AIがどれだけ稼げるかは、人間の給与プールからどれだけ奪えるかにかかっている。

AI大規模モデル企業は実際にどれだけ稼げるのか？国金証券の最新レポートは、従来の考えを覆す答えを示している。「ソフトウェア市場に注目するな。人の給与明細を見よ。」

企業がAIを導入するのは流行を追うためではなく、コスト削減を目指しているからだ。AIで人的業務の一部を代替し、効率を高め、コストを圧縮する——これこそが企業が実際に費用を払う真の理由である。したがって、AI収入の真の天井はソフトウェア市場の規模ではなく、AIによって再価格設定可能な賃金プールの大きさである。国金証券はこれを「AI再価格設定可能賃金プール」と呼んでいる。

国金証券の最新調査報告書は試算を行った：米国の年間賃金総額約10.83兆ドルのうち、既に1.45兆ドルがAIの影響範囲にさらされている——つまり、これらの職種の業務内容は、AIが実行できるか、あるいはその大部分を支援できる。

では、AI企業はこの資金からどれだけ稼いでいるのか？トップ企業のAnthropicを例にとると、年換算収入は約470億ドルで、1.45兆ドルのわずか3.2%に過ぎない。言い換えれば、取れた分は端数にも満たない。

賃金プールこそが、ソフトウェア市場ではなく、ARRの評価アンカーである

国金証券の報告書は、今回のAI収入の「史上最大の成長上限」を理解する最も直感的な方法は、「AIによって再価格設定可能な賃金プール」が実際にどれだけ大きいかを計算することだと指摘している。

報告書は、様々な職業のAI技術に対する露出度を、米国労働統計局（BLS）の2025年職業別雇用・賃金調査（OEWS 2025）に掲載された830職種とマッチングさせて推定した。その結果、米国の総賃金収入約10.83兆ドルのうち、Anthropicの実際の観察露出基準では、約1.45兆ドルの賃金コストが既にAI技術の露出範囲内にあり、割合は13.4%であった。一方、OpenAI/Eloundouの理論的露出基準を採用すると、潜在的な影響規模は約5.68兆ドルに達し、割合は52%を超える。

従業員数で計算すると、米国の約1.56億人の就業人口のうち、実際の露出者は約1835万人（11.8%）、理論的露出者は約6830万人（43.9%）に上る。

報告書は、1.45兆ドルの賃金コストは「現時点の浸透率と技術能力の下でのARR収入の理想的な上限」と理解されるべきであり、なおかつこの上限は割引に直面する——企業がAI支出として1万ドルを費やすだけで、10万ドルの人件費を同等に代替できる可能性がある。それにもかかわらず、現在の大規模モデル企業の数百億ドル規模のARRは、上記の賃金プールの規模と比較すると、浸透率は依然として極めて低い。

AIの影響は「高給偏向」を示し、知識型の職種が真っ先に影響を受ける

過去の自動化が主に製造業や反復的な肉体労働を対象としていたのとは異なり、今回のAIは高賃金で知識集約型、サービス業の職種に直接的な影響を与えている。

報告書のデータによると、職業のAI技術に対する理論的露出度は、年間平均給与の分布に対して明らかに右に偏っている——高所得層のAI露出度は中低所得層よりも顕著に高い。具体的な職業で見ると、所得分位数が最も低いグループ（例えば、ランドリー従業員、パン職人、タイヤ作業員）のAI露出度は全般的に低い。一方、高所得層では、金融商品マネージャー（所得分位数96.6%、露出度78.6%）、人事マネージャー（所得分位数95.3%、露出度76%）、航空宇宙エンジニア（所得分位数92.5%、露出度89.3%）が高い代替リスクに直面している。

業種別に見ると、理論的露出度が最も高い3業種は、コンピュータ・数学（87.6%）、商業・金融（78.2%）、法律（78.0%）である。しかし、実際に観察された露出度の順位は理論値と一致しておらず、実際の露出度が最も高い業種はコンピュータ・数学（35.3%）、オフィス・管理サポート（33.2%）、販売関連職種（24.6%）となっている。

