りから、Bing、そして対話型生成系AI技術の真の凄さが垣間見えた。

賃金は生産性で決まるので、賃上げ実現には生産性の分析が不可欠だ。この分析を行ってみると、日本で賃金が上がらない基本的な原因が見えてくる。その1つが低生産性産業の成長だが、問題点はほかにもある。これを見ると、日本の低賃金は解決できる課題であることがわかる。この状況を日本は変えなければならない。

日本政府は多様なコロナ給付金を支給したり、防衛費の増強を決めたりしたが、これらの一部は国債発行で賄われている。2022年度末には普通国債の残高がGDPの2.6倍の規模となり、赤字大国でもとどまることなく国債発行額が膨張している。それを可能にした理由の1つに、日銀が行った異次元緩和やある制度が関係してくる。そもそも国債発行自体に問題はあるのか。日本の将来を左右するこの大きな問題について考える。

2022年の貿易収支が19兆9,713億円の赤字と、比較できる1979年以降で最大の赤字額となった。この主たる要因は、資源価格高騰と円安によるものだ。しかし、それだけでなく、長期にわたって継続している構造的要因の影響もある。特に問題なのは、ある分野で輸出・輸入差額のマイナス幅が大きく拡大したことだ。これは、日本の競争力低下を端的に表している。そして日本の経常収支は赤字となる。これにより重大かつ深刻な事態が起こり得る。

賃金が注目を集めている。しかし大多数の会社は賃上げできていないのが現実だろう。では賃金とはどのように決まるのか。多くの人が労使交渉によって決まるものだと考えているが、その考えは間違いだ。賃金水準の決定には、3つの要因が関わってくる。これらが改善されない限り、長期的に賃金水準が上がることはない。逆に改善されないまま無理にでも賃上げを行えば、その企業は淘汰される。

岸田政権は防衛力強化に大きくかじを切り、2023年度の予算案で防衛費の大幅な増額を閣議決定した。ここで問題になっているのが財源だ。国債や増税などで賄うとされているが、防衛費増額については国債で賄うべきではない。その理由で一般に言われるのは「国債で、将来世代に負担を移転しているから」である。しかし本質的にはそうではない。この財源問題は日本経済に大きな影響を与えるため、日本国民は「国債の負担」に関する正しい理解の上に、この問題を議論する必要がある。

2023年4月、日本銀行の新総裁が着任し、新体制が発足される。そこで焦点に当たるのが、イールドカーブ・コントロール（YCC）をはじめとした金融政策を修正するかどうかだ。現在は、通常の中央銀行であれば長期金利を直接に操作しないが、日銀はそれを行い、金利を抑制している。これが、円安をはじめ、日本経済にさまざまな歪みをもたらしている。では、この金融政策を修正した場合、どうなるのか。今回は、金利上昇がもたらす問題点を解説する。

各国ではコロナ対策として財政拡大と金融緩和を行った。それによって米国ではインフレが生じたが、日本では米国と同様のインフレは生じず、異なった要因で物価が上昇した。なぜ日米でインフレに格差が生まれているのか。そして日本は、物価上昇に対していかなる政策をとるべきなのか。その1つの答えを、「総需要」「総供給」という概念を使い、金融政策がどのような経済を招いたのか、あるいは招くのか、を分析することで導き出すことができる。

日本や米国は新型コロナ対策で巨額の財政支出を行い、財源となる新規国債を発行するために金融緩和を行った。このため、米国ではインフレが発生し、ウクライナ情勢がそれを加速させた。一方の日本は、海外各国が金利を上げる中でもいまだに金利を抑制して金融緩和を続けている。そのため多額の国債を発行し、大量の借金を積み重ねている。これからの日本経済はどのような道をたどるのか。

製造業は高度成長期の日本の中心産業であった。しかし、1970年代から伸びが鈍化し、1990年代からは衰退した。日本の基幹産業が大きく変わったにもかかわらず、日本は経済政策も社会体制も変えなかった。そのため新しい産業は成長できず、また今日の貿易赤字や異例の円安につながっている。産業構造の変化を促し、それに対応しなければ、日本経済は「失われた30年」から「失われた40年」に突入することになる。

