Anthropic の経済チームが、ロボットが米国の身体的な作業にどれだけさらされているかを測る指標を公表した（What work can robots do?、一次情報）。結論ははっきりしている。ロボットは米国の身体的な作業の74%を技術的にはこなせる。しかし、人間と費用で競争できるのは0.3%にとどまる。
ここ数週間、この欄が追ってきたのはエージェントの能力の話ばかりだった。研究を自動化するエージェント、政府のサイトに入り込んだエージェント、酵素系を見つけたエージェントである。今回の数字は、別の問いを立てている。機械にできるかではなく、機械に任せて得をするか、という問いである。そしてその答えは、『AI がすべての仕事を奪う』という見方に、数字で歯止めをかけるものだった。
74%と0.3%、2つの数字のあいだにあるもの
74%は、技術的な可能性の数字である。いまのロボットの技術で、その作業をこなせるかどうかを見ている。身体作業のおよそ4分の3がこの基準を満たすという結果は、それだけを見ればロボット化の広がりを告げる数字に読める。
0.3%は、経済的に見合うかどうかの数字である。ロボットを入れて動かす費用が、同じ作業を人間に任せる費用と競争できるかを見ている。この基準を満たす作業は、1,000件のうち3件ほどしかない。
2つの数字の差は約250倍になる。技術的にこなせる作業のうち、費用でも人間に勝てるのは250件に1件ほどという計算である。『できる』と『置き換わる』のあいだには、これだけの距離がある。この距離を測って数字にしたことが、今回の指標の意味である。
なお、作業の分け方や費用の前提の細部は、今回は元の記事を読めていない。以下の議論は、2つの数字と、それが Anthropic 自身の指標だという点に基づいている。
なぜ費用の数字が歯止めになるのか
仕事がなくなるかどうかの議論は、これまで能力の側から語られることが多かった。モデルがどのベンチマークを越えたか、どの作業をこなせるようになったか、である。能力の数字だけを並べれば、置き換えの範囲はどこまでも広がって見える。74%という数字も、単独で見出しに置けば同じ働きをしただろう。
しかし、雇う側が決めるのは費用である。人間の手で1時間かかる作業を、ロボットが同じ品質でこなせても、ロボットの購入、保守、設置、失敗したときのやり直しを合わせた費用が人件費を上回るなら、置き換えは起きない。0.3%という数字は、身体作業の世界ではこの費用の壁がまだ非常に高いことを示している。
この構図は、ソフトウェアの世界とは対照的である。Epoch AI の『The plunging price of thought』（9月22日、既報）によれば、言語モデルで一定の性能を得る費用は、年に約13分の1のペースで下がってきた。9月22日には GPT-6 Sol が入力2ドル・出力10ドルに値下げし、Sonnet 5.5 も同じ価格に並んだ。画面の中の作業では、費用の壁が四半期ごとに崩れている。一方で、ロボットの身体は金属とモーターとセンサーでできており、同じ速さで安くなる理由はない。今回の数字は、モデルの価格が下がり続けても、身体作業の置き換えはそれと同じ速さでは進まないことを示唆している。
AI を売る側が出した数字だということ
この数字を出したのが Anthropic 自身だという点も重い。Anthropic は AI を売る会社であり、能力の大きさを示すほうが商売には合う。その会社の経済チームが、『技術的には74%』という派手な数字の横に、『費用では0.3%』という地味な数字を並べて出した。
ただし、Anthropic が売っているのはソフトウェアのモデルで、ロボットではない。身体作業の置き換えが遅いという結論は、Anthropic の本業とは直接ぶつからない。それでも、『AI がすべての仕事を奪う』という語り方に、業界の内側から数字で線を引いたことに変わりはない。
0.3%は固定された数字ではない
この数字を『ロボットは仕事を奪わない』という結論として読むのは、行き過ぎである。0.3%は、今の費用で測った一時点の値にすぎない。技術的にこなせる作業が74%あるということは、費用が下がれば、置き換えの対象になりうる作業の蓄えがそれだけ大きいということでもある。
ロボットの頭脳の側では、技術の改善が続いている。Sakana AI が東京大学と組んだ SAIL（9月28日、既報）では、テスト時の探索で候補の軌道を1本から45本に増やすと、ロボットの模倣学習の成功率が25%から73%に上がった。ロボット制御向けの基盤モデル、いわゆる LBM（大規模行動モデル）の開発も各社で進んでいる。成功率が上がれば、失敗してやり直す費用が減り、費用の計算も変わる。ただ、推論を増やせば計算の費用はかかるので、性能を上げることが、そのまま費用で人間に勝てることにはならない。
したがって、注目すべきは今後の2つの数字の動きである。74%がさらに上がるかどうかより、0.3%がどの速さで上がるか。両者の差がどれだけ縮むかが、身体作業の置き換えの速さを決める。今回の指標は、その差を測る物差しを示したことに意味がある。
議論の軸を『できるか』から『見合うか』へ
能力の数字は、毎週のように更新される。今週も Terminal-Bench や OSWorld の新記録が並んだ。それに比べて、置き換えが経済的に見合うかという数字は、ほとんど出てこなかった。Anthropic の経済チームは、身体作業について、その数字を初めて示した形になる。
現時点での答えは明快である。ロボットは身体作業の4分の3をこなせるが、費用で人間に勝てるのは1,000件に3件ほどしかない。『AI がすべての仕事を奪う』という主張は、少なくとも身体作業については、能力の議論だけでは成り立たない。費用の数字が付くようになった以上、これからの議論はそこから始める必要がある。