この差異は、AIによる労働力の代替が単にモデルの能力によって決まるのではなく、仕事の特性、責任の所在、組織プロセスの制約にも影響されることを示している。法律業界は利害調整、訴訟戦略の判断、生涯にわたる責任の負担を伴い、金融サービスは顧客関係や非標準的な情報判断に依存している。これに対し、プログラミング系の職種は仕事の対象が明確でフィードバックサイクルが短いため、実際の代替の進展が速い。

コンピュータ業界は「一律平等」、金融業界は顕著な分化

実際の露出度が最も高い上位20職種のうち、8職種がコンピュータ・数学大分類に属し、約159万人の従業員数を占め、同業界総人数の30.2%に相当する。報告書は、コンピュータ業界においては、給与水準とAI露出度の間に必然的な関係はない——AIの衝撃に対して、業界全体がほぼ「一律平等」であり、これは同業界が技術革新の下で全体的に脆弱であることを浮き彫りにしている。

金融業界はこれとは全く異なる分化の様相を示している。一部の職種は責任を負う必要がある（監査、会計など）ことや、職種ごとに業務成果の標準化の度合いが異なることから、金融業界全体の実際の露出度は低いが、内部の分化は顕著である。その中でも、市場調査アナリストの実際の露出度は64.8%、金融・投資アナリストは57.2%であり、高い代替リスクに直面している。一方、顧客関係維持や非標準的な判断を必要とするその他の職種の露出度は比較的低い。

賃金露出総額で見ると、1.45兆ドルの実際の露出賃金は5つの主要業種に集中している：オフィス・管理サポート（2896億ドル）、商業・金融業（2474億ドル）、管理職（2217億ドル）、コンピュータ・数学（2152億ドル）、販売関連職種（1995億ドル）。報告書は、これが専用大規模モデルの法人向けビジネスの発展に方向性の参考を提供すると考えている：確実性を追求するなら、行政、コンピュータ、金融など、既に顕著な代替が進んでいる業種に深耕する。また、「0から1へのビジネス突破」を追求するなら、教育や医療診断などの業種には依然として大きな可能性がある。

代替は失業を意味しないが、賃金の再構築は既に進行中

報告書は「露出」と「代替」の概念を明確に区別している：露出とは、タスクがAIによって補助、自動化、または再編成される可能性を意味するが、これらの賃金収入が比例して消失することを意味するわけではない。AIの経済的影響を真に決定するのは、依然として企業の導入速度、モデル能力の限界、組織プロセスの変革、および規制上の制約である。

しかし、報告書は同時に、AIのマクロ的影響が単純に雇用数の直線的な減少として現れるわけではないと指摘している。 より可能性の高い経路は以下の通りである：一部の単一職責の職種が代替され、多くの複数職責の職種が再編成される。一部の賃金コストが圧縮され、より多くの労働プロセスが再価格設定される。特にAIエージェントは「賃金が高いほど代替率が高い」という性質を持ち、これによりAIが所得・消費側に与える潜在的な影響はより深刻になる可能性がある。

投資家にとって、報告書の中核的な結論は以下の通りである：AIの収入面における中期的な空間は、ソフトウェア市場の規模からのみ理解するのではなく、より大きな労働コストプールから推定のアンカーを見つけるべきである。現在の大規模モデル企業のARR浸透率は依然として極めて低い水準にあるが、このコインの裏側には、人間の賃金構造が十分に価格設定されていない体系的な再編成に直面しているという事実がある。

リスク注意事項及び免責条項

        市場にはリスクが伴い、投資には注意が必要です。本稿は個人投資のアドバイスを構成するものではなく、個々のユーザーの特別な投資目標、財務状況、またはニーズを考慮したものでもありません。ユーザーは本稿中のいかなる意見、見解、または結論が自己の特定の状況に適合するかを検討すべきです。これに基づく投資は、自己責任で行ってください。