日本は、対ドル相場で32年ぶりとなる一時1ドル＝150円を記録した。こうした中でも、日本は金融緩和策を続けている。一方、英国・トラス政権は、過去50年間で最大規模の減税策を打ち出した。しかし、金利高騰など市場の反撃に遭い、わずか1カ月足らずで政策を撤回。その末、10月20日にトラス首相は辞任を表明した。日本は基本的に英国と同じ性格の政策を続けているが、実は日本の方が危機的状況にあると言える。日本は英国から何を学ぶべきなのか、両国の政策を比較して解説する。

政府は約24年ぶりとなるドル売り・円買いの為替介入を行った一方で、日本銀行は金融緩和政策の継続を決定した。これは相反する政策であり、為替介入の効果は金融緩和政策によって打ち消される。政府と日銀が逆方向を向いているので、経済は混乱する。そしてここで利益を得るのは、日本人ではない。政府と日銀の政策によって何がもたらされるのか、分かりやすく解説する。

高齢者化で医療・福祉分野の需要が伸びるのに伴って、就業者数も増加して2040年には1000万人超となる。その代わり、その他の分野の就業者数は2040年までに、今の製造業の就業者数より多い1200万人超が減少する。2040年ごろに迎える日本は、世界中のどの国も経験したことがない状態に陥る。その際の経済構造が成り立つかさえ分からない。いったい日本はどうなるのか。

日銀は国債購入を減らしたがっている。にもかかわらず、日米金利差の拡大によって国債購入額を増やさざるを得ない状況に陥っている。これが、円安を再度加速させて、一時1ドル144円台と24年ぶりの安値水準にまで進行させた。こうしたジレンマを抱える中でも、日銀は金利差拡大の要因となっている金融緩和政策に固執している。それはなぜなのか、円安加速のメカニズムと併せて解説する。

海外とのモノやサービスなどの取引状況を示す経常収支について、日本はこれまで黒字を続けていた。しかし最近になって急速に悪化し、黒字額は縮小している。これは、日本経済に新たな構造変化が起きた結果ではないかと見られている。ではその変化とはいったい何なのか。また赤字になることは絶対に阻止されるべきものなのか。国際収支・経常収支の仕組みと日本経済の現状について詳しく解説していく。

日本の基幹産業は製造業だ、と考えられることが多い。高度成長を製造業が支えてきたことを思えば妥当なのかもしれない。しかし、付加価値生産や就業者数のデータを見ると、今の製造業が大幅に衰退していることがわかる。世界も同様の傾向にあるが、現在は製造業に代わってIT産業が基幹産業となっている国が多い。だが日本の現状はそうではない。なぜ日本は、IT産業が新しい基幹産業として成長していないのか。

日銀は、消費者物価上昇率2％を目的として2013年から異次元金融緩和政策を開始した。しかし現在、消費者物価上昇率は2％を超える見通しで、その目的は達成されているにもかかわらず、日銀は金融緩和を修正しようとしない。これは、異次元金融緩和の本当の目的が物価の上昇ではないからだ。では本当の目的とは何なのか、解説する。

海外発の長期金利上昇圧力が高まる中、日銀は必死で金利を抑え込んでいる。この金利抑制策に対して、「金利が上昇すると経済活動や財政資金調達に支障が生じるから、正しい対応だ」との見方がある。しかし政府の財政収支試算を見ると、物価が上昇した場合に金利が上昇するのはごく自然な姿であることが分かる。日銀の金融政策は「ナンセンス」なものと言えるだろう。ではなぜそう言えるのか、詳しく解説する。

円安の勢いが止まらず、約24年ぶりに一時1ドル＝137円にまで達した。いつまで円安は続くのだろうか。一般的に円安の原因と説明される「キャリー取引」や、その取引のリスクをヘッジする「為替先物取引」の状況を見ると、世界の投機筋は「今より円安が進む」と予測して投機取引を行っているようだ。なぜ投機筋は円安が進むと見ているのか。そしてここで極めて危険なことがこの投機取引が自己増殖的に増えているということだが、それによりどういったことが起こるのか。

経済には生産、支出、分配の各側面を持つが、この3つの側面のどれからみてもGDP（国内総生産）は同額になる。だから、ある1つの面で変化が生じれば、ほかの面にも影響が及ぶ。これを「三面等価の原則」という。これまで行われてきた賃上げやデジタル投資といった政府・企業による施策が有効なものとなりえなかったのは、この原則を無視していたからである。この三面等価の原則について解説する。

企業活動の動向を見るための最も重要な指標が、付加価値（粗利益）だ。コロナ禍で落ち込んだ売上高が経済活動の再開によって2021年には回復したが、それに合わせて付加価値も回復した。これによって、企業利益も回復し、上場企業は2022年3月期の純利益で過去最高を記録した。しかしこれら付加価値を合計したGDP（国内総生産）も、賃金・賞与もまったく伸びていない。なぜこのようなことが起きるのか、また今後の付加価値はどう推移していくのか。

米連邦準備銀行（FRS）は2020年、大規模な金融緩和を行って株価を支えたが、2021年秋から賃金と物価が上昇した。このため、金融引き締めに転換し、2022年3月と5月には政策金利を引き上げた。ところが、日銀は金融緩和を維持している。このため、3月以降、急激な円安が進み、その先には最悪の経済シナリオに陥る可能性もある。これに対処するためには、長期金利の抑制を止めるべきだ。

日本の賃金水準はなぜ上がらないのだろうか。OECD（経済協力開発機構）が公表する平均賃金データの国際比較によると、日本の賃金は水準が低いだけでなく、時間的に見ても停滞している。なぜこのようなことになるのか、その理由を考える必要があるが、そのためには数字の示す意味を正確に理解しなければならない。

物価上昇の勢いが4月からさらに増している中でも、日本はいまだに賃金の上がる気配が見えない。そもそも日本の賃金は1990年代からほとんど上がっていないのだ。この原因として「バブルの崩壊」という考え方があるが、本当にそうなのだろうか。これについて分析してみると、製造業と非製造業でその原因が大きく異なっていることが分かった。

賃金水準には、企業規模別に大きな差がある。これは、分配率の差によるのではなく、従業員1人あたりの付加価値の差による。これを「従業員1人あたり売上高」と「売上高に対する付加価値の比」に分解すると、大企業は前者が高く、後者が低い傾向が見られる。

ブロックチェーンを活用するインターネット「ウェブ3.0」に期待が集まっている。ただし、分散型組織ですべてが進められるわけではない。中央集権的組織も残る。両者の適切な結びつきが必要だ。メタバースは、現実逃避の場ではなく、距離を克服する手段として考えるべきだ。

韓国は、平均賃金水準で日本を抜いた。しかし、1人あたりGDPで見ると、日本のほうが高い。では、どちらが豊かな国なのだろうか？ この問題を考えるにあたって、パートタイム労働者の比率が、重要な意味を持つ。

賃金は、企業規模や産業によってかなり大きな差がある。大企業のほうが中小企業よりも高い。しかし、これは賃金への「分配率」の違いによってもたらされたものではない。分配率は、むしろ賃金の低い部門で高い。では賃金の差は何によるのか。

一国の賃金についてさまざまな統計があるので、どれを「平均賃金」と考えるかは難しい問題だ。1人あたりGDPにはこうした問題がないが、ここには賃金所得だけでなく、企業の営業余剰なども含まれている。国際比較をする場合、絶対値でなく伸び率を見れば、こうした問題をかなり回避できる。

デジタルドルに関するFRB（米連邦準備制度理事会）の報告書が発表された。デジタルドルの利点と問題点を列挙し、パブリックコメントを求めることとしている。デジタルドルの行方は、世界の金融システムに大きな影響を与えるだろう。ここではFRBの報告書を分かりやすく読み解くとともに、同報告書で「触れられなかった」ことについても解説したい。

現在、輸入価格が高騰している。原油価格の高騰と円安だ。企業がこれをどの程度、最終消費者に転嫁するかには一つの判断基準がある。ここでは円安政策からの脱却を提起したい。

台湾、韓国の1人あたりGDPは、日本とほとんど同じレベルになった。成長率が高いので、今後日本を抜くことがほぼ確実だ。中国や東南アジアをはじめとするアジア諸国と日本の1人あたりGDPの格差も縮小している。今後労働力不足が深刻化するにも関わらず、日本は外国人労働力を得にくくなるだろう。

10年ほど前に「打倒サムスン」が叫ばれたことがある。その当時、日本の製造業の重荷と言われていた円高は、大きく変わった。しかし、サムスンは打倒できなかった。韓国の経済成長率は低下しつつあるとはいえ、まだ日本より高い。この状況は今後も続き、韓国は日本より豊かな国になると予測されている。なぜこんなことになったのか。

日本の成長率が低い理由として、出生力の低下という人口要因が強調されることが多い。確かにこれは重要な要因だ。しかし、さまざまな施策によって克服できないものではない。とりわけ重要なのは、「女性の労働力率の向上」「移民の受け入れ」「高等教育の充実」だ。その理由を説明していこう。

OECDが公表する生産性のデータが注目を集めており、日本の生産性が国際比較で低位にあることを示すものとして用いられている。しかし、これらのデータは購買力平価で評価されたものなので、基準時点以外の時点での国際比較に用いることには問題がある。たとえば、世界と比較した相対的な日本の生産性がどう推移してきたのかを見る場合などには「誤った解釈」に陥るケースがある。

ブロックチェーンの利用が広がっている。ビットコインなどの金融領域での利用だけでなく、物流管理や登記などにも利用されている。ブロックチェーンとスマートコントラクトを用いれば、管理業務を自動化できる。そのような組織をDAO（分権自律型組織）と呼ぶが、分散金融の世界では、それがすでに現実化している。

GDPや生産性、賃金などを国際比較する際に、購買力平価という指標が用いられることが多い。ただし、この指標の利用には注意が必要だ。概念を理解しないで使うと、誤った結論に導かれる。これと関連して、「実質為替レート」という指標もある。これで見た日本人の「豊かさ」は、実はあの時代まで逆戻りしてしまっている。

岸田自民党新総裁は、格差是正により中間層を復活させる「令和版所得倍増」を掲げた。日本国内では、大企業と零細企業の間で資本装備率に大きな差がある。これが日本の賃金が国際的に見て低い原因でもあり、国内賃金格差の原因でもある。しかし、資本装備率を平準化するためには膨大な投資が必要であり、不可能に近い。今回は、これを解決する方法について提言したい。

日本と米国、韓国の1人当たりGDPの推移を見ると、1980年代までは、どの国も同じような率で成長した。しかし、1990年代の中ごろに大きな変化が起きた。日本の成長率が低下したのに対して、米国や韓国はそれまでと変わらぬ率で成長を続けたのだ。この結果、日本の相対的な地位が低下した。この原因は、日本が90年代のIT革命に対応できなかったことだ。

日本のデジタル化の遅れは、コロナ禍で明白になった。デジタル化の遅れは、日本の生産性が低い基本的な原因でもある。これを打破するため、デジタル庁が設立された。しかし、日本政府は20年前に行政手続きのオンライン化を約束し、失敗している。デジタル庁がまずすべきことは、過去の失敗を検証することだ。

コロナの感染拡大防止と経済活動再開を両立させることを期待して、ワクチン接種を証明する「ワクチンパスポート」の提示義務化が世界的な広がりを見せている。イタリアやフランスでは文化施設やカフェ、レストランを利用する際に提示が義務付けられた。しかし、ワクチンパスポートは紙のシステムでは実現できない。本人確認手段が不完全だからだ。マイナンバーカードを用いる仕組みは、原理的には可能だ。しかし、実際にはさまざまな問題がある。本人確認（KYC/e-KYC）の問題は、もっと真剣に考えられるべきだ。

銀行の3大業務として、「預金」「融資」「為替」が挙げられる。マネーを遠隔地に送る仕組みは、為替という形で中世に確立された。そこでの両替商が銀行になり、口座振替が行われるようになったが、基本的な仕組みは変わらなかった。しかし、ブロックチェーンを用いて送金ができるようになり、この状況が根底から変わろうとしている。

銀行のような中央集権的組織なしに金融サービスを提供する「分散型金融」（DeFi）が急成長している。これは、DAO（分散自律型組織）と呼ばれるものの一形態だ。DeFiで取引されるのは、現在は仮想通貨だけだが、現実通貨の取引が可能になれば、利用可能性は大きく広がる。また、金融以外の分野でDAOが発展することも期待される。

マイナンバーカードを用いて銀行口座にログインできるようにすれば、現在より強固な仕組みになる。スウェーデンなどでは実際にその方式が用いられている。しかし日本では、口座の名寄せが行われることに対する反対がある。これに対して、それを可能とする仕組みが開発されつつある。それが「分散型ID」だ。

個々のデータはさほど重要でなくとも、莫大な量が集まることによって高い経済的な価値を生む場合がある。これが、ビッグデータだ。グーグルやフェイスブックについてビッグデータの価値を推計すると、時価総額を上回る額になる。ビッグデータを扱う活動と我々の日常的な情報処理活動の間には、「天文学的な差」がある。

デジタル人民元の実証実験が進んでおり、実現が間近と思われる。アリペイなどの電子マネーも参加することとなった。外国との連携実験も進んでいる。しかし、人民元の国際的な地位は、中国の経済力や貿易でのシェアに比べると、ずっと低い。それは、政府や中央銀行が資本規制をし、人民元を管理しているからだ。では、デジタル人民元は世界で受け入れられるのだろうか。

米連邦準備理事会（FRB）が「デジタルドル」の発行についてのレポートを今年の夏に出す。これは、従来デジタルドルに消極的であった米国の姿勢が大きく変わったことを意味する。FRBがデジタル人民元やフェイスブックの「ディエム」に背中を押された格好だ。仮に米国がデジタルドルを発行し、世界で広く使われるようになれば、世界の金融環境にどのような影響を及ぼすのか。本稿で解き明かしていきたい。

在宅勤務が広がると、オフィスでの何気ない会話がなくなる。このため、アイデアが出にくくなるといわれる。創造的な活動において、非公式の会話が重要な役割を果たすことは間違いない。シリコンバレーへの先端IT企業の集積が、それを示している。しかし、オフィスで非公式な接触があっても、必ずしもアイデアが生まれるわけではない。逆に、オンラインの接触からアイデアが生まれることもある。今後、さまざまな働き方を模索することが必要だ。

新型コロナ下で在宅勤務（テレワーク）が推奨され、東京都では、約半数の企業が導入した。これは、通勤者を減少させた。ただし、コロナが終息しても、コロナ前とまったく同じ働き方が復活するわけではない。オフィスと在宅勤務の「ハイブリッド」が模索されることになるだろう。

JR東海（東海旅客鉄道）は、リニア新幹線の建設を進めている。しかし、新型コロナの影響で新幹線の収入が激減したため、財政基盤が大きく揺らいでいる。テレビ会議の普及によって在宅勤務が広がり、出張が見直されている。この変化はコロナ収束後も元には戻らないと考えられるため、「そもそもリニア新幹線が必要なのか？」「リニアはコンコルドの二の舞にならないか？」という疑問が生じている。「移動からリモートへ」は、産業構造の大変化を引き起こすが、それが日本経済に与える影響が憂慮される。

ビデオ会議のズーム（Zoom）は、この1年間に驚異的な成長を遂げた。多くの人の仕事の進め方や生活のあり方に、大きな変化をもたらした。2020年秋には、ズームの時価総額が、アイ・ビー・エムやエクソンモービルといった伝統的な巨大企業のそれを上回った。ここにコロナ禍という特殊要因が影響していることは間違いない。しかし、コロナが終わっても残る継続的な変化があることも、また間違いない。今後、5GやVRなどを用いる、さまざまな新しい遠隔コミュニケーションの手段が開発されていくだろう。それらをうまく利用できる人や企業が､未来の世界を築く。

国際的な送金の仕組みは古くて効率が悪く、コストが高い。これが、労働力の国際的流動化を阻む大きな原因となっている。電子マネーは、銀行預金に立脚する仕組みなので、国際送金には使えない。ビットコインなどの仮想通貨は、国境を簡単に越えることができる。しかし、価格変動が激しいので、送金用に広く使われるようにはなっていない。フェイスブックが計画する「ディエム（Diem）」や、中央銀行が発行するデジタル通貨は、原理的には世界通貨となりうる。2021年には、このいずれもが現実に発行される可能性がある。

インターネットを用いる国際的アウトソーシングは、米国とインドの間では、コールセンター移転などの形で、すでに20年以上前から行われていた。その後、さまざまな専門的業務で同様のことが行われるようになった。欧米の依頼者と新興国のフリーランサーを結びつけるマッチングサイトが多数作られている。新型コロナウイルスによるビデオ会議などの広がりで、この動きが加速されるだろう。これまで「言葉の壁」で守られていた日本に「デジタル移民」が押し寄せれば、日本のIT産業は大きく変わる。

ビデオ会議は、止むを得ず使うもので､対面の代替物だと考えられることが多い。しかし、会える機会を拡大するという積極的な面に注目すべきだ。これは、特に国際的な場において顕著である。専門家の国際的な集まりは、ビデオ会議によって飛躍的に容易になった。専門家間の国際的共同作業は、コロナが終息しても残るニューノーマルとなるだろう。距離が消滅した後、最後に残るのは言葉の壁だが、それが克服されれば、国際間の在宅勤務が行われるようになる。ビザを必要としない「デジタル移民」の登場だ。それは、日本社会を根底から変えるだろう